AI 的發展歷史是怎樣的？
人工智慧 (AI) 是機器（通常是電腦）模仿人類認知過程、解決問題的能力和動作的能力。如今，AI 包含一系列功能，從預測式 AI 和自然語言處理，到大型語言模型 (LLM) 和自主式 AI。
AI 的發展源遠流長，從古代的自動機械到早期的電腦，皆可視為其先驅。當今最先進的 AI 模型，正是建立在數十年前就已發展出的理論與演算法基礎之上。
AI 歷史上的重大事件：時間表
儘管「人工智慧」一詞只能追溯到 1955 年，但對 AI 發展至關重要的事件可以追溯到幾個世紀以前。
20 世紀之前
- 西元前約 400 年：根據古希臘的一些資料記載，塔倫圖姆的阿基塔斯 (Archytas of Tarentum) 製作了一隻木製鴿子，能夠拍動翅膀並飛行。
- 約 1495 年：李奧納多·達文西 (Leonardo da Vinci) 設計了一個精細的機械人藍圖，這個機械人外型像是一名德國騎士，並且可能真的製作出了實物（儘管如果真的有製作，它並未留存至今）。
- 約 1560 年：西班牙國王腓力二世 (King Phillip II of Spain) 委託鐘錶匠胡安尼洛·圖里亞諾 (Juanelo Turriano) 製作一具模仿方濟會修士迪亞哥·德·阿卡拉（Franciscan friar Diego de Alcalá，後來被封為聖迪亞哥，St. Diego）的機械人。這具機械人由發條驅動，能夠模仿基本的人類動作與手勢。
- 1764–1770 年：被稱為 Canard Digérateur（或稱「消化鴨」）和 Automaton Chess Player（或稱「土耳其機械人」）的機器人深受公眾歡迎。儘管後來證實這兩具機械人都涉及欺詐，但它們拓展了人們對自動化技術可能性的認知。
- 1822 年：查爾斯·巴貝奇 (Charles Babbage) 完成了「差分引擎」的製作，這是一台機械式計算機，也是現代電腦的早期雛形。
1900–1973 年
- 1914 年：數學家兼發明家萊昂納多·托雷斯·奎維多 (Leonardo Torres y Quevedo )首次展示了「象棋機械人」(El Ajedrecista)，這是一具能夠下棋並在某些情況下擊敗人類玩家的機械人。
- 1943 年：神經生理學家沃倫·麥卡洛克 (Warren McCulloch) 與數學家沃爾特·皮茨 (Walter Pitts) 發表了《神經活動中內在思想的邏輯演算》（A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity），這篇論文對神經元進行了數學描述。該論文成為建立人工神經網路的重要基礎。
- 1945 年：第一台數位電腦 ENIAC 完成建造。
- 1949 年：心理學家唐納德·赫布 (Donald Hebb) 出版了《行為的組織》(The Organization of Behavior)，這本書對神經網路的發展產生了深遠影響。
- 1950 年：著名數學家兼電腦科學家艾倫·圖靈 (Alan Turing) 發表了《計算機器與智慧》(Computing Machinery and Intelligence)，這篇論文探討了機器是否能夠思考的問題。文中描述了著名的「圖靈測試」(Turing test)，用於判斷電腦智慧是否已經無法與人類智慧區分。
- 1951 年：迪恩·埃德蒙茲 (Dean Edmunds) 與馬文·明斯基 (Marvin Minsky) 建造了隨機神經類比強化計算器（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator，簡稱 SNARC），這是第一個人工神經網路，僅包含 40 個神經元單位。
- 1955 年：在由電腦科學家約翰·麥卡錫 (John McCarthy) 主辦的一場研討會上，首次提出了「人工智慧」(artificial intelligence) 這一術語。
- 1957 年：心理學家兼電腦科學家弗蘭克·羅森布拉特 (Frank Rosenblatt) 創造了感知器 (perceptron)，這是一種早期的人工神經網路。
- 1959 年：史丹佛大學的研究員伯納德·威德羅 (Bernard Widrow) 與馬西安·霍夫 Marcian Hoff） 開發了第一個在現實世界中使用的神經網路——MADALINE (Multiple ADAptive LINear Elements)，這是一種用於消除電話線回聲的模型。
- 1966 年：電腦科學家約瑟夫·魏岑鮑姆 (Joseph Weizenbaum) 發佈了 ELIZA 程式，這被認為是第一個聊天機器人（儘管其底層的模式匹配演算法以現今標準來看相當簡單）。
- 1969 年：馬文·明斯基 (Marvin Minsky) 與西摩·派珀特 (Seymour Papert) 出版了《感知器：計算幾何導論》(Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry)，這本書描述了感知器神經網路（最初由弗蘭克·羅森布拉特開發）。有爭議的是，該書還討論了感知器的一些局限性，後來的一些研究人員認為，這些局限性降低了人們對 AI 資助的熱情。
AI 寒冬與復興：1973–2000 年
- 1973 年：第一個「人工智慧寒冬」(AI winter) 開始。英國科學研究委員會的一份報告指出，該領域的研究未能兌現其承諾，導致英國對 AI 研究的資金遭到削減。此後十年，AI 的研究進展大幅放緩。
- 1980 年： 人工智慧促進協會 (AAAI) 舉辦了第一屆會議。對 AI 研究的興趣開始復甦。
- 1982 年：加州理工學院的約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 向美國國家科學院提交了一篇論文，提出在人工神經元之間使用雙向連線（此前僅使用單向連線）。此外，日本啟動了「第五代電腦系統專案」（Fifth Generation Computer Systems Project，簡稱 FGCS），為人工智慧研究帶來更多資金支援。
- 1987 年：第二個人工智慧寒冬開始，由於進展停滯，AI 研究的投資降至低點。
- 1995 年：理查德·華萊士 (Richard Wallace) 創造了 A.L.I.C.E. 聊天機器人，該機器人基於 20 世紀 60 年代的 ELIZA 聊天機器人進行了改進。
- 1997 年：IBM 的超級電腦「深藍」(Deep Blue) 在六局西洋棋比賽中擊敗了世界西洋棋冠軍加里·卡斯帕羅夫 (Garry Kasparov)。
21 世紀：AI 熱潮
- 2002 年：Roomba 問世，這是最早具備完全自主功能的消費級產品之一。
- 2007 年：電腦科學家傑弗里·辛頓 (Geoffrey Hinton) 發表了《學習多層表示》(Learning Multiple Layers of Representation)，這篇論文對深度學習的發展具有開創性意義。
- 2009 年：研究人員拉傑特·拉伊納 (Rajat Raina)、阿南德·馬達萬 (Anand Madhavan) 與安德魯·吳 (Andrew Ng) 發表了《利用圖形處理器進行大規模深度無監督學習》(Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors)。該論文指出，GPU 在機器學習中的效能優於 CPU。隨後幾年，轉向使用 GPU 使得 AI 模型的能力遠超以往的水準。
- 2011 年：IBM 的自然語言處理系統 Watson 參加美國智力競賽節目《危險邊緣》(Jeopardy!) 並獲勝。同年，Apple 公司推出了 Siri，這是第一款廣受歡迎的虛擬助理。
- 2012 年：Google 的研究人員傑夫·迪恩 (Jeff Dean) 與安德魯·吳 (Andrew Ng) 利用未標記的影像訓練出一個能夠辨識貓的神經網路。大約在這個時候，「AI 熱潮」開始興起。
- 2016 年：Google 的 AlphaGo AI 擊敗圍棋選手李世乭 (Lee Sedol)。
- 2017 年：Google 提出了一個用於 Transformer 神經網路的架構，這種架構為開發大型語言模型 (LLM) 鋪平了道路。
- 2020 年： OpenAI 推出了 GPT-3，這是首批 LLM 之一。
- 2021 年：Google 推出多任務統一模型 (MUM)，這是一種 AI 驅動的搜尋演算法，可以理解並產生語言。
- 2022 年：ChatGPT 4.0 版本向公眾開放，徹底改變了世人對 AI 能力的認知。隨後，Bard、Llama、Bing Chat 和 Copilot 等其他大型語言模型也相繼問世。
什麼是 AI 的「第三波浪潮」？
在經歷了幾十年的緩慢發展和人工智慧寒冬之後，AI 在硬體方面取得了一系列突破和進步，近年來發展速度加快。產業觀察家發現，在這次 AI 熱潮中，有三波 AI 類型以極快的速度相繼進入主流市場：預測式 AI、生成式 AI（如 LLM）和自主式 AI。
自主式 AI 能夠建立可自主執行任務的電腦程式，即使缺乏明確指令，或超出特定提示語境的範圍，這些程式仍能運作自如。AI「主體」可自行做出決策，從過往經驗中學習，並據此調整行動。因此，它們能夠獨立運作，或在極少人類輸入的情況下完成任務。
AI 的未來將如何發展？
近期，新的技術突破與更強大的硬體設備，讓 AI 取得了前所未有的能力。AI 的歷史仍在不斷延續，而未來可能蘊藏著更多令人振奮的進展。
Cloudflare 致力於賦能開發人員，讓他們也能參與 AI 歷史的書寫。透過全球分散式的無伺服器 AI 基礎架構、免費的訓練資料下載服務、分散式向量資料庫，以及其他關鍵的 AI 建置區塊，Cloudflare 平台使開發人員能夠站在 AI 技術的最前沿。立即行動，為 AI 的歷史貢獻您的力量！
來源：
- https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html
- https://www.history.com/articles/7-early-robots-and-automatons
- https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(07)00217-3
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?id=4137
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-winter
- https://aaai.org/conference/aaai/aaai80/
- https://blog.google/products/search/introducing-mum/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2012/09/alan-turing-at-100/