AI发展历程的五大教训

自1943年以来，人工智能(AI)领域经历了80年的起起落落。从最初的理论探索到如今的深度学习热潮，AI的发展历程蕴含着诸多值得思考的教训。

首先，我们要警惕将工程学与科学混淆，将推测当作事实。麦卡洛克和皮茨1943年发表的神经网络理论论文虽然缺乏实验依据，却启发了今天的深度学习。但我们不应将这种模型等同于真实的大脑运作方式。

其次，对所谓的突破性进展保持审慎态度很有必要。过去几十年里，通用人工智能(AGI)的预言屡次落空。从1957年赫伯特·西蒙宣称"已有能思考的机器"，到如今OpenAI预言超级AI即将到来，这些乐观预测往往过于超前。

第三，从无法完成某项任务到勉强完成，往往比从勉强完成到完美完成容易得多。我们不应轻易认为初步成功必然会导致最终的突破。

第四，即便某项AI技术获得了广泛应用和大量投资，也不意味着它能长期持续下去。20世纪80年代风靡一时的专家系统最终因为难以扩展和维护而衰落，这一教训值得记取。

最后，不要将所有希望都寄托在单一的AI方法上。无论是符号主义还是联结主义，都曾经独领风骚，但最终都显示出局限性。未来的AI发展可能需要多种方法的结合与创新。

英伟达等AI领军企业在把握当前机遇的同时，也应该汲取这些历史教训，保持警惕和开放的态度，为AI的长远健康发展做出贡献。