筆者曾在多個人工智能（AI）講座中向聽眾提出一個問題，就是「人工智能這名詞是多少年前出現的？」， 大多數人都說是 30 到 50 年左右，只有少數人知道人工智能已有 60 多年歴史了。今天很多人都關注人工智能，所以談談人工智能曾經歴過的冬天（AI winters）簡史。
首先要指出在人工智能的發展史上以往曾出現過兩個時期像今天般的受到大眾的熱烈關注和談論，第一個時期是由 1956 年開始當人工智能由約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·明斯基 （Marvin Minsky）和其他 AI 先鋒在達特茅斯會議（Dartmouth Conference）上創造了「人工智能 Artificial Intelligence」這個詞。在有 AI 這個詞之前，艾倫·圖靈（Alan Turing）已經想到如何測試一台機器具有智能：「如果一台機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能」這就是著名的圖靈測試（Turing Test）。
1951 年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）已用了 3,000 個真空管模擬 40 個神經元規模的網絡建立了「隨機神經網絡模擬加固計算器 （SNARC）」，這是人類建造的第一個人工神經網絡。阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）已在 1952 年開發了首個具學習能力的電腦跳棋（Checkers）程式，更在 1962 年用 IBM 電腦打敗跳棋的人類大師。當年美國政府大力投資 AI 和很多人對AI充滿不切實際的期望，所以當明斯基與西蒙·派珀特（Simon Papert）在 1969 年的著作《感知器》指出感知器（Perceptron 由 Frank Rosenblatt 提出的一種單層的前饋神經網路二元線性分類器，能夠識別一些簡單英文字母）存在限制（不能處理「異或邏輯」XOR），實際上無法實現人們期望的功能時，AI 的研究和發展頓時陷入困境，這是 AI 史上首次「冬天」。
上世紀 80 年代日本政府積極投資第五代電腦世紀工程，AI 更是重點研究項目。當年「專家系統（Expert System）」和「知識處理」成為了 AI 的主流研究， DEC（Digital Equipment Corporation）運用了名為「XCON」的 AI 專家系統每年為公司省下 4,000 萬美元，引發很多大機構投資「專家系統」。當專家系統發展到越愈來愈復雜，難以升級和使用，系統的實用性僅局限於某些特定情境，但維護費用卻居高不下。大眾開始對 AI 和「專家系統」失望，加上日本政府的第五代電腦工程失敗，美國戰略計算促進會（DARPA）又大幅削減對 AI 的資助，AI 史上來臨了第二個冬天。
當 AI 處於「冬天期」，仍然有人從事 AI 的研究和系統開發，只不過很多 AI 的機器學習（Machine Learning）和預測算法開始變為其他系統的一部分。AI 研究解決了大量難題，並應用在各種各樣的系統上，如商業智能、數據開採，工業機械人、圖像和語音識別、銀行風險評估、醫療影像診斷、Amazon.com 推薦引擎和 Google 搜尋引擎等。
當年許多 AI 的研究創新均被視作計算機科學中的高端智能工具。正如牛津大學哲學系教授尼克·伯斯特羅姆（Nick Bostrom）所說，「很多 AI 的前沿成就已獲應用在一般的程式中，只是通常沒有被稱為 AI。因為一旦變得足夠有用和普遍，它就不再被稱為 AI 了。」但今天諷刺的是由於人工智能目前正蓬勃發展，許多普通的電腦應用皆自稱為 AI 系統。
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林南生是香港科技園的科培網絡創會副會長，香港科技協進會 (HKAAST) 人工智能專題組 (AISG) 主席及香港電腦學會（HKCS）會員
Photo：Pinar Yoldas
Source：ezone.hk