5G时代即将到来，AI 该继续发展还是听霍金的

阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。

那么人工智能到底是什么呢？

人工智能

人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统

人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能大事记

1、 人工智能的诞生（20世纪40～50年代）

1950年：图灵测试

1950年，著名的图灵测试诞生，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。

1954年：第一台可编程机器人诞生

1954年美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。

1956年：人工智能诞生

2、 人工智能的黄金时代（20世纪50～70年代）

1966年~1972年：首台人工智能机器人Shakey诞生

1966年~1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出机器人Shakey，这是首台采用人工智能的移动机器人。

1966年：世界上第一个聊天机器人ELIZA发布

3、 人工智能的低谷（20世纪70～80年代）

20世纪70年代初，人工智能遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识，研究者们很快发现这个要求太高了：1970年没人能够做出如此巨大的数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。

4、 人工智能的繁荣期（1980年~1987年）

5、 人工智能真正的春天（1993年至今）

1997年：电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军

1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。

2011年：开发出使用自然语言回答问题的人工智能程序

2011年，Watson（沃森）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金。

2012年：Spaun诞生

加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”，并通过了最基本的智商测试。

2013年：深度学习算法被广泛运用在产品开发中

Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台；百度创立了深度学习研究院等。

2015年：人工智能突破之年

Google开源了利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow；剑桥大学建立人工智能研究所等。

2016年：AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石

2016年3月15日，Google人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石的人机大战最后一场落下了帷幕。李世石与AlphaGo总比分定格在1比4，以李世石认输结束。

图灵测试

“计算机科学之父”和“人工智能之父”——阿兰·图灵（Alan Mathison Turing）。他对人工智能的贡献集中体现于两篇论文：一篇是1936年发表的《论数字计算在决断难题中的应用》，在文中他对“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”设想，从数理逻辑上为人工智能用上“机械大脑”开创了理论先河；而另一篇论文对人工智能的影响更为直接，其名字就是《机器能思考吗》。

“控制论之父”维纳（Norbert Wiener）。1940年，维纳开始考虑计算机如何能像大脑一样工作，发现了二者的相似性。维纳认为计算机是一个进行信息处理和信息转换的系统，只要这个系统能得到数据，就应该能做几乎任何事情。他从控制论出发，特别强调反馈的作用，认为所有的智能活动都是反馈机制的结果，而反馈机制是可以用机器模拟的。维纳的理论抓住了人工智能核心——反馈

达特茅斯学院：达特茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

图灵测试：图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。

进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。

人工智能的研究价值

繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

人工智能的应用

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

看法：

我认为人工智能还有发展的必要性，因为就整个时代来说，人类的科技还存在很大的局限性，即使现在的人工智能已经很了不起，但是对于机器来说，它们只是在运行我们所写下程序，它们不懂得这是什么，就算是达到一定程度，我们无法分别与我们聊天的是人还是机器，对于它们来说，还是程序的一个个运行，意识不到它自己在干什么。而且，现在对于人工智能的应用还太少，太高端化，人工智能对于生活的提升还未真正开始。也许有一天确实需要停止对人工智能的研究，但绝不是现在。