从“鸟飞派”到大数据，机器智能的发展史
2019-09-05 10:16:39   来源：东方头条   

机器智能研究中，一个人的名字常被提起，他就是机器智能的先驱者阿兰·图灵博士。著名的苹果公司的logo就是来源于他是误食毒苹果而亡的传闻。

早在1950年，图灵就创造性地给出了机器智能电脑的可能性测验——“图灵测试”：“由一个接受测试的人通过一台有通讯功能的打字机与计算机交流，如果人类无法分辨出对方是机器还是另一个人，那么计算机就是有智能的“。由此可以概况为5件事情，语音识别、机器自动翻译、文本的自动摘要或者写作、战胜人类的国际象棋冠军和自动回答问题。计算机完成任意一件，说明它就拥有了机器智能。

在图灵逝世2年后的达特茅斯会议上，包括信息论专家香农、人工智能的奠基人明斯基在内的多名科学家提出“人工智能”的这个说法。

按照作者吴军的解释，为了便于我们理解，书中所提到的机器智能，是表示广义的概念，就是任何能让机器通过图灵测试的方法；而人工智能，通常是指的传统的方法。什么是传统的方法？就是普通人认为的，机器会模仿人思考后完成工作。但这条路证明是走不通的。传统的人工智能研究方法，被称为鸟飞派，因为早期人类发明就是模仿鸟来研究飞行，这种思路的方法论就是鸟飞派。但是实践证明，机器无法像人类一样思考。所以有一段时间人工智能研究基本已经停滞了。

20世纪70年代，打破这个僵局的是康奈尔大学的教授、通信专家贾里尼克。他把人工智能中的语音识别问题，转变为通信的问题。简单来说，他把人的耳朵当作接收器，语音传输过程，就是通信通道过程，人的发音，就是信息源，可以利用数字通信技术来实现语音识别。他直接用数学模型描述了信息源和信息通道，利用IBM的大量电传文本数据，用统计的方法训练出模型的参数。没想到，这个做法大获成功，为研究机器智能问题开辟新路，用数据驱动方法解决机器智能的问题。

感谢互联网的兴起，数据的获取变得越发容易，这为大数据的蓬勃发展提供了条件。2005年，从未涉足过机器翻译领域的Google团队，在美国国家标准与技术研究所的机器翻译系统评比中一举夺魁。Google翻译的发明人奥科博士一语道破天机，本质还是采用数据驱动方法，但是得益于Google拥有的大量数据，他们可以构建出一个六元模型，代替团队的三元模型。六元模型，顾名思义，就是可以翻译时考虑6个单词，相当于把从句直接翻译了，提高了翻译的准确性。

从此之后，采用数据进行模型训练的数据驱动方法，成为研究机器智能的绝对方法。随着互联网的出现，数据呈几何倍数增加，数据之间的关联性逐渐增强，大数据的潮流也势不可挡。