第1节　什么是人工智能

近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能迎来了第三次浪潮，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域取得了突破性进展，基于人工智能技术的应用也日趋成熟，正深刻改变人们的生产和生活方式。可以说，人工智能就像蒸汽、电力和计算机一样，很可能是下一次工业革命的技术动力。

一、人工智能的定义

人工智能（artificial intelligence，AI）这一术语最早于1956年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出，他认为，“人工智能是关于如何制造智能机器（特别是智能计算机程序）的科学和工程，它与使用机器来理解人类智能密切相关，不局限于生物学领域那些可观察到的方法”。人工智能学科的主要奠基人之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）在1990年应邀为《人工智能百科全书》撰写的序言中，基于物理符号系统假设的立场，认为人工智能有两个主要分支：第一，狭义的人工智能是计算机科学的一部分，旨在探索可通过计算机编程使其行为具有智能的一系列任务，它并未主张计算机智能在过程上模拟人类智能；第二，人工智能是新兴认知科学的一部分，该学科旨在通过编程来模拟人类在智能行为中所运用的实际过程。

美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授给人工智能下的定义是：“人工智能是关于知识的学科——关于怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”国际人工智能协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）则将人工智能看作“对作为思维和智能行为基础的机制的科学理解及它们在机器中的具体实现”。麻省理工学院温斯顿教授的定义更为简明：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

综上所述，人工智能是一种智能，只不过它不是自然界进化而来的，而是人类创造出来的，它的一个重要参照系是人类本身，应该可以对人的意识和思维过程进行模拟。也就是说，人工智能是研发用于模拟和延伸人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。

二、人工智能的基础

人工智能的发展进程中涉及大量的学科，哲学、数学、生物学、经济学、心理学、神经科学、计算机科学、语言学以及控制论等都涵盖在内。^[1]按照不同的功能，可以粗略地将其分为三部分：第一部分是为人工智能提供重要假设和概念的学科，比如控制论和经济学；第二部分是致力于研究现阶段以及未来人工智能发展的学科，比如心理学和哲学；第三部分则是为人工智能的实现提供工具的学科，包括数学、生物学、语言学、神经科学和计算机科学。

第一次科学地研究自动系统的是控制论这门学科，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）的著作《控制论：或关于在动物和机器中控制和通信的科学》使人们意识到人工智能的可能性。维纳把控制论看作一门研究机器、生命社会控制和通信的学问，其中包括关于动物和机器的控制问题^[2]，因此控制论本身就是关于机器人和人的科学。如今，自动化理论主要运用在大机器自动化生产上，控制论为人工智能的发展提供了自动化的概念。

经济学主要研究不确定情况下如何达到更好、更理想的结果，专门研究这部分问题的理论称为博弈论。博弈论中的效用可作为评判是否智能的标准，能否达到最理想的结果则可用来评判此物是否智能。人工智能发展的目标之一是在各类事项的处理上都能做出最优决策。为了做到这一点，它必须具备超越人类的完全理性。博弈论提供了一种研究人工智能的方向，即完全客观理性，其评判实际效用的度量标准应当绝对客观。可以说，经济学为人工智能的发展提供了一个明确的目标。

心理学的研究基础目标是描述、解释、预测和控制行为。《心理学与生活》一书中提到，收集行为数据是为了更好地描述发生的行为，通过对特定形式下的原因进行解释，对未来的行为做出预测，最后控制一些行为的发生。^[3]心理学强调实验的科学性，运用计算机建模的方法研究记忆、语言与逻辑，提供人工智能的发展指引。

哲学思想体现在各个学科和人类社会的方方面面，这些思想源自先秦诸子、两汉经学，后至人本主义和辩证唯物主义。探究人工智能的过程离不开哲学的重要支撑，如人类究竟应以怎样的方式正确对待像人工智能这样由人类自己创造出来的新事物、新科技^[4]是哲学需要回答的重要问题。

数学、生物学、语言学、神经科学和计算机科学则集中在为人工智能研究提供工具。任何自然科学都离不开数学，数学与人工智能的联系尤为密切，大数据分析作为人工智能的一个“先导”，其中包含了许多数学算法。伴随着人工智能的发展，生物学的研究更为深入，仿生学成为现阶段人工智能探索的一个热门方向。生物学希望通过充分控制有机体，对其进行改进，被驯化的动植物便是将技术逻辑应用于生命有机体的范例。^[5]语言学是研究语言的学科，人类的语言理解过程可以解释为一种知识表示上的计算过程，这使得计算机理解自然语言在技术上具有可能性。人工智能模仿人脑时，面临如何组建大脑的问题，神经科学负责解释人的大脑是如何组成的。计算机科学为人工智能的发展提供了高效的计算机硬件、操作系统与编程语言。

[1]罗素，诺文.人工智能：一种现代方法：第3版.姜哲，金奕江，张敏，译.北京：人民邮电出版社，2010.

[2]维纳.控制论：或关于在动物和机器中控制和通信的科学.郝季仁，译.北京：北京大学出版社，2007.

[3]格里格，津巴多.心理学与生活.王垒，王甦，周晓林，等译.北京：人民邮电出版社，2003.

[4]康兰波.论人工智能的哲学意蕴.重庆大学学报（社会科学版），2002（2）.

[5]凯利.失控：机器、社会系统与经济世界的新生物学.东西文库，译.北京：新星出版社，2010.