回首历史，人工智能是否会因过度消费“断送前程”？

自从 2016 年 AlphaGo 战胜李世石以来，引燃了全球公众对人工智能的关注，从表象上看，近三年人工智能呈现疯狂成长的态势，各种人工智能颠覆了产业、颠覆了生活，甚至取代人类员工，似乎人工智能就是未来已经是板上钉钉的事。

尽管存在大量的炒作，投资界也非常疯狂，那工智能会不会有第三场冬天，无人可知。实际上，在历史上曾在上个世纪 70 和 80 年代发生过两次人工智能低谷。那么，人工智能的冬天究竟会不会再次来临呢？

绝大多数人认为：算法终将超越人类，具有认知意识。机器可以自行的进行识别和学习，且没有人为的辅助，即可进行独立的思考。

这些观点也并不是今天才被提出，其实早在 20 世纪 60 年代，这一观点就被到处宣扬，人工智能先驱 Jerome Wiesner、Oliver Selfridge 和 Claude Shannon 坚信这些想法在不久的将来就会实现！

在1973 年，由于人工智能夸张的、大肆的炒作，吹得天花乱坠，产生了适得其反的结果。英国议会派了 James Lighthill 去做调查英国人工智能研究情况的报告（https://en.wikipedia.org/wiki/Lighthill_report）。这份报告批评了人工智能未能实现令人激动的承诺。

在美国，国防部在人工智能研究上投入了大量资金，但后来又因为同样的问题，撤销了几乎所有人工智能研究的资助：因为人工智能的能力被人为夸大，成本高昂却没有回报，在现实世界中的价值也令人生疑。

上世纪 80 年代，日本满腔激情在人工智能领域进行大胆的尝试，推出了第五代人工智能项目。然而，这一项目最后宣告失败，耗资高达 8.5 亿美元。

一次次的失败，在上世纪80年代末，人工智能进入了“低谷”，这是计算机科学的一段黑暗的旅程，在面对苦苦科研无果和交付失败等原因，导致人工智能研究停滞了数十年。

到了 20 世纪 90 年代，“人工智能”变成了一个贬义词，这一状况一直延续到 21 世纪早期。那时候公众普遍认为 “人工智能根本没有用”。

那些开发看似智能程序的软件公司，实际上使用的是“搜索算法”、“业务规则引擎”、“约束求解器” 和“运筹学”等来开发的。值得一提的是，这些宝贵工具确实来自人工智能研究的成果，但由于未能实现更宏伟的目标，因此它们被重新命名了。

直到2010年前后，局势开始发生了变化。大家对人工智能的关注又提升了上来，图像分类竞赛吸引了媒体的注意，硅谷坐拥海量数据，这些数据使神经网络变得灵活起来。

到 2015 年，许多财富 500 强企业的巨额预算为人工智能研究所占据。但这真的是人工智能崛起的第一步吗？这很难讲，未来不可预知，美好愿景只好展望！

现在人工智能被炒作的沸沸扬扬，要让其中一个人给出个定义，或许很难回答，它如此模糊，又非常的深远，绝对不是一个人脸识别解锁、语音定闹钟就能够定义的。如果一个简单的if条件语句或者简单的线性函数被称之为“人工智能”？那对人工智能的要求太低，或者是对人工智能的过度消费！

人工智能的定义在不断发展，只包括突破性的发展，而过去的成功，如光学字符识别（OCR）或语言翻译，则不再被认为是 “人工智能”。因此，“人工智能” 是一个相对的术语，而不是绝对的术语。

在人工智能的浪潮下，肯定有一些有用的应用程序。但是，我们真的需要降低预期，并停止夸大 “深度学习” 的能力。因为如果我们不这样做的话，我们可能会发现自己处于另一个人工智能的冬天。