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*本文為「超右AI」原創内容
在這個智能語音可以與你聊天的時代，我們不禁要問：
人工智能（AI）是怎麼從一個科幻小說裡的場景，變成了我們生活中的一部分？
要回答這個問題，我們得回到過去，去見一見那位讓機器思考成為可能的英國紳士——艾倫·圖靈。
圖靈測試
1950年，圖靈發表了一篇名為《計算機器與智能》的論文，提出了一個思想實驗，這就是後來我們所說的“圖靈測試”。圖靈的想法很簡單：如果一台機器能在對話中，讓人類無法區分它和另一個人類，那麼這台機器就可以說：它具備了智能。
這個測試，就像是給AI設了一個“智慧的門檻”。
估計圖靈本人也沒有想到，他的這個想法，不僅成為了AI領域的“北極星”，還讓無數科學家和工程師為之瘋狂。他們開始琢磨：怎麼才能讓機器說出讓人信以為真的話？怎麼才能讓機器的回答，聽上去不那麼“機器”？
圖靈測試與AI智能的衡量
圖靈測試就像是一場“模仿遊戲”，機器和人類都得使出渾身解數。機器要盡量裝得像人，人類則要努力不被機器蒙蔽。這個遊戲，不僅考驗了機器的語言能力，還考驗了人類的判斷力。
但圖靈測試也不是萬能的。有人質疑，它隻關注了語言交流，忽略了機器的其他智能表現，比如視覺識别、情感了解等。而且，有些機器可能隻是“表面光鮮”，背地裡還是“一腦袋漿糊”。
AI的誕生與早期發展
在人工智能的曆史長河中，1956年的“達特茅斯”會議無疑是一個劃時代的事件。這次會議不僅集結了當時最聰明的頭腦，更是AI這一概念的誕生地。
會議的四位發起人——麥卡錫、明斯基、香農和羅切斯特，為了能拿到“贊助資金”，給這次會議起了一個非常有“未來科技感”的名字。他們在向洛克菲勒基金會送出的建議書中首次提出了“Artificial Intelligence（人工智能）”這一術語。
他們的目标是探索如何讓機器模拟人類的智能行為。這份建議書，就像是AI領域的“獨立宣言”，宣告了一個新的科學時代的來臨。
他們相信，智能的各個方面原則上都可以被精确描述，并通過機器來模拟。這一理念成為了AI研究的基石，引領着後來的研究者們不斷探索和突破。
盡管“洛克菲勒基金會”的莫裡森博士在回複中沒有直接使用“人工智能”一詞，而是稱之為“思維的數學模型”，但他的審慎态度并沒有阻止這次會議的召開。基金會的資助，雖然隻有7500美元，卻成為了AI發展史上的重要推動力。
這次會議之後，AI開始了它的成長之旅。早期的研究雖然充滿挑戰，但也取得了一些初步成果，為今天的AI技術奠定了基礎。正是這些早期的努力，讓AI從一個單純的概念，逐漸發展成為一個多學科、多應用的廣闊領域。
圖靈獎與AI領域的貢獻
為了表彰那些在計算機科學領域做出突出貢獻的人，美國計算機協會（ACM）設立了圖靈獎。這個獎項，就像是計算機界的“諾貝爾獎”，讓那些在AI領域辛勤耕耘的科學家們得到了應有的認可。
圖靈獎得主們的成就，就像是一顆顆璀璨的星星，照亮了AI的天空。他們的研究，不僅推動了AI技術的發展，也讓我們對智能有了更深的了解。
從達特茅斯會議到現代AI
從達特茅斯會議到今天，AI已經走過了一段漫長而又曲折的道路。現在的AI，不僅能下棋、寫詩，甚至還能開車、看病。我們生活中的方方面面，幾乎都有AI的身影。
現代的AI技術，已經從早期的規則驅動，發展到了今天的深度學習和神經網絡。這些技術，讓機器不僅能“思考”，還能“學習”，甚至能“創造”。
結語
回顧AI的曆史，我們不難發現，它的發展就像是一場接力賽。每一代科學家的努力，都為下一代的研究者鋪平了道路。而與我們緊密相關的是， AI的發展決定了我們未來工作與生活。
而去年，OpenAI釋出了一份引人注目的報告，深入探讨了人工智能（AI）對勞動力市場的潛在影響。這份報告揭示了一個令人矚目的發展趨勢：未來預計高達80%的美國勞動力市場将經曆一定程度的影響，而其中19%的市場是重度影響，這些領域的工作崗位至少有一半的任務将逐漸被AI技術所替代。
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