我們即將開始導讀第一本書的第一章，第一章主要先由淺入深地介紹了人工智慧（AI）的起源、發展、分類以及其在2018年前後的現狀。以下是此章節內容的重點摘要：

人工智慧的起源與定義

• 歷史淵源與啟蒙：人類對機器人的夢想由來已久，古希臘神話中就有機械人的記載。AI的科學化研究受到神經科學、資訊論（Claude Shannon）和運算理論（Turing）的啟發，這些研究暗示了 「電子大腦」 建構的可能性。
• 「人工智慧」一詞的誕生：1956年達特茅斯會議上首次提出「人工智慧」（Artificial Intelligence, AI）一詞，其目標是製造能夠模仿人類學習、抽象思維和解決問題的機器。
• 強人工智慧（Strong AI）：指的是在思考能力上能與人類媲美的人工智慧，這也是達特茅斯會議最初設定的目標。目前強人工智慧演算法仍缺乏重大突破，實現尚需數十年甚至上百年。
• 弱人工智慧（Weak AI）：指的是只專注於特定問題的人工智慧，例如電腦視覺、語音辨識和自然語言處理。它不需要具備完整的認知能力，只要在特定領域表現出智能即可。AlphaGo就是一個經典的弱人工智慧例子。

人工智慧的發展歷程

文章將AI從1956年到2018年約62年的發展劃分為三個階段：

1. 第一階段（1956-1976年）：此時期主要注重邏輯推理。
2. 第二階段（1976-2006年）：這一階段以專家系統為主。
3. 第三階段（2006年至今）：進入以大數據和自主學習為核心的認知智慧時代。

當前（2018年）人工智慧的現狀與影響

• 弱人工智慧為主流：當前的AI浪潮主要由弱人工智慧主導。業界共識是，大部分應用都屬於弱人工智慧，這也正是最具現實意義和影響力的主角。
• 第四次工業革命：AI所驅動的智慧化變革被視為正在引發第四次工業革命。
• 技術發展與應用普及：得益於演算法、大數據和運算力的技術進步，AI開始真正解決實際問題，在各行各業的應用場景逐漸清晰，並帶來實際的商業價值。
• 研究與投資熱潮：文章指出，截至2018年，AI在學術界、投資界和職場都異常火熱。
  • 學術論文：根據史丹佛大學2017年的報告，自1996年以來，AI論文發表量增長了9倍以上。
  • 學生人數：史丹佛大學選修AI和機器學習入門課程的學生人數增長了11倍以上。
  • 資本投資：在美國，獲得資本投資的AI新創公司數量從2000年以來增長了14倍。