2016年，中国各大围棋网站出现了一个神秘的围棋高手，没有人知道来历，宛若从天而降的围棋之神，开启不可置信的连胜记录，大家对这个神秘高手一无所知，只知道网名叫做Master，围棋一直被视为是难度最高的棋种，棋手需要多年的学习与经验累积，只要是高手，一定是广为人知，不可能横空出世。

Master的战法独特，下一手犀利的30秒快棋，关于Master的各种传闻大量出现，随着Master神奇的连胜之旅，中国围棋名将聂卫平、古力，纷纷加入战局。棋圣聂卫平以64岁的年龄与Master对局，Master获胜之后，在屏幕上打出一句话：谢谢聂老师，2016年12月到2017年1月，Master获胜60场，没有败绩！当年5月，Master终于现身，挑战世界第一柯洁，3比0碾压，新一代世界棋王就此诞生。

Master的真名叫做AlphaGo，人工智能在2016年的颠峰之作，被称为围棋之神的AlphaGo，代表的是人工智能的一次飞越，围棋原本被认为是一座不可跨越的大山，是人类智慧的高度展现，却被人工智能无情碾压，从谷歌的AlphaGo之后，再也没有人怀疑人工智能的潜力。大量的资金涌入，各种新的应用不断出现，发展势头到现在都还在延续，但人工智能并不是一路发展都是这么顺利的，两次智能寒冬，几乎让人类科学家放弃了智能的发展。

人工智能魔幻的70年，经历了3起2落，到底发生了什么？我们从这些起落当中，又能学习到什么？

故事要从1956年开始讲起，这一年被称为人工智能元年，因为有4位绝世高手，决定来场华山论剑，4位AI鼻祖正式提出了人工智能这个名词，召集了来自世界各地的英雄好汉，在美国靠近加拿大的小镇，一个名叫达特茅斯的学院，开了一场武林大会，当时，江湖被分为了3个门派：符号派、连接派和行为派，这3派互不相让，创立了各自的宗派宝典，虽然路径不同，但都代表人类对自己发起的一场重大挑战：既然人类这么聪明，是地球上最智慧的生物，那进行自我模拟，应该是可以办到的吧！这也就是人工智能整个领域最终极的目标：人类的智慧，是可以理解的，是可以模拟的，人类是可以证明人类是知道为何自己是有智慧的！这3个门派分别从3个不同的角度来冲击这个目标，其中最容易理解的，就是符号派，也就是规则派，符号派一开始就取得了优势，引领了大半个江湖。

规则派跟人类科学的思维模式最为接近，跟人类一代一代的教育也最一致，这个门派的主要思想，就是建立规则，只要能写下规则，机器便能按照规则执行，人的智能就能被模仿出来，寻找规则、制订规则、利用规则，基本就是人类科学和语言文字奠基的基础，三角形勾与股的关系，让古代希腊人可以测量土地面积，牛顿发现万有引力的规则，让人类可以算出几亿光年外星球的运行速度。各种语言文字的发明，都是建立在一套一套的规则之上，一代又一代的人类，遵循了这样的规则，所以可以互相沟通，可以写下历史，告诉后代子孙，之前祖先立下的规则是什么。

人类教育自己的下一代，也都是建立在规则之上，可以说整个教育学这门学问，就是一大套的规则，读书识字，不就是在学习规则吗？规则派取得了早期的成功，成为第一代的盟主，另外两个门派的发展，则遇到了很大的困难。

连结派是从大脑生理学的角度出发，想要模拟人类大脑在生理上的运作模式，智能来自于我们的大脑，而大脑又是由大量的神经细胞彼此相连所组成，因此这一派的学者认为，要实现人工智能，就要仿真这样的构造，他们试图以仿生学的方式，利用工程技术来仿真人脑中的连接结构，也因为这样的思想，连结派又被称为仿生派，连结派乍听之下，颇有道理，而且感觉超酷，吸引了不少人才加入，但很快就遇到了困难，首先受到的质疑是，人类自己都没有搞明白人类大脑的运转模式，又从何谈起要模仿大脑的构造呢？连结派很快就澄清了他们的真正想法：

不是在生理上模仿人类大脑结构和运转逻辑，只是借用了「大脑神经元」这个概念，并不是真正要做出一个大脑神经元，连结派的神经元更像是河道上的水流控制阀，跟大脑神经元其实一点关系都没有，连结派虽然解释了这个问题，要让连接派的理论成立，需要建构大量的神经元，每一个神经元都需要大量的计算机计算能力，而当年计算机的算力，还远远达不到要求，连结派听起来很酷，一度辉煌，但很快陷入沉寂。

第三个门派，行为派，这个门派从心理学的角度出发，借用了大量行为心理学的思想，整个观念跟训练狗的过程很像，喂狗之前，先摇个铃铛，以后只要摇铃铛，狗就知道要吃饭了。有刺激，会有感知，有了感知，就会有行动，机器应该要做的，就是要针对不同的刺激，设计好如何产生感知，进而产生行动。

行为派听来有理，但这派的科学家始终找不到把想法有效落地的方法，比连结派消失的更早，一统江湖的符号派，吸引了很多优秀人才的加入，在计算机这个领域，符号派最重大的成就，就是发明了程序语言。

自从计算机被发明后，科学家就一直在思考，如何才能跟计算机进行沟通，很快大家就发现需要一个人类跟计算机沟通的工具，而这个工具，就是程序语言，许多程序语言被发明了出来，甚至还有专门给人工智能使用的程序语言。

符号派的发展很快，也出现了许多实际应用，例如用计算机解方程式、让机器走迷宫、让机器做工厂生产的自动化控制。

人工智能的两次寒冬

规则法实现的人工智能确实有效，也开始出现了一些实际应用，然而众人逐渐发现一个问题，每次要教会计算机一个技能，就要花很多的时间与力气，更要命的是，需要庞大的计算机的计算能力。

要有智能，计算机需要强大的存储和计算能力，存储足够的信息，并且快速进行处理。例如，为了进行交流，人们需要知道许多单词的含义，并以多种组合来理解它们。

70年代的计算机，根本达不到这样的计算能力，对人工智能的期望有多高，失望也就有多高，两份权威学术报告发表，认为人工智能的投资根本没有产生预期受益，结论是不应该继续往AI这个无底洞砸钱，市场热度迅速退潮，人工智能走入了第一个寒冬，但败也萧何，成也萧何，不就是需要存储和快速的计算能力吗？

短短10年，计算机的算力大幅提升，加上规则派在理论上取得突破，一个标志性事件出现：专家系统横空出世！机器人竟然能够像是医生一样问诊。

80年代，各类专家系统出现，帮忙企业作决策，帮助工厂做物流管理，帮助城市做交通管理，智能热潮再度出现，人类「复制人类智能」的梦想，似乎就是举手之遥，人工智能再度被吹捧到了云端，但成也萧何，败也萧何，好景不过10年，人工智能再度跌下云端。

计算机的算力飞速发展，桌上型电脑出现，人工智能所需要的计算机，用不了这些桌上型电脑，都是笨重无比成本高昂的大型计算机，大家的兴趣全部被桌上型电脑所吸引，因为这才是市场趋势，人工智能寒冬第二次来临。

但让人工智能走上第二次寒冬的，其实不是桌上型电脑，而是规则派本身的功法缺陷，如果是计算机硬件的问题，这好解决，但如果是功法本身的问题，这就完全是另外一回事了，作为称霸40年武林盟主的规则派，有一个重要的设计前提：人类需要事先把规则制订出来，机器人只是执行而已！这个前提，存在两个问题：

有许多场景，人类很难把规则给讲清楚。例如现在很流行的「抠图」，要把人物和背景分开，但边界在哪里？或是要把图片中的猫给找出来，但猫的定义到底是什么？有尾巴、4条腿就叫猫吗？人类有太多用直觉进行判断的场景了，但这也不是最致命的。

人类智能的最重要体现，不是执行规则，而是创造规则，优化规则！人类能够从错误中学习，能够进行联想，能够触类旁通，在旧有规律中，找到新的规律，在持续改善中，不断强大自己！也就是人类可以「自我学习」和「自我成长」！

但规则派的规则，必须事先由人类来制订，既然如此，机器自然无法创造和优化规则，更不要说超越规则了，人类做为地球上最高等的智慧生物，终于意识到，过往几十年的努力，方向根本是错的，最有希望的规则派，或是当时唯一有希望的规则派，根本无法带领人类，复制出人类真正的智能：自我学习！机器人根本只是听命行事而已，了不起就是动作快了一点。

（不过写到这里，回头想想，能自我学习和成长的机器人，感觉是有点可怕的，你跟机器人打架，你起先打赢了，但它越打越聪明，吸收了你的战法，还发扬光大，你越强，它越强，这不就是武侠小说中的吸星大法吗？！）（但人类智能的真正体现，不也正是在这里吗？！）没有自我学习能力的机器人，难道就没有什么用吗？在规则相对清晰的领域，的确是有用的，但人类最常遇到的生活场景：图像、声音和语言这几个领域，规则并不清晰，没有自我创造和优化规则能力的机器人，辨识能力跟人类就是有明显的差距，练了半天的葵花宝典，发现根本练不了绝世神功，规则派一下崩溃了，武林盟主的殞落，让人工智能整个领域陷入了绝望之境。

90年代初期，人工智能不只走入了第二次寒冬，对整个人类文明都是一场巨大打击：人类的智慧，除了「生殖」的方法，原来是无法复制的！那人类的智慧到底是什么？在生殖过程中，人类智慧到底是怎么传承下去，人类始终搞不明白，那人类智慧到底是怎么回事？人类到底是怎么辨认图像的，怎么理解语言的？

第二次寒冬的人工智能，真正的走入了谷底，看不到光亮！直到3位大神，宛如从天而降，突然找到能让机器「自我学习」的功法宝典，而且活生生的实现了！

50年代的一场华山论剑，3个门派崛起，过了50年之后，当中1个门派的3位掌门人，像是仙侠小说中的情节一般，得到了两把惊世神器，把一个新的时代活生生的劈了开来！第一代盟主殒落，规则派、仿生派和行为派，谁解开了这个惊天秘密，引领武林呢？

欲知后续，我们下集精彩继续。