到底什么是人工智能？

为什么有很多名人让人们警惕人工智能？确实，不仅在中国，在全世界范围内，人工智能不仅是科幻电影和文学作品里喜闻乐见的主题，也是科学爱好者和技术狂人痴迷和狂热追逐的目标。然而，人工智能作为一门计算机科学的分支究竟是什么样的？能够战胜人类的终极 AI 机器真的会存在吗？是否存在人类制造出来的人工智能非常聪明，以至于超过人类的可能？甚至于像「终结者」所说的那样，人工智能灭绝人类？这都是我们在《科学的极致：漫谈人工智能》这本书中想让大家思考的问题。

接下来，我概述一下全书要点：第一个要点，全书通过回顾人工智能学科发展历史，来尝试总结人工科学的特点；第二个要点，介绍最新的人工智能思想，并做出我们自己的预测——未来的主流我们认为是人机融合的态势；第三个要点是，我们集智俱乐部实践人工智能的应用案例。

那什么是人工智能？顾名思义，人工智能就是我们用人造的这种手段去造一台机器，使得这个机器具有看起来跟人的智能相类似的这样一些能力。一般认为，是 1956 年的达特茅斯会议奠定了人工智能的基础，在这次会议的讨论引发了计算机学界的关注，从而宣布了「人工智能」这一新兴学科的诞生。

这时候，在学界，因为蕴含深厚的数理逻辑思想，发展过程中也曾取得丰硕的成果，符号主义作为人工智能三大学派的第一支隆重登场。符号主义是基于还原论的理性主义方法，该学派认为智能的基本元素是「符号」，人的认知过程是一个信息加工过程，通过对符号的逻辑演绎与推理等方式可以将智能活动表达出来。当符号主义，这样一种基于还原论的理性主义方法，不仅无法对复杂系统的问题进行有效处理，而且由于其简单的线性分解，还会使得系统复杂性遭到破坏，其对常识问题采取的回避态度更广受诟病，到 20 世纪 70 年代，常识问题对于人工智能而言再也无法回避。

这个问题立刻刺激了新学派的诞生，大概到了八、九十年代的时候，两个学派诞生了。一个学派被称为连接学派，最主要的一个特点就是在于模拟人脑的结构，而不是模拟人怎么思维的过程。它是把你的人脑相互联系的这个神经元网络，直接用计算机模拟出来，区别于以前不会学习的「智能」，这种网络具有这种学习的能力。

另外一派是行为学派。它就说我们研究智能，参照大自然的生物体，会发现智能其实并不是人才会有，低等到小虫子，高等诸如哺乳类动物，它们都有一定的智能。所以行为学派认为，我们开始研究智能，不应该从最高级的人的智能开始研究，而应该从低级的，比如说虫子、昆虫开始。「浮现」其智能的方法，按照当时行为学派的代表人物布鲁克斯的想法，在实验室做了满地的机器昆虫，然后模拟生物体和环境的适应性。但理想总是不那么让人满意，随后人工智能的每一个新浪潮都经历了从盲目乐观到彻底沮丧的轮回，遗传算法、神经网络、基于规则的专家系统、概率图模型等等，莫不如此。但是最近，人工智能为什么又火了起来？为什么又有这样的一些新的讨论，甚至大家为此吵翻了天？

下面，我们进入第二部分的讨论。在这个时候，出现一个英雄式的人物，叫做 Hinton，他拯救了人工智能的发展。最主要的突破，在于他提出了一个「深度学习」（Deep Learning）的概念。其实他是对连接学派，就是人工神经网络进一步的延伸，以前的人工神经网络由于技术上的原因，我们只能做三层，充其量四层，所以它的层次并不是非常得深。Hinton 的一个突破，就在于把这个神经网络的层次变深。