如今，人工智能（AI）已然成为科技领域最热门的话题，在各行业都开始得到广泛应用。然而大家可能不知道的是，人工智能并非近些年才兴起的，它经历了两次低谷和三次崛起，才发展成当下热门的技术。人工智能的发展简史，可以说也是一部崛起的励志史。

　　●人工智能的起源
　　人工智能在二十世纪五六十年代时正式提出。1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。
　　而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。
　　值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对人工智能展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
　　●人工智能的第一次高峰
　　在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
　　二十世纪七十年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月，可以说这是人工智能的第一次低谷。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
　　在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面：第一，计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
　　因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘，1973年Lighthill针对英国人工智能研究状况的报告，批评了人工智能在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
　　●人工智能的崛起
　　1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种采用人工智能程序的系统，可以简单地理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件、软件公司。这个时期，仅“专家系统”产业的价值就达5亿美元。
　　但是，仅仅维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程，人工智能陷入第二次低谷。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，“专家系统”风光不再。
　　●人工智能再次崛起
　　二十世纪九十年代中期开始，随着人工智能技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对人工智能开始抱有客观理性的认知，其技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的人工智能话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。
　　2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。
　　2016年，Google的AlphaGo赢了韩国棋手李世石，再度引发人工智能热潮。
　　人工智能不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从二十世纪七十年代personal计算机的兴起到2010年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。
　　同时，互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。而且，运算能力也从传统的以CPU为主导到以GPU为主导，这对人工智能有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法。比如，二十世纪八十年代的神经网络，九十年代的浅层，2000年左右的SBM、Boosting、convex的methods等等。随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。2011年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。
　　人工智能从两次低谷到三次崛起充分证明了，是金子总会发光。也许当时的技术还不足以支撑人工智能这个想法的实现，但是通过历代IT人的努力，属于人工智能的时代终究是来了。
　　走进2023年，ChatGPT席卷全球，引发人工智能领域新一轮创业和关注热潮。这次人工智能的势头无法阻挡，其技术的应用前景非常广泛，涉及面也非常广泛。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能行业的前景将会更加广阔。让我们张开双手，拥抱澎湃而来的人工智能时代吧！

（西安热工研究院 王嘉兴）