科技猎AI历史上的10个里程碑：从神经网络到打败世界围棋冠军
本文来自digitaltrends.com，作者Luke Dormehl；由亿欧编译。
在 人工智能 发展史上定义出10个里程碑并不是一件易事。我们根据数百个研究实验室和成千上万个计算机科学家的研究成果，整理出我们认为比较重要的10个里程碑事件。
神经网络的诞生
想必大家对神经网络这一词并不陌生，神经网络可谓是当今大多数尖端人工智能背后的脑启发 AI 工具。虽然像深度学习这样的概念是相对较新的，但它们的理论基础早就产生于1943年。
1943年，沃伦·麦卡洛克（Warren S.McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）在《数学生物物理学公告》上发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）。这篇论文对后世影响巨大，它讨论了理想化、简化的人工神经元网络，以及它们如何形成简单的逻辑功能，计算机“神经网络”（以及最后出现的深度学习）受到它的启发，所谓的“模拟大脑”这一说法也来自于它。
人工智能概念
人工智能正式开始于1955年8月31日。1955年8月31日，专家在一份提案中初度提出“AI（人工智能，artificial intelligence）”这一术语，提案建议由10名专家构成小组，花2个月时刻研讨人工智能。这份提案是达特茅斯学院约翰·麦卡锡（John McCarthy）、哈佛大学马文·明斯基（Marvin Minsky）、 IBM 纳撒尼尔·罗彻斯特（Nathaniel Rochester）和贝尔电话试验室克劳德·香农（Claude Shannon）联合提交的。
1956年7月和8月，评论会正式于达特茅斯学院的庄园里举办，这次会议变成人工智能出生的象征。
“BACKPROP（反向传播）”的到来
反向传播是机器学习历史上最重要的算法，其想法最早产生于1969年，但在20世纪80年代才成为机器学习的主流部分。
969年：阿瑟·布莱森（Arthur Bryson）和何毓琦（Yu-Chi Ho）在论文中描述称，反向传播可以作为多阶段动态系统优化方法使。反向传播允许神经网络在其产生的效果与创建者预期不相匹配时，调整其隐藏的层。简而言之，这意味着创造者可以训练他们的网络使其更好地运行，同时在出现错误时及时对其进行纠正。当完成修正以后，反向传播修改神经网络中的不同连接，以确保在下一次遇到同样的问题时，能够得到正确地进行处理。
与电脑交谈
你有没有想过亚马逊的Alexa、 谷歌 助理以及苹果的Siri最早从哪里发展起来的吗？早在上世纪60年代中期，麻省理工学院人工智能实验室的约瑟夫·维森班（Joseph Weizenbaum）开发了ELIZA，这是一个交互程序，它可以根据任何主题进行英文对话。一些人想将人类的感觉赋予计算机程序，对此维森班感到很震惊，因此，他开发程序只是为了证明机器与人的交流很肤浅。
奇点
所谓“ 奇点 ”就是机器变得比人类聪明的时刻，但目前还没有到来。弗农·温格（Vernor Vinge）发表了《The Coming Technological Singularity》。Vinge称“即将到来的技术奇点”，就是在未来30年内，人类将有能力创造超人的智能。“不久之后，人类时代将会结束，”他写道。这是一个警告，正如埃隆·马斯克（Elon Musk）这样的人在最近几年里已经反复强调了这一点。
自动驾驶汽车来临
谷歌是世界上第一个开发出自动驾驶汽车的吗？并不是。早在1986年，在恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）的指导下，慕尼黑联邦国防大学的研究人员用摄像机和智能传感器开发了第一辆 无人驾驶 汽车，这是一辆奔驰厢式货车，座位上没有人，最高时速55英里。
几年后，卡内基梅隆大学的研究员Dean Pomerleau建造了一辆自动的庞蒂克运输车，从匹兹堡到加州圣地亚哥的海岸，全程2797英里。按照今天的标准，该技术是一种原始的技术，但这证明自动驾驶是可以实现的。
“大脑背水一战”
1997年是人工智能标志性的一年，IBM的“Deep Blue”计算机在国际象棋比赛中击败了世界象棋冠军格里·卡斯帕罗夫，成为首台打败了国际象棋世界冠军的电脑。毫无疑问，Deep Blue处理信息的速度比卡斯帕罗夫要快，但真正的问题是它是否更有战略意义。
人工智能可能在处理更复杂问题时表现得并不是很好，但这仍然是人工智能领域的一个巨大飞跃。
AI在《危险边缘》中获胜
就像Deep Blue与格里·卡斯帕罗夫一样，2011年，IBM超级计算机沃森（ Watson ）在美国电视智力答题节目《危险边缘（Jeopardy!）》中上演了人机大战，并最终击败两位人类冠军布拉德·鲁特和肯·詹宁斯，赢得了100万美元的奖金，这是人工智能少有的在棋类比赛之外战胜人类。沃森由IBM全球多个研究院和大学共同研发，历经四年研制而成。比赛结束后，肯·詹宁斯打趣道:“我，一个人，欢迎我们新的 机器人 霸主。”
AI也喜欢…猫？
2012年6月，杰夫·迪恩（Jeff Dean）和吴恩达（Andrew Ng）通过从YouTube视频中获取1000万张未象征的图像，来训练16000个计算机处理器的大型神经网络，发现其中一个人工神经元对猫的图像格外灵敏。尽管这些神经网络没有识别出图像的相关信息，但人工智能还是能够通过深度学习算法来检测猫科动物的照片。
事实证明，就像我们一样，即使是非常聪明的AI也喜欢与猫相关的视频。
AI打败世界围棋冠军
2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo打败围棋冠军李世石。AlphaGo与李世石之战的结果基本上代表一个历史上的关键节点。即使李世石赢得一局，AlphaGo在围棋上完全战胜人类也只是早晚的事情。AlphaGo的基本思维模型术语通用技术，可以很快地转移到其他领域。
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