Spiker.Song导语：英国《自然》杂志1月28日封面文章称，美国谷歌公司旗下的人工智能软件“阿尔法围棋”（Alpha Go）打败了欧洲围棋冠军樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手，国内有媒体以“人类最后的智力骄傲即将崩塌”为题渲染此事。
而19年前，当IBM公司的超级计算机“深蓝”（Deep Blue）战胜俄罗斯国际象棋大师帕斯卡洛夫时，科技日报记者刘亚东发自美国的一篇述评标题是：“为人类智慧喝彩”。文中表明了如下观点：人类是“深蓝”智慧的源泉。倘若只有棋王取胜才能带给我们如释重负的轻松感，那便是源自一种对复杂事物的肤浅理解。
人工智能
的确，棋盘虽小，内里乾坤却大。
回想当年，帕斯卡洛夫在与Deep Blue一较高下之前，曾不无豪迈地宣称：“从某种程度上说，这场比赛等于是对全人类的捍卫。计算机在社会里发挥着如此巨大的作用，它们无处不在。但有一条界限它们肯定无法跨越。它们肯定闯不进人类创造力的领域。”据说，后来的失败让卡氏产生了“一种深入骨髓的存在危机感”，尽管他很不服气。此战也被看作是人工智能的转折点。然而，这个话题同时也引发了诸多争议，有的甚至触及了人工智能的“根子”问题。
比较有代表性的观点，如美国认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特（侯世达）所言：“一旦某些心理机能可以编程，人们很快就不再认为它是‘真正思考’的重要元素了。”这位人工智能研究的先驱者很早就预想过：一个程序只要具有某些基本的启发式规则，再加上计算机在对局时进行盲目的超前搜索时的速度和精度，通过对每种可能的步骤进行分析，就能轻而易举地击败第一流的人类棋手。现在，人们把计算机在对弈时快如闪电但丝毫不涉及直觉的演算，叫做人工智能的“蛮力”下棋法，并提出质疑：它真的“思考”了吗？
美国数学家、信息论创始人克劳德·香农也认真探讨过这一议题。他说，按照普遍的看法，下好国际象棋需要“思考”。这个问题的解决办法有两条：一是强迫我们承认机械化思考的可能性；二是对“思考”的概念进一步做限制。试想，如果一切我们曾经视之为“思考”标志的东西，原来都并不包含“思考”，那么，什么才是“思考”呢？
整整60年前，1956年的夏天，在美国达特茅斯举行的一次被认为具有里程碑意义的讨论会上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）”这一术语。当时，他与马尔温·明斯基、爱德华·费根鲍姆等10位年轻的学者提出了一个雄心勃勃且极富挑战性的研究计划：不仅希望通过程序使计算机能“进行棋类游戏并完成其他任务”，而且还可使“人类智能的各种特点和学习的各个方面都能够在机器中得以实现。”他们相信机器会思考的时代即将到来，甚至认为实现这一目标根本就用不了20年时间。
现在回过头来看，当年他们真是太过乐观了，正可谓“情况不明决心大，胸中无数办法多。”这种“狂妄之勇”亦被视为一种“极端化的理性主义”，因为人工智能的坚定拥护者深信大脑神经元的存储行为和模式改变跟计算机的相应行为非常相似，人脑与思维的关系则如同硬件与软件的关系。一旦计算机模拟了所有的神经元和它们之间的连接点，就说明大脑的“智力”和计算机的模拟“智力”不再有任何区别。
不过，多年以后他们自己也坦承，当初制定的许多研究目标确实“非常不切实际”。而且，该领域的研究总是在取得一些有限的成果之后便陷入了困境。因此，人工智能研究曾经两度经历“寒冬”，乃至出现“停滞”现象，其项目经费被大量削减，还落了个好高骛远的“名声”。
在此过程中，质疑的声音一直也没有间断。较为典型的一种批评意见认为，人工智能研究者所使用的认知和体验模型在根本上就是错误的。那种灵活多样、充满自主性并能够稳定地勾勒出人类思维的仿真智能，永远无法通过程序系统来实现；就算是最复杂、最先进的计算机也不能真正地“理解”自身或产生自我意识，因而也无法拥有与人类一样的内在体验……
蛋君说：不管今后是否有可能研制出真正意义上的人工智能，这一新兴研究领域的一些开创性研究成果和研究理念，已被应用到了许多产品的开发设计上，实际上也不知不觉地融入了我们今天的生活之中。
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