第1章 走进人工智能的世界

1.1 人工智能的发展历程

现如今有太多关于机器学习算法应用的新闻报道，例如癌症检查预测、图像理解、聊天机器人和机器理解等。人工智能正在赋能并改变着这个世界。人工智能的发展经历过几次起伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。业界关于人工智能的发展有个比较广泛的认识，即人工智能一共经历了三次浪潮。

第一次浪潮是在20世纪五六十年代。被称为人工智能之父的人有马文·明斯基、图灵、约翰·麦卡锡等。1950年世界上第一台神经网络计算机诞生，同年图灵提出了图灵测试：如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。1956年，麦卡锡提出“人工智能”的概念，从此涌现出了最早的一批专攻人工智能的学者。第一次浪潮也被称为人工智能的“推理时代”。但其实机器只具备逻辑推理能力的话，还远远达不到智能化的水平。从20世纪70年代开始，人工智能的发展停滞不前。

第二次浪潮大约是在20世纪的80年代。由于计算机的计算与存储能力有限，所以学者们用专家系统的方式实现人工智能：例如将医学、法律知识变成一条条的判断语句输入计算机。当时利用这些规则产生的“人工智能专家系统”非常流行。第二次浪潮也被称为知识工程时代。人们总结了大量的规律和知识存入计算机，而计算机就是执行知识库的自动化工具。不过这并不是真正意义上的智能水平，机器智能显得非常死板，完全遵循已有的规律和知识。

第三次浪潮进入了人工智能的“数据挖掘”时代。研究者们希望通过大数据来自动学习出知识并实现智能化水平，也就是所谓的机器学习、深度学习。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机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，AlphaGo就是最经典的人工智能代表。

也有人将第一次浪潮和第二次浪潮合并起来认为是一次，并把第三次浪潮分成两个阶段，认为2006年Hinton提出的深度学习技术属于第一阶段，2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破和近年来数据和计算力大爆炸导致的神经网络研究属于第三次浪潮的第二阶段。总而言之，以上就是人工智能发展的大致历程。

人工智能的发展深刻改变着人们的生活方式和思维模式并将推动社会各领域从数字化、网络化向智能化跃升。由于很多行业已经实现了数字化并且各行各业的海量数据可以一直保留下去，所以人工智能的发展已经让人类开始跨越时间的维度，未来的世界会更加智能化。

曾经有一道有趣的面试题：先前人工智能已经火过两次了，那这一波人工智能浪潮和先前两波的区别是什么呢？这个问题其实并非一句两句能够回答清楚的，它涉及了大数据的采集，深度学习算法的发展，GPU的算力增长等，但有个比较重要的原因就是：以前的人工智能尚处在能看不能用的状态，而这次已经在某些行业里基本踏入了能用的行列。以人脸识别为例：原先人脸识别可能准确率是90%，当然这是个非常好的成就，但其实仍然会犯很多低级的错误，无法大规模商用。在2014年，商汤科技创始团队成员在国际权威人脸数据库LFW中，其人脸识别准确率首次超越人眼，突破了大规模工业应用的红线。商汤科技推出的静态人脸比对系统——SenseTotem（图腾）是一套以图搜图系统，可通过采集监控录像中的人脸截图，比对搜索目标库中标准人脸照片，帮助警方快速确认涉案嫌疑人员的身份。图腾支持千万级目标库中300ms内获得识别比对结果，支持1:N与N:N验证，其1:1人脸验证的图片相似度验证准确率在99%以上，1:N人脸搜索，返回TOP5相似结果的准确度超过98.5%，返回TOP10相似结果的准确度超过99.6%。由此可见这次人工智能的发展已经到了一个新的阶段，在不少行业里，人工智能已经到了可以取代人力的水平，这具有开创性的意义。

我国人工智能的发展令人瞩目，清华大学2018年人工智能发展报告指出中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，中科院系统AI论文产出全球第一；专利上，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本；产业上，中国的人工智能企业数量排在全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市；风险投资上，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%。不过目前中国人工智能领域里更多注重于应用层面，而在基础研究、底层架构、芯片制造上仍然落后于美国，这还需要长期的投入和积累。