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將人工智能的發展歷史濃縮到十個瞬間并不是一件容易的事。這世界上有數以百計的研究實驗室和數以千計的計算機科學家。如果我們要把所有的重要事件都記錄下來的話，估計只能寄希望于一個設計精良的算法來幫助人們完成這一任務?？墒牵绻覀冋娴膶⒁曇肮潭ㄔ谀亲钪匾氖虑樯蠒r，遍覽歷史書的小編認為自己還是可以勝任的。所以以下，是我們為你精心奉上的AI發展極簡史，希望你可以在閱讀過后，對于AI究竟是怎樣引發現今熱潮有一個更加深刻的認識。

1. 神經網絡的誕生

你應該已經聽說過神經網絡這個概念吧。這個在“人腦“的啟發下被設計出來的工具，驅動了現今絕大部分最為先進的AI技術。雖然深度學習這一類的概念還比較新穎，但是他們背后依靠的數學理論可以追溯回1943年。

Warren McCullon和Walter Pitts的論文《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》可能挺起來非常繞口，但是它對于世界的重要性絕不低于為谷歌提供了理論支持的《The PageRank Citation Ranking》。在McCullon和Pitts的論文中，兩位學者詳細描繪了人工神經元網絡可以以怎樣的方式完成邏輯功能。AI夢想從此起航。

2.人工智能（Artificial Intelligence）一詞的出現

如果需要明確地給出一個AI的官方起始時間的話，那么我會說是1955年8月31日。因為這一天，研究者John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon提交了一份關于“兩個月，十個人共同研究人工智能（AI）”的研究計劃。

第二年，通過了這一份研究計劃的學術會議正式在達特茅斯大學舉行。遺憾的是，他們對自己研究項目的時間表太過樂觀了。在研究計劃中他們寫到：“我們認為，如果細心地選擇一群有能力的科學家一起工作一個暑假，就可以達成劃時代的學術突破?！钡鞘虑楸人麄冾A想的要更加耗費時間。

3.反向傳播算法的到來

不得不說，反向傳播算法是機器學習理論歷史上最為重要的一個算法。它最初在1969年被人提出，可是要等到20世紀80年代中期他才成為了機器學習理論的主流。

反向傳播算法最主要的功能是允許一個神經網絡在其實際輸出和其期待的不一致時，能夠主動進行自我調節。更簡單的來說，它意味著人們可以通過在每次神經網絡犯錯誤時都及時對其改正來對他們進行訓練。之后，反向傳播算法就可以修改神經網絡的拼接，從而保證它能夠在下一次遇到同樣問題是不會犯同樣的錯誤。

4.和計算機對話

你有疑惑過亞馬遜的Alexa，谷歌助手和蘋果的Siri的祖先是誰嗎？說起來，這一切還要追溯到1960年代，一個MIT人工智能實驗室的教授發明了一款名為Eliza的機器心理治療師。Eliza在半個世紀以前就可以和使用者通過文字進行比較智能的交流。

Eliza的發明者注意到，當人們開始使用這款人工智能應用來進行心理治療時，他們甚至比平時更愿意進行深入的交流。

5.奇點

別害怕，我是絕對不會讓你錯過人工智能歷史上那個最大的頭條的。奇點，那個機器比人類更聰明的時刻還并沒有到來。但是在1993年，計算機科學家兼知名作者Vernor Vinge發表了一篇引爆相關討論的文章。

在《即將到來的科技奇點》中，Vinge預測未來的三十年內，人們將會有能力制造超乎人類的智能?！霸诓痪弥?，人類的時代將會終結，”他寫道。而這一警告也被后來例如Elon Musk這樣的企業家不斷重復著。

6.怎么能少得了無人駕駛的汽車

認為谷歌發明了世界上第一款無人駕駛的汽車？我給你個機會再想一次。

好吧，讓我帶你回到1986年，一輛裝載著智能傳感器和攝像機的奔馳廂式貨車成功地在一條無人的街道上行駛著。而這輛車是由德國Bundeswehr University的研究者們合力研發的。

幾年之后，一位卡耐基梅隆的研究者，Dean Pomerleau成功制造了一輛自動的龐蒂克迷你貨車，成功地從匹茨堡行駛到圣地亞哥，兩地相隔了2797英里的距離。雖然這輛龐蒂克以現今的標準來看非常的原始，但是卻展現出了這一技術未來的無限可能。

7.大腦的背水一戰

1997年注定是改寫AI歷史的一年。因為這一年，IBM的深藍超級計算機贏過了國際象棋冠軍Garry Kasparov，使得人們重新評估了人腦與機器大腦的異同。在這場比賽之前，雖然人們都知道深藍可以比Kasparov更快的處理信息，但是更重要的是，人們并不相信它可以進行戰略性的思維。但是這場勝利似乎說明它也可以。

這場勝利雖然仍然無法向研究者表明AI可以在沒有明確規則的領域解決問題獲得勝利，但已經是整個人工智能領域非常大的飛躍。

8.它贏得了《危險邊緣》

在那一場世紀大戰之后，IBM的人工智能在2011年面臨的另一個大挑戰是一個名叫《Jeopardy！》（危險邊緣）的美國智力競賽節目。IBM的Watson AI實驗室將這一檔節目之前的贏家Brad Rutter和Ken Jennings請了回來和AI一戰高下。大概一個回合之后，崩潰的Ken Jennings笑稱，“我，以自己的名義，歡迎我們的機器人霸主。”

9.AI也愛……鏟屎？

2012年的6月，谷歌的研究人員Jeff Dean和Andrew Ng將他們從Youtube視頻上截取下來的一千萬張沒有標簽的圖片輸入了一個由一萬六千臺計算機處理器組成的巨型神經網絡中。雖然他們并沒有給出任何關于這些圖片的信息，AI卻已經能夠通過深度學習的算法分辨出貓科動物的圖片。

所以，出乎意料的，AI，和人類一樣，都很喜歡小貓的視頻。

10.AI打敗圍棋冠軍

2016年3月，谷歌的AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍李世石。整場比賽有世界各地6千萬人圍觀。而之所以這場比賽有著劃時代的意義，是因為圍棋選擇落子的可能性超過了這世界原子的數量。這，估計是AI至今為止最為令人瞠目結舌的一場勝利了。