人工智能简史：重温那些奠定AI基石的“旧”技术394

好的，作为一名中文知识博主，我很乐意为您撰写一篇关于早期AI技术的文章，并配上符合搜索习惯的标题。
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各位智能探索者，大家好！我是你们的知识博主。当今世界，我们被ChatGPT、Sora、自动驾驶等前沿AI技术深深震撼，仿佛人工智能是近几年才横空出世的魔法。然而，你是否知道，今天的辉煌，是站在一代代先驱巨人的肩膀上铸就的？那些曾经被视为“老旧”甚至遭遇“冬天”的技术，才是真正奠定AI基石的砖瓦。今天，就让我们穿越时光隧道，回到AI的“石器时代”，一起探索那些塑造了现代智能的早期AI技术吧！

萌芽与诞生：从图灵的疑问到达特茅斯的灯塔

人工智能的火种，早在上世纪40年代末50年代初便已点燃。1950年，英国数学家阿兰图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》，提出了著名的“图灵测试”，首次尝试回答“机器能否思考”这个深远的问题。这为AI的发展指明了方向——模拟人类的智能行为。真正为“人工智能”这一学科命名并奠定其研究基调的，是1956年在美国达特茅斯学院举行的夏季研讨会。约翰麦卡锡、马文明斯基、克劳德香农等一众科学家齐聚一堂，首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）的概念，并雄心勃勃地预测，机器将很快能够解决人类所有的问题。在这一时期，LISP等编程语言的诞生，为后续的AI研究提供了强大的工具。

符号主义的黄金时代：知识与逻辑的舞步

进入1970年代和80年代，人工智能领域迎来了第一个“黄金时代”，主导流派是“符号主义”（Symbolic AI）。符号主义者坚信，智能的核心在于对符号的操纵和逻辑推理。他们认为，人类的思维过程可以通过一系列的符号、规则和逻辑操作来模拟。

专家系统（Expert Systems）是这一时期的巅峰代表。它们试图将人类领域专家的知识和经验，以明确的规则（如“如果…那么…”）形式存储在计算机的“知识库”中，并通过“推理机”对这些规则进行逻辑推理，从而解决特定领域的复杂问题。
例如，著名的医学诊断专家系统MYCIN，能够根据患者症状和检测结果诊断血液感染疾病，并给出治疗建议；另一个例子是DENDRAL，用于推断化学分子的结构。专家系统在可解释性方面表现出色，它们能清楚地告诉用户得出结论的依据，这在很多实际应用中非常重要。然而，它们的局限性也很明显：知识获取成本高昂，难以处理不确定信息，且缺乏常识，适用范围窄。

搜索与规划：迷宫中的智慧之光

无论是下棋还是寻找最佳路径，AI都需要在庞大的可能性中找到最优解。因此，“搜索算法”和“规划技术”一直是早期AI研究的核心内容。

无信息搜索（Uninformed Search）如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），是解决迷宫和简单问题的基础。而更高级的有信息搜索（Informed Search）算法，如A*搜索，则通过引入启发式函数（heuristic function），为搜索过程提供“指引”，大大提高了搜索效率。
这些技术在早期的AI游戏中大放异彩。国际象棋程序“深蓝”（Deep Blue）在1997年战胜世界冠军卡斯帕罗夫，其核心就依赖于强大的搜索算法、剪枝技术以及巨大的棋谱数据库。它并非像人类一样“思考”，而是通过高速地穷举和评估海量棋局变化，从而找到最佳走法。

联结主义的萌芽与挫折：模仿大脑的探索

与符号主义相对的，还有“联结主义”（Connectionism），它试图模仿人脑神经元的工作方式来构建智能。

上世纪50年代末，弗兰克罗森布拉特发明了感知器（Perceptron），这是一种简单的人工神经网络模型，能进行模式分类。这在当时引起了轰动，让人们看到了机器模仿大脑的曙光。然而，明斯基和派普特的著作《感知器》指出，单层感知器无法解决“异或问题”（XOR problem）这类简单的非线性分类问题，这给早期的神经网络研究泼了一盆冷水，导致其长时间陷入低谷，也是第一次“AI冬天”的重要原因之一。直到后来，多层感知器和反向传播算法的提出，才让联结主义重新焕发生机，但那已是更晚的故事了。

AI的冬天与反思：磨砺与沉淀

早期AI技术在取得一些成就的同时，也面临着巨大的挑战。过度乐观的承诺、计算能力的限制、知识获取的“瓶颈”（bottleneck）、以及无法处理常识和不确定性，导致了AI领域的两次“冬天”（AI Winter），研究经费锐减，公众期望跌至谷底。

但这并非终结，而是人工智能发展过程中的一次次磨砺与沉淀。在“冬天”里，研究者们并没有放弃，他们转向了更扎实的基础研究，探索新的算法和理论，为后来的突破积累了宝贵的经验和技术储备。例如，概率图模型、贝叶斯网络等处理不确定性的方法，以及机器学习领域（而非纯粹AI领域）的蓬勃发展，都在为AI的下一次腾飞积蓄力量。

结语：站在巨人的肩膀上

回顾这些“旧”AI技术，我们不禁感慨。它们或许不像今天的AI那样炫酷，但它们所包含的智能思想、解决问题的方法论、以及在挫折中积累的经验，都为我们今天所看到的一切奠定了坚实的基础。无论是图灵对智能的哲学思考，符号主义的知识表示，搜索算法的路径规划，还是联结主义对大脑的最初模仿，都构成了人工智能领域不可或缺的篇章。

所以，下次当你惊叹于AI的强大时，不妨也向这些早期的先驱们致敬。正是因为他们的探索、成功、甚至失败，才有了我们今天能够继续攀登的智能高峰。理解历史，才能更好地把握未来。我是你们的知识博主，我们下期再见！

2025-10-19

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