人工智能会不会再次进入严冬

　　徐云峰
　　1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域，＂人工智能＂（AI）这一专业术语也随之诞生。在1956到1974年间，大学和政府机构在人工智能领域的研究上投入了大量的资金和众多的资源，用于解决几何、代数等问题的不同类型电脑如雨后春笋般地冒了出来，迎来了人工智能历史上的第一波高光时刻。
　　几度沉浮转瞬间，多少迭代更替中。人工智能的第一次寒冬发生在1974年至1980年。在1973年的时候，著名数学家拉特希尔向英国政府提交了一份关于人工智能的研究报告，对当时的机器人技术、语言处理技术和图像识别技术进行了严厉的批评，尖锐的指出人工智能那些看上去宏伟的目标根本无法实现，研究已经完全失败。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使得人工智能遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后，各国政府和机构也停止或减少了资金投入，人工智能在上世纪70年代陷入了第一次寒冬。
　　寒冬一直持续到上世纪的八十年代，它的结束得益于专家系统的兴起以及日本斥巨资8.5亿美元创造一台具有超级计算能力和人类智能的计算机。日本的这一举措也并不出人意料，早在1979年，广为人知的科幻电影《高达》就已经登场，而1989年《攻壳机动队》原版漫画也首次发行，这无不证明日本人对类人机器人的痴迷。
　　随之而来的，人工智能的第二次寒冬发生在1987年至1993年。
　　在上世纪80年代的时候，计算机硬件蓬勃发展，但同时这段时间也正是个人电脑（PC）崛起的时间，IBMPC和苹果电脑快速占领整个计算机市场，它们的CPU频率和速度稳步提升，越来越快，甚至变得比昂贵的LISP机器更强大。这直接导致了价值5亿美元的专家系统产业的崩溃。直到1987年，专用LISP机器硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再一次坠入寒冬。
　　1997年IBM的深蓝击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov)，公众才意识到人工智能的力量。与此同时，科技行业面临着网络泡沫，人工智能的基金业已耗尽。然而，由于硬件计算设备的突破和海量数据样本的倍增，机器学习继续向前挺进，成为驱动人工智能发展的重要引擎。
　　文章岂解能荣辱,万物从来有盛衰。众所周知，对人工智能的发展现状一直存在一定的争议，有人说人工智能正处于热潮之中，也有人认为它已经进入了冬眠时期。事实上，之前人工智能遭遇两次寒冬是因为当时的技术还不足以创造较大的经济价值。而当下第三波人工智能的兴起不是来自于学术界，而是来自于企业界的催促和市场化的倒逼。从本质上来说，并不是人工智能界发明了以前未知的新技术，而是数字化的普及促使智能化需求的出现，从而产生＂科技改变生活＂的理念。因此，只要智能化的需求旺盛，学术界就不会像前面两次那样盲目乐观冒进，人工智能也不会马上迈入冬季。
　　可以看到，人工智能经过多年的发展，目前各项技术逐渐成熟，AI技术开始从实验室走向现实，未来几年将迎来大规模人工智能商业化落地潮流。目前正在肆虐的疫情，从某种角度上来看也推进了人工智能的发展与进步。在这次抗击疫情的过程中，已经大规模地应用了人工智能技术，比如线上教学、智能机器人等。线上教学让我们享受足不出户便利的同时也让我们得到了良好教育，而智能机器人可以代替人工完成导诊问询、挂号诊疗等工作，在医院等高危险区域布置相关机器人，可以极大减少交叉感染的风险，保障相关人员的安全。除此之外，智能客服机器人可以承担疫情通知回访、重点人群随访调查、智能处理各种咨询来电、疫情期间心理慰问等在线服务，同时也可以提供＂在线问诊＂＂智慧医疗＂等场景应用。
　　可以说，AI技术已经渗透到生活中的方方面面，如果我们能够务实地摘下人工智能头上的光环，力争在生物、医疗等领域发挥其人工智能的魅力，将人工智能应用到实际生活当中，那么新一代的人工智能不但不会进入寒冬，反而会走向飞速发展的康庄大道。