现在一说起人工智能的起源，公认是1956年的达特茅斯会议，殊不知还有个前戏，1955年，美国西部计算机联合大会（Western Joint Computer Conference）在洛杉矶召开，会中还套了个小会：学习机讨论会（Session on Learning Machine）。讨论会的参加者中有两个人参加了第二年的达特茅斯会议，他们是塞弗里奇（Oliver Selfridge）和纽厄尔（Allen Newell）。塞弗里奇发表了一篇模式识别的文章，而细厄尔则探讨了计算机下棋，他们分别代表两派观点。讨论会的主持人是神经网络的鼻祖之一皮茨（Wa/ter Pitts），他最后总结时说：“（一派人）企图摆拟神经系统，而纽巨尔则企图模拟心智（mind）……但张途同归。”这预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级、两条路线的头争。
—尼克《人工智能简史》
“逻辑驱动”的人工智能曾主宰数十年。彼时，人们相信依据逻辑的程序是
曾经，建制派被看作“唯一的主导力量”，
简单的，为了批述智能，科学家们为每个不同问题编写不同程序，纷纷变成“劳动密集型”工种。但人们低估了现实世界的复杂度，问题越大，程序越复杂，逐渐错误百出，频频崩溃，使这条路进展缓慢；另一派“野路于”便是深度学习。作为跨学科产物，深度学习不追求解释和逻辑，以神经网络开启了“暴力美学”大门——计算机从数据中学习，进化，让人工智能变成“数据密集型”学科，最终从应用表现中大幅胜出，主宰当今人工智能世界。
《甲小姐对话特伦斯：进化比你聪明》
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