人工智能大事记

一刻爱跳的心

1. 1950年，被称为“人工智能之父”的阿兰·图灵发表《计算机器与智能》，最先讨论计算机与智能的关系，并提出认定机器智能的“图灵测试”。为纪念图灵，美国计算机协会（ACM）于1966年设立了图灵奖（Turing Award），被称为“计算机界的诺贝尔奖”。



阿兰·图灵



科幻电影《图灵测试》

2. 1951 年，西洋跳棋程序和国际象棋程序相继诞生。1956年，阿瑟·萨缪尔 (Arthur Samuel)编写的西洋跳棋程序战胜了他自己；1962年，这个程序击败了美国的西洋跳棋州冠军。



阿瑟·萨缪尔

3. 1956 年，达特茅斯会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。达特茅斯会议标志着人工智能正式诞生，之后十几年成为人工智能的黄金时代，人工智能迎来了第一次大发展。



达特茅斯会议上的人工智能专家



约翰·麦卡锡

4. 1956年以后的十多年间，人工智能产生了“符号主义”（或逻辑主义）和“连接主义”两大流派。前者试图采用符号系统和逻辑推理实现人工智能，后者则主张模拟人脑结构，构建人工神经网络。
5. 1957年，罗森布拉特提出了模拟人脑神经网络的感知机模型。



罗森布拉特



感知机模型

6. 1964年Joseph Weizenbaum 开发一个名为ELIZA的机器人，是最早的聊天机器人，实现了计算机与人通过文本的交流。
7. 1965年美国科学家Edward Feigenbaum等人成功研制出化学分析专家系统DENDRAL，这是第一套有效进行工作的专家系统。
8. 1968年，美国斯坦福国际咨询研究所研发成功世界上第一台智能机器人Shakey。它具备一定程度的人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务。



第一台智能机器人Shakey

9. 二十世纪70年代，由于人工智能研究者初期过于乐观，对项目难度评估不足、承诺无法兑现，人工智能受到大量批评，研究经费被大幅消减。人工智能研究进入第一次低谷。
10. 1981 年，日本开展第五代计算机项目，旨在制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。随后，英国、美国也纷纷响应。人工智能迎来又一次大发展时期。
11. 1980年，卡内基·梅隆大学为数字设备公司（DEC）设计了一个名为 XCON 的专家系统，这套系统在 1986 年之前能为公司每年节省四千万美元。以“知识库+推理机”模式实现的专家系统成为这一时期最具代表性的成果。
12. 二十世纪80年代晚期，神经网络和专家系统被发现难以克服的弱点，日本设定的“第五代计算机”目标没能实现。人工智能研究再次进入低谷。
13. 从二十纪80年代中期开始，机器学习成为人工智能的新方向。机器学习将人工智能的重心从 “制造”智能转移到“习得”智能。相应地，模式识别理论方法也取得了巨大进步，相关技术广泛应用于搜索引擎、机器翻译、语音识别、人脸识别等领域。
14. 1986年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了著名的反向传播（BP）算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。




15. 1997年，IBM制造的深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。



“深蓝”计算机



深蓝击败卡斯帕罗夫

16. 2006年，深度学习（多层神经网络+机器学习新方法）被提出，加上大数据和GPU并行计算的推动，“大数据+深度学习”成为人工智能领域最受重视和最成功的方法，带动整个人工智能领域快速发展。
17. 2011年IBM 沃森(Watson)知识问答系统在电视智力竞赛节目《危险边缘》中战胜了两位人类冠军选手，这是经典人工智能的胜利。



沃森(Watson)参加“危险边缘”挑战赛

18. 2014年，Goodfellow和Bengio等人提出生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)，兴起了一股新的研究热潮。这种技术可用来合成逼真的图片模拟不同风格，还可用于风格转换、模式分类等，并启发机器学习新方法的研究。
19. 2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的阿尔法围棋（AlphaGo）以总比分4:1战胜围棋世界冠军李世石，引发社会对新一轮人工智能浪潮的广泛关注和持续热议。



李世石与AlphaGo对弈

20. 2017年5月，升级版的AlphaGo以3:0战胜世界排名第一的柯洁。



柯洁与AlphaGo对弈



柯洁输棋后泪洒棋枰

21. 2017年10月18日，DeepMind团队公布AlphaGo Zero。从空白状态学起只需3天学习就以100:0的战绩击败曾战胜柯洁的AlphaGo系统。



AlphaGo Zero

22. 2020年11月30日，DeepMind公司宣布其研制的人工智能系统AlphaFold2可以精准预测蛋白质的3D结构，即解决了“蛋白质折叠”问题，被认为是解决了生物领域50年来的重要难题，是人工智能的又一次巨大成功。