北京
1956年夏天，新罕布什爾州達特茅斯學院。
四個人在校園里租了一間會議室，開了一個為期八周的研討會。
約翰·麥卡錫，二十九歲，數學家。 馬文·明斯基，二十九歲，神經網絡研究者。 克勞德·香農，四十歲，信息論之父。 內森·羅切斯特，三十七歲，IBM工程師。
他們寫了一份提案，向洛克菲勒基金會申請了七千五百美元的經費。
提案的標題是："達特茅斯人工智能夏季研究項目"。
人工智能——Artificial Intelligence——這個詞，是麥卡錫為了申請這筆經費現編的。
之前沒有人這么叫過。
為什么要現編一個詞？
因為麥卡錫知道一件事——如果你把這個領域叫做"控制論"或者"復雜信息處理"，沒人會給你撥經費，因為那些詞聽起來像哲學。
但叫"人工智能"，聽起來像工程。
工程能拿到錢。
提案里寫了一句話，后來被反復引用：
"我們認為，人類智能的每一個方面， 原則上都可以被精確描述， 精確到一臺機器可以模擬它。"
他們覺得八個星期就夠了。
四個聰明人，一間會議室，八個星期，搞定通用人工智能。
會議開了。
中間陸陸續續來了二十多個研究者。
八個星期之后，他們什么都沒解決。
但他們做了一件事——他們把這個領域命名了。
"人工智能"作為一個學科，從那間會議室里走了出來。
接下來發生的事情很奇怪。
1956年到1973年，AI研究有錢有人，所有人都覺得突破即將到來。
1974年，英國政府委托數學家詹姆斯·萊特希爾寫了一份報告。報告的結論是：AI過度承諾，進展有限。
報告發出去之后，英國和美國都砍掉了AI經費。
第一次"AI寒冬"開始了。
1980年代，專家系統興起，AI又火了一陣。
1987年，專家系統破滅。
第二次AI寒冬開始了。
明斯基活得最久。他親眼看到了AI的兩次寒冬。
2006年，他在一次采訪里說了一句話：
"我們當年估計需要八周。 五十年過去了， 我們還差得遠。"
他不知道的是，就在那一年，多倫多大學的一個加拿大人——杰弗里·辛頓——正在做一件沒人看好的事。
辛頓在研究神經網絡。
那個領域已經被學術界放棄了三十年。所有期刊都拒收他的論文，所有基金都不給他經費。
他的導師警告過他："你研究這個會毀掉你的職業。"
辛頓沒有聽。
他堅持了三十年。
他唯一的資金來源是加拿大政府的一個小型研究基金，每年大概幾十萬加元。
他和他的學生伊利亞·蘇茨克弗、亞歷克斯·克里熱夫斯基，組成了一個三人小組。
他們在多倫多大學的一個不起眼的實驗室里。
2012年9月，他們用神經網絡參加了一個叫ImageNet的圖像識別比賽。
那個比賽之前的所有冠軍，識別準確率都在74%左右。
辛頓團隊的算法準確率是84.7%。
一夜之間高出整整十個百分點。
世界突然意識到——神經網絡這個被遺棄了三十年的方向，可能才是對的。
2013年，Google花了4400萬美元收購了辛頓的小公司。這家公司只有三個人，沒有任何產品，只有一篇論文。
蘇茨克弗后來去了OpenAI，成了首席科學家。
2022年，他的團隊做出了ChatGPT。
辛頓在2024年獲得了諾貝爾物理學獎。表彰他對機器學習的貢獻。
頒獎典禮上，他八十六歲，戴著一副老式眼鏡，背有點駝。
他做了一個出人意料的演講。
他沒有講神經網絡的技術細節。
他講了自己的恐懼。
他說他離開Google就是為了能夠公開談論AI的危險。他認為人類正在創造一種比自己更聰明的東西，而歷史上"更不聰明的物種控制更聰明的物種"的例子非常少。
他在演講的最后說了一段話：
"1956年，達特茅斯的那四個人覺得八周就夠了。 他們錯得離譜。 但他們也對了一件事—— 他們相信一臺機器可以模擬人類智能的每一個方面。 我們用了七十年。 我們終于做到了。"
"問題是， 當年那四個人沒有問的一個問題， 現在所有人都在問—— 做到了之后呢？"
他停頓了很久。
"我沒有答案。 我只能告訴你—— 當一群聰明人在一間會議室里給一件事命名的時候， 他們以為自己只是在拿到經費。 他們沒有想到， 七十年后， 他們命名的那個東西， 可能會反過來，給他們的孫輩命名。"
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