第1个回答 2022-06-23
姓名：饶明磊
学号：19021210815
【嵌牛导读】随着人工智能的兴起，设计师会不会担心自己被取代？
【嵌牛鼻子】机器学习 深度学习 创意设计
【嵌牛提问】人工智能对设计起到辅助作用还是会完全取代设计师？
【嵌牛正文】人工智能的发展历史
本人业余偶尔做一些设计、摄影之类的艺术活动，经常接触到一些创意软件，发现最近几乎每一款创意软件的重磅更新都体现在了人工智能算法的加入。包括本人从事的研究领域，相关调试软件也是在不断加入人工智能调试算法，更加智能化了。从设计方面着手，我在想，以后人工智能会不会完全取代设计师和工程师呢？
为了更好理解人工智能和设计的关系，我开始涉猎一些机器学习、深度学习等方面的知识，并且和相关专业的同学探讨这个方面的话题，从当初觉得人工智能只会让大部分设计师失业，到现在觉得人工智能只是一个设计的辅助工具，也算是成长了不少。
这个专题将分成三个部分来调研，用三篇文章较为详细地将 AI 的历史、定义以及和设计之间的关系和影响呈现给大家。
说起人工智能（AI：Artificial Intelligence）这词，不得不提及人工智能的历史。人工智能的概念主要由Alan Turing提出：机器会思考吗？如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出其机器的身份，那么这台机器具有智能的特征。同年，Alan Turing还预言了存有一定的可能性可以创造出具有真正智能的机器。（说明： Alan Turing （1912.6.23-1954.6.7）曾协助英国军队破解了德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。因提出一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，被后人称为计算机之父和人工智能之父。）
1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的科学家正式确立了人工智能为研究学科。
2006年达特茅斯会议当事人重聚，左起：Trenchard More、 John McCarthy 、 Marvin Minsky 、Oliver Selfridge、Ray Solomonoff
达特茅斯会议之后是大发现的时代。对很多人来讲，这一阶段开发出来的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自然语言、微世界在当时最具影响力。
大量成功的AI程序和新的研究方向不断涌现，研究学者认为具有完全智能的机器将在二十年内出现并给出了如下预言：
1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造“人工智能”的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
美国政府向这一新兴领域投入了大笔资金，每年将数百万美元投入到麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、爱丁堡大学和斯坦福大学四个研究机构，并允许研究学者去做任何感兴趣的方向。
当时主要成就：
神经网络机、世界第一台机器人被制造出来了；贝尔曼公式（ 增强学习 雏形）被提出；感知器（ 深度学习 雏形）被提出；搜索式推理被提出
然而遇到了 第一次寒冬（1974年—1980年）
70年代初，AI遭遇到瓶颈。研究学者逐渐发现，虽然机器拥有了简单的逻辑推理能力，但遭遇到当时无法克服的基础性障碍，AI停留在“玩具”阶段止步不前，远远达不到曾经预言的完全智能。
当时主要问题：
计算机运算能力有限，解决不了超大型的计算问题，同时人们对世界的认知还不够充分
当时有一个莫拉维克悖论：如果机器像数学天才一样下象棋，那么它能模仿婴儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。
1987年，AI 硬件的市场需求突然下跌。科学家发现，专家系统虽然很有用，但它的应用领域过于狭窄，而且更新迭代和维护成本非常高。同期美国Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，个人电脑的理念不断蔓延；日本人设定的“第五代工程”最终也没能实现。人工智能研究再次遭遇了财政困难，一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。
当时主要问题：
1.受到台式机和“个人电脑”理念的冲击影响
2.商业机构对AI的追捧和冷落，使AI化为泡沫并破裂
3.计算机性能瓶颈仍无法突破
4.仍然缺乏海量数据训练机器
在摩尔定律下，计算机性能不断突破。云计算、大数据、机器学习、自然语言和机器视觉等领域发展迅速，人工智能迎来第三次高潮。
摩尔定律起始于Gordon Moore在1965年的一个预言，当时他看到因特尔公司做的几款芯片，觉得18到24个月可以把晶体管体积缩小一半，个数可以翻一番，运算处理能力能翻一倍。没想到这么一个简单的预言成真了，下面几十年一直按这个节奏往前走，成为了摩尔定律。
主要事件
1997 年：
IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫
2005 年：
Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖；
2006 年：
1.Geoffrey Hinton 提出多层神经网络的深度学习算法
2.Eric Schmidt在搜索引擎大会提出“云计算”概念
2010 年：
Sebastian Thrun领导的谷歌无人驾驶汽车曝光，创下了超过16万千米无事故的纪录
2011 年：
1.IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings
2.苹果发布语音个人助手Siri
3.Nest Lab发布第一代智能恒温器Nest。它可以了解用户的习惯，并相应自动地调节温度
2012 年：
Google发布个人助理Google Now
2013 年：
深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
2014 年：
1.微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手Cortana
2.百度发布Deep Speech语音识别系统
2015 年：
1.Facebook发布了一款基于文本的人工智能助理“M”
2016 年：
1.Google AlphaGo以比分4:1战胜围棋九段棋手李世石
2.Chatbots这个概念开始流行
3.Google发布为机器学习定制的第一代专用芯片TPU
4.Google发布语音助手Assistant
2017 年：
1.AlphaGO在围棋网络对战平台以60连胜击败世界各地高手
2.Google开源深度学习系统 Tensorflow 1.0正式发布
3.Google AlphaGo以比分3:0完胜世界第一围棋九段棋手柯洁
4.默默深耕机器学习和机器视觉的苹果在WWDC上发布Core ML，ARKit等组件
5.Google发布了ARCore SDK
6.百度AI开发者大会正式发布Dueros语音系统，无人驾驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
7.华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970
8.iPhone X 配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功能；配备的A11 Bionic神经引擎使用双核设计，每秒可达到运算6000亿次
9.AlphaGo Zero完全从零开始，不需要任何历史棋谱的指引，更不需要参考人类任何的先验知识，仅需要4个TPU，并花三天时间自己左右互搏490万棋局，最终无师自通完爆阿法狗100-0
很多专家学者对此次人工智能浪潮给予了肯定，认为这次人工智能浪潮能引起第四次工业革命。人工智能逐渐开始在保险，金融等领域开始渗透，在未来健康医疗、交通出行、销售消费、金融服务、媒介娱乐、生产制造，到能源、石油、农业、政府……所有垂直产业都将因人工智能技术的发展而受益，那么我们现在讲的人工智能究竟是什么？
详情参见下一篇：人工智能与设计（二）：AI 是什么？