人工智能會迎來第三個冬天嗎？

　　近兩年人工智能開始瘋狂生長，各種人工智能將會顛覆產(chǎn)業(yè)、顛覆生活，甚至取代人類的“宏大敘事”接踵而至。似乎人工智能就是未來已經(jīng)是板上釘釘?shù)氖虑椤?/p>本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201708/363074.htm

　　但如果暫時放下對人工智能的美好想象，坐下來平心靜氣的觀察一下人工智能的歷史，卻可能產(chǎn)生不少另類的結論：

　　比如人工智能并不怎么前沿和未來，事實上人工智能比大部分我們日常生活中用到的科技都要“老氣橫秋”。從圖靈上世紀40年代提出現(xiàn)代人工智能概念，到1956年達特茅斯學院的一次會議上誕生第一個人工智能程序，人工智能這東西至少已經(jīng)是60歲高齡的“爺爺級”技術。

　　而且人工智能改變生活，代替人類工作也不是什么新鮮論調，這種說法在幾十年里被反復拋出….結果呢，直到今天也沒出現(xiàn)。

　　回顧這六十年，AI的發(fā)展絕不是一帆風順的。尤其是兩次堪稱具有毀滅意義的，被廣泛承認的AI之冬，很大程度上將學界伸入現(xiàn)實的AI產(chǎn)業(yè)進行了清零。

　　所以在AI火爆的今天，重新回顧這兩次堪稱產(chǎn)業(yè)災難的事件很有意義。尤其當我們發(fā)現(xiàn)，今天的很多畫面都只不過是場景重現(xiàn)的時候…….

　　第一次AI之冬：美好憧憬抵不過一場暴風雪

　　時間軸回到上世紀60年代。其實很多我們在今天認為是AI核心的技術方案，那個時候都已經(jīng)被提出。比如神經(jīng)網(wǎng)絡的構想，比如機器學習領域的很多基礎算法。但在當時，這些都是“旁門左道”，真正占領AI話語制高點的是邏輯理論。

　　自從1956年被提出之后，應用邏輯理論的人工智能程序在20年間不斷獲得舉世矚目的成就。比如在國際跳棋比賽中戰(zhàn)勝人類選手、自己解決代數(shù)問題等等，當時帶來的社會沖擊，想來跟我們今天看AI下圍棋、AI與人聊天一樣震撼。

　　1959年約翰·麥卡錫發(fā)表論文闡述了完整的AI系統(tǒng)。之后AI機器人開始進駐工業(yè)生產(chǎn)線，甚至出現(xiàn)了能完成自然語言處理的AI程序。

　　更重要的是，由于當時的國際政治秩序，美國為首的西方國家大量動用國防開支來支持人工智能研發(fā)，各種實驗室和AI企業(yè)拔地而起。就在當時，已經(jīng)有科學家預言70年代機器人將徹底取代人類工作，也有科學家和社會名流認為AI將毀滅人類——是的，一切都和今天如此相似。

　　但這次持續(xù)20年的AI第一次繁榮期，卻在1974年畫上了句號。

　　其主要原因，還是邏輯理論下的AI系統(tǒng)難以工程化。紙上談兵的AI太多，但耗費了巨額資金和漫長等待后，依然沒有能成為實物、帶來實際價值的AI系統(tǒng)。

　　就在人們開始逐漸放棄對AI的幻想時，最后一根導火索被點燃了：應用數(shù)學領域的大師，詹姆斯·萊特希爾爵士在給英國科學研究委員會所做的報告中，用詳盡的數(shù)據(jù)和調查結果狠狠批判了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，并且斷言“人工智能研究沒有帶來任何重要影響?！?/p>

　　這場帶來AI之冬的報告，引發(fā)了西方各國政府大幅度削減AI研究經(jīng)費，林立的實驗室接連破滅。第一次AI繁榮時期的主角邏輯理論也至今埋沒在歷史的塵埃中，難以與機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等后輩相抗衡。

　　第二次AI之冬：計算機的悲喜三重奏

　　好在進入80年代，不安分AI又開始了蠢蠢欲動。

　　相比于60年代作為軍備競賽產(chǎn)物的AI，80年代的AI是因為商業(yè)化前景迎來了又一次集體興奮。

　　這次利好消息也是來自多方面的。首先在學界，機器學習開始取代邏輯理論成為主流。而反向傳播算法為代表的多層神經(jīng)網(wǎng)絡被研發(fā)成功，成為了直到今天都影響AI界的大事。由于多層神經(jīng)網(wǎng)絡的自我排錯性和兼容性良好，帶來了AI逼近通用的新希望。

　　(多層神經(jīng)網(wǎng)絡邏輯示例)

　　而在產(chǎn)業(yè)方面同樣傳來了利好消息：1975年第一臺LISP計算機研制成功，到了80年代，這種廣泛被看好可以實現(xiàn)自然語言處理、知識工程、工業(yè)分析的計算機類型，成為了商業(yè)追逐的風口。據(jù)統(tǒng)計，到80年代中期美國已經(jīng)有100家以上的LISP公司，這在當年可謂新興產(chǎn)業(yè)中的翹楚。

　　另一方面，是1981年工業(yè)部開始了第五代計算機項目研究。這在當時日本經(jīng)濟騰飛的大背景下受到了全世界的廣泛關注，美英等國也處于戰(zhàn)略考慮重新開始自主AI計算機發(fā)展。

　　多方面的利好加持下，AI又一次來到了舞臺中央。但這次快速登場等來的卻是更快速的謝幕。

　　第二次AI之冬并沒有一個標志性的事件作為開啟。但1987年是一個被廣泛認同的時間節(jié)點。這一年華爾街大崩潰，全球范圍內迎來了史無前例的金融危機。而LISP機產(chǎn)業(yè)也裹挾其中，由于LISP的真實應用場景欠奉，危機中的資本界很快失去了耐心，泡沫急速破碎，相關公司近乎全線破產(chǎn)，AI又一次成為了欺騙與失望的代名詞。

　　當然，這次AI之冬非常漫長的原因在于90年代個人計算機時代正式到來。原本已經(jīng)對AI計算機失去耐心的人們瞬間被PC這個大怪獸圈粉——之后的故事我們都知道，AI陷入了史無前例的長眠，直到近幾年又一次蘇醒。

　　縱觀整個第二次AI之冬，它由日本的第五代計算機計劃開啟，被LISP計算機的泡沫點燃，最終被個人計算機時代到來給徹底坐實。三種計算機的三種命運，寫成了AI的幾十年運數(shù)，想想也是怪有意思的。

　　AI之冬的總結與教訓

　　如今的AI再繁榮，就像前兩次一樣，都是由幾大利好消息作為核心支撐產(chǎn)生了。

　　首先是深度學習的崛起讓業(yè)界看到了全新希望，其次移動芯片等計算系統(tǒng)硬件的飛躍，也讓AI需要的龐大運算力成為可能。

　　但更關鍵的是大數(shù)據(jù)時代的到來，讓訓練AI必須的數(shù)據(jù)不再遙不可及。這也是AI最大的利好消息，以至于讓學界和商界不那么擔憂“第三次AI之冬”。

　　但縱觀前兩次AI的劫難，不難發(fā)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)的興衰是有規(guī)律的。總結這些規(guī)律，可以認為AI有三點特征始終沒有改變。

　　第一、AI是經(jīng)濟興奮的造物。每一次AI潮的爆發(fā)和冷卻，都是由沒有被完全驗證的技術利好，引發(fā)各領域的全線瘋狂。但當技術利好最終被證明無效的時候，產(chǎn)業(yè)寒冬就會無情爆發(fā)。

　　第二、AI是國家戰(zhàn)略的附庸。歷史和今天都證明了，每一次AI崛起都離不開國家間的技術博弈。因為AI本身具有的經(jīng)濟和軍事變革想象力實在過于巨大。主流大國都不會坐視對手獨自發(fā)展這一技術。但如果一旦國家戰(zhàn)略轉向，AI的情景就將十分危險。

　　第三、AI有可能被其他技術趕超并替代。我們都以為AI將徹底取代家用計算機，殊不知真實的歷史恰好相反。當我們以為AI就是唯一未來的時候，市場往往會有其他看起來“不那么聰明”的技術出來攪局，用鐵一樣的數(shù)據(jù)證明誰才是老大。

　　這三點可以說是AI產(chǎn)業(yè)被反復驗證的規(guī)律，也是兩次AI之冬留下的寶貴經(jīng)驗。如果我們認同這些常識，或許可以從中得到一些教訓，用以避免災難——或者至少在災難中自保。

　　首先，我們要承認AI的產(chǎn)業(yè)破壞力是驚人的。歷次AI之冬的深層誘因，都很難離開學界、商界和政府普遍都希望AI是一種錦上添花的附加技術。而不愿意將AI視作現(xiàn)有技術和工業(yè)體系的顛覆者。但AI這種東西確實從出發(fā)點就與傳統(tǒng)計算機科學極為不同，如果不愿意以打破既有利益格局為代價，全面擁抱AI，最后的結果恐怕會是畏首畏尾，重新導致AI產(chǎn)品在實踐中寸步難行，變成一個AI來了又走的惡性閉環(huán)。

　　其次，無論是創(chuàng)業(yè)還是資本注入，都應該避免賭博式投注。事實已經(jīng)證明AI很難成為迅猛的風口，進入AI界必須忍受技術原型、實驗模型、商用產(chǎn)品三者之間漫長的時間差。另外AI在歷史上已經(jīng)很多次創(chuàng)造了畸形生長的偽風口，這都是市場過分期待AI馬上變現(xiàn)帶來的惡果，最后泡沫破裂，自食其果的只能是AI從業(yè)者自己。

　　最后，如果認同AI是一個很可能反復，甚至重新進入冬天的技術領域，那么學界、商界和政府應該各自有一套取舍和保存火種的機制。AI不應在盛夏被捧得過高，也不應在寒冬被一棍子打死。只有確保自己的每一步都從AI中收益，并幫助行業(yè)整體良性發(fā)展，AI之冬的損傷才能降到最低。