實在智慧RPA機器人帶你瞭解人工智慧的前世今生

近年來，電腦科學領域人們談論話題最多的就是人工智慧，那麼到底什麼是人工智慧呢？人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。這是百度百科所下的定義，或許有些抽象，但足以說明問題。

談到人工智慧使得人們不自主地想起遠古神話傳說，什麼盤古開天闢地、女媧造人、亞當夏娃之類的神話，對於神來說是不是他們所創造的世間萬物就是人工智慧呢。當然這只是個假設，世界上哪有什麼神啊。

回過頭來再看人工智慧，它看似新潮，其歷史並不短，它正式誕生距今已經有六十多年的歷史。

1950 年，偉大的電腦科學家艾倫·圖靈(Alan Turing)發表了一篇劃時代的論文，預言了創造具有真正智慧的機器的可能性。考慮到“智慧”不易衡量，他提出了著名的圖靈測試，以機器偽裝人類對話的能力來衡量機器的智慧水平。這或許是人類對人工智慧的第一次設想吧。

1956年之後的十幾年是人工智慧的黃金年代，計算機被用於證明數學定理、解決代數應用題等領域。A. Newell和H. Simon研發的“邏輯理論家（Logic Theorist）”證明了《數學原理》中全部52條定理，其中某些證明比原著更加巧妙。人們幾乎無法相信機器原來可以如此智慧。這些成果讓研究者對未來充滿信心，認為完全智慧的機器人二十年內就能出現。

進入80年代，卡耐基梅隆大學為DEC公司設計了一個名為XCON的專家系統，每年為公司節省四千萬美元，取得巨大成功。許多公司紛紛效仿，開始研發和應用專家系統。專家系統依賴的知識工程因而也成為AI研究的焦點。日本推出第五代計算機計劃，其目標是造出能夠與人對話，翻譯語言，解釋影像，並且像人一樣推理的機器。其他國家也紛紛作出響應。與此同時，John Hopfield發明Hopfield網路，解決了著名的旅行商（TSP）問題。David Rumelhart提出反向傳播（Back Propagation，BP）演算法，解決了多層神經網路的學習問題。神經網路被廣泛的應用於模式識別、故障診斷、預測和智慧控制等多個領域。AI迎來了又一輪高潮。

從90年代中期至今，隨著計算機效能的高速發展，海量資料的累積和AI研究者的不懈努力，人工智慧在許多領域不斷取得突破性成果，掀起新一輪高潮。

1997年，IBM的國際象棋機器人深藍（Deep Blue）戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，引起世界範圍內轟動。

2006年，Geoffrey Hinton提出深度學習。在接下來的若干年，藉助深度學習技術，包括語音識別、計算機視覺在內的諸多領域都取得了突破性的進展。

2011年2月，IBM的問答機器人Watson在美國問答節目《Jeopardy！》上擊敗兩位人類冠軍選手。

2012年10月，微軟就在“21世紀的計算”大會上展示了一個全自動同聲傳譯系統，它將演講者的英文演講實時轉換成與他的音色相近、字正腔圓的中文。

2016年3月，Google的圍棋人工智慧系統AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石進行人機大戰，並以4:1的總比分獲勝。

2016年末至2017年初，AlphaGo在兩個公開圍旗網站上與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連勝60局無一敗績，包括對當今世界圍旗第一人柯潔連勝三局。

2017年1月，百度的小度機器人在《最強大腦》中戰勝人類“腦王”。

2017年2月，搜狗的問答機器人汪仔在《 一站到底》中戰勝哈佛女學霸。

2017年2月，卡耐基梅隆大學的人工智慧系統Libratus在長達20天的大賽中，打敗4名世界頂級高手，贏得177萬美元籌碼。

人工智慧進入90 年代可以說得到了巨大的發展，可以說是百花齊放，百家爭鳴的場面。其中，RPA技術順應了人工智慧發展的潮流，取得了突破性的進展，可以幫助人們處理大部分基於電腦桌面的有規律可循複雜繁重的任務，可以說是又一次解放人力的革命。實在智慧作為行業領先的RPA公司，一直致力於AI+RPA賽道，贏得了行業內外的一直認可，為RPA的發展貢獻了自己的力量。