人工智能机器（人工智能化机器人）

Goertzel, B. (2007). Artificial general intelligence (Vol. 2). C. Pennachin (Ed.). New York: Springer. 发展历史

现代人工智能研究开始于1950年代中期。最早的一批人工智能研究者相信强人工智能不仅是可能的，而且将在几十年内出现。人工智能先驱Herbert Simon在1965年写道：“在20年之内，机器就能够做到一个人能做到的任何事。” 启发这一预言的是斯坦利·库布里克和亚瑟·查理斯·克拉克在《2001太空漫遊》（2001: A Space Odyssey）创作的角色，HAL 9000。当时的人工智能研究者确信，能够在2001年制造出这样的机器。值得一提的是，人工智能先驱Marvin Minsky，在创作HAL 9000的工作中，他担任了尽量将其制作得与当时主流研究界预言一致的项目顾问，他在1967年曾说：“在一代人之内人工智能机器，制造 ‘人工智能’ 的问题就将被基本解决。”1960年后，Herbert Simon发表了多项人工智能领域的著作，如“The sciences of artificial”和“Motivational and emotional controls of cognition”等，相比于计算机学家，Simon更多的关注了决策，认知，动机等方面的人为行动相关的因素。Marvin Minsky 在1967年发表了著作“Computation: Finite and Infinite Machines”，介绍了多种抽象计算的概念。

然而，到了1970年代早期，研究者们意识到他们远远低估了其中的困难。资助AI项目的机构开始对强人工智能产生怀疑，向研究者们施压要求他们转向更有用的技术，所谓的“应用AI”。在1980年代初，日本的第五代电脑开始重新对强人工智能恢复兴趣，制定的十年计划中包括一些强人工智能的目标，比如“进行日常对话”。同时，专家系统的成功和它一起促成了工业界和政府的资金重新开始注入这个领域。然而，人工智能的市场在1980年代晚期发生剧烈崩塌，而第五代计算机的目标从未实现。再一次，人工智能研究者们对于强人工智能即将到来的预言在20年之内被证明超出了他们的能力。到了1990年代，人工智能研究者背上了无法实现自己承诺的名声，他们拒绝再作出任何预言。并且避免提到任何“人类水平”的人工智能，以免被贴上“白日梦”的标签。这一阶段是人工智能的冰河期，也是对通用/强人工智能过于乐观的后果和教训。但是一些经典文章也产生了深刻价值，为后来的研究提供了基础和思路。

1972年，Minsky发表的文章“Artificial intelligence progress report”总结了过去几年的发展人工智能机器，主要的成果，以及存在的很多问题，为今后的研究塑造了一个方向。1977年，Feigenbaum发表论文“The art of artificial intelligence”，介绍了关于知识工程，心理学等多种人工智能话题。在1990年代和21世纪初，主流的人工智能在商业成果和学术地位上已经达到了一个新高度，依靠的是专注于细分的专门问题的解决，例如人工神经网络、机器视觉以及数据挖掘。（在此词条中就不对这些进行深入介绍和讨论）2007年，Ben Goertzel的著作“Artificial general intelligence”全面介绍了如何构造一个全面的思考机器，对通用人工智能提出了很多思考和待解决问题。同年，Goertzel的另一篇论文“A foundational architecture for artificial general intelligence”提出了一个用于构建通用人工智能基本框架的思想。

目前，大多数主流的人工智能研究者希望，能够通过将解决局部问题的方法组合起来实现强人工智能，例如将智能体架构、认知架构或者包容式架构整合起来。

主要事件

年份

事件

相关论文/Reference

1967

Herbert Simon从认知，动机，情感控制等方面的人为行动相关的因素分析通用人工智能的发展

Simon, H. A. (1967). Motivational and emotional controls of cognition. Psychological review, 74(1), 29.

1967

Marvin Minsky发表著作Computation

Minsky, M. L. (1967). Computation. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.

1972

Minsky和Papert总结了过去几年的发展，主要的成果，以及存在的很多问题，为今后的研究塑造了一个方向

Minsky, M., & Papert, S. A. (1972). Artificial intelligence progress report.

1977

Felgenbaum介绍了关于知识工程，心理学等多种人工智能话题，不仅仅局限于计算机，统计等方面

Felgenbaum, E. A. (1977). The art of artificial intelligence. In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence.

2007

Goertzel全面介绍了如何构造一个全面的思考机器，对通用人工智能提出了很多思考和待解决问题

Goertzel, B. (2007). Artificial general intelligence (Vol. 2). C. Pennachin (Ed.). New York: Springer.

2007

Goertzel和Wang提出了一个用于构建通用人工智能基本框架的思想

Goertzel, B., & Wang, P. (2007). A foundational architecture for artificial general intelligence. Advances in Artificial General Intelligence: Concepts, Architectures and Algorithms, 6, 36.

发展分析

瓶颈

通用人工智能，意味着机器不能被一个简单的特定算法解决。 人们假定通用人工智能的问题包括计算机视觉、自然语言理解，以及处理真实世界中的意外情况。目前为止，通用人工智能的问题仍然不能单靠现代计算机技术解决，而是需要人类计算。这一点在某些方面很有用，例如通过验证码来判别人类和机器，以及在计算机安全方面用于阻止暴力破解法。但是想做到让机器全面实现任务，目前的人工智能还有相当大的局限性。

未来发展方向

拓宽现有弱人工智能的应用面，使机器视觉，语言理解等可以应用到更多生活中的场景。开拓计算机科学家的视野，更多的关注心理学，神经科学，脑科学的发展和应用，从人类相关的领域获取灵感和人工智能发展的来源。预先定义和解决通用人工智能可能带来的社会哲学问题。

Contributor: Yuanchao Li