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[導(dǎo)讀] 凡是過(guò)往,皆為序章。 Past is prologue. —莎士比亞《暴風(fēng)雨》 人們對(duì)這句話(huà)有兩種理解。 一種理解是,過(guò)去已經(jīng)預(yù)先決定了后續(xù)將要發(fā)生的

凡是過(guò)往,皆為序章。

Past is prologue.

—莎士比亞《暴風(fēng)雨》

人們對(duì)這句話(huà)有兩種理解。

一種理解是,過(guò)去已經(jīng)預(yù)先決定了后續(xù)將要發(fā)生的事。因此,我相信,人工智能如何發(fā)展到今時(shí)今日的過(guò)程將決定我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域的未來(lái)方向。所以研究過(guò)去是值得的;

另一種是,過(guò)去其實(shí)無(wú)足輕重,大部分重大的事情接下來(lái)才會(huì)發(fā)生。我也認(rèn)同這種理解。在人工智能領(lǐng)域,現(xiàn)在甚至連起步階段都算不上,我們還需要應(yīng)對(duì)很多難題。

早期階段

John McCarthy 在1956年舉辦的Dartmouth會(huì)議上提出“人工智能”(arTIficial intelligence)這個(gè)詞。這份提案由多人共同完成,按照順序依次是達(dá)特茅斯學(xué)院的 John McCarthy、哈佛大學(xué)的 Marvin Minsky、IBM 的 Nathaniel Rochester 以及貝爾實(shí)驗(yàn)室的 Claude Shannon。

John McCarthy在提案的導(dǎo)言里概括了一些人工智能的主題,包括如何讓計(jì)算機(jī)使用人類(lèi)語(yǔ)言;如何利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);機(jī)器如何自我改進(jìn)(學(xué)習(xí)或者進(jìn)化);機(jī)器如何憑借自身的傳感器形成抽象畫(huà)面,以此來(lái)“觀(guān)察”世界等等。

他們可真是雄心勃勃!回想起來(lái),當(dāng)時(shí)全球只有為數(shù)不多的幾臺(tái)計(jì)算機(jī),而且每臺(tái)最多也就只有幾十KB的內(nèi)存。

當(dāng)然,John McCarthy并不是第一位討論機(jī)器和“智能”的人。實(shí)際上,Alan Turing在此之前就已經(jīng)撰寫(xiě)和發(fā)表過(guò)相關(guān)文章,但并不是以“人工智能”這個(gè)詞去描述。他最廣為人知的著作是出版于1950年的《計(jì)算機(jī)器與智能》(CompuTIng Machinery and Intelligence)。在這篇論文中,他介紹了“模仿游戲”(ImitaTIon Game),后來(lái)被稱(chēng)為“圖靈測(cè)試”(Turing Test)。雖然論文題目包含了“智能”,但是正文里這個(gè)詞僅提到一次。這個(gè)詞是指嘗試制造模仿成年人的機(jī)器的人類(lèi)智能。他相信機(jī)器可以像人類(lèi)一樣思考的可能性,并在當(dāng)時(shí)預(yù)測(cè)2000年這個(gè)目標(biāo)可以達(dá)到。

在更早之前,一篇名為《智能機(jī)器》(Intelligent Machinery)的論文在1948年已經(jīng)撰寫(xiě)完成,但直到1970年才發(fā)表。

人工智能最初的靈感來(lái)源于人類(lèi)表現(xiàn)和人類(lèi)智能。我認(rèn)為在最開(kāi)始的60年,這個(gè)目標(biāo)已經(jīng)吸引了大量的研究人員進(jìn)入該領(lǐng)域。但實(shí)際上,我們還沒(méi)有任何研究成果是接近這個(gè)目標(biāo)的。這并非因?yàn)檠芯咳藛T不夠努力,也不是他們不夠出色,而是實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)過(guò)于艱難。

發(fā)展至今

正如圖靈所推論的一樣,人工智能的早期研究主要集中在幾乎不需要感知或行動(dòng)的領(lǐng)域。當(dāng)時(shí)在游戲方面有一些研究,利用鍵盤(pán)和打印機(jī),人類(lèi)動(dòng)作可以輕松地輸入計(jì)算機(jī)或從計(jì)算機(jī)輸出。

編寫(xiě)可以玩游戲的程序很快就衍生出了“樹(shù)搜索”的概念,這是很多早期人工智能實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵,而且事實(shí)上,它現(xiàn)在已成為很多計(jì)算機(jī)科學(xué)的基本工具。

人們開(kāi)發(fā)了一個(gè)“積木世界”的領(lǐng)域,可以探索所有類(lèi)型的智能技術(shù)。1963年,美國(guó)麻省理工大學(xué)的Larry Roberts發(fā)表論文,展示了在精心設(shè)計(jì)的光照?qǐng)鼍爸?,擁有平滑表面的積木的所有邊緣都可以復(fù)原。這可能是最早一篇關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的博士論文。

有人研究過(guò)在一個(gè)二維積木世界中利用虛擬機(jī)器人解決問(wèn)題。這個(gè)機(jī)器人可以從積木堆頂部拾取木塊,或者將木塊放置至一個(gè)虛擬的一維空間里。

還有人研究自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域,所有這些問(wèn)題都在復(fù)雜的三維積木世界中尋求答案。

隨著時(shí)間推移,人們對(duì)人工智能分支領(lǐng)域特定問(wèn)題的解決方案理解愈加深入,人工智能的子領(lǐng)域就有可能隨之發(fā)展起來(lái)。之后不久出現(xiàn)了新的研究課題。人工智能覆蓋的課題很廣泛,沒(méi)人能全部都了解。這些子領(lǐng)域包括:自然語(yǔ)言處理、搜索、游戲、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器推理、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)、同步定位和繪圖、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖片理解等等。

強(qiáng)人工智能或通用人工智能(AGI)

我認(rèn)為媒體和那些非業(yè)內(nèi)人士最近被一個(gè)名字搞糊涂了,他們稱(chēng)之為強(qiáng)人工智能或通用人工智能。還有一些機(jī)構(gòu)稱(chēng)呼他們自己為AGI機(jī)構(gòu)/公司。據(jù)我所知這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展微乎其微。這會(huì)使媒體和非業(yè)內(nèi)人士產(chǎn)生誤解,以為現(xiàn)在才真正地推動(dòng)與人類(lèi)智慧水平相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄?。然而,事?shí)上成千上萬(wàn)的人工智能研究人員已經(jīng)在這個(gè)領(lǐng)域工作了62年, 并沒(méi)有突然出現(xiàn)拐點(diǎn)。

為什么寫(xiě)這篇文章?

我是想澄清關(guān)于人工智能的一些混淆之處。

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