中国AI荆棘之路，从荒蛮到繁荣

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文 | 秋水笔弹
科技并不是匀速发展，而是在经历缓慢得让人窒息的、压抑的黑铁时代，不断求索之后，大量的积累的技术、经验、数据、认知终于在一个时代迎来共振，这个时代就会成为科技发展的奇点，过了这个奇点，它才会迎来指数级别的快速上扬。
这一次中国正好在奇点正在发生的时候，追上了其他先进国度在AI基础研究领域的脚步。这既是我们的幸运，也是我们不断奋斗的结果。
从在AI领域毫无存在感，到今天成为AI顶会奖项收割机，中国的AI科研之路，由荒蛮走向繁荣，由荆棘走向花团锦簇的今天——也是正在迈向人工智能黄金时代的白银时代。
一、1930-1980年：漫长而艰难的黑铁时代语言学家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）曾经指出，由于孩子们接触到的数据总量较小，他们究竟是如何学会一门语言的，至今仍然是个巨大的谜。
【中国AI荆棘之路，从荒蛮到繁荣】为了让机器学会小孩子可以轻易做到的事情，过去七十多年，无数科学家前赴后继，投入到了“人工智能皇冠上的明珠” 的自然语言处理研究领域，通过构建算法，使计算机可以自动分析、表征人类语言。
尽管人类从1946年就开始努力，但是很长一段时间里，进展缓慢，人类就像出现希腊文明后经历漫长的中世纪一样，在奇点出现之前，在AI研究领域也走过了一段堪称黑铁时代的幽暗之路。
到20世纪30—40年代，发生了两件极其重要的事件：逻辑的数理化和智能可计算性思想（机器能思维），建立了计算与智能之间的理论关系；同时还有两个不世出的天才横空而出，为人工智能提供了完备的理论基础。
被称为“人工智能之父”的图灵，于1936年创立了自动机理论，提出一个理论计算机模型，奠定电子计算机设计基础，后来被人称为“图灵机”。1950 年图灵的论文“机器能思考吗?”，也为即将问世的人工智能提供了科学性和开创性的构思。
1948年，划时代的“通信的一个数学理论”分成两部分陆续发表，香农通过借用热力学中“熵”的概念，引入“信息熵”，证明熵与信息的不确定性有等价关系，奠定了今天大数据与机器智能的基石。
说个题外话，在二次世界大战时，香农与比他大4岁的图灵都是著名的密码破译者，帮助盟军取得了二战的胜利。
令人扼腕的是图灵因为同性恋，1952年被英国政府强行化学阉割，两年后，图灵不堪受辱自杀身亡。可以说是人工智能史上一大挫折。
1956 年夏季香农等10位科学家，举办了一次长达两个月的研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题，首次使用“人工智能”这一术语。
20世纪50到70年代，人工智能虽然进展有限，但在西方国家还是得到重视和发展。
过去在AI内部存在两大分支：一是传统AI——基于规则，以符号逻辑为基础的算法系统；另一个则是建立在统计分布规律之上的并行分布式系统，包括对大脑网络的模拟，具有更强的容错能力以及学习能力。
但是在20世纪50年代到70年代，西方国家人工智能研究的主力还是在基于规则的方向空转，加上中国计算机科学当时的停滞，人工智能经历了漫长而艰难的黑铁时代。

【英女王2013年特赦计算机科学之父图灵】
二、1980-2010年：曙光渐露的青铜时代80年代，基于统计分布规律的AI路线开始占据上风，让人工智能研发之路逐渐出现了曙光。
IBM的Fred Jelinek就是一位使用统计方法研究语音识别与合成的著名学者，1988年12月，他在一个NCL会议上尖刻地表示：“每当我解雇一个语言学家，语音识别系统的性能就会改善一些。”把基于规则研究人工智能的路线贬低到了一无是处的程度。