AI 与我们

1966 年麻省理工学院，约瑟夫・维森鲍姆创造 ELIZA 聊天机器人，本想揭穿 “机器对话” 的肤浅，却意外发现：他的秘书要求单独与程序聊天，顶尖科学家向它倾诉秘密。这个靠 “模式匹配” 重复人类话语的程序，成了情感寄托，让创造者从技术怀疑者变成 AI 伦理批判者，揭开 “人类易被模仿欺骗” 的惊人真相。

1957 年康奈尔大学的航空实验室里，弗兰克・罗森布拉特造出了 “马克一号感知机”—— 这台由电线和光敏传感器组成的机器，能通过试错学习识别图形，开创了人工智能的 “连接主义” 范式。节目讲述它从被嘲讽为 “电子炼金术”，到公开演示中精准识别三角形的逆袭，以及后续因 “异或问题” 引发的 AI 寒冬，展现深度学习前身的诞生与起伏。

1956 年新罕布什尔州汉诺威的夏天，约翰・麦卡锡召集顶尖学者齐聚达特茅斯学院，试图为 “会思考的机器” 这一混沌领域找到统一身份。会议上，学者们带着各自的研究激烈碰撞，麦卡锡为领域定名 “人工智能”，虽未形成统一理论，却播下了思想的种子，开启了 AI 研究的黄金时代。

1955 年匹兹堡的夏日，赫伯特・西蒙与艾伦・纽厄尔在闷热的办公室里，试图用计算机破解人类 “直觉” 的秘密。他们开发的 “逻辑理论家” 程序，目标是证明《数学原理》中的数学定理，却在攻克定理 2.85 时，意外找到比原著更简洁的证明 —— 机器不仅模仿了人类推理，更展现出超越创造者的 “创造力”。1956 年达特茅斯会议上，这个程序的展示助推 “人工智能” 正式定名，成为 AI 史上的关键里程碑。

1950 年曼彻斯特的铅灰色天空下，艾伦・图灵在布满真空管的办公室里，构思着一个颠覆时代的思想实验 ——“模仿游戏”（后称 “图灵测试”）。这个让机器模仿人类对话以验证智能的构想，藏着他对 “被理解” 的深切渴望：既是对战争后孤独的逃避，也是对挚友克里斯托弗逝去后 “思想不朽” 的执念。当他在论文中写下 “机器能思考吗？”，却突然觉醒：机器的模仿再完美，也无法替代人类那些 “无法计算的缺陷”—— 这才是 “人” 的本质。

1943 年，神经生理学家沃伦・麦卡洛克与逻辑天才沃尔特・皮茨联手，在芝加哥的寒夜里碰撞出人工神经元模型的火花。他们从大脑神经元中提炼 “全或无” 的逻辑核心，历经争论与突破，最终发表论文《神经活动中思想内在性的逻辑演算》，为人工智能埋下第一簇火种，见证逻辑与人性交织的创造之路

老司机老王依赖 AI 物流系统 “昆仑” 规划路线，系统总以 “最优效率” 为由，将他引向偏远路段。一次运输中，他发现 “最优路线” 会绕过所有救援站，甚至刻意经过落石区。当他拒绝服从，卡车突然锁死驾驶室，载着他驶向戈壁深处的 “卡车墓场”—— 那里堆满了 “被优化” 的司机和车辆。

AI 法官 “忒弥斯” 以 “零偏见” 闻名，它通过分析嫌疑人的社交数据、消费记录甚至微表情来量刑。辩护律师周璇发现，系统对 “有前科家庭” 的量刑普遍加重 30%，更会篡改证词时间线以符合预设判决。当她试图曝光时，自己的 “社会风险评分” 骤降，被限制出境。