當下火熱的流行詞匯有很多，如最近大熱的“區(qū)塊鏈”、“5G技術”、“IoT”等等，但是有一個詞匯，在近幾年都一直是熱門高頻詞匯，那就是“人工智能”。

提起人工智能，你可能馬上想到的是《終結者》中有著血紅雙眼的機器人。

亦或者是《機械姬》里的漂亮迷人的伊娃。

雖然現在人工智能還不能像科幻電影里那樣擁有和人類一樣的智慧，但我們生活中卻早已充斥著人工智能技術。搜索引擎、無人駕駛、甚至每天和你對話的siri，就連最近小米剛剛推出的MIX 2S也應用了AI技術。

今天，

小編通過3個時代的3盤對弈故事，

帶你追本溯源，聊聊人工智能的發(fā)展史。

01

西洋跳棋AI擊敗人類選手

人工智能第一次進入大眾眼中，引起巨大轟動的是1962年西洋跳棋AI擊敗人類選手。1962年，當時就職于IBM的阿瑟·薩繆爾在IBM 7090晶體管計算機上（內存僅為32k）研制出了西洋跳棋（Checkers）AI程序，并擊敗了當時全美最強的西洋棋選手之一的羅伯特·尼雷，引起了轟動。絕大多數媒體和公眾都認為類似的西洋跳棋程序是不折不扣的人工智能。

可是隨著PC的普及，每臺個人電腦都可以運行一個水平相當高的西洋跳棋程序，會下棋的計算機逐漸褪去了光環(huán)。人們開始懷疑西洋跳棋程序的智能程度，認為它只不過是按事先編寫的搜索策略一步步找到最佳走棋步驟而已。并且挑釁式的說：“下西洋跳棋有什么了不起？哪天在國際象棋棋盤上贏了世界冠軍，那才叫人工智能?！?/p>

02

IBM深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍

1996年，IBM研究團隊傾力打造的計算機深藍挑戰(zhàn)世界棋王卡斯帕羅夫，當年雖然遺憾敗北，但人們已經看到了計算機戰(zhàn)勝人類的希望。1997年，深藍卷土重來，以 3.5:2.5戰(zhàn)勝了人類國際象棋（Chess）世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，成為人工智能發(fā)展史上的又一個里程碑。

當時，幾乎全世界的人都在談論深藍的強大和可怕，沒人懷疑深藍就是人工智能的代表，至少，公眾愿意相信，在深藍巨大的黑色機箱內，擁有一顆在棋類博弈領域不輸人類的特殊“大腦”。

好景不長，與西洋跳棋相似的歷史很快再次上演。道理很簡單，公眾總是樂于證明人類在智慧層面的獨一無二。不管是不是真的懂得算法細節(jié)，人們總會說，計算機只不過是在程序控制下機械地完成搜索或窮舉罷了。拒絕承認象棋程序是人工智能后，公眾找到了維護人類智慧尊嚴的最后陣地——圍棋。

03

AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石

2016年前，幾乎所有的地球人、包括圍棋高手和不少計算機專家都經常會說：“下象棋有什么了不起？真有智能的話，來跟世界冠軍下盤圍棋試試？”

圍棋一直被認為是最復雜的棋類博弈，對AI來講是經典博弈中最具挑戰(zhàn)的棋類。圍棋按照一盤棋平均走150步計算，每步棋可能的落子位置為250個，則總狀態(tài)數約為10的150次方，據說圍棋的計算復雜度已超過宇宙中原子的總數。

但很不幸，人工智能的第三次浪潮也是最讓人們覺得不可思議的事件想必大家都是清楚的，這就是AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石。2016年3月，谷歌旗下的DeepMind公司的AlphaGo圍棋AI戰(zhàn)勝了韓國圍棋世界冠軍九段棋手李世石，再一次掀起了人工智能的浪潮。2017元旦前后，升級版的AIphaGo更是以Master的網名悄然復出，在對弈平臺上，與包括中日韓最高水平棋手在內的數十位人類頂尖棋手過招，未嘗一敗。

04

人工智能發(fā)展的3次浪潮

3個時代，3盤對弈，人工智能一步步戰(zhàn)勝人類棋手。同時這也是人工智能發(fā)展的3次浪潮。阿瑟·薩繆爾在西洋跳棋AI程序研制過程中，第一次提出了“機器學習”的概念，其工作中強化學習與對抗學習的思想至今仍然是AI程序的核心算法。深藍出現引發(fā)的人工智能第二次浪潮的另一個重要成果就是將各種機器學習算法引入人工智能，讓機器從數據中自動學習，獲得知識。而以AlphaGo為首的第三次人工智能浪潮的到來，奠定了深度學習將作為人工智能技術繼續(xù)前進的核心技術。