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人工智能问世
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图灵认为电脑的计算过程与人类的思维过程极为相似。他不仅建立了大量电脑应用理论，发明了第一台可操作的计算机，同时也是最早将此项技术运用到人工智能领域的重要人物。
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在其发表于1950年的经典论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，图灵提出未来50年内高级计算机的研发程序：棋局对弈、进行决策、理解自然语言、翻译、定理证明，当然还包括已有的加密与解密功能。6图灵还与好友戴维·钱珀瑙思共同编写了第一个下国际象棋的程序。
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撇开天才数学家的身份来看，图灵本人不染尘俗，且极度敏感。他的爱好也异于寻常，从高雅悠扬的小提琴到艰深难懂的形态发生学（与细胞分化有关），兴趣十分广泛。但是当时媒体向公众披露图灵同性恋的新闻令其饱受困扰。图灵41岁便离开人世，有人怀疑他是自杀。
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难事不难
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20世纪50年代，社会飞速发展，一些早期研究者意识到掌握人脑的功能机制也许并非难事。1956年，人工智能研究专家艾伦·纽厄尔、J·C·肖和赫伯特·西蒙设计了一套名为“逻辑理论家”的程序，1975年又更新了一个版本，名为“通用问题解算机”，修改程序时运用递归搜索技术解决了许多数学问题。7递归是程序调用自身的编程技巧解决问题的有效方法，本章后面的内容会提及这一方法。“逻辑理论家”和“通用问题解算机”非常适用于定理证明，许多专家利用这两套程序证明了罗素和怀特海经典作品《数学原理》（Principia Mathematica）中的定理，8就连之前无人能解的一项定理也被完整地证明出来了。基于这些成功事例，西蒙和纽厄尔在发表于1958年的论文《启发式问题求解：运筹学的下一步发展》（Heuristic Problem Solving: The Next Advance in Operations Research）中写道：“现在世界上已有了会思考、会学习、会创造的机器。并且，它们这方面的能力会得到越来越快的提高；不久的将来，这些机器解决问题的能力有望与人脑相媲美。”9论文中还预测了10年内（即到1968年），电脑将摘得国际象棋的桂冠。10年后，毫无悔意的西蒙再次预言：到1985年，“只要男人能干的工作，电脑都能干”。西蒙这样讲是否只是想大赞女性卓越的工作能力呢？但这些预言与图灵的预测比起来不免显得过于乐观，这也使当时才刚刚萌芽的人工智能研究陷入窘境。
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时至今日，这种窘迫的状态依旧制约着人工智能领域的发展，业界科研人员也谨言慎行，不敢再妄下断言。1997年，超级电脑“深蓝”打败了当时的国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，彼时一位著名教授也仅做了如下评价：“这件事告诉我们，国际象棋冠军赛根本不需要什么智能嘛。”10这话的言外之意即人类还远远没有掌握真正的机器智能。在此，我并非要拿“深蓝”计算机的胜利大做文章，我只是认为，从这个角度来看，我们最终会发现所有人类活动其实都不需要“真正的”智能。
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20世纪60年代，人工智能研究领域逐渐实现了图灵1950年提出的研究计划。其结果是好是坏，全因个人审视角度而异。美国人丹尼尔·G·博布罗开发的名为“学生”的软件能解出英语故事中表述的代数问题，据说在高中数学测试中的成绩也很不凡；11同样，托马斯·G·伊万设计的“类比”程序也能出色地解答智商测试中的几何类推问题。12爱德华·A·费根鲍姆设计的DENDRAL系统能解答有关化学化合物的问题，13专家系统的研究领域由此开启。特里·威诺格拉德的SHRDLU系统能理解有意义的英语句子（只要你谈到彩色方块即可），这是人工智能理解人类语言的开端。14
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创造一种新型智能的想法总会激发人们缺乏批判意识的巨大热情，同时还会催生一批配套电子硬件。而人工智能领域的拓荒者们肆意放纵的热情也招来许多批评，因为那些早期的程序尚不完善，无法根据不同情况做出智能反应。有些批评家（其中最著名的当属美国存在主义哲学家休伯特·德莱福斯）预言，电脑永远无法与人脑相提并论，诸如下棋与文字创作等活动，电脑的水平不可与人脑同日而语。
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然而事实证明，一些我们认为十分困难的事情——比如证明数学定理，比如下几盘有一定难度的国际象棋，比如做域内推定，比如推定化学物质或者药品的成分，对电脑来说其实非常简单；20世纪五六十年代的电脑每秒虽仅能进行数千条指令的计算，但这个速度也足以算出令人满意的答案了。可令人不解的是，一个5岁小孩都能做的事情，如辨别猫和狗、看懂动画片等等，电脑却无能为力，这着实让人费解。我们将在本书第二部分探讨为什么对电脑来说，容易的问题反倒变难了。
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等待真正的人工智能
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20世纪80年代，人工智能步入商业化时代，各地掀起了一股人工智能公司成立上市的浪潮。然而进展却不尽如人意，因为许多公司犯了一个错误：他们投资了一种功能强大却效率低下的电脑语言LISP，这种语言曾在学术界轰动一时，但在商业界却并不受欢迎。LISP的失败致使以其为重点项目的企业陷入困境，一些涉及自然语言理解、特征与语音识别、机器人、机械视觉等其他领域的公司一度想要摆脱“人工智能”的标签。
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然而，智能机器的发展却十分迅猛。到20世纪90年代中期，强大的数据系统和技巧的应用已经在金融机构普及开来。股票、债券、货币、商品等金融市场都由计算机化的网络管理和运行。不仅如此，大部分交易项目也由软件程序根据市场模型数据库代为执行决策。1987年，交易程序的过快运行将本来应该几星期后才出现的趋势在几分钟内就显示出来了，造成了股票市场的混乱。人们随即对交易程序的算法做出适当调整，防止类似事故再次出现。
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1990年以来，心电图完善了电脑心脏病诊断系统，图片智能处理程序帮助医生进行深度诊治，计算机生物工程技术利用生化模拟设备研究和制造药物，残障人士成为智能机器的最大受益者。20世纪70年代，阅读机的发明实现了盲人和诵读困难者的正常阅读；自80年代以来，语音识别技术与机器人设备一直发挥着辅助肢体残疾人士活动的作用。
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公众对信息时代的价值认知在军事战争期间发生了颠覆性的转变。1991年海湾战争中，智能机器第一次起到了决定性作用。自20世纪有记载以来，地形、人力、武器及攻守策略一直是军事力量的主要组成部分，而现在这些已被软件程序及电子科技的智能取代。如无人机的智能扫描、智能通信和编码协议技术，武器通过机器视觉计算和特征识别来自动制定目标路径等信息时代的技术已在无形中改变了战争的性质。
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隐形物种
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生活中，智能机器的重要地位日益彰显，它渗透进军事、医药、经济、金融、政治等各行各业，所以如果现在还在读“人工智能究竟怎么了？”之类的文章，那就有些落伍了。图灵曾做过如下预测：智能机器会在人们的生活中普及，让日常生活变得无比便捷，还会与当代的信息型经济无缝对接，让人们不知不觉就身处其中。
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这让我想起了热带雨林的探险者。他们穿梭于雨林中，并对一个问题感到疑惑不解：“不是说热带雨林里有上万个物种么，怎么一个都看不见？”然而此时，他们方圆15米范围内就有几十种蚂蚁在活动。我们拥有的很多种类的智能机器好比这几十种蚂蚁，它们与现代生活这片“热带雨林”完美融合，隐匿于生活的各处，难以察觉。
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图灵1947年在一篇论文中解释了为什么我们在生活中察觉不到机器的智能：“要判断一样事物在多大程度上以智能方式运转，不仅受判断者主观心智与阅历的影响，也会受判断对象的客观属性左右。如果我们能对该事物的行为做出解释和预测，也就不会一心想着从智能角度考量它了。所以即使面对同一个事物，可能有的人会觉得它是智能的，而另一些人却不这样认为，因为后者已经摸清了它的行为规律。”
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我想起了伊莱恩·里奇对人工智能的定义：关于如何让电脑完成当下人类更擅长的事情的研究。
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作为人工智能的研究人员，我们注定永远也够不到那根悬挂在我们前方的胡萝卜，因此，人工智能也可以被定义成一门追逐电脑科技未解难题的学问。
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“你的第二步应阐述得更详细些。”
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智能公式
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如果电脑编程员是几个领域的创造者，那他本人也是这几个领域的立法者……没有哪位编剧或导演的掌控力如此之强，能一手调度舞台，让演员们服从编排，各司其职；也没有任何一位国王能如此大权在握，运筹帷幄，调兵遣将。