8月26日-8月29日， 2019中国国际智能产业博览会将在重庆举行。据中国网报道，本届展会共吸引到13位诺贝尔奖得主、4名图灵奖得主在内的百余位全球智能产业知名学者、研究者，他们将与千余名嘉宾共同见证人工智能发展的最新成果，全球人工智能巨头都将参与。
人工智能如今已是一个热门话题，2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语。
人工智能在我们的生活中也无处不在，除了最直观的各种机器人外，我们工作生活中用到的指纹识别、语音识别、人脸识别、智能搜索、智能推荐等等都运用了人工智能技术。
这些都要用到电脑。其实，人工智能的传说最早可追溯到古埃及，但真正让它变为现实是在计算机诞生之后。
大家都知道，电脑具有强大的存储和计算能力，但只靠存储能力就可解决的问题显然不属于人工智能范围，那么什么是智能呢？机器又是如何拥有智能的呢？
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在《你一定爱读的人工智能简史》中，作者山本一成对这个问题进行了回答。
山本一成这个名字可能你不太熟悉，但你听说过战胜国际象棋世界冠军的“深蓝“，听说过先后战胜了世界围棋顶尖高手李世石和“天才围棋少年”柯洁的“阿尔法狗”吧？其实还有一个战胜了人类的“PONANZA”，它在2013年
就战胜了日本将棋职业棋手代表佐藤慎一，且之后四年无一败绩。
将棋其实就是日本的象棋，山本一成就是“PONANZA”程序的主要研发者，是世界人工智能领域的代表人物之一。
山本一成指出智能=搜索+评估
几乎所有的智慧行为都至少占了“搜索”和“评估”中的一个，或二者兼有。
搜索就是搜索信息并进行仿真推测，比如我们打乒乓球时首先要观察推测对方的球以什么速度落在什么地方，这就是搜索，接着还要作出判断是否需要回击心及如何回击，这就是评估。
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按照这个思路，我们来看看在这本《你一定爱读的人工智能简史》中，电脑是如何获得智能的。
从搜索出发，在电脑将棋中，可从现有棋局出发，全面考虑所有的可能落子点，再考虑落子后可能出现的所有局面，这样就可以得出最佳结论。
但是，将棋中可能出现的局面数大约是10的226次方，也就是1之后226个0——这是一个我们难以想象的惊人数字，宇宙内可观测的所有原子数尚不足1古戈尔，1古戈尔也只是1之后100个0。
国际象棋可能出现的局面数比将棋少得多，只有10的120次方，但即使用1秒内搜索2亿张棋局的程序，从宇宙大爆炸开始到现在（大约100亿年），也无法搜尽国际象棋的所有局面，将棋就更不用说了。
进行搜索，电脑无法搜索完所有的棋局，怎么办？
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看看人类是怎么做的。人类1秒钟大概只能搜索一张棋局，那人类是如何从极其有限的资源中选择最佳步骤？制订目标，有目的地再展开搜索，在搜索之后只对其中评价结果较高的部分进行进一步搜索，这就是评估的威力。
国际象棋对棋局的评判标准比较简单，也便于计算，因此1997年，“深蓝”就战胜了人类世界冠军。不过在这里，书中有个问题没说清楚，既然国际象棋的棋局数也无法搜索完，那它是如何实现完全解析的呢？
将棋不只比国际象棋局面数多，评判标准也要复杂很多，不只和棋子多少有关，更和棋子的分布和位置关系密切相关。
对所有棋子及其分布设定分值后，还需要不断调整。如棋局中频繁出现飞车被对方轻易吃掉就可把飞车分调高，让飞车受到重视，如过分重视飞车导致王将被吃掉，就可下调飞车分值。程序员要时刻留心比赛进程并不断进行微调。
10年前的评估体系是由人手动建立的，即由人先进行思考判断再反映到程序里，这样的评价方法费时费力，而且原评估体系需要调整项目大约为1000个，但事实上远远无法体现将棋的复杂性，自然无法战胜人类顶尖高手。
进行评估，要靠人工作业来调整，费时费力，怎么办？
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其实对将棋的评估，1000个项目远远不够，山本一成认为至少要达到10万，到了“PONANZA”时期实际达到了1亿。
依靠人工作业不仅费时费力，而且根本无法完成，怎么办呢？
如果能让电脑学会自动调整项目数据就好了。
那如何让电脑学会自动调整将棋程序中的数据？
先把职业棋手约5万多局棋谱数字化后储存，然后让电脑以职业棋手为老师，学习他们的落子方法。
怎样学习呢？如某棋局中，在可以选a、b两子的情况下，职业棋手选了a子，就可将a的值调得高于b，电脑就有可能学会与职业棋手相同的出棋方式。当然这需要不断调整，如有可能过大或过小，或者数值改变后在其他棋局中无法作出判断，有了职业棋手的棋谱为模板，电脑就可以学会自动调整数据。
由此扩散开去，机器学习的技术就此诞生。
大家都知道，今日头条推荐文章就采用了人工智能技术，有许多人担心机器识别不了文章的分类，但其实工作人员先行输入了成千上万篇不同类型的文章供机器学习，当然这也需要不断调整，有了这些文章模板，机器就能很好地学习识别文章了，并能够进行自动调整。
所以，机器对头条文章分类的识别率其实是很高的，它能很好地为你的文章分类，并推荐给可能感兴趣的读者。
机器学习技术的诞生开创了人工智能的新纪元。
引入机器学习技术后，电脑将棋水平有了突飞猛进的提高，很快就战胜了山本一成自己，接着在2013年，战胜了现役棋手佐藤慎一，且之后四年无一败绩。
2016年，引入机器学习，尤其是其中的深度学习技术的阿尔法狗，成功战胜了人类顶尖高手，此后在网站上与日本、中国、韩国顶尖高手对决，连胜60局无一败局。
智能=搜索+评估，通过电脑强大的存储能力和计算能力进行搜索，通过机器学习让电脑学会评估，机器就这样拥有了智能，变得越来越聪明。山本一成的这个回答，你满意吗？
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