人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。

现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工智能正展现着其真正的潜力，深度学习、认知计算等新技术不断涌现，且不乏应用指向。

本文探讨了人工智能及其子领域的一些重要方面。下面就先从人工智能发展的时间线开始，并逐个剖析其中的所有元素。

现代人工智能的时间线

1950 年代初期，人工智能聚焦在所谓的强人工智能，希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前，导致了弱人工智能的出现，即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。1980 年代之前，人工智能的研究一直被这两种范式分割着，两营相对。但是，1980 年左右，机器学习开始成为主流，它的目的是让计算机具备学习和构建模型的能力，从而它们可在特定领域做出预测等行为。

图 1：现代人工智能发展的时间线

在人工智能和机器学习研究的基础之上，深度学习在 2000 年左右应运而生。计算机科学家在多层神经网络之中使用了新的拓扑学和学习方法。最终，神经网络的进化成功解决了多个领域的棘手问题。

在过去的十年中，认知计算（Cognitive computing）也出现了，其目标是打造可以学习并与人类自然交互的系统。通过成功地击败 Jeopardy 游戏的世界级选手，直播，IBM Watson 证明了认知计算的价值。

在本文中，我将逐一探索上述的所有领域，并对一些关键算法作出解释。

基础性人工智能

1950 年之前的研究提出了大脑是由电脉冲网络组成的想法，正是脉冲之间的交互产生了人类思想与意识。艾伦·图灵表明一切计算皆是数字，那么，打造一台能够模拟人脑的机器也就并非遥不可及。

上文说过，早期的研究很多是强人工智能，但是也提出了一些基本概念，被机器学习和深度学习沿用至今。

图 2：1950 - 1980 年间人工智能方法的时间线

人工智能搜索引擎

人工智能中的很多问题可以通过强力搜索（brute-force search）得到解决。然而，考虑到中等问题的搜索空间，基本搜索很快就受影响。人工智能搜索的最早期例子之一是跳棋程序的开发。亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在 IBM 701 电子数据处理机器上打造了第一款跳棋程序，实现了对搜索树（alpha-beta 剪枝）的优化；这个程序也记录并奖励具体行动，允许应用学习每一个玩过的游戏（这是首个自我学习的程序）。为了提升程序的学习率，塞缪尔将其编程为自我游戏，以提升其游戏和学习的能力。

尽管你可以成功地把搜索应用到很多简单问题上，但是当选择的数量增加时，这一方法很快就会失效。以简单的一字棋游戏为例，游戏一开始，有 9 步可能的走棋，每 1 个走棋有 8 个可能的相反走棋，依次类推。一字棋的完整走棋树包含 362,880 个节点。如果你继续将这一想法扩展到国际象棋或者围棋，很快你就会发展搜索的劣势。

感知器

感知器是单层神经网络的一个早期监督学习算法。给定一个输入特征向量，感知器可对输入进行具体分类。通过使用训练集，网络的权重和偏差可为线性分类而更新。感知器的首次实现是 IBM 704，接着在自定义硬件上用于图像识别。

图 3：感知器与线性分类

作为一个线性分类器，感知器有能力解决线性分离问题。感知器局限性的典型实例是它无法学习专属的 OR (XOR) 函数。多层感知器解决了这一问题，并为更复杂的算法、网络拓扑学、深度学习奠定了基础。

聚类算法

使用感知器的方法是有监督的。用户提供数据来训练网络，然后在新数据上对该网络进行测试。聚类算法则是一种无监督学习（unsupervised learning）方法。在这种模型中，算法会根据数据的一个或多个属性将一组特征向量组织成聚类。

图 4：在一个二维特征空间中的聚类