什么是人工智能？有人認為人工智能就是電影《終結(jié)者》和《黑客帝國》里出現(xiàn)的邪惡機器人，未來會威脅到人類的生存；有人認為人工智能就是無所不能的機器，無論想要什么都可以實現(xiàn)。

其實，這些都不對！

人工智能本質(zhì)上就是一種工具，一種能讓機器像人一樣會聽（語音識別、機器翻譯等）、會看（圖像識別、文字識別等）、會說（語音合成、人機對話等）、會思考（人機對弈、定理證明等）、會學習（機器學習、知識表示等）、會行動（機器人、自動駕駛汽車等）的工具。

人工智能并非什么全新的技術(shù)，最早可以追溯到20世紀50年代，迄今已有70多年的歷史。

第一次浪潮發(fā)生在20世紀50年代到60年代。

1950年，被譽為“計算機科學之父”的圖靈發(fā)表了一篇題為《機器能思考嗎？》的論文，第一次提出“機器思維”的概念，讓機器產(chǎn)生智能這一想法開始進入人們的視野，人們提出用“圖靈測試”來測量機器的智能程度。由此，圖靈也被稱為“人工智能之父”。

1956年，包括約翰?麥卡錫、艾倫?紐厄爾、馬文?明斯基和克勞德?艾爾伍德?香農(nóng)在內(nèi)的眾多專家學者，在美國新罕布什爾州達特茅斯學院展開了一次大討論。主題是機器模擬智能，史稱“達特茅斯會議”。這次會議上，“人工智能”的概念被首次提出。從此，人們開始朝著人工智能的科技樹，不停攀登。

1964年至1966年間，麻省理工學院人工智能實驗室的德裔美國計算機科學家約瑟夫?維森鮑姆開發(fā)了歷史上第一個聊天機器人—伊麗莎（Eliza），轟動世界。這個名字來自蕭伯納的戲劇作品《賣花女》中的賣花女伊麗莎，它只有200行程序代碼和一個有限的對話庫，當人們說出某個關(guān)鍵詞時，機器人就回復(fù)特定的話。雖然它不能真正理解聊天的內(nèi)容，但當時還是有不少人很喜歡和它聊天。伊麗莎可以被看作是后來的微軟小冰、蘋果Siri等智能助手以及許多智能音箱的鼻祖。

總的來說，第一次浪潮中并沒有用到什么全新的技術(shù)，大多是通過固定指令來執(zhí)行特定的問題，計算機本身并不具備智能。

第二次浪潮出現(xiàn)在20世紀80年代到90年代。

機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學習活動的科學，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器學習和認知科學領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學模型或計算模型。1952年，阿瑟?薩繆爾在IBM公司工作時研制了一個西洋跳棋程序，這個程序具有“學習能力”，它可以通過對大量棋局的分析逐漸辨識出當前局面下的“好棋”和“壞棋”，從而不斷提高下棋水平。程序很快就下贏了薩繆爾自己。阿瑟?薩繆爾也由于提出了“機器學習”的概念而被稱為“機器學習之父”。隨著科學家們的算法和理念的進步，在這一時期，機器學習和大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練成為可能，掀起了人工智能的第二次浪潮。

此后，在1997年，IBM公司的“深藍”計算機與國際象棋世界冠軍加里?卡斯帕羅夫下棋，深藍以每秒鐘可計算2億步象棋的能力，最終戰(zhàn)勝了加里?卡斯帕羅夫，證明了人工智能在某些情況下有不弱于人腦的表現(xiàn)，成為人工智能史上的一個重要里程碑。2005年，斯坦福大學開發(fā)的一臺機器人在一條沙漠小路上成功自行行走了131公里。通過這兩個事件，人們再次看到了人工智能改變世界的希望。

第三次浪潮從2006年開始至今。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們的生產(chǎn)和生活由于數(shù)字化而形成了海量數(shù)據(jù),計算機技術(shù)的進步也使得數(shù)據(jù)的處理能力更強了，深度學習和大數(shù)據(jù)這一對搭檔是這一時期的主要特征。大數(shù)據(jù)具有海量數(shù)據(jù)的特征，這給機器的深度學習帶來了巨大機遇。一系列算法不斷地在語音合成、語音識別、圖像識別等領(lǐng)域大獲成功，各種深度學習網(wǎng)絡(luò)層出不窮，完成相關(guān)任務(wù)的準確率也不斷提升。

2011年，IBM的認知計算系統(tǒng)沃森在問答節(jié)目中首次擊敗了人類，斬獲冠軍。谷歌（Google）發(fā)布的AlphaGo也進軍圍棋。圍棋是比國際象棋可能性更多、思維更復(fù)雜的棋類運動，如果說計算機下國際象棋，每一步都會列舉對手所有的對應(yīng)方法的話，當計算機下圍棋時，圍棋每一步如果窮舉的話會招來無窮無盡的運算，算出來的應(yīng)對方法仍是一個業(yè)余棋手的水準，下不出妙手、本手、俗手這類棋步。職業(yè)棋手的“棋感”是一種人特有的思維，AlphaGo通過對海量選手對弈過程的學習，放棄了列舉的算法，改為對最優(yōu)概率的計算，棋藝進步神速，并在2016年3月以4:1的戰(zhàn)績擊敗了世界圍棋冠軍、韓國棋手李世石。