当前，由美国OpenAI公司研发的人工智能ChatGPT因为强大的深度学习和搜索整合数据的能力，在互联网迅速走热，刷尽眼球，自问世以来，ChatGPT的月活用户数或已突破1亿。

　　按照定义上说，人工智能似乎就是一个带有编程的机器人，英文缩写为AI。从这点出发，人工智能就是让机器模拟人类的思维能力，使得机器获得像人脑一样的感知、思考、决策能力。

　　这显然不是一件太容易的事情。因为对人脑和机器而言，其所感知的世界大不一样，比如，人脑可以根据记忆、经验等识别物品，识别声音。

　　但机器却不是这样，机器看到的是一堆看起来毫无意义的代码，说白了就是一堆数字。那么机器又是如何进行思考的呢？

　　按大多数人的认知里，都是人类去学习机器语言，比如c语言、java，这些机器语言被写进机器，转变为各种电信号，成为指挥机器的指令。

　　而人工智能，就是希望机器不必每一步都依赖人类的指挥，可以自主地思考应该做什么，这就需要机器拥有人类的视角和思维方式，换句话说，需要机器学习人类的语言，积累经验，猜测人类的决策，模仿人类的行为习惯。

　　比如，开车时，人类遇到行人要减速、避让，这是自然而然的事情，但是机器来做这件事情就要复杂多了。

　　首先，机器要先感知、识别出车的前面有行人，机器毕竟和人类不同。人类从小在熟悉的环境中长大，依照经验和记忆，可以很轻松识别出常见的人和物，但机器并没有这种感知、识别能力。因此，就要想办法让机器获得这种能力。

　　而常见的办法有符号逻辑、概率统计、神经网络、进化仿生等等，目的就是要教会机器如何根据看到的东西，做出正确的判断和决策。

　　也就是说，人类希望机器可以像学生一样，不断吸收、学习，不断自己总结，自己观察，自己做出决定。当机器可以达到这种决策判断能力的时候，就可以说，机器已经具备人工智能。

　　拥有人工智能的机器无疑在很多事情上可以帮助人类，它没有情绪波动，不怕疲劳，不惧危险，比如，机器可以帮助人类开车，可以冲进火场救人，可以帮助人类做手术，指挥城市交通，甚至帮助科学家建立科学模型，探索未知科学领域。总的来看，人类希望人工智能不断完善，无限接近人脑智能，成为有自主行动能力，可以独立思考的人造物。

　　其实人类对人工智能的追求古已有之，早在《荷马史诗》中就出现了青铜战争机器人，被命名为“塔罗斯”。到了文艺复兴时代，达芬奇发明了机械武士，会下棋的木头人turkey，等等。

　　而人工智能线年，计算机科学之父阿兰图灵，提出了著名的“图灵测试”，在这个试验中，机器被冒充成人，与真正的人类对话，以此检验机器的思考能力，图灵测试标志着人工智能开启了新时代。

　　后来，人们为了纪念阿兰图灵的杰出贡献，就将计算机科学领域的最高奖项命名为“图灵奖”，图灵奖相当于计算机领域的诺贝尔奖。

　　时间来到了1956年，这一年被称为人工智能元年，这年的夏天，在美国常春藤名校之一的达特茅斯学院，召开了人工智能研讨会，在研讨会上，人工智能从密码学和控制学中分离出来，成为独立的学科。

　　值得一提的是，参加人工智能夏季研讨会的是一大帮人工智能领域的泰斗，比如，“信息论之父”克劳德香农、斯坦福大学的约翰麦卡锡、麻省理工的马文明斯基，这场持续八周的研讨会不仅发明了“人工智能”一词，而且为人工智能未来50年的发展指明方向。

　　人工智能初期发展取得了可喜的成果，比如用人工智能下跳棋，证明数学定理等。但也遭遇了一些曲折和困难，一些研究成果难以达到资金支持者的预期，比如，美国国防部高级研究计划局支持凯耐基梅隆大学的人工智能语音识别项目，因为种种原因长时间未能取得突破。

　　1973年，英国著名科学家、数学教授莱特希尔给出一份报告称，“人工智能绝不可能有什么用途，只能用来解决简单问题”，这份报告被后世称为“莱特希尔报告”。而莱特希尔报告也促使英国政府下定决心，完全终止对人工智能的资助。

　　而此前由于凯耐基梅隆大学的人工智能语音识别项目受挫，美国国防部也被国会叫停资助人工智能项目。

　　后来，在八十年代和九十年代，人工智能技术被用于知识推理和专家系统，工业界兴起了一股投资人工智能的短暂热潮。1984年，由于计算机科学家马文明斯基在人工智能顶级年会AAAI上警告，“对人工智能不要抱有过高的预期”。后来的发展不幸被马文明斯基言中，人工智能学术进展缓慢，不及资本预期，人工智能进入了第二次寒冬。

　　时光来到了1996年,IBM公司开发了超级计算机“深蓝”，挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，第一次挑战，“深蓝”败在卡斯帕罗夫手下。后来，IBM公司对深蓝进行了升级和改进，改良后的“深蓝”运算速度高达每秒钟2亿步棋，速度比第一次挑战快了一倍不止。1997年，升级版的超级计算机“深蓝”再次挑战卡斯帕罗夫，以一胜一负开局后，“深蓝”与卡斯帕罗夫连续三次战平，决胜局时，“深蓝”只用了19步便战胜了卡斯帕罗夫。此战，人工智能首次战胜了代表人类智能最高水准之一的国际象棋世界冠军。

　　此后，人工智能逐步迈进了神经网络研究时代。但由于彼时计算机计算能力受限，拟合能力难以达到神经网络模型构建要求，导致神经网络研究受阻，当时的顶级科学刊物甚至多年不接受主题为“神经网络”的论文，研究资金也极其匮乏，因为当时的学界普遍不看好“神经网络”这一研究方向。

　　从硬件和软件需求上看，神经网络研究需要有海量的数据和超强的算力作为支撑，换句话说，在硬件条件合格的情况下，神经网络是可以得到有效的训练的。

　　随着互联网和移动端的兴起，属于神经网络的时代来临了。2012年，基于神经网络研究的深度学习横空出世。2016年，人工智能阿法狗4比1战胜人类围棋世界冠军李世石。2018年，神经网络研究的三位奠基人杰弗里.辛顿,约书亚.本吉奥和扬.勒丘恩获得了图灵奖。

　　而深度学习就是研究多层神经网络的学问。换句话说，就是能够深度学习的人工智能可以从海量的神经网络中学习，构建自己的知识体系。

　　比如，借助语音合成技术，一个从没有到过中国的美国人可以讲出一口流利的中文，而且口音上极度接近中国人。

　　再比如，利用计算机视觉和自然语言处理技术，人工智能可以做到毫无违和的模仿任何一位世界名人亮相讲话，并且能让绝大部分人难分真假。

　　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，强人工智能可能是人类终结的最后一块拼图。但无论如何，人工智能深度发展，必然会在未来对社会伦理、法制、道德等诸多方面形成挑战。