《假如明天来临》是美国广受欢迎的畅销书作家西德尼˙谢尔顿红极一时的优秀作品之一想象力丰富的成语，小说中有这么一个情节：一个叫杰夫的骗子想象力丰富的成语，费尽心机向周围的人们兜售一种"SUCABA型计算机"，他对这个产品是这样描述的："SUCABA计算机经受过广泛的试验，价格低廉，质量可靠，所耗能源低于目前市场上任何一种计算机。SUCABA至少在十年内不须维修或更换部件。"

第二天，当那些受骗的人们打开所收到的产品包装盒时，发现这里边杰夫所吹嘘的计算机，竟然是一个中国人已经使用了几千年的算盘。令人哭笑不得的更是他口中的"SUCABA"型号，竟然是"算盘"这一英文单词倒过来书写的。作家谢尔顿似乎被电脑的神奇魅力所倾倒，在小说中爱屋及乌地把算盘也搬到了诈骗情节中，使劲地抖擞了一番。

我们知道，算盘作为原始计算工具，在东方沿用久远，而近代西方人走的则是另一条路，先后发明了机械式和继电器式计算工具。当然，这一切，虽在当时提高了一定的运算速度，但从根本上来看，却并未满足人们对于"神机妙算"这一想象的企盼。

伟大的之一步

直至1946年2月，美国人制造成了世界上之一台电子计算机"埃尼亚克"（ENIAC），它是美国宾夕法尼亚大学为军事需要而研制。这台计算机从1946年2月交付使用，共服役了9年。它采用电子管作为计算机基本元件，使用了18000只电子管，10000只电容器和7000只电阻器，每秒钟可进行5000次加减运算。体积达到3000立方英尺，占地170平方米，重量30吨，耗电量140-150千瓦/小时，够得上名副其实的"庞然大物"。

"埃尼亚克"的问世，在当时的确具有划时代的意义，那些只能在神话中才能出现的"神机妙算"，终于来到了人类的手中。这个采用了当时更先进电子技术的计算机器，用自己伟大的之一步，使人类跨进了电子计算机时代。

1946年2月18日当时美国有关“埃尼亚克”计算机的新闻报道

紧接着，经过众多计算机科学家的艰苦努力，今天，计算机技术得到了异常迅速的发展，可以说达到了无处不在、无事不知、无所不能的境地。

的确，近70多年的发展历程证明，计算机技术每时每刻都在取得长足进步。人类科技史上没有一门学科的进展，能与电子计算机技术的发展速度做到相提并论。

图灵测试和人工智能

在计算机科学的发展历程中，有两个杰出的代表人物，那就是美籍匈牙利科学家冯·诺依曼和英国科学家阿兰˙图灵。冯·诺依曼的伟大之处主要是：确立了现代计算机的基本结构，即冯·诺依曼结构。

而图灵对现代计算机的重要贡献：除建立起图灵机理论模型，发展了可计算性理论等等，尤其还提出一个著名的定义机器人工智能的图灵测试，为计算机的人工智能化奠定了方向。

对于机器能否具备像人一样去思维，他是这样设想的：一个观察者与被测试人以及计算机器在几个被分别隔离的房间内，通过对被测试人以及这个声称有着人类智力的机器进行测试。观察者只能通过一些输入装置（如打字机）向被测试者提一些问题，这些问题随便是什么都可以，问过后，如果观察者能够正确区分出那一个是人，那个是机器，那么这个机器就没能通过图灵测试。要是观察者在相当范围内没能看出来，而且机器模似人的智力成功比例达到30%以上，那么这个机器应该具有人类智力。

作为"人工智能之父"的图灵，在他的著名论文《计算机器与智能》中以"机器能思维吗？"开始，形象地提出人工智能的标准，采用"问"与"答"的方式，即观察者通过打字机同时与两个被测试对象对话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断地提出各种问题，从而辨别出回答者是人还是机器。

为了这样的测试，图灵亲自拟定一定数量的示范性提问，他用丰富的想象力，设计了下面这些饶有趣味而且智能性很强的对话内容，称为"图灵的梦想"。其中有：

　　问：请以福斯河大桥为主题，给我写一首十四行诗。

　　答：这件事我可干不了，我从来不会写诗。

　　问：把34957 与70764相加。

　　答：(停顿约30秒，然后给出答案)105721。

　　问：你会下国际象棋吗？

　　答：会的。

　　问：我在我方的K1处有K，再没有别的子了，你只剩下K6处的K和R1处的R，该你走了，你走什么呢？

　　答：(停顿了15秒钟后)R到R8处，将你一军！

　　图灵指出："如果机器在某些现实条件下，能够很好地模仿人的回答，以至于提问者在相当长时间里误认为它不是机器，那么机器可以被认定是能够思维的。"

　　从表面上看，要使机器的回答按一定范围提出问题似乎并没有什么困难，可通过编制特殊程序来实现。然而，如果提问者不遵循常规标准，所编制的回答程序是极其困难的。假如，当提问与回答呈现出下面两种状况：

　　问：你会下国际象棋吗？

　　答：是的。

　　问：你会下国际象棋吗？

　　答：是的。

　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

　　答：是的。

这时，你想到的是，面前的该是一部笨机器。如果提问与回答出现了下面的这样情景呢？

问：你会下国际象棋吗？

　　答：是的。

　　问：你会下国际象棋吗？

　　答：是的，我刚才不是已经说过了吗？

　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

　　答：你烦不烦！干嘛老是提同样的问题。

那么，你面前的这位大概是人不会是机器吧？

上述这两种对话的区别在于，之一种明显使人感到，是从已知知识库中拿到的简单答案，第二种则具有一种分析综合能力，回答者知道观察者在反复提出同样一个问题。"图灵测试"没有规定问题的范围和提问的标准，如果要想制造出能够通过这样试验的机器，那么，以我们现有的技术水平，必须在电脑中储存了全部人类所有可能都会想到的问题，储存了对这些问题所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出应有的选择。

机器正在学会自我学习

从图灵等科学家提出人工智能的那一天起，计算机专家心目中就多了一个跨越机器与人脑的期盼：相信总有一天，我们会用机器去替代人脑，去思维、去学习。就这样，在上世纪50年代初，一门 以"机器学习"为代表 的计算机人工智能学科诞生了。

机器学习作为人工智能科学中的组成部分，通过使机器模似人类的学习行为，智能化地从过去的经历中获得经验，从而改善其整体的性能，重组内在的知识结构，并对未知的事件作出准确的推断。

随着计算机存储容量的不断增大，可存储记忆的信息越来越多。进入大数据时代的计算机不仅仅只会进行计算，而且还能把参与运算的数据、程序以及中间结果和最后的结果都保存起来，还可以对各种信息（如语言、文字、图形、图像、音乐等）通过编码技术进行算术运算和逻辑运算，甚至于进行推理和证明，抽丝剥茧地去模似人的思维，最终走向自主学习。

2016年，轰动一时的"阿尔法狗"与人的围棋对垒，最终以4:1优势击败韩国著名棋手李世石，紧接着，2017年5月更是直落3局，以3:0完胜中国围棋高手柯洁。这些都表明计算机通过深度学习等机器学习的 *** ，开始挑战人脑思维了。机器学习作为计算机科学中的一门学科，正给今天的人们吹响了全面向人工智能科学进军的号角。

20世纪末以来，众多的计算机科学家纷纷投身到研制向"智能"方向发展的超级"电脑"中来。当今，超级计算机的运算速度已经从每秒十亿亿次浮点运算的能力达到了每秒百亿亿次浮点运算的能力，这些巨无霸一样的超级计算机终将凭借着自己的高速运行能力，在遥相呼应中助人工智能一臂之力。

受自然界的启发，我们人类过去向蝙蝠学习，发明了雷达。向鱼儿学习，发明了潜艇，向鸟儿学习，发明了飞机，就连建筑师也是通过模仿蛋壳的力学原理，设计出了薄壳建筑。现在终于轮到向我们自己学习了，我们人类大脑这部机器的精巧程度以及低密度的能耗，让世界上至今为止任何一部超级电脑都望尘莫及。 当然，随着岁月的流逝，它们也正在通过不断创新变革，向人类的大脑逐步靠拢。使得未来的计算机将具有感知、判断、学习，以及一定的自然语言能力，这些将与人脑共同携手的"电脑"，当跨进了人工智能时代，更可以进行思维、学习、记忆、 *** 通信等工作，进一步推动人类社会的发展。

今天，超巨型化的超级计算机们正在为接近复制人类大脑的能力，具备更多的智能成分努力着。随着它们的成功，以往这个世界上人类手中已掌握在手的各种"神机妙算"，终将会因它们的成功出现而黯然失色。