人工智能风暴的历史：ChatGPT会是终结人类的最后一块拼图吗？
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目前，美国OpenAI开发的人工智能ChatGPT凭借其强大的深度学习和数据搜索整合能力，迅速风靡网络。自推出以来，ChatGPT的月活跃用户数可能超过1亿。
那么什么是人工智能？人工智能的发展是从什么时候开始的？
顾名思义，人工智能就是经过编程的机器人，简称AI。从这个角度看，人工智能是让机器模仿人的思维能力，使机器获得像人脑一样的感知、推理和决策能力。
图片来自网络：美国OpenAI标志
当然，这不是一件容易的事。因为人脑和机器感知到的世界是很不一样的。例如，人脑可以根据其记忆和经验识别物体和声音。
但汽车并非如此。机器看到的是一堆看似毫无意义的符号。老实说，这是一堆数字。那么机器是如何思考的呢？
人们普遍认为，人类学习c、java等机器语言。这些机器语言写在机器里面，转换成各种电信号，成为指导机器的指令。
而人工智能希望机器不必每一步都依赖人的指令，而是自己去思考该怎么做。这就要求机器具有人的视角和人的思维。换句话说，它需要一台机器来学习人类语言并获得经验。假设人的决策，模仿人的行为习惯。
图片来自网络：计算机科学之父艾伦·图灵
比如，开车的时候，人自然会减速，避开行人，但这对汽车来说就困难多了。
首先，汽车必须了解并认识到有行人站在汽车前面。毕竟，车不同于人。在熟悉的环境中长大，人类可以根据经验和记忆轻松识别人和简单的物体，但机器不具备这种理解和识别的能力。因此，有必要想办法让机器获得这种能力。
常用技术包括符号逻辑、概率统计、神经网络、进化仿生学等。目标是教机器如何根据他们所看到的做出正确的决定。
也就是说，人类希望机器能够像学生一样，不断地学习、总结、观察、自主决策。当一台机器能够做到这种决策能力的时候，就可以说这台机器已经具备了人工智能。具有人工智能的机器当然可以在很多方面帮助人类。他们的心情一成不变，不怕疲劳，不怕危险。例如，汽车可以帮助人们驾驶汽车、扑火救人、帮助人们进行手术、引导城市交通等，甚至帮助科学家建立科学模型，探索未知的科学领域。总的来说，人类希望人工智能不断完善，无限接近人脑的智能，成为可以独立行动、独立思考的人造物。
那么人工智能的发展史是从什么时候开始的呢？
事实上，人类对人工智能的尝试自古就有。回到《荷马史诗》，出现了名为“塔罗斯”的青铜战斗机器人。文艺复兴时期，达芬奇发明了机械战士、会下棋的木头土耳其人等等。
人工智能真正快速发展是在20世纪中叶。1950年，计算机科学之父艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”。为了测试机器的思考能力，图灵测试标志着人工智能新时代的开始。
图片来源于网络：计算机科学领域的最高奖项“图灵奖”
后来为了纪念艾伦图灵的杰出贡献，将计算机科学领域的最高奖项命名为“图灵奖”，相当于计算机科学领域的诺贝尔奖。
时间来到了1956年，被称为人工智能元年。今年夏天，在美国著名常春藤名校之一的达特茅斯学院，举办了一场关于人工智能的工作坊。在研讨会上，人工智能从密码学和控制论中分离出来，成为一门独立的学科。
值得注意的是，人工智能暑期工作坊汇集了人工智能领域的一大批领军人物，如“信息论之父”克劳德·香农、斯坦福大学的约翰·麦卡锡、麻省理工学院的马文斯基、8周座谈会不仅提出了“人工智能”一词，还为人工智能未来50年的发展定下了方向。
图片来源于网络：美国达特茅斯学院校徽
人工智能的早期发展已经取得了令人振奋的成果，例如用人工智能下西洋跳棋和证明数学定理。然而，它遇到了一些波折。一些研究成果一直难以达到资助者的预期。例如，美国国防高级研究计划局支持国王梅隆大学的人工智能语音识别项目。由于种种原因，长期失败。
1973年，英国著名科学家、数学教授莱特希尔报告说“人工智能永远不能用来做什么，只能用来解决简单的问题”。这份报告后来被称为莱特希尔报告。”。莱特希尔的报告也促使英国政府决定全面停止对人工智能的资助。此前，由于克奈梅隆大学人工智能语音识别项目的失败，美国国防部也被国会叫停资助人工智能项目。
至此，人工智能进入了现代发展的寒冬。
图片来自网络：美国达特茅斯学院校园
后来在80、90年代，人工智能技术被用于认知推理和专家系统，行业出现了短期投资人工智能的热潮。1984年，正如计算机科学家Marvinsky在AAAI人工智能年会上警告的那样，“不要对人工智能抱有太大期望。”不幸的是，Marvinsky描述了进一步的发展。人工智能学术进展缓慢，达不到资本预期，人工智能进入第二个寒冬。
图片来源于网络：计算机科学硕士马文斯基
1996年的时间到了。IBM创造了“深蓝”超级计算机与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫一战。“深蓝”第一次被卡斯帕罗夫打败。后来，IBM对深蓝进行了改进和改进。“深蓝”升级的计算速度达到了每秒2亿步，是第一次调用速度的两倍。1997年，改进版的“深蓝”超级计算机再次向卡斯帕罗夫发起挑战。经过一胜一负的开局，深蓝和卡斯帕罗夫三连平。决胜局，深蓝只用了卡斯帕罗夫，输了19步。在这场战斗中，人工智能击败了代表人类智能最高水平的国际象棋世界冠军。
图片来自网络：国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫
从此，人工智能逐渐进入神经网络研究时代。但由于当时计算机的计算能力有限，难以满足神经网络模型构建的要求，阻碍了神经网络的研究。当时的顶级科学期刊甚至多年不接收“神经网络”主题的文章，研究经费也极为匮乏，因为当时科学界普遍不看好“神经网络”的研究方向。
在硬件和软件需求方面，作为支撑的神经网络研究需要海量数据和高计算能力。换句话说，当硬件条件合适时，神经网络可以有效地学习。
图片来源于网络：“深蓝”超级计算机对战卡斯帕罗夫
随着互联网和移动终端的发展，神经网络时代已经到来。2012年，基于神经网络研究的深度学习诞生。2016年，人工智能AlphaGo以4:1的比分战胜了人类围棋世界冠军李世石。2018年，神经网络研究的三位创始人GeoffreyHinton、JoshuaBengio和IanLeCun获得了图灵奖。深度学习是对多层神经网络的研究。也就是说，具有深度学习能力的人工智能可以从海量神经网络中学习，构建自己的知识体系。
图片来自网络：围棋世界冠军李世石
例如，在语音合成技术的帮助下，一个从未到过中国的美国人也能说一口流利的汉语，而且方言非常接近中国人。
再比如，利用计算机视觉和自然语言处理技术，人工智能可以毫无违和地模仿任何世界名人的讲话，让大多数人难以分辨真假。
当前，人工智能正朝着强人工智能的方向发展。史蒂芬·霍金认为，强大的人工智能可能是人类终结之谜的最后一块拼图。但无论如何，未来人工智能的深度发展，必然会给社会伦理、法制、伦理道德等诸多方面带来问题。
图片来源于网络：AlphaGo人工智能与围棋冠军李世石
这也是我们需要紧急谋划和做好准备，以应对即将爆发的人工智能时代。