人工智能简史：从两次低谷到三次崛起
如今人工智能已然成为香饽饽，在各行业都开始得到应用。然而大家可能不知道的是，人工智能并非近些年才兴起的，它经历了两次低谷和三次崛起，才发展成当下热门的技术。因此人工智能简史其实也是看做一段励志的崛起史。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。
巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段HappyTime。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
人工智能第一次低谷
70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一,计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
人工智能的崛起1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种，采用人工智能程序的系统，可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。
这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、LispMachines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件，软件公司。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。
人工智能第二次低谷
可怜的是，命运的车轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。仅仅在维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。
人工智能再次崛起：上世纪九十年代中期开始，随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对AI开始抱有客观理性的认知，人工智能技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。
2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。
2016年，Google的AlphaGo赢了韩国棋手李世石，再度引发AI热潮。
AI不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从70年代personal计算机的兴起到2010年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。
人工智能从两次低谷到三次崛起充分证明了，是金子总会发光。也许当时的技术还不足以支撑人工智能这个想法的实现，但是通过历代IT人的努力，属于人工智能的时代终究是来了。这次，人工智能的浪潮终将把你我卷入其中，让我们张开双手，去拥抱这一天吧！
人工智能时代是什么时代?
工业4.0是2013年的汉诺威工业博览会上德国为提升工业竞争力而提出的一个概念。基于工业发展的不同阶段划分出4个时代，即工业1.0蒸汽机时代、工业2.0电气化时代、工业3.0信息化时代和工业4.0智能化时代。显然，这种划分只表示了工业革命以来工业领域的时代变迁。如果说“蒸汽机”、“电气化”可以表示工业革命内涵，那么“信息化”、“智能化”就远远超出了工业领域。把人工智能时代称为第4次工业革命时代显然是错误的。
在“第4次工业革命”这一错误概念的影响下，对人工智能时代性的理解出现了许多混乱。仅从工业生产力变迁的角度来看，划分成蒸汽机工业革命、电气化工业革命、信息化工业革命、智能化工业革命时代，的确具有一定道理，但是，如果把它泛化，认为人工智能的智能化是第4次工业革命时代，甚至由此衍生出第5次工业革命、第6次科技革命、第N次工业革命的提法，显然模糊了人工智能的知识革命与工业革命的本质差异。我们可以从以下5个方面看看人工智能时代与工业革命时代的本质差异:
(1)社会生产力结构的本质差异
工业革命后形成了资本整合下的社会化大生产，其社会生产力结构是“劳动者+机械化工具”，劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能时代，在半导体微处理基础上诞生了智能化工具，智能化工具超越了生产领域、经济领域，全面影响人类社会生活，并且具有独立的财富生产能力，其生产力结构变成了“管理者+智能化工具”。
(2)生产工具的本质差异
机械化工具与智能化工具有本质差异，前者无自主能力，必须由劳动者驾驭，后者有自主能力，可以在无人介入下自主式工作。工业革命后期虽然出现过可以自主运行的自动化工具，但不具有智能行为，它们与计算机软件控制的智能化工具有本质不同。
(3)体力劳动与脑力劳动替代的本质差异
工业革命后，机械化工具以蒸汽机械(以及后来的内燃机械、电动机械)代替劳动者的体力劳动，而人工智能时代，智能化工具普遍代替了人类的脑力劳动。
(4)知识相关性的本质差异
工业革命时代，“知识就是力量”是著名的时代口号，因为驾驭机械化工具都需要相应的知识，工人、技师、工程师形成了严格的知识与技术等级；在人工智能时代，智能化工具具有智力行为能力，使用者不需要有相应的知识。知识与知识行为分离，成为人工智能时代的重要特点。
(5)从经济变革到社会变革的本质差异
工业革命的主要变革是经济基础；人工智能变革后的数字化社会、区块链的无偏见人工智能、诚信体制建设等，从经济基础延伸至上层建筑。同时，从资本时代到金融时代、从贸易全球化到经济全球化、从两种文化到第3种文化，都表明人工智能时代从经济基础到上层建筑的延伸效应。
3人工智能时代是第3次浪潮时代
最早揭示人工智能时代与工业革命时代具有本质差异的是著名的未来学者阿尔文·托夫勒。1980年，阿尔文·托夫勒推出了《第三次浪潮》一书，该书将人类现代文明史划分为3个浪潮时代。阿尔文·托夫勒在书中写道:“到目前为止，人类经历了两次重大的变化浪潮，每一次都抹杀了早期的文化和文明，以前人不能想象的生活方式取而代之。第1次浪潮—农业革命—经历了几千年才结束。第2次浪潮—工业文明的崛起—只有300年的寿命。今天的历史速度更快，很可能第3次浪潮将横扫历史，在几十年内结束。”他十分明确地将“今天的历史”与工业革命时期相分割。26年之后，他在2006年出版的《财富的革命》一书中，将“今天的历史”定义为“知识经济”时代，即一个知识创造财富的时代。
阿尔文·托夫勒首先清醒地、科学地认识到“今天的历史”的时代特征与时代本质，它与“机器”创造财富的工业文明完全不同，是一个用“知识”创造财富的时代。托夫勒还天才地描绘了人类现代文明发展史，几千年农业文明、几百年工业文明、几十年知识经济文明演化速度的倍增现象。所有这些都集中反映人工智能时代托夫勒的知识革命观。必须从知识的本源出发，用知识的创新原理来探索人工智能时代的奥秘。不幸的是，托夫勒未能揭示知识革命的奥秘，对“知识”充满了无奈与绝望。
4人工智能时代是知识革命时代
托夫勒敏锐地认识到，人工智能时代是知识创造财富的知识革命时代，但是，对“知识经济”的定义以及“知识创造财富”的知识革命论述却显得苍白无力。在后来《财富的革命》一书中，他充满了悲观与无奈。托夫勒说:“尽管对新兴的知识经济有着数千种分析和研究，但是，知识对创造财富的影响却一直被低估了，而且现在仍然在被低估。”他充分认识到知识经济时代的知识主导作用、知识探索的重要性，书中也描述了人们对“知识”的无知、漠视与无奈，他在书中写道:知“识已经成为我们经济和社会环境中变化最快的组成部分之一。”“自从‘知识经济’开始半个世纪以来，关于知识经济背后的‘知识’我们却了解得很少，简直少得让我们感到尴尬。托”夫勒虽然界定了今天的时代是与工业革命完全不同的知识创造财富的时代，但是并没有回答知识如何创造财富。这是人工智能时代知识革命必须回答的问题。
“知识创造财富”贯穿于人类的全部历史进程中。在原始社会，人类在知识基础上打造工具、使用工具，开创了“人+工具”的社会生产力的基本结构。其后，一直延续到农业社会、工业社会以及人工智能社会。只是人工智能社会之前的生产力结构是“(人+知识)+工具”，即劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能的社会生产力结构变成了“人+(知识+工具)，”即人类将知识成果转移到智能化工具中，劳动者傻瓜化地使用智能化工具，出现了知识从“人”到“工具”的根本性转移。这就是人工智能时代知识创造财富的本质与知识革命的核心所在。
人们普遍意识到知识在社会生产力中的重要作用，因为没有知识，人类就不会使用工具，也不可能创造工具。然而在经济学家、社会学家、历史学家的视野中，“知识”消失了。他们用“劳动者、劳动资料、劳动对象”的生产力结构观来诠释人类社会发展史。
人类对知识的无知，经济学家对知识的忽视，托夫勒对知识的无奈与无助是有道理的。因为，尽管人类对知识的研究远早于自然科学、社会科学，然而，在自然科学、社会科学充分发展的今天，人类对知识的研究一直停留在两千年前坐而论道的“认识论”、“知识论”的哲学陷阱之中。因为，传统概念中的知识一直是虚无缥缈、捉摸不定、隐含在事物之中的东西。只有到了知识从量变到质变的人工智能时代，知识才走到前台，人们才得以从学科视角重新研究“知识”的本质，它的诞生、发展、演化、基本规律，以及它在人工智能时代的财富革命与知识力量变迁。从人工智能的实践中探索知识革命的奥秘，寻找人类知识起源，演化发展的本质与基本规律，创建科学的“知识学”。
人工智能时代的“知识学原理”走出了“认识论”、知“识论”的陷阱，成为指导实践的新兴科学。不但能有效地诠释人工智能的智能生成机理，还将人们对人工智能的认识从“是什么”的低级阶段提升到“为什么”的高级阶段。由于知识的普遍性，”知识学原理”还将全面诠释人类起源、人类演化的生态体系、工具中的第3种知识、从第2种文化到第3种文化，人类工具起源与智能化工具智能生成机理等众多未解之谜。
5人工智能知识革命的时代特征
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第3次浪潮时代。正如托夫勒所说，“很可能第3次浪潮将会横扫历史，生存在这个爆炸性时刻的我们会感受到第3次浪潮对这个时代的全面影响。因”此，了解人工智能的时代特征具有重要意义。
(1)人工智能时代是一个动荡的时代
人类历史呈非线性发展特征，百万年的原始社会、万年的农业社会、几百年的工业社会，以及不到百年的人工智能时代。百万年的原始社会是凝固的，万年的农业社会是缓慢的，几百年的工业社会有了显著的变化，不到百年的人工智能时代则是一个激烈动荡的时代，人们会普遍感受到生存环境与社会生活的全面动荡。
(2)人工智能时代是一个人类体力劳动、脑力劳动全面解放的时代
工业革命的动力机械代替了人类的体力劳动、智力革命的智能化工具代替人类脑力劳动，未来，机器人将养活人类，人类社会将进入一个在少数精英引领下的傻瓜化时代。体现群体智力的人工智能远远超越人类个体智力，人们寄希望于人类智慧驾驭人工智能。
(3)人工智能时代是自然人类的终结时代
不到百年的人工智能时代，众多新兴科技(生物科技、生命科技、基因工程、人工生殖、脑科学、脑机工程等)与强人工智能相结合，必将导致自然人类的终结，人们最终将迎来一个非自然人类的新时代。
(4)人工智能时代是生产力结构彻底革命的时代
人类社会生产力结构一般表达形式是“人+工具”，知识隐含其中，成为社会财富生产能力的基础因素。原始社会、农业社会，人类使用简单工具，财富生产能力的“知识重心”在原始人类；工业社会，机械化工具代替了人类体力劳动，财富生产能力的“知识重心”向工具转移；智力革命时代，智能化工具独立的行为能力，将财富生产能力的“知识重心”彻底转移到工具中，实现了生产力结构彻底变革。
(5)人工智能时代是上层建筑革命的时代
农业革命、工业革命是经济领域的革命。人工智能时代，第3种文化以科技文化对人文文化的全面入侵方式彻底改变了人文文化属性，文化艺术领域不再有纯文化、纯艺术；互联网从信息网、物联网到资源网(区块链)的诚信体系建设、去中心化的智能合约、无偏见的人工智能等，表明人工智能进入到伦理时代，从而掀起了上层建筑的全面革命热潮。
人工智能时代的知识革命改变了一切，因为人类社会的一切事物都与知识相关。
从本质上讲，我们这个时代，是人类在外部以人工方式将“知识”变革到“知识行为能力”(即智力)的革命时代。但迄今为止，我们没能用知识的基本原理准确地诠释人工智能时代，对这个时代的认识尚处于模糊阶段。人们需要从不同视角来阐述我们这个时代。（此文发表在《单片机与嵌入式系统应用》2020年第4期学习园地）
6.嵌入式系统中AI和ML的实际应用
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