「环球网」人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会
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制图：蔡华伟
【「环球网」人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会】人工智能（AI）是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统 。 与人类历史上其他技术革命相比 ， 人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列 。 人类社会也正在由以计算机、通信、互联网、大数据等技术支撑的信息社会 ， 迈向以人工智能为关键支撑的智能社会 ， 人类生产生活以及世界发展格局将由此发生更加深刻的改变 。
人工智能分为强人工智能和弱人工智能 。 强人工智能 ， 也称通用人工智能 ， 是指达到或超越人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能 。 弱人工智能 ， 也称狭义人工智能 ， 是指人工系统实现专用或特定技能的智能 ， 如人脸识别、机器翻译等 。 迄今为止大家熟悉的各种人工智能系统 ， 都只实现了特定或专用的人类智能 ， 属于弱人工智能系统 。 弱人工智能可以在单项上挑战人类 ， 比如下围棋 ， 人类已经不是人工智能的对手了 。
人工智能发展的基本思想和技术路径有三种
人工智能研究工作肇始于20世纪40年代 ， 但其完整概念在1956年才正式登上历史舞台 ， 在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”上提出 。 这个研讨会的主题就是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 ， 推进了人工智能起起伏伏、螺旋发展的历程 。
第一个阶段 ， 1956—1976年 ， 基于符号逻辑的推理证明阶段 。 这一阶段的主要成果是利用布尔代数作为逻辑演算的数学工具 ， 利用演绎推理作为推理工具 ， 发展了逻辑编程语言 ， 实现了包括代数机器定理证明等机器推理决策系统 。 但在人工智能理论与方法工具尚不完备的初期阶段 ， 以攻克认知作为目标显然不切实际 ， 人工智能研究逐步从高潮进入低谷 。
第二个阶段 ， 1976—2006年 ， 基于人工规则的专家系统阶段 。 这个阶段的主要进展是打开了知识工程的新研究领地 ， 研制出专家系统工具与相关语言 ， 开发出多种专家系统 ， 比如故障诊断专家系统、农业专家系统、疾病诊断专家系统、邮件自动分拣系统等等 。 专家系统主要由知识库、推理机以及交互界面构成 ， 其中 ， 知识库的知识主要由各领域专家人工构建 。 然而 ， 知识仅靠专家的手工表达实现 ， 终不免挂一漏万 ， 使得专家系统无法与人类专家与时俱进的学习能力相匹配 ， 人工智能研究第二次进入瓶颈期 。
第三个阶段 ， 2006年至今 ， 大数据驱动的深度神经网络阶段 ， 也是深度学习盛行的时期 。 人工神经网络的发展 ， 随着人工智能的发展起起伏伏 。 初期人们对其可以模拟生物神经系统的某些功能十分关注 ， 但是对复杂网络的学习收敛性、健壮性和快速学习能力一直难以把握 ， 直到上世纪80年代反向传播算法的发明和90年代卷积网络的发明 ， 神经网络研究取得重要突破 。 深度神经网络方法走到前台 ， 开启了人工智能新阶段 。
自诞生以来 ， 人工智能发展的基本思想和技术路径总的来说有三种 。
第一种路径是符号主义或者说逻辑学派 ， 形式逻辑是其理论基础 ， 主张人工智能应从智能的功能模拟入手 ， 认为符号是智能的基本元素 ， 智能是符号的表征和运算过程 。 前述第一个阶段和第二个阶段中 ， 符号主义都是主导思想 。
第二种路径是连接主义或者说神经网络学派 ， 发源于上世纪40年代 ， 强调智能活动是由大量简单（神经）单元通过复杂连接后并行运行的结果 。 其基本思想是：既然人脑智能是由神经网络产生的 ， 那就通过人工方式构造神经网络 ， 再通过训练产生智能 。 人工神经网络是对生物神经网络的抽象和简化 。 80年代神经网络的兴盛和近年来兴起的深度学习网络 ， 都是包含多层神经元的人工神经网络 。
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