人工智能溯源：从远古神话到现代计算，哪个时代真正孕育了它？34

人工智能（AI），这一在21世纪初期以前所未有的速度改变着我们生活、工作和思维方式的颠覆性技术，其概念似乎带着某种未来主义的神秘色彩。然而，当我们深入探究其“起源”时，会发现它并非诞生于某个单一的、明确的时刻，而是一场跨越数千年，融合了哲学思辨、数学逻辑、工程实践以及对人类智能本质不懈探索的漫长旅程。要回答“人工智能起源于哪个时代”这个问题，我们需要将其分解为多个层面，从古老的梦想、哲学萌芽，到科学基础的奠定，直至最终被正式命名并发展成为一门独立的学科。

一、远古的萌芽与哲学思辨：人类对“智能创造物”的千年渴望

如果我们将人工智能的“起源”定义为人类对创造具有智能或自主能力的非生命体的渴望和初步尝试，那么这个时代可以追溯到远古的传说与神话。在许多文明中，都存在着关于人造生命或智能机器的故事，这反映了人类内心深处对超越自身局限、甚至成为“造物主”的原始冲动。

在古希腊神话中，火神赫菲斯托斯曾为自己打造了金色的智能女仆，这些女仆不仅能行走，还能帮助他完成工作。普罗米修斯创造人类的传说、泰洛斯（Talos）的青铜巨人故事，以及犹太传说中的泥人“戈勒姆”（Golem），都生动描绘了人类对创造具有生命、智能或强大力量的非生物体的憧憬。这些故事并非科学，却是人类对“智能创造物”最早、最原始的幻想，为后续的哲学思考埋下了伏笔。

到了古希腊的哲学时代，亚里士多德在《工具论》中系统地研究了逻辑推理，提出了三段论，这被认为是形式逻辑的开端，为后来机器进行逻辑推理提供了最早的理论框架。虽然亚里士多德并非在思考“人工智能”，但其对思维规律的抽象和形式化，无疑是构建智能机器思维过程的基石。

中世纪及文艺复兴时期，炼金术士和机械师们在实践中尝试制造各种精密的自动机械，如水力驱动的钟表、音乐盒以及一些能够模仿动物或人类动作的复杂装置。虽然这些装置的“智能”程度极低，仅限于预设程序的执行，但它们代表了工程技术在模仿生命体行为方面的进步，并激发了人们对更复杂机器的想象。

因此，从这个最广义的层面来看，人工智能的萌芽可以追溯到人类文明的曙光，从远古神话时代开始，持续了数千年。

二、逻辑与计算的基石：17-20世纪初的数学与哲学革命

真正将人工智能从神话带向科学的，是17世纪以来在哲学、数学和逻辑领域的一系列突破。这一时期，人类开始系统地思考“思维”和“计算”的本质，并尝试将其形式化和机械化。

17世纪，法国数学家和哲学家勒奈笛卡尔提出了身心二元论，将物质与精神严格区分开来。尽管他的观点对理解人类意识造成了困扰，但其提出的“机器可以模仿动物行为”的观点，以及对理性主义的推崇，推动了人们对机械能否进行推理的思考。同时代的戈特弗里德莱布尼茨则更进一步，他设想了一种“通用语言”（characteristica universalis）和“推理演算”（calculus ratiocinator），希望通过一套符号系统和机械化的规则，解决所有的哲学和科学问题。他甚至制造了能够进行加减乘除运算的计算器，这无疑是“智能”机械化的早期尝试。

19世纪，英国数学家乔治布尔创立了布尔代数，将逻辑运算转化为符号化的数学形式（真/假、0/1）。布尔代数成为数字电路和计算机科学的理论基础，为机器执行逻辑推理提供了核心工具。同一时期，查尔斯巴贝奇设计了分析机，被认为是第一台通用计算机的雏形，而埃达洛芙莱斯则为分析机编写了第一个算法，预见了计算机不仅能计算数字，还能处理符号和逻辑。虽然他们的设想在当时的技术条件下未能完全实现，但却为现代计算机科学和人工智能奠定了理论基石。

20世纪初期，数学逻辑学取得了飞速发展。库尔特哥德尔的不完备定理揭示了形式系统内在的局限性，但也深化了人们对数学和逻辑的理解。而真正为人工智能的诞生铺平道路的，是英国数学家阿兰图灵。

在第二次世界大战期间，图灵在密码破译方面做出了卓越贡献，其设计的“Bombe”机是早期可编程计算设备的典范。更重要的是，在1936年，图灵提出了“图灵机”的概念，这是一个抽象的计算模型，证明了任何可计算的问题都可以通过一个简单的机器来解决。这为通用计算奠定了理论基础。1950年，图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence），提出了著名的“图灵测试”，试图回答“机器能否思考”的问题，并探讨了机器智能的可能性。图灵的贡献不仅在于理论，更在于他将人类思维形式化、机械化的深刻洞察。可以说，20世纪中叶，在图灵等人的努力下，人工智能的科学和工程基础才真正成熟。

总结这一阶段，从17世纪到20世纪中叶，是人工智能理论和计算工具的“孕育期”。哲学家和数学家们为机器智能的实现提供了逻辑、算法和计算的蓝图。

三、人工智能的正式命名与诞生：20世纪50年代的“黄金时代”

如果说哪个时代“正式”诞生了“人工智能”这个概念并开启了其作为一个独立研究领域的历史，那么答案毫无疑问是20世纪50年代中期。

在二战后，随着电子计算机的出现，图灵的愿景开始变为可能。计算机科学家们首次拥有了能够执行复杂计算和逻辑操作的机器。在此背景下，一群富有远见的科学家齐聚一堂，共同探讨如何让机器模拟人类的智能行为。

1956年夏天，在美国达特茅斯学院举行了一场为期两个月的研讨会。这次研讨会由约翰麦卡锡（John McCarthy）、马文明斯基（Marvin Minsky）、纳撒尼尔罗彻斯特（Nathaniel Rochester）和克劳德香农（Claude Shannon）等人发起。正是麦卡锡，在这场研讨会的提案中首次提出了“Artificial Intelligence”（人工智能）这个术语，并将其定义为“制造智能机器的科学和工程”。

达特茅斯会议被普遍认为是人工智能领域的诞生地。虽然这次会议并没有立即取得突破性的成果，但它首次将一群志同道合的研究者聚集在一起，明确了研究目标，并为这个新兴领域确立了名称。与会者们雄心勃勃地相信，所有人类智能的特征——如学习、推理、解决问题、理解语言等，原则上都可以被精确描述，并最终由机器模拟。参会的科学家们，如赫伯特西蒙（Herbert Simon）和艾伦纽厄尔（Allen Newell），已经开发出了“逻辑理论家”（Logic Theorist）程序，它可以证明数学定理，展现了机器进行符号推理的初步能力。

达特茅斯会议之后的几年（大约从1956年到1970年代初），被称为人工智能的“黄金时代”。在这个时期，研究者们在多个领域取得了令人鼓舞的早期成果：
符号主义AI： 研究者们相信，通过符号表示和逻辑推理，可以模拟人类的认知过程。例如，纽厄尔和西蒙的“通用问题求解器”（GPS）试图通过模拟人类的思考路径来解决各种问题。
早期专家系统： 如DENDRAL和MYCIN，在特定领域（如化学结构分析和医学诊断）展现了初步的专业知识推理能力。
自然语言处理： 约瑟夫维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发的ELIZA程序，能够通过模式匹配和重组，与人类进行简单的对话，虽然没有真正理解，但给人以智能交互的错觉。
感知器（Perceptron）： 弗兰克罗森布拉特（Frank Rosenblatt）发明了感知器，这是第一个人工神经网络模型，为后来的机器学习和深度学习奠定了基础。

因此，如果非要选择一个具体的“时代”来回答“人工智能起源于哪个时代”这个问题，那么最精确的答案是20世纪50年代中后期，特别是以1956年的达特茅斯会议为标志。

四、挑战、瓶颈与“AI之冬”：20世纪70-90年代的低谷

尽管早期的人工智能研究取得了激动人心的进展，但其快速发展也面临着巨大的挑战和局限。人们对AI的期望过高，而当时的技术和计算能力却无法满足这些期望，导致了一系列“AI之冬”。

核心问题包括：
“常识”问题： 机器缺乏人类所具备的、看似简单却极其庞大的世界常识和背景知识，这使得它们在复杂、开放的环境中表现拙劣。
计算能力的限制： 当时的计算机处理速度和存储容量远不及今日，难以处理大规模数据和复杂的算法。
知识获取的瓶颈： 专家系统虽然在特定领域表现出色，但构建它们需要耗费大量人力将领域专家的知识显性化并编码，这个过程非常耗时且难以扩展。
“符号接地”问题： 机器能够操作符号，但这些符号的真正含义是什么？它们如何与现实世界建立联系？这是当时符号主义AI面临的深刻哲学和技术难题。

在20世纪70年代和80年代，政府和企业对AI研究的投入逐渐减少，许多项目因未能兑现承诺而被取消，这导致了AI研究的几次“寒冬”。然而，即使在低谷时期，仍有许多研究者坚持不懈，为后来的复兴埋下了伏笔，例如反向传播算法的进一步发展、基于统计学的机器学习方法开始崭露头角。

五、蛰伏与复兴：21世纪的机器学习与深度学习浪潮

进入21世纪，特别是2010年之后，人工智能迎来了前所未有的复兴，这主要归功于几个关键因素的汇合：
大数据： 互联网的普及和数字化进程产生了海量数据，为训练复杂的AI模型提供了燃料。
计算能力提升： GPU（图形处理器）等硬件的发展，提供了强大的并行计算能力，使得深度学习网络的大规模训练成为可能。
算法突破： 特别是深度学习（Deep Learning）算法的成熟，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和后来的Transformer架构。

在这一时期，人工智能从早期的符号主义主导，逐渐转向以机器学习为核心，特别是深度学习的范式。通过从海量数据中学习模式，AI模型能够自主完成图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务，并且在某些方面超越了人类的性能。

例如，2012年，Hinton团队的AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得突破性进展，开启了深度学习的时代。随后，AlphaGo在围棋领域战胜人类世界冠军，ChatGPT等大型语言模型展现出惊人的对话和生成能力，都标志着人工智能进入了一个全新的时代。

那么，人工智能究竟起源于哪个时代？答案是多层次、多维度的：
如果追溯其思想萌芽和人类愿景，可以上溯到远古神话和哲学时代。
如果审视其逻辑和计算基础的奠定，那么17世纪至20世纪中叶的数学和哲学革命是关键。
如果明确其作为一个独立科学领域的正式命名和确立，则无疑是20世纪50年代中期，以1956年达特茅斯会议为标志。
而其大规模应用和进入大众视野，则是在21世纪初期，特别是随着大数据、深度学习和算力提升而兴起的现代AI浪潮。