4、AI系统专业知识探索

AI系统专业知识探索

一、AI发展概述

长久以来，人们就设想构建能表现出智能行为的设备和机制。但普遍认为，真正的进展始于20世纪50年代通用电子计算机的出现。1956年达特茅斯学院的一次会议是关键转折点，约翰·麦卡锡将这个新研究领域命名为“人工智能”。60年代初，该领域在许多大学实验室扎根发展，计算机和认知科学家们投身其中。尽管当时对智能的定义并不明确，但让计算机表现出智能行为成为过去60年里令人兴奋的追求。近年来，人工智能的发展更为迅猛，投入的资金和熟悉这个概念的人数都十分惊人。

如今，很多人将人工智能等同于深度学习，大量的关注和投资都集中在这种构建AI系统的方式上。然而，要全面理解人工智能的优势和局限，需要更广阔的视角。人工智能领域经历了多轮不同的思潮，每一轮都被认为是改变游戏规则的力量，深度学习只是最近的一轮。下面我们将探讨推动AI发展的五个相互重叠的主题。

二、主题一：游戏启发的搜索

自20世纪50年代AI诞生之初，让计算机玩策略游戏（如国际象棋、跳棋、围棋、扑克等）就是重要的研究方向，主要原因有三点：
1. 易于评估 ：计算机程序能否击败顶尖人类玩家是明确的评判标准。
2. 智力挑战 ：像国际象棋和围棋这类游戏被视为重大智力挑战，国际冠军备受尊崇。
3. 易于实现 ：基于数学家克劳德·香农和计算先驱艾伦·图灵的想法，构建和部署游戏程序相对容易。

香农 - 图灵的思路是，要让计算机像专家一样下国际象棋，不必编码所有复杂的象棋知识，利用计算机的速度搜索游戏规则隐含的可能走法、应对走法等树形空间即可。在