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摘 要：自达特茅斯会议之后，人工智能发展起起伏伏，在质疑与突破中逐渐发展成熟，为大多数人所认可，本文通过对人工智能发展的“三次浪潮”和“五个阶段”的系统阐述，简要论述了人工智能发展过程。
关键词：人工智能;三次浪潮;五个阶段
1950年，英国数学家、人工智能之父图灵（Alan Mathison Turing）在论文《计算机器与论文》中，创造性地提出了判定计算机是否具有智能的基本方法，即图灵测试，并充分说明“思考的机器”是可能的。人工智能的目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的产品。简单说就是机器自主感知信息，自主处理信息，自主作出反映。自1956年夏天在达特茅斯会议将“像人一样思考的计算机”定义为“人工智能”以来，其发展历程可简要概括为“三次浪潮”和“五个阶段”。
一、人工智能发展的“三次浪潮”
1、第一次人工智能浪潮
达特茅斯会议之后的几年，大众对智能解放的憧憬，使人工智能迅速成为热潮。当时整个人工智能领域流行的通过计算机进行演算法解决特殊的问题，也就是初期人工智能所使用的方法。以走迷宫为例，计算机从起点开始分类，分成往A走的情况和往B走的情况等，接着将往A走和往B走的情况继续进行分类，在不断分类的情况下，最后能找到终点。虽然思维简单且运算量大，但随着计算机处理速度提升，机器的优越性逐渐体现，近些年比较流行的棋类游戏都是这种演算法的产物。但到了20世纪70年代末，以演算法解决棋类竞赛问题为核心的第一次AI浪潮，在机器翻译、机器进化、神经网络等方面接连受挫，没有为疾病治疗等人类亟待解决的实际问题作出预期贡献，美国、英国政府先后切断了资金供给，直接导致第一次AI浪潮的结束。第一次人工智能浪潮的夭折是由于在计算机水平初级、程序设计工具较为简陋的条件下，科学家们过低和片面的估计了人工智能发展的难度，认为只要能找到几个推理定理就能解决人工智能的所有问题。
2、第二次人工智能浪潮
20世纪80年代，人工智能科学家、专家系统之父费根鲍姆在以知识为中心实现机器职能的研究中找到方向，即通过将知识特别是特定领域的知识存入电脑，使电脑变得聪明。其代表性标志是医学专家系统MYCIN，该系统将过去所有病人诊断为细菌感染的症状与其他情况等知识，记录在数据库中，当有新的患者出现时，输入患者症状和其他情况，就能够推测患者感染某种细菌的概率[1]。与此同时，在机器人、机器翻译、计算机视觉和人工神经网络等领域也取得了重要进展，人工智能的发展应用又达到了一个新高潮。但专家系统的致命问题是只能在既有的知识领域和规则内发挥作用，无法对除此之外的情况作出任何反映。也就是说机器只能在人工给他“输入”的知识范围内机械化消化吸收，无法发展成通用型专家系统，更无法自主学习进步。所以20世纪80年代末期第二次人工智能浪潮很快进入瓶颈期，并再次陷入低潮。
3、第三次人工智能浪潮
20世纪90年代，人工智能研究人员深刻分析总结前两次浪潮失败的原因，将发展重点从看似难度很大的计算、思维问题转向看似简单的认知类问题研究，将实现途径从模拟人脑生理结构转向模拟人类思维功能，从各学派鼓励研究转变为相辅相成、取长补短。同时，20世纪末21世纪初，互联网和搜索引擎相继诞生，计算机计算能力、存储能力、技术集成能力等技术飞速发展，智能芯片、智能算法、大数据等核心技术取得关键性突破。经过50多年的发展，人工智能需要的技术环境在21世纪初基本成熟，计算机自主学习技术取得重大进展，第三次人工智能浪潮再次走上时代舞台，并持续至今。从目前发展来看，人工智能已经是大势所趋，预计其再次陷入低潮之时，当是下一次技术革命之日。
二、人工智能发展的“五个阶段”
1、第一阶段人工智能
第一级人工智能是最初级的人工智能，搭载控制程序为输入与输出一一对应的初级程序，只能在程序设定的输入选项中运作，并只能输出设定选项。如目前有些人工智能洗衣机可以根据衣服重量自动调整水量，既洗衣机自动感知重量，按照已定水量输出。
2、第二阶段人工智能
第二级人工智能是指能够判断、选择行动并执行的系统，较第一级最大的区别在于可以有选择性的输出，而不仅仅是单一选项呆板输出。如现在比较流行的扫地机器人，可以运用多个感应器搜集房间信息，并以高速处理器分析判断情况，再从几十种行动模式中汇总选择最适合当前环境的行动，灵活性、适应性、实用性更高。手机上大部分棋类游戏（围棋除外）都是这个等级的人工智能。
3、第三阶段人工智能
第一级、第二级人工智能仅仅是利用人类智慧收集输入信息、分析处理信息、执行既定动作，不具备人类最基本的学习能力。第三级人工智能开始，机器可以自主学习，通过大量数据输入，让机器在训练中学习事物的特征和规则，可针对输入变量通过自身分析得出自己结论。第三级人工智能从20世纪90年代中期开始普及，上文提到的医学专家系统MYCIN就是这一级别人工智能，通过输入各种诊断信息，让机器学习总结，并以此为基础进行自主诊断。
4、第四阶段人工智能
第二级人工智能加入机器学习方法后进化成第三级人工智能，而在众多机器学习方法中，深度学习 （Deep Learning）能够让计算机自行提取特征，不同于第三级人工智能通过分析数据特征得出相关规律的机器学习，是更高级别的学习方式。具备深度学习能力的人工智能可以称得上是第四级人工智能。从第一级人工智能进化到第四级，有些AI甚至在某些领域超过人类（ImageNet 图片分类、AlphaGo...）。这种人工智能能在特定领域发挥自己的作用，也称作“特型化人工智能”。？我们平时听到的，可以下围棋、辨别声音、参加益智问答、自动驾驶、对话机器人都是属于第四级特型化人工智能。人类和第四级人工智能的区别在于人类在学习过围棋后，或许可以举一反三，将经验运用到其他领域中。但是AlphaGo 无论有多厉害，它也不具备围棋以外的功能。
5、第五阶段人工智能
第五级人工智能就是“泛人工智能”，指的就是类似于哆啦A梦等和人类相似的行为，甚至能够发挥比人类更加优秀的能力。 这样的人工智能可以了解人的喜怒哀乐，懂得物体的质感，能够感受到人的情感。人工智能在第四級以前都是人类方便的工具，不过第五级“泛人工智能”不只是具有人类同等的智慧，还有第四级特型化的人工智能的能力，在特定领域超过人类，第五级人工智能可能不再是人类的工具，有可能对人类产生威胁，但是它还远远没有实现。
参考文献：
[1] 王燕鹏，韩涛，赵亚娟，陈芳，王思培.人工智能领域关键技术挖掘分析[J].世界科技研究与发展，doi：10.16507/j.issn.1006- 6055.2019.08.001.
关键词：人工智能;三次浪潮;五个阶段
1950年，英国数学家、人工智能之父图灵（Alan Mathison Turing）在论文《计算机器与论文》中，创造性地提出了判定计算机是否具有智能的基本方法，即图灵测试，并充分说明“思考的机器”是可能的。人工智能的目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的产品。简单说就是机器自主感知信息，自主处理信息，自主作出反映。自1956年夏天在达特茅斯会议将“像人一样思考的计算机”定义为“人工智能”以来，其发展历程可简要概括为“三次浪潮”和“五个阶段”。
一、人工智能发展的“三次浪潮”
1、第一次人工智能浪潮
达特茅斯会议之后的几年，大众对智能解放的憧憬，使人工智能迅速成为热潮。当时整个人工智能领域流行的通过计算机进行演算法解决特殊的问题，也就是初期人工智能所使用的方法。以走迷宫为例，计算机从起点开始分类，分成往A走的情况和往B走的情况等，接着将往A走和往B走的情况继续进行分类，在不断分类的情况下，最后能找到终点。虽然思维简单且运算量大，但随着计算机处理速度提升，机器的优越性逐渐体现，近些年比较流行的棋类游戏都是这种演算法的产物。但到了20世纪70年代末，以演算法解决棋类竞赛问题为核心的第一次AI浪潮，在机器翻译、机器进化、神经网络等方面接连受挫，没有为疾病治疗等人类亟待解决的实际问题作出预期贡献，美国、英国政府先后切断了资金供给，直接导致第一次AI浪潮的结束。第一次人工智能浪潮的夭折是由于在计算机水平初级、程序设计工具较为简陋的条件下，科学家们过低和片面的估计了人工智能发展的难度，认为只要能找到几个推理定理就能解决人工智能的所有问题。
2、第二次人工智能浪潮
20世纪80年代，人工智能科学家、专家系统之父费根鲍姆在以知识为中心实现机器职能的研究中找到方向，即通过将知识特别是特定领域的知识存入电脑，使电脑变得聪明。其代表性标志是医学专家系统MYCIN，该系统将过去所有病人诊断为细菌感染的症状与其他情况等知识，记录在数据库中，当有新的患者出现时，输入患者症状和其他情况，就能够推测患者感染某种细菌的概率[1]。与此同时，在机器人、机器翻译、计算机视觉和人工神经网络等领域也取得了重要进展，人工智能的发展应用又达到了一个新高潮。但专家系统的致命问题是只能在既有的知识领域和规则内发挥作用，无法对除此之外的情况作出任何反映。也就是说机器只能在人工给他“输入”的知识范围内机械化消化吸收，无法发展成通用型专家系统，更无法自主学习进步。所以20世纪80年代末期第二次人工智能浪潮很快进入瓶颈期，并再次陷入低潮。
3、第三次人工智能浪潮
20世纪90年代，人工智能研究人员深刻分析总结前两次浪潮失败的原因，将发展重点从看似难度很大的计算、思维问题转向看似简单的认知类问题研究，将实现途径从模拟人脑生理结构转向模拟人类思维功能，从各学派鼓励研究转变为相辅相成、取长补短。同时，20世纪末21世纪初，互联网和搜索引擎相继诞生，计算机计算能力、存储能力、技术集成能力等技术飞速发展，智能芯片、智能算法、大数据等核心技术取得关键性突破。经过50多年的发展，人工智能需要的技术环境在21世纪初基本成熟，计算机自主学习技术取得重大进展，第三次人工智能浪潮再次走上时代舞台，并持续至今。从目前发展来看，人工智能已经是大势所趋，预计其再次陷入低潮之时，当是下一次技术革命之日。
二、人工智能发展的“五个阶段”
1、第一阶段人工智能
第一级人工智能是最初级的人工智能，搭载控制程序为输入与输出一一对应的初级程序，只能在程序设定的输入选项中运作，并只能输出设定选项。如目前有些人工智能洗衣机可以根据衣服重量自动调整水量，既洗衣机自动感知重量，按照已定水量输出。
2、第二阶段人工智能
第二级人工智能是指能够判断、选择行动并执行的系统，较第一级最大的区别在于可以有选择性的输出，而不仅仅是单一选项呆板输出。如现在比较流行的扫地机器人，可以运用多个感应器搜集房间信息，并以高速处理器分析判断情况，再从几十种行动模式中汇总选择最适合当前环境的行动，灵活性、适应性、实用性更高。手机上大部分棋类游戏（围棋除外）都是这个等级的人工智能。
3、第三阶段人工智能
第一级、第二级人工智能仅仅是利用人类智慧收集输入信息、分析处理信息、执行既定动作，不具备人类最基本的学习能力。第三级人工智能开始，机器可以自主学习，通过大量数据输入，让机器在训练中学习事物的特征和规则，可针对输入变量通过自身分析得出自己结论。第三级人工智能从20世纪90年代中期开始普及，上文提到的医学专家系统MYCIN就是这一级别人工智能，通过输入各种诊断信息，让机器学习总结，并以此为基础进行自主诊断。
4、第四阶段人工智能
第二级人工智能加入机器学习方法后进化成第三级人工智能，而在众多机器学习方法中，深度学习 （Deep Learning）能够让计算机自行提取特征，不同于第三级人工智能通过分析数据特征得出相关规律的机器学习，是更高级别的学习方式。具备深度学习能力的人工智能可以称得上是第四级人工智能。从第一级人工智能进化到第四级，有些AI甚至在某些领域超过人类（ImageNet 图片分类、AlphaGo...）。这种人工智能能在特定领域发挥自己的作用，也称作“特型化人工智能”。？我们平时听到的，可以下围棋、辨别声音、参加益智问答、自动驾驶、对话机器人都是属于第四级特型化人工智能。人类和第四级人工智能的区别在于人类在学习过围棋后，或许可以举一反三，将经验运用到其他领域中。但是AlphaGo 无论有多厉害，它也不具备围棋以外的功能。
5、第五阶段人工智能
第五级人工智能就是“泛人工智能”，指的就是类似于哆啦A梦等和人类相似的行为，甚至能够发挥比人类更加优秀的能力。 这样的人工智能可以了解人的喜怒哀乐，懂得物体的质感，能够感受到人的情感。人工智能在第四級以前都是人类方便的工具，不过第五级“泛人工智能”不只是具有人类同等的智慧，还有第四级特型化的人工智能的能力，在特定领域超过人类，第五级人工智能可能不再是人类的工具，有可能对人类产生威胁，但是它还远远没有实现。
参考文献：
[1] 王燕鹏，韩涛，赵亚娟，陈芳，王思培.人工智能领域关键技术挖掘分析[J].世界科技研究与发展，doi：10.16507/j.issn.1006- 6055.2019.08.001.