《文本革命》第二章第3节第4篇：报应不爽：世道轮回苍天可饶谁？

回顾AI的历史演变，我们可以看到AI在历经‘寒冬’后步入冷静期，九十年代虽被称‘迷失’，却孕育了新希望。行为主义兴起，仿生机器人展现技术潜力。深度学习技术如卷积神经网络悄然发展，为AI复兴铺路。新世纪，深度学习、神经网络崛起，AI在医疗、教育等领域广泛应用，推动社会变革。九十年代的积淀为AI再次腾飞奠定基础，如今，人工智能正以不可阻挡之势，深刻改变着世界，而这一切的起点，或许正始于那场被预言的“AI寒冬”。

今天是我们的第二章第3节第4篇：报应不爽：世道轮回苍天可饶谁？

就在神经网络蓬勃发展，连接主义风头正盛时，我们本书的男二号不甘于寂寞，决定再次“挺身而出”。他能否像之前那样，再次影响AI的未来？

时间回到1984年，在年度的AAAI大会上，明斯基和人工智能专家罗杰·单克警告众人“AI寒冬”将再次到来，并预测三年后AI泡沫将要破灭，投资资金也将如七十年代的第一次寒冬那样减少。

那有朋友就会问了，魔鬼搭档怎么换人了呢，司马贺去哪了？

司马贺是位好同志，他正在为人生中最后一次中美学术交流筹划。他深受东方文化吸引，特别是中国的美食、哲学和语言，对‘司马贺’这个名字产生了特别的情感 。司马贺表示：

“两国计算机科学家的沟通范围广泛，非常有意义。也许中国的技术比我们落后，但在计算机科学研究的品质上却可以和苏联相媲美。

我们见到过他们的计算机和制造计算机的工厂。计算机科学家阅读了大量的西方文献，但显然没有外国技术人员或者进口硬件。虽然这些工厂规模不大，但中国好像每年都能生产几百台中型现代使用晶体管的计算机。

我十次到访中国，在那里度过的时间比在任何其他外国人都要多，总计大约有一年之长。我想最好能借助一些文献以及对这些节选文字的解释来说明我在中国的经历…”

AAAI是人工智能领域的主要国际学术组织之一。该协会主办的AAAI年会是国际顶级人工智能学术会议之一，在这样一个各行各业都十分关注的大会上，老明发出这种不利于团结的话语，其影响不亚于当年《感知器》的发表。只不过这次明斯基连自己人也不放过。

在接下来的三年里，明斯基不断指出专家系统的缺点，专家系统的缺点也不断被放大。

首先，由于专家系统自身不能自主学习，需要依靠知识采集，其系统建立和维护成本巨大，而且其应用场景受限，缺乏通用性，用户体验不佳 。而且缺乏大数据库与强大的算力支撑，让人们对专家系统的迭代更新望洋兴叹。

其次，专家系统需要专门的硬件配置，而台式机却不仅成本低廉而且好用，尤其是苹果和 IBM 推出了更强大的通用计算机后，给了专家系统当头一棒。而DARPA新任领导也认为人工智能不是“下一个浪潮”。

最后，大环境的影响。此时的大环境指的是美国受到越战失败和第二次石油危机的影响。

在这种背景下，美国石油进口费用从70年的30亿美元锐增到80年的800亿美元。实际GDP同比直接为负值。由此带来财政赤字和贸易赤字增加。仅1978至1980年两年间，就增加了250亿美元的财政赤字。

通胀率的翻倍增长，国内失业率的激增，经济增速的大幅回落，美国人民一肚子火没处发。美国那帮政客们知道再这样憋下去，美国身子骨早晚出问题。于是指了指躲在角落里的日本，没错，就是你了，于是《广场协议》来了。

《广场协议》对日本产生了深远的影响，导致其后三十多年的经济停滞。这种打击不仅局限于经济领域，而是全方位的… ，这其中就包括科技树。而日本耗费十年要搞的明星五代机项目也受到影响，最终草草收场。

1987年，AI界泡沫的破灭如期而至。人们对专家系统的失望，引发了对整个人工智能界的质疑。不知道是不是明大神的“诅咒”起了效果还是咋的，AI硬件的市场需求突然狂跌，一夜之间近五亿美元的市场完蛋。

与第一次寒冬不同的是，这次是由符号主义引发的。正所谓“天道好轮回，苍天饶过谁”。不得不说，明大神这口“毒奶”真厉害，说三年就三年，三年后第二次寒冬如期而至。只不过，这次AI想要重新复兴要等到千禧年之后了，因为伴随着90年代计算机和互联网的飞速发展，人工智能领域的关注度大大下降。在这一时期，行为主义作为新的学派应运而生。

行为主义基于机器人学的研究成果，提出了一种全新的人工智能方案。行为主义者认为，人工智能要想真正“智能”就必须具有躯体，因为它需要感知、移动、交互。这一主张使得沉寂三十多年的维纳控制论复兴，而波士顿动力工程公司研究的仿生机器人就是对行为主义的践行。

尽管行为主义这一新学派已经诞生，不过，很多学者还是将90年代的AI发展称之为“迷失”。然而也有观点认为，这么说有点言过其实、抹杀先驱们的贡献之嫌。因为90年代AI领域的成就为千禧年AI的深度学习和蓬勃兴起奠定了重要基础。比如我们在本书一开始就介绍的卷积神经网络。

杨立昆将反向传播算法应用于卷积神经网络，开发出了世界上第一个用于文本数字识别的卷积网络LeNet。随后，LeNet就被金融和邮政机构拿来读取信件或支票上的数字与条码，只不过受限于当时算力，没有形成更大的应用。直到几十年后，杨的好友辛顿率师生将其运用于AlexNet模型才大放异彩。

除了卷积神经网络外，还有我们一直提到的“深蓝”计算机。“深蓝”是被IBM从卡内·基梅隆大学“捡”来的，1995年完成开发，次年在与俄罗斯世界冠军加里·卡斯帕罗夫的交锋中，以2-4败北。其后开发小组把深蓝加以改良。仅一年后，深蓝以2胜1负3平赢得胜利。

卡斯帕罗夫在失败后表示，他对深蓝落子时有自己的智慧和创意表示不解，因此要求重赛，但被IBM拒绝。IBM在战胜卡斯帕罗夫之后立即宣布深蓝退役。有内部消息人士指出，深蓝在棋局之间曾被修改以符合卡斯帕罗夫的下棋风格，为的是避免再陷入其曾两次跌入的陷阱。

2003年，有一部纪录片《游戏结束：卡斯帕罗夫与电脑》指出，大肆宣传深蓝的胜利只不过是资本抬高股价的手段。2016年，谷歌的计算机围棋程序“阿尔法狗（AlphaGo）”与李世石大战，以总比分4比1大胜。当时也有人称谷歌是为了大肆炒作。

总之，尽管关于人工智能发展的某些说法可能存在争议，但其飞速进步的事实却是不可否认的 。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现其巨大潜力，同时也面临着伦理、安全等方面的挑战。