从推理期到学习期的起起伏伏

      人工智能并不等于机器人，人工智能是大脑的话，机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的

      “人工智能研究有三个发展过程：推理期、知识期和学习期。”在2106年4月出版的《机器学习》中，南京大学计算机系教授周志华在著作中如此说。

      最初，人工智能学界希望借鉴数学家的逻辑推理能力，来发展计算机逻辑推理能力。到了上世纪60年代中期，计算机逻辑推理能力已达到了非常高的人类水平。遗憾的是，这些科学家的美好愿景，在未来几十年却遭遇了他们难以想象的浮沉。

      此时，人工智能学界发现机器做事情的能力依然有限。一些实验室里的程序在日常生活中几乎没有用，比如说简单捡起一个球需要的计算工作就非常大。 到了20世纪70年代中期，人工智能研究进入了“知识期”，大家想办法把知识总结出来输入到程序里，大量专家系统问世，很多问题依然无法解决。在意识到多数项目无法成功实现最初的设想之后，人工智能迎来了第一个寒冬：项目被砍、资金缩水、怀疑论甚嚣尘上，人工智能备受冷落。

      此后，人工智能研究以机器学习为核心的“学习期” 。在那个时期，一类名为“专家系统”的人工智能程序开始为全世界的公司所采纳，“当时很多报道说知识工程师是未来的希望，就如同今天说数据科学家是未来的希望一样。”杨强是香港科技大学计算机系主任，曾创建了华为诺亚方舟实验室，上世纪80年代，杨强在美国读计算机选择研究方向时，他咨询同学意见，大家异口同声地说人工智能。

      1984年，道格拉斯·里南（Douglas Lenat）博士将常识编程到了一台电脑中，这台电脑叫作CYC，是百科全书（Encyclopedia）的简称。他的目标是给予CYC一亿条常识。这些知识将帮助它进行合理的比较，高效地做出决定，删除不实际或者不符合需求的方案。

      并非所有的事实都这么黑白分明，人们很快就发现，虽然手里有非常强大的专家系统，但它毕竟只是一个外壳。更大危机随之到来，海湾战争中，有专家系统的导弹驱逐舰错把一架波音747飞机识别成F14战斗机，自行决定越过舰长发射两枚导弹，造成了300多平民死亡的惨剧。