數(shù)學(xué)、邏輯、數(shù)字電路、機械計算機、電子計算機，這里每一樣科學(xué)技術(shù)都凝結(jié)著人類共同的智慧。隨著“人工智能”概念的提出，人類開始嘗試用計算的方式來詮釋智慧。雖然今天這個概念頻繁地在我們的視野里閃現(xiàn)，但它仍然是高科技的代名詞。那么，人工智能這個概念究竟是誰提出的呢？最初的人工智能與今天的人工智能又有哪些區(qū)別呢？
人工智能的萌芽
20世紀50年代，那時二戰(zhàn)結(jié)束后不久，戰(zhàn)爭中發(fā)展起來的許多軍用技術(shù)轉(zhuǎn)向民用。在戰(zhàn)后的美國，一大批科學(xué)家和技術(shù)專家不斷推動這些技術(shù)的發(fā)展，也萌生了新的理論。比如維納（Norbert Wiener）的控制論和香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）的信息論。
在信息技術(shù)萌芽、發(fā)展的形勢下，很多科學(xué)家開始考慮如何用自動決策系統(tǒng)或機械的方法來詮釋人的決策智慧。1965年，達特茅斯學(xué)院的年輕科學(xué)家約翰·麥肯錫（John McCarthy）邀請了包括香農(nóng)在內(nèi)的一些對“會思考的機器”有興趣的科學(xué)家，包括MIT的明斯基（Marvin Minsky）,卡內(nèi)基工學(xué)院(今天卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的前身)的司馬賀（Herbert Simon）等。在這個會議上，數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)和信息學(xué)領(lǐng)域的專家們經(jīng)過激烈的討論，“人工智能（Artificial Intelligence）”最終被確立為一門新的學(xué)科。
達特茅斯學(xué)院的會議之后，這些第一代的人工智能科學(xué)家個個雄心勃勃。司馬賀(Herbert A.Simon)公開宣稱：“在1968年之前，計算機就能戰(zhàn)勝人類國際象棋大師。”“在1985年之前，計算機就能勝任人類的一切工作。”明斯基也認為，“在1973-1978年，就能制造出具有人類平均智力水平的計算機。”這些專家信誓旦旦的言論引起了當(dāng)時的政府和軍方十足的興趣，紛紛向人工智能領(lǐng)域投入了大量的支持資金。
然而，這一批人工智能專家似乎低估了教機器學(xué)會人類智慧的難度，他們那時的預(yù)言至今為止都未能完全兌現(xiàn)，人工智能依然無法完全替代人類完成所有工作。
使計算機勝任人類所有的工作非常困難，但憑借計算機強大的信息存儲能力、計算能力、持續(xù)工作能力，讓計算機在個別領(lǐng)域超過普通人的水平并不是難事。因此，計算機專家系統(tǒng)應(yīng)運而生。1997年，IBM的計算機“深藍”第一次戰(zhàn)勝了人類國際象棋大師。2016年，人工智能“AlphaGo”第一次戰(zhàn)勝人類圍棋大師。計算機專家系統(tǒng)完全有能力收集大量的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)人類設(shè)定的程序，代替人類從事計算、分析、預(yù)測等工作。
“弱人工智能”何時過渡到“強人工智能”
“弱人工智能”是指，在某一方面表現(xiàn)出智能，但是不具有與人類相當(dāng)?shù)闹橇λ胶退季S模式。例如，人工智能可以用于圖像識別、語音識別，但是只能程式化地部分替代人類對圖像或聲音的辨別和處理能力。雖然機器們逐漸具備了所謂的自我學(xué)習(xí)能力，但它們只會在各自的領(lǐng)域內(nèi)學(xué)習(xí)，而不會像人類一樣具有好奇心，也不會自主地探索新的技術(shù)和方法。
“弱人工智能”現(xiàn)在代表了人工智能的主流。盡管弱人工智能的名稱中帶有一個“弱”字，但它的實力不容小覷，更是為人類的生活帶來了極大的便利。例如，Alpha Go圍棋機器人在圍棋領(lǐng)域一點也不弱；人臉識別技術(shù)可以在密集的人群中一眼就發(fā)現(xiàn)目標人物；掃地機器人可以自動打掃房間的每個角落，并且在電量不足時自行找到充電樁充電；自動駕駛汽車可以處理路況，并且自行到達目的地。
與“弱人工智能”相對的是“強人工智能”。這就是最早的一批提出“人工智能”的概念的科學(xué)家們所希望的那種，和人類一樣能夠獨立思考。這種強人工智能還沒有科學(xué)技術(shù)上的突破，僅僅存在于科幻作品中。
