制造智能的梦想 — 人工智能的诞生与寒冬

石油来自地底，半导体来自砂石。那么，这个系列所追寻的现代战略资源——智能，又是从哪里诞生的呢？它并非一种资源，而是首先作为一个「梦想」，浮现在人类的脑海之中：能不能让机器像人一样思考？围绕这个问题的漫长较量，从现在开始讲起。

「机器能思考吗」

站在这个故事入口处的，是英国数学家艾伦·图灵。他因在第二次世界大战期间深度参与破译德军密码机「恩尼格玛」而闻名。战后，他转向了一个更为根本的问题。在1950年发表的论文开篇，他这样切入——机器能思考吗？

不过，图灵很是明智。倘若试图从哲学上定义什么是「思考」，争论将永无止境。于是他把问题换了个说法：如果一个人通过纯文字的交流，已经无法分辨对方究竟是机器还是人——那么此时，是否就可以认为这台机器在「思考」了呢？这便是后来以他的名字命名的那个著名思想实验。

把评判的标准从「内部发生了什么」转移到「从外部看它如何行动」——这是一次悄然却决定性的转向，它为此后人工智能的发展定下了方向。不去追问智能的本质，而是去制造一台行为看起来像有智能的机器——人类这场漫长的挑战，正是从这种务实的姿态出发的。

1956年，夏日研讨会上诞生的词

问题已经存在，但「人工智能」这个词还不曾出现在世上。它诞生于1956年，在美国东部的达特茅斯学院召开的一场为期一夏的小型研讨会上。

发起人是年轻的数学家约翰·麦卡锡。他在前一年的提案书中，为这个新的研究领域起名为 artificial intelligence（人工智能）。这大概是这个词最早的一次公开亮相。聚到一起的，是日后将领军这一领域的马文·明斯基等人，总共不过十来位。以信息论闻名的克劳德·香农也名列提案书之上。

他们的姿态可谓大胆至极：学习与智能的方方面面，原则上都应当能够被精确描述到足以让机器加以模仿——正是基于这个假设，他们打算用一个夏天去探索一种能驾驭语言、能创造概念、能解决那些被认为只有人才解得开的问题的机器。这场后来被称为「人工智能的制宪会议」的聚会，并没有在一夏之间完成什么。但它把原本散落各处的研究者聚到了同一面旗帜之下，催生了这个领域本身——就这层意义而言，它确实是人工智能这门学问的起点。

承诺与幻灭，反复降临的「寒冬」

诞生时的热气，转眼就膨胀成了过度的乐观。从1950年代到60年代，研究者们一个接一个地放出豪言。再过几年，机器就将与人比肩——这样的话被人一本正经地说出口。期待催来了资金，资金又煽起了更高的期待。

然而，现实是严酷的。当时的计算机太过羸弱，能处理的数据也少得可怜。越是去挑战棘手的问题，运算量就越是爆炸式膨胀，机器随即陷入停滞。1973年，英国发布的一份报告冷冷地指出，人工智能研究根本没能实现它那宏大的目标。这成了导火索之一，各国的研究经费随之被一笔笔收紧。大学的实验室纷纷关门，前途看好的研究者们为了糊口，转投到了别的领域。这段从1974年前后开始的停滞期，后来被称为第一次 人工智能寒冬。

寒冬并未就此终结。到了1980年代，一种把专家的知识转化为「若……则……」这样一堆堆规则的专家系统大放异彩，企业争相投资，迎来了第二个春天。可是，靠人工不断书写规则的做法终究撞上了瓶颈，狂热再度消退。期待膨胀，被现实辜负，资金抽离——人工智能的历史，就这样规规矩矩地重复着春与冬的循环。

人类为何要把智能寄托于机器

历经两度寒冬，这个梦想为何仍未彻底死去？

其一，是人类对智能本身那永无止境的好奇。让我们之所以成其为人的「思考之力」，究竟是什么？倘若能把它在机器上重现，我们便能离认识自身的真相更近一步——驱动研究者的，正是这个超越得失的追问。与此同时，倘若能把超越人类的运算与判断交托给机器，那么医疗、科学、产业都将以惊人的幅度向前迈进。智能，是一种能放大一切力量之「源泉的力量」。

与这个系列此前追寻过的石油和半导体相比，智能有一处决定性的不同。石油由地下蕴藏量决定，半导体由工厂的制造能力决定，它们的所在大体上是固定的。可智能既不受土地束缚，也不受工厂束缚。只要有公式、数据和计算机，原则上它便能在任何地方被创造出来——也正因如此，它日后逐渐变身为左右国家霸权的战略资源。只是在当时，还没有人能看到那么远。

寒冬之中，许多人对这个领域不再抱有期望。然而，极少数研究者不顾世间的评价，仍在默默打磨着一项「遭受冷遇的技术」。那是一种模仿人脑神经回路的方法，名为神经网络。在当时，它被视为离实用还差得很远的过时构想，被挤到了研究的角落里。

但是——沉睡的并不只是技术。唤醒它所需的两个条件，也就是海量的数据与远超以往的算力，正在世界的某些角落悄然生长。终于到了2010年代，当这三者相遇的那一刻，漫长的寒冬骤然落幕。引爆它的，是围绕区区一张图像的、一场赛事中的爆冷。故事，将转向2012年——。