制造出像人類一樣思考的機器是20世紀以來科學家們最偉大的夢想之一。從1942年科幻作家阿西莫夫提出機器人三大定律開始，人工智能正式登上了時代舞臺。在歷代科學家的努力下，在不到百年的時間內，人工智能已經從科幻逐步向現(xiàn)實邁進。
第一個為計算機研究鋪平道路的人是艾倫·圖靈（Alan Turing）。他設想出了圖靈機，用它模擬了人類進行計算的過程。人類使用的草稿紙被化為一條無限長的紙帶，筆被模型化成了一個讀寫頭，10以內的運算法則模型化為讀寫頭的程序，而大于等于10的計算則化為讀寫頭的內部狀態(tài)。在設定好紙帶上的初始信息、讀寫頭的內部狀態(tài)和程序后，圖靈機就可以運行起來了。它一刻不停地讀入紙帶上的信息，并根據(jù)當下的內部狀態(tài)和運算程序將結果信息輸出紙帶上。
圖靈機的示意圖（網絡圖）
圖靈機（網絡圖）
圖靈機一誕生就得到了科學界的認可，受到鼓舞的圖靈進一步思考著圖靈機計算能力的極限。1950年，他發(fā)表了名為《機器能夠思考嗎？》的論文，提出了這樣一個標準：假如一臺機器能夠迷惑人類測試者，令30%或以上的測試者將機器誤以為是真人，那這臺機器就通過了“圖靈測試”，被認證為擁有了智能。
圖靈（網絡圖）
20世紀40年代，計算機技術在兩位天才的領導下有了巨大的突破。1945年，匈牙利人馮·諾依曼（John van Neumann）在火車上完成了早期計算機EDVAC的設計，這個設計和圖靈機是一脈相承的，最大的不同在于，諾依曼的讀寫頭不再需要一格一格地在紙帶上移動，而是可以根據(jù)指定的位置“跳讀”。這個設計推動著人類進入了信息時代，使現(xiàn)實之光照進了人工智能之夢。1948年，美國的神童伯特·維納（Norbert Wiener）提出了“控制論”，深入探討了人和機器的統(tǒng)一性，并率先將計算機與心理學、腦科學、工程學聯(lián)系起來，揭示了用機器模擬人的可能。
馮·諾依曼和他的計算機模型（網絡圖）
伯特·維納和他的計算機模型（網絡圖）
在以上的天才們鋪平了理論道路、計算機呱呱墜地之后，人工智能終于橫空出世了。1956年8月，在美國一個寧靜小鎮(zhèn)的達特茅斯學院里，以約翰·麥卡錫（John McCarthy）為首的一群世界上最卓越的計算機專家們齊聚一堂，開了足足兩個月的會議。他們激烈地探討著機器模擬人類學習的可能，樂觀派認為，經過一代人的努力，與人類擁有同樣智能的機器就會出現(xiàn)，而保守的人則有別的看法。盡管最后沒有達成共識，但大家卻給會議的主題起了一個名字：“人工智能”。正是因此，1956年成為了人工智能元年，上千萬的美元被投入到了人工智能的研究中。
達特茅斯會議后，人工智能迎來了近二十年的“黃金時期”，好消息不斷出現(xiàn)。1956年，第一個計算機字符識別程序誕生，開辟了模式識別這一新的領域；1959年，阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）制作的跳棋程序打敗了他本人，三年后，這個程序已經可以擊敗美國跳棋的州冠軍；人們制造出了可以證明數(shù)學定理的計算機程序，絕佳的例子是在1976年，靠著計算機超強的窮舉和計算能力，凱尼斯·阿佩爾（Kenneth Appel）和沃夫岡·哈肯（Wolfgang Haken）證明了著名的四色猜想。
阿瑟·薩繆爾和他的跳棋程序（網絡圖）
這一連串的勝利沖昏了大部分人工智能科學家的頭腦，很多人開始盲目樂觀起來。1958年時，就有人自信滿滿地說，按照這個速度發(fā)展下去，2000年時人工智能就可能超過人類。誰也沒想到，在二十年短暫的黃金時期過后，人工智能的發(fā)展迎來了艱難的寒冬。1965年，機器定理證明領域遇到了最大的挑戰(zhàn)：計算機推了數(shù)十萬步也沒辦法證明兩個連續(xù)函數(shù)之和依然是連續(xù)函數(shù)（而這對人類說并不是難事）；薩繆爾的跳棋程序也遇到了瓶頸，它只能打敗州冠軍，無法進一步戰(zhàn)勝世界冠軍；更要命的是在翻譯領域，人工智能完全沒辦法理解人類的自然語言。這些不利的證據(jù)令美國和英國政府大幅削減了人工智能的科研經費，滿腔熱血的科學家們不得不冷靜下來，思考前方該何去何從。
自20世紀80年代開始，人工智能分為了三足鼎立的三大學派，分別為符號學派、鏈接學派和行為學派，它們大致是從高、中、低三個層次來模擬和理解人工智能的。這三大學派雖然存在微妙的聯(lián)系，但它們的理論指導思想和計算機模型都有著迥然不同的差異。三大學派誰也無法證明自己是最佳的那個，在磕磕碰碰的發(fā)展中，人們步入了21世紀。人工智能非但沒有如同第一代的先輩們預言的那樣戰(zhàn)勝人類，反而遇上了各種高深地看似無法解決的問題。
當然，這并不意味著人工智能的希望已經熄滅。人類在過去的數(shù)十年里取得了過去被認為是科幻故事的種種成就，我們離人工智能的距離是史無前例地近；只不過對它了解得越多，就越會明白目前人類的知識有多么匱乏。在爭論聲中，人工智能邁入了21世紀的第二個十年，模擬大腦概念的出現(xiàn)再次燃起了人們的渴望?？茖W家們決定開辟一條新的道路：直接模擬人類大腦的結構和功能。德國海德爾堡大學的FACETS（Fast Analog Computing with Emergent Transient States）項目利用數(shù)以千計的芯片，創(chuàng)造出了一個包含10億個神經元和1013個突觸的人工大腦（復雜程度僅僅是人類大腦的十分之一）。目前，模擬大腦最大的問題在于，人類其實連自己的大腦都還沒完全搞明白，我們對大腦的結構功能的認知還相當淺顯，為了解決這個問題，2013年美國奧巴馬政府宣布啟動“腦計劃（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies，簡稱BRAIN）”，它的啟動資金就有1億美元，致力于開發(fā)能夠記錄大群神經元甚至是整片腦區(qū)活動的新技術。這極有可能刷新人類對大腦認知的記錄。
2014年6月12日是一個激動人心的日子。在圖靈測試被提出64年后，終于有一臺機器通過了測試。這是一個名為“尤金（Eugene Goostman）”的聊天程序。它有一張戴眼鏡小男孩的面孔，成功地在五分鐘內騙過了30%的人類測試者，達到了當年圖靈提出的標準。不過，這個程序實際上并沒有那么厲害；測試時間只有五分鐘，而且“尤金”告訴人類測試者說，他是一個13歲、母語并非英語的小男孩，這很大程度上為它應答時的出現(xiàn)各種缺陷找了借口。正如同圖靈在《機器能夠思考嗎？》里面說的一樣：“……我們仍有許多工作要做?！?/font>
“尤金”的聊天界面（網絡圖）
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