【编者按】从19世纪中叶人工智能的萌芽时期，到现今人工智能的重生，从马文·明斯基到AlphaGo，历史上发生了哪些激动人心的故事？本文以此铺展人工智能发展近70年来背后发生的故事。作者@沐阳浸月，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生，主攻机器人与人工智能。
前不久，在人工智能领域发生了两件大事，一个就是是伟大的人工智能先驱马文·明斯基教授逝世，一个是谷歌AlphaGo击败欧洲围棋冠军，职业围棋二段樊麾。
马文·明斯基教授是几乎见证了从人工智能作为一门学科的兴起直至今日成就的所有大风大浪的人，或者可以说何教授本人就是这些大风浪的弄潮儿，他对人工智能的发展的影响意义十分深远。而谷歌AlphaGo此次取得的成就，也可以算是人工智能领域一次里程碑式的创举，它的成功标志着人工智能领域又进入了一个新高度。这篇文章，我们将从马文·明斯基还是哈佛大学本科生的时候讲起，一直到今日AlphaGo的胜利，梳理一下人工智能是怎样从初见萌芽一步一步走到今日的辉煌成就的。
要是从宏观的角度来讲，人工智能的历史按照所使用的方法，可以分为两个阶段，分水岭大概在1986年神经网络的回归——
在前半段历史中，我们主要使用的方法和思路是基于规则的方法，也就是我们试图找到人类认知事物的方法，模仿人类智能和思维方法，找到一套方法，模拟出人类思维的过程，解决人工智能的问题。
后半段的历史，也就是我们现在所处的这个时期，我们主要采取的方法是基于统计的方法，也就是我们现在发现，有的时候我们不需要把人类的思维过程模拟出一套规则来教给计算机，我们可以在一个大的数量集里面来训练计算机，让它自己找到规律从而完成人工智能遇到的问题。
这个转化也可以用一个形象的例子来描述，就像我们想造出飞机，就观察鸟是怎么样飞的，然后模仿鸟的动作就行，不需要什么空气动力学什么的，这种思想在人类历史上也被称为“鸟飞派”。但是我们都知道，怀特兄弟造出飞机靠的是空气动力学，而不是仿生学。不过我们不能就因为这一点就笑话人工智能前半段各位研究人员和前辈的努力和心血，因为这是人类认知事物的普遍规律，其实现在也有不少人会认为，计算机可以读懂文字、看懂图片靠的是依靠和我们人类一样的认知过程。
在研究基于规则的探索中，人工智能经历了三个主要阶段——兴起、繁盛和萧条。会有这样的过程，一个重要原因是基于规则方法的局限性。好了，那我们就先扒一扒这段历史。
一、萌芽阶段
人工智能的萌芽时期大概出现在19世纪中叶，第一位需要介绍的人物便是马文·明斯基。明斯基于1946年进入哈佛大学主修物理专业，但他选修的课程相当广泛，从电气工程、数学，到遗传学、心理学等涉及多个学科专业，后来他放弃物理改修数学。
1950年，也就是明斯基本科的最后一年，他和他的同学Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算机，并命名其为SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。这台计算机是由3000个真空管和B-24轰炸机上一个多余的自动指示装置来模拟40个神经元组成的网络的。后来，明斯基又到普林斯顿大学攻读数学博士学位，并以“神经网络和脑模型问题”为题完成博士论文，但是当时的评审委员会并不认为这可以看做是数学。
（马文·明斯基）
明斯基的这些成果虽然可以被称作人工智能的早期工作，但是鉴于当时的明斯基还是一个青涩的毛头小子，所做的博士论文都不能得到相应的认可，所以影响力有限。
接着上场的第二位人物影响力就大很多，那就是计算机科学之父阿兰·图灵，他是被认为最早提出机器智能设想的人。图灵在1950年的时候（也就是明斯基还在读本科的时候）在杂志《思想》（Mind）发表了一篇名为“计算机器与智能”的文章，在文章中，图灵并没有提出什么具体的研究方法，但是文章中提到的好多概念，诸如图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习等，至今都是人工智能领域十分重要的分支。
（图灵在1950年的时候在杂志《思想》（Mind）发表的名为“计算机器与智能”的文章）
介绍完以上两大人物，接下来标志着人工智能作为一个独立领域而诞生的盛会——达特茅斯研讨会就要粉墨登场了。
不过在介绍达特茅斯研讨会之前，我们不得不介绍这第三位重量级的人物，那就是约翰·麦卡锡，因为他正是这次研讨会的发起人。约翰·麦卡锡于1948年获得加州理工学院数学学士学位，1951年获得普林斯顿大学数学博士学位。然后又在那里作为老师工作了两年，接着短暂地为斯坦福大学供职后到了达特茅斯大学，正是这个时期，它组织了达特茅斯研讨会。在这次大会上，麦卡锡的术语人工智能第一次被正式使用，所以麦卡锡也被称作人工智能之父。其实麦卡锡在达特茅斯会议前后，他的主要研究方向正是计算机下棋。
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