到底什麽是AI?

我想大部份的人应该都对AI/人工智慧/人工智能这些字眼不陌生，尤其是在AlphaGo与韩国棋王的几场激战之後，更是让AI又一次成为了大家关注的焦点。

为什麽要说又呢?
原因是因为在AI的发展史上曾经有过几次的AI寒冬，而每一次寒冬结束後，AI又重新地进入了大众的视野并且成为发烧话题(就如近几年来几乎每个企业/公司都一定要喊一下AI一样)。
那麽现在就让我们慢慢来聊聊历史上AI的发展。

首先我们先来澄清一件事情：
现在一般大众所认知的AI，绝大多数都是讲机器学习(Machine Learning, 简称ML)或是深度学习(Deep Learning, 简称DL)。之所以会有这样的认知，一大部份原因是因为AhphaGo所使用的技术就有包含深度学习的部份，另一方面也是因为现在硬体设备与显示卡的大幅进步下，让机器学习与深度学习的成果比过去几十年来强化了许多。
实际上机器学习只是AI这个大领域里面的一个分支，就像Stephen Curry的三分球准到不行，但你不会说三分球就等於篮球这个运动一样。

那麽到底什麽是AI呢？
我很想用几句简单的话让大家能够了解。但是阿，简单几句话，实在无法说明这麽多的演算法。因为，AI发展需要很完整的规划，AI才能动的起来。所以，这些AI当然很复杂。重要的是，很多事情，正在加速进行中。说破嘴不如跑断腿，拼AI，做就对了！

(还有人记得这个梗吗)

简单来说，可以把AI理解成一种模拟人类解决问题能力的技术。主要概念是利用资料以及演算法来让电脑能够像人类一样思考并且解决问题。而最早的人工智慧概念，我们可以追朔到计算机之父 - 奇异博士Dr.Strange艾伦·图灵（Alan Turing）

艾伦·图灵的传记电影: 模仿游戏

图灵在1950年在一篇发表的文章里提出了关於人工智慧的关键问题：「电脑会不会思考？」
并且进一步提出图灵测试（Turing Test）：透过文字问出一系列的问题，并因此来猜测在背後回答的到底是人类还是电脑。这个观念/方法在如今的年代依然适用，许多新发展的科技都会声称自己的产品/技术已经通过了图灵测试。

AI历史寒冬

综观整个AI的发展历史上，曾经有过两次的AI寒冬。要说为什麽的话，简单来说就是期望越高，失望越大。

历史上的第一次AI寒冬出现在1974年到1980年，起因是在1956年，在达特茅斯学院(Dartmouth College) 举行的一次会议上，由许多领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的科学家一起正式的确立了人工智慧这项研究学科。对许多人来说，这无异是一个划时代的重大发展，而大量的AI技术也在这个时候有了许多新的突破，许多研究者信心十足地给出了过份乐观的预测，如:
「十年内，AI将成为西洋棋世界冠军。」 <- 这里可以做个笔记，後面会再次提到。
「二十年内，AI将有能力做到人类能做到的一切工作。」
「在三到八年的时间里我们将会有一台能够匹配人类平均智力的机器。」

这些突破与言论也让美国政府投入了大量的资金与资源全力挹注AI的发展，而这段时间的确也有许多历史上的突破不断的出现。
然而到了70年代初期，AI的发展开始遭遇到了语多瓶颈，而研究学者们也慢慢的发现，即使AI已经拥有简单的逻辑与推理能力，但仍然有许多无法克服的障碍，这也使的AI逐渐被批评玩只能解决所谓的"玩具问题(Toy Problem)"。
而由於前面大家过高的期盼，以及过度乐观的预言，导致大众开始猛烈的批评这些AI的研发人员，许多机构也开始减少对於AI研究的补助甚至停止拨款。
自此，AI正式进入了第一个寒冬，这个阶段的AI不但失去了大众的信赖，也让许多依赖科研资金存活的研究单位关门大吉。

故事讲太长了，明天我们再来继续聊AI的第二次寒冬，以及介绍一些比较有趣或是常用的AI演算法。