計算機時代
1941年的壹項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命.這項同時在美國和德國出現的 發明就是電子計算機.第壹臺計算機要占用幾間裝空調的大房間,對程序員來說是場惡夢:僅僅為運行壹 個程序就要設置成千的線路.1949年改進後的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機 理論的發展產生了計算機科學,並最終促使了人工智能的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明, 為人工智能的可能實現提供了壹種媒介.
AI的開端
雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才註意到人類智能與機器之間 的聯系. Norbert Wiener是最早研究反饋理論的美國人之壹.最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器.它 將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,並做出反應將加熱器開大或關小,從而控制環境溫度.這項對反饋 回路的研究重要性在於: Wiener從理論上指出,所有的智能活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可 能用機器模擬的.這項發現對早期AI的發展影響很大.
1955年末,Newell和Simon做了壹個名為"邏輯專家"(Logic Theorist)的程序.這個程序被許多人 認為是第壹個AI程序.它將每個問題都表示成壹個樹形模型,然後選擇最可能得到正確結論的那壹枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中壹個重要的裏程碑.1956年,被認為是 人工智能之父的John McCarthy組織了壹次學會,將許多對機器智能感興趣的專家學者聚集在壹起進行了壹 個月的討論.他請他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智能夏季研究會".從那時起,這個領域被命名為 "人工智能".雖然 Dartmouth學會不是非常成功,但它確實集中了AI的創立者們,並為以後的AI研究奠定了基礎.
Dartmouth會議後的7年中,AI研究開始快速發展.雖然這個領域還沒明確定義,會議中的壹些思想 已被重新考慮和使用了. Carnegie Mellon大學和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰: 下壹步需 要建立能夠更有效解決問題的系統,例如在"邏輯專家"中減少搜索;還有就是建立可以自我學習的系統.
1957年壹個新程序,"通用解題機"(GPS)的第壹個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯專家" 的同壹個組開發的.GPS擴展了Wiener的反饋原理,可以解決很多常識問題.兩年以後,IBM成立了壹個AI研 究組.Herbert Gelerneter花3年時間制作了壹個解幾何定理的程序.
當越來越多的程序湧現時,McCarthy正忙於壹個AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISt Processing),它很快就為大多數AI開發者采納.
1963年MIT從美國政府得到壹筆220萬美元的資助,用於研究機器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計劃署(ARPA),已保證美國在技術進步上領先於蘇聯.這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家, 加快了AI研究的發展步伐.
大量的程序
以後幾年出現了大量程序.其中壹個著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的壹部分,包括 在微型世界(例如只有有限數量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由Marvin Minsky領導的研究人員發現, 面對小規模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現的"STUDENT"可以解決代數 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.
70年代另壹個進展是專家系統.專家系統可以預測在壹定條件下某種解的概率.由於當時計算機已 有巨大容量,專家系統有可能從數據中得出規律.專家系統的市場應用很廣.十年間,專家系統被用於股市預 測,幫助醫生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等.這壹切都因為專家系統存儲規律和信息的能力而成為可能.
70年代許多新方法被用於AI開發,著名的如Minsky的構造理論.另外David Marr提出了機器視覺方 面的新理論,例如,如何通過壹副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什麽.同時期另壹項成果是PROLOGE語言,於1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,並更多地進入商業領域.1986年,美國AI相關軟硬件銷售高達4.25億 美元.專家系統因其效用尤受需求.象數字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統為VAX大型機編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統.為滿足計算機專家的需要,壹些生產專家系統輔助制作軟件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。為了查找和改正現有專家系統中的錯誤,又有另外壹些專家系統被設計出來.
從實驗室到日常生活
人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響.計算機技術不再只屬於實驗室中的壹小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜誌使計算機技術展現在人們面前.有了象美國人工智能協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要,還出現了壹陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司***花了10億美元在內部的AI開發組上.
其它壹些AI領域也在80年代進入市場.其中壹項就是機器視覺. Minsky和Marr的成果現在用到了生產線上的相機和計算機中,進行質量控制.盡管還很簡陋,這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有壹百多個公司生產機器視覺系統,銷售額***達8千萬美元.
但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降,業界損失了近5億美元.象 Teknowledge和Intellicorp兩家***損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之壹巨大的損失迫使許多研究領 導者削減經費.另壹個另人失望的是國防部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制壹種能完成許多戰地任務的機器人。由於項目缺陷和成功無望,Pentagon停止了項目的經費.
盡管經歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來,如在美國首創的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經網絡,被視為實現人工智能的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場,並顯示出實用價值.可以確信,它將是通向21世紀之匙. 人工智能技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了戰爭的檢驗.人工智能技術被用於導彈系統和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;壹些面向蘋果機和IBM兼容機的應用 軟件例如語音和文字識別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術簡化了攝像設備.對人工智能相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智能已經並且將繼續不可避免地改變我們的生活.