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AI发展的历史，现在了解不算太晚

20世纪40年代 ， 世界上第一台计算机ENIAC问世 ， 当时正处于二战中后期 ， 这项技术的研发初衷其实是为了配合军方试验 ， 想更快地计算导弹轨道、角度等信息 。 而恰好是这项研究 ， 为人工智能的实现提供了很好的技术基础 。
神经学的研究显示 ， 人脑而是由神经元构成的电子网络 。 神经细胞只存在激活和抑制两种状态 ， 没有中间状态 。 此外 ， 维纳的控制论、香农的信息论、图灵的计算理论相继表明 ， 制造一个基于电子元器件的大脑是可能的 。
1943年 ， 生理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts提出神经元的数学模型M-P模型 。 这是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型 ， 也就是对一个生物神经元的建模 。 M-P模型的名称正是取自两名提出者名字的首字母 。
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▲M-P模型的提出者：w.S.McCulloch
1949年 ， 心理学家DonaldHebb在《行为构成》一书中提出Hebb算法 ， 他还首先提出了连接主义这一概念 。 所谓连接主义 ， 是用来形容大脑的工作方式 ， 即大脑的工作是靠脑细胞之间的连接活动完成的 。 Hebb指出 ， 如果源和目的神经元均兴奋时 ， 它们之间的突触连接会增强 。 这也正是Hebb算法的生物学基础 。 Hebb的最大贡献也在于他提出了有关神经网络工作原理的重要假设:神经网络的信息存储在连接的权值中 。
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▲DonaldHebb
1950年 ， 图灵发表一篇跨时代的论文 ， 预言了创造具有真正智能的机器的可能性 ， 并且给出了一种用于测试机器是否拥有真正智能的测试方法 ， 即大名鼎鼎的图灵测试 。 图灵指出：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份 ， 那么称这台机器具有智能 。 图灵测试也是人工智能哲学方面第一个严肃的提案 。
1951年 ， W.S.McCulloch和W.A.Pitts的学生MarvinLeeMinsky与DeanEdmonds一起构建了第一台神经网络机(称为SNARC) 。 在接下来的50年中 ， Minsky成为了人工智能的领导人物 。 下图所示为MarvinLeeMinsky 。
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▲MarvinLeeMinsky
1955年 ， Newell和(后来荣获诺贝尔奖的)Simon在J.C.Shaw的协助下开发了“逻辑理论家(LogicTheorist)” 。 这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个 ， 其中某些证明比原著中的更加新颖和精巧 。 Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题 ， 解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质”(这一断言的哲学立场后来被JohnSearle称为“强人工智能” ， 即机器可以像人一样具有思想) 。
18年的黄金发展期
1956年 ， Minsky与JohnMcCarthy组织了达特茅斯会议 。 会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述 ， 使得机器可以对其进行模拟" 。 参会者包括RaySolomonoff ， OliverSelfridge ， TrenchardMore ， ArthurSamuel,Newell和Simon ， 他们中的每一位都在后来在Al研究的第一个十年中作出了重要贡献 。
这次会议上 ， Newell和Simon讨论了“逻辑理论家" ， McCarthy则说服与会者接受“人工智能”"一词作为本领域的名称 。 达特茅斯会议上 ， 人工智能的名称和任务得以确定 ， 同时出现了最初的成就和最早的一批研究者 ， 因此这一会议被广泛认为是人工智能诞生的标志 。
达特茅斯会议后的数年 ， 是人工智能的拓荒者时代 ， 几乎每到一处 ， 都能取得令人振奋的成就 。 人们发现计算机可以解决代数应用题、几何证明题甚至是学习和使用英语 。 而再此之前 ， 人们从来没有想象过机器竟然可以如此智能 。 伴随着大量的成就 ， 人们开始对人工智能抱着过分乐观的态度 ， 甚至认为完全智能的机器将在20年内出现 。
【AI发展的历史，现在了解不算太晚】1958年 ， 计算机科学家FrankRosenblatt提出了第一个真正优秀的人工神经网络——感知机 。 通过感知机 ， 已经可以解决一些线性可分问题 。 感知机的理论模型使用了M-P模型 ， 并且拥有一套简单可行的学习算法 。
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▲FrankRosenblatt
1960年 ， 电机工程师BernardWidrow和他的研究生MarcianHoff发表《自适应开关电路》 ， 他们用硬件实现了神经网络 ， 提出了ADALINE网络 ， 并发表了Widrow-Hoff算法（也就是LMS算法) 。 ADALINE网络可用于自适应滤波 ， 在本书中大家也将看到如何使用ADALINE网络进行印刷体数字识别 。
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▲BernardWidrow和MarcianHoff
在这个时期 ， 人们对人工智能都抱着极大的热情 ， Minsky甚至在1967年表达过:在一代之内 ， 创造人工智能的问题将在实质上得到解决 。
1963年6月 ， MIT从新建立的ARPA(即后来的DARPA ， 国防高等研究计划局）获得了220万美元经费 ， 用于资助MAC工程 ， 其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的人工智能研究组 。
此后 ， ARPA每年提供300万美元 ， 直到20世纪70年代为止 。 ARPA还对Newell和Simon在卡内基梅隆大学的工作组以及斯坦福大学人工智能项目(由JohnMcCarthy于1963年创建)进行类似的资助 。 另一个重要的人工智能实验室于1965年由DonaldMichie在爱丁堡大学建立 。 在接下来的许多年间 ， 这四家研究机构一直是AI学术界的研究中心 。
1969年 ， Minsky和S.papert出版《感知机》一书 。 在书中 ， 他们仔细分析了以感知机为代表的单层神经网络的功能和局限性 ， 并指出感知机无法处理非线性问题 。 这本书中对感知机的批评对神经网络的发展造成了极其严重的打击 ， 为后来10年神经网络的研究中断埋下了伏笔 。
1972年 ， Kohonen提出了SOM自组织映射网络 。 使用该网络 ， 可以通过网络的自学习 ， 实现对数据的聚类 。
1972年也是Prolog语言工人的诞生年份 。 自1972年后 ， Prolog出现了各种不同的分支 。 在早期的人工智能研究领域 ， Prolog一直是一种主要方法和工具 。
第一次低谷期:1974~1980年
由于人们最初对人工智能的难度进行了错误的判断 。 到20世纪70年代 ， 人工智能开始遭遇各方批评 ， 随之而来的还有研究经费的问题 。 由于此前人们对人工智能过分乐观 ， 一旦当承诺无法兑现时 ， 对人工智能的资助就大幅减少了 ， 随着人工智能研究经费的取消 ， 到1974年 ， 几乎很难找到对人工智能项目的资助了 。 同时 ， Minsky对感知机的批评 ， 对神经网络的发展几乎是毁灭式的 ， 一度导致神经网络销声匿迹了近10年 。
在这一时期 ， 人工智能还饱受一些大学教授的批评 。 一些哲学家强烈反对人工智能研究者的主张 ， 他们认为哥德尔不完备定理已经证明形式系统（例如计算机程序）不可能判断某些陈述的真理性 ， 但是人类可以 。 JohnSearle于1980年提出“中间房间"实验 ， 试图证明程序并不“理解"它所使用的符号 。 他认为如果机器不理解符号 ， 就不能认为机器在思考 。
繁荣期:1980~1987年
20世纪80年代 ， 一类名为“专家系统"的程序开始被全世界的公司所接受 ， 知识处理成为人工智能领域的焦点 。 专家系统可以根据一组专业的知识 ， 推演出某一特定领域问题的答案 。 比如一个名叫MYCIN的系统能够诊断血液传染病 。 专家系统的出现 ， 使得人工智能真正地实用起来 。
1981年 ， 日本经济产业省拨款8.5亿美元支持第五代计算机项目 ， 目标是创造能够与人对话、翻译、理解图像并能像人一样思考的机器 。 其他国家纷纷作出响应 ， 英国和美国也先后对人工智能产业追加投资 。 这些行为都促成了人工智能的繁荣 。
1982年 ， JohnHopfield提出了一种新型的神经网络（现在被称为Hopfield网络) 。 这是一种全连接的神经网络 ， 具有自联想和记忆功能 ， 并且易于用硬件实现 。 这使得沉寂了10年之久的神经网络重获新生 。
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▲JohnHopfield
1986年 ， Rumelhart和McCLelland提出了BP神经网络 。 这是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络 ， 是目前应用最广泛的神经网络模型之一 。
第二次低谷期:1987~1993年


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