第三百二十二章 失控與可控

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本來這個事情的發展非常順利，越來越多人的開始享受這種麻痺的自我滿足，人類逐漸形成相對穩定的生物鏈模型。

但是人類終究是同級的生物，想要在同級生物內打造大自然的生物鏈模式，這本身就不符合自然規律。

我無法確切的去猜測他們具體是如何經歷從以為自己成功到發現這個方法並不合理的，但在那段時間裡，我看到了很有意思的事情。

人工智慧在1956年被提出，是在第三次工業革命時期與計算機同時出現的一個技術領域。

之後的十幾年間，人工智慧和計算機的發展不相伯仲，更準確的說，人工智慧的發展更為高速甚至成為了第三次工業革命中最熱門的弄潮兒，然而，從上世紀七十年代開始，這個風光一時的第三次工業革命引領者卻好像被雪藏了起來，慢慢淡出了人們的視線，甚至於人們在談及第三次工業革命的時候都忘記了還有人工智慧這回事，直到現在，人工智慧被定義為第四次工業革命的技術，但他明明是第三次工業革命的先驅。

人工智慧的再次興起，很多人都會提到的一個時間點是ibm在1997年展示了他們的深藍之後，人工智慧再次被搬上了科技舞臺的中央。

那麼中間那三十年左右的時間，人工智慧到底發生了什麼？如果去搜尋這個問題，可以看到最主流的說法是，第一批研究人工智慧的科研工作者在十多年的努力後發現人工智慧太難實現，當時的人工智慧實際發展也遠遠慢於大家原先的預計，甚至很多人開始認為人工智慧只是一個不可實現的概念。

關於人工智慧的美好設想被現實打敗，大量的資金撤出了人工智慧這個領域，使得人工智慧出現了被拋棄的三十年。

可是這個說法似乎經不起推敲，早在1965年，約瑟夫·維森班就開發了能夠就任何話題展開對話的互動程式eliza。

1966年，第一個通用型移動機器人shakey面世。

1969年，阿瑟·布萊森和何毓琦描述了反向傳播作為一種多階段動態系統最佳化方法，可用於多層人工神經網路。

也就是說，在人工智慧被拋棄前，人工智慧的發展好像並不像他們說的那麼差勁。

另外，在沉寂的三十年間，人工智慧的很多成就大家並不清楚，比如，1986就有了第一臺無人駕駛汽車。

尤其是1980年，卡內基梅隆大學為數字裝置公司設計了一套名為xcon的“專家系統”，一個不成熟但卻邏輯清晰實用的人工智慧系統。

同年，日本早稻田大學研製出wabot-2機器人，經典的人工智慧機器人。

1988年，朱迪亞·珀爾發表了工智慧機率方法並且在貝氏網路的研發上獲得重大突破，他也因此獲得了2011年圖靈獎。羅洛·卡彭特則在這一年開發了聊天機器人jabberwacky，實現了機器與人類的互動。

這些ai成就看似確實並不成熟，但當我對比網際網路和計算機硬體的發展歷史，我發現單純從演算法來評判的話，本世紀後所謂的人工智慧大爆發只是一個在大資料和算力升級下的泡沫繁榮而已，從本質上來說，現在的演算法甚至都沒有跳出上世紀60年代的演算法邏輯。

直到木龍科技的出現，人工智慧才真正意義上出現了所謂的突破。

換句話說，如果沒有木龍科技，現在的人工智慧並不比上世紀60年代的人工智慧聰明多少，他們只是比上世紀60年代的人工智慧擁有更好的運用場景和資料資源，所以為何現在突然開始鼓吹人工智慧，當初的沉寂又是因為什麼？

為此，我大量走訪了歐米的相關學者，我意識到一個問題，也許很多人都沒有意識到，在近些年的科技戰中，大家幾乎已經聽不到歐洲企業的名字了，尤其是在人工智慧的戰場上，歐洲就像是退賽了一樣。

可是在上世界五六十年代，歐洲可是這個世界上最強大科技搖籃，所以歐洲為什麼會淪落到今天這個地步？是因為歐洲只注重製造業還是因為歐洲人懶？他們懶還能懶過米國人麼？

後來我發現，直到今天，在歐洲依然盛行著一種觀點：人工智慧威脅論。歐洲對於人工智慧的態度或許是全世界最為消極的，甚至是敵對的。

而後當我去米國走訪了一圈之後突然意識到，早在1965年，赫伯特·德雷福斯就出版了《alchemyandai》，對人工智慧研究提出了重大理論質疑，古德在《speculationsconcerningthefi