事物飞速发展之时，往往需要你停下脚步，回顾自己所处的位置，否则你会很容易陷入对细节的兴奋之中。构成人工智能基础的数据科技正以不同的方式向前发展，而且速度飞快。因此，在你改变职业之前，或者决定使用人工智能扩展业务时，让我们首先对人工智能做一个鸟瞰，以帮助理解我们所处的位置以及未来走向。
人工智能的三个阶段：我们正从统计学习走向语境顺应
人工智能的三个阶段
我们倾向于把人工智能看做新事物，尤其是新技术以及和深度学习相关的新技巧。然而，人工智能已经过数十年的发展，否认过往的成功似乎不合逻辑，因为技术总是不断向前发展。
当我费力向其他人解释人工智能之时，我不断为预测分析寻找一些分界线，这些分析我们已经实践了相当一段时间，也是大众对人工智能持有的观点。最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮(ThreeWavesofAI)》的书，作者是DARPA信息创新办公室主管JohnLaunchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段：
1.手工知识(HandcraftedKnowledge)阶段
2.统计学习(StatisticalLearning)阶段
3.语境顺应(ContextualAdaptation)阶段
Launchbury的观点对我帮助极大。尽管阶段(ages)的比喻很有用，但是这很容易让人误解为一个阶段结束了下一个阶段作为替代才开始。与此相反，我把人工智能看作一个金字塔，其中下一阶段的发展奠定在前一阶段之上。这也清晰地表明了即使是最古老的人工智能技术也不会过时，且实际上依然在使用之中。
对于第二个阶段统计学习(StatisticalLearning)，即我们目前所处的阶段，我分为了一些更细的阶段，因为第二个阶段之中有一些重大突破值得单独作解释。
人工智能的三个阶段：我们正从统计学习走向语境顺应
第一阶段：手工知识
第一个阶段的典型代表是「专家系统」(expertsystems)，其把大量知识转化为由中小企业团队精心制定的决策树来增强人类的智能。专家系统的代表例子是TurboTax或者做调度的物流程序，它们在上世纪80年代已经出现，且很有可能更早。
人工智能的三个阶段：我们正从统计学习走向语境顺应
尽管我们有能力运用机器学习统计算法诸如回归、SVM、随机森林以及神经网络，且这些算法自上世纪90年代以来获得了飞速扩展，但手工系统的应用并未完全消失。最近Launchbury提及到该系统的一个应用成功防御了网络攻击。大约在2004年之前，相似的系统实际上已经成为自动驾驶车的核心(其失败的主要原因是不能解释所有的现实问题)。
Launchbury认为专家系统在推理方面表现不俗，但仅限于几个严格定义的问题，且没有学习能力，不能处理不确定性问题。 |
