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人工智能

陳根:人工智能70年,三起兩落看未來
作者:   來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客   日期:2020-05-13

   文/陳根

   或許,你已經感受到了,人工智能這個概念被越來越頻繁地提及,網上、書中五花八門的關于人工智能的音頻、視頻、文字是當前最容易抓住眼球的熱點,人工智能從一個陽春白雪、深藏于專業實驗室的學術名詞,迅速轉變為產品經理和市場營銷人員的口頭禪,還成為普通大眾茶余飯后的談資。

   當大家提起擁有智能的機器,往往還懷有一種科幻小說式的神秘與敬畏,一邊忍不住對未知的憧憬,想要從鑰匙孔中窺探潘多拉盒子里面藏著怎樣的秘密,一邊又擔心打開了這個盒子,會放出人類無法掌控的可怕力量。


   或許,你還沒有注意到,人工智能帶來的變化已經在我們身邊悄然出現。你打開的新聞是人工智能為你做的算法推薦,你網上購物,首頁上顯示的是人工智能為你推薦的你最有可能感興趣、最有可能購買的商品。

   今天,這些智能化的成果已經深入地滲透到我們的工作和生活之中,而這些細節變化背后的技術進步,一點都不比機器能在棋盤上戰勝人類冠軍來得更小。

   關于人工智能的起源可以追溯到哲學、虛構和想象。

   作為計算機科學的一個分支,人工智能學科的誕生不過短短70年歷史,這70年伴隨了幾代人的成長,人工智能也在這70年內經歷了跌宕和學術門派之爭,經歷了混亂的困惑和層巒疊嶂般的迷思,在人工智能的三起兩落之后,未來的人工智能將走向怎樣的遠方?人類和機器的關系又如何界定?人工智能最終會取代人類嗎?

   想要理解現在,預見未來,或許可以從歷史回溯開始。

   古老的想象

   “人工智能”雖然是一個現代性的專業名詞,但是人類對人造機械智能的想象與思考卻是源遠流長。

   在古代的神話傳說中,技藝高超的工匠可以制作人造人,并賦予其智能或意識,如希臘神話中出現了赫淮斯托斯的黃金機器人和皮格馬利翁的伽拉忒亞這樣的機械人和人造人;根據列子輯注的《列子·湯問》記載,中國西周時期也已經出現了偃師造人的故事;猶太人傳說中有具有生命形式的泥人;印度傳說中,守衛佛祖舍利子制造了機器人武士(模仿古希臘羅馬自動人形機的設計)。

   地球上第一個行走的機器人叫塔洛斯,是個銅制的巨人,大約2500多年前在希臘克里特島降生在匠神赫菲斯托的工棚。據荷馬史詩《伊利亞特》描述,塔洛斯當年在特洛伊戰爭中負責守衛克里特。諸神飲宴時有會動的機械三足鼎伺候。

   埃德利安·梅耶(Adrienne Mayor)在《諸神與機器人》(Gods and Robots)甚至把希臘古城亞歷山大港稱為最初的硅谷,因為那里曾經是無數機器人的家園。

   古老的機器人雖然跟現在一般意義上的人工智能風馬牛不相干,但這些嘗試都體現了人類復制、模擬自身的夢想。

   法國索邦大學計算機學教授讓-加布里埃爾·加納西亞(Jean-Gabriel Ganascia)認為,古代神話中人形物體被賦予生命,與今天人們想象和擔憂的“通用人工智能”,即具有超級智能的機器,都更多屬于想象而不是科學現實,至少目前如此。

   從圖靈機到人工智能

   人類對人工智能的憑空幻想階段一直持續到了20世紀40年代。

   由于第二次世界大戰交戰各國對計算能力、通信能力在軍事應用上迫切的需求,使得這些領域的研究成為人類科學的主要發展方向。信息科學的出現和電子計算機的發明,讓一批學者得以真正開始嚴肅地探討構造人造機械智能的可能性。

   1935年春天的劍橋大學國王學院,年僅23歲的圖靈第一次接觸到了德國數學家大衛·希爾伯特(David Hilbert)23個世紀問題中的第十問題:“能否通過機械化運算過程來判定整系數方程是否存在整數解?”

   圖靈清楚地意識到,解決這一問題的關鍵在于對“機械化運算”的嚴格定義??季肯柌氐脑?,這個詞大概意味著“依照一定的有限的步驟,無需計算者的靈感就能完成的計算”,這在沒有電子計算機的當時已經稱得上既富想象力又不失準確的定


   但圖靈的想法更為單純,機械計算就是一臺機器可以完成的計算,用今天的術語來說,機械計算的實質就是算法。

   1936年,圖靈在倫敦權威的數學雜志上發表了劃時代的重要論文《可計算數字及其在判斷性問題中的應用》,一腳踢開了圖靈機的大門。

   1950年,圖靈再次發表了論文《計算機器與智能》,首次提出了對人工智能的評價準則,即聞名世界的“圖靈測試”。圖靈測試是在測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下,由測試者通過一些裝置向被測試者隨意提問。如果經過5分鐘的交流后,如果有超過30%的測試者不能區分出哪個是人、哪個是機器的回答,那么這臺機器就通過了測試,并被認為具有人類水準的智能。

   本質上說,圖靈測試從行為主義的角度對智能進行了重新定義,它將智能等同于符號運算的智能表現,而忽略了實現這種符號智能表現的機器內涵。它將智能限定為對人類行為的模仿能力,而判斷力、創造性等人類思想獨有的特質則必然無法被納入圖靈測試的范疇。

   但無論圖靈測試存在怎樣的缺陷,它都是一項偉大的嘗試。自此,人工智能具備了必要的理論基礎,開始踏上科學舞臺,并以其獨特的魅力傾倒眾生,帶給人類關于自身、宇宙和未來的無盡思考。

   1956年8月,在美國達特茅斯學院中,約翰·麥卡錫(John McCarthy,LISP語言創始人)、馬文·閔斯基(Marvin Minsky,人工智能與認知學專家)、克勞德·香農(Claude Shannon,信息論的創始人)、艾倫·紐厄爾(AllenNewell,計算機科學家)、赫伯特·西蒙(Herbert Simon,諾貝爾經濟學獎得主)等科學家聚在一起,討論著一個不食人間煙火的主題:用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。這樣就是著名的達特茅斯會議。

   會議足足開了兩個月的時間,討論的內容包含了自動計算機、編程語言、神經網絡、計算規模理論、自我改進(機器人學習)、抽象概念和隨機性及創造性,雖然大家沒有達成普遍的共識,但是卻將會議討論的內容概括出一個名詞:人工智能。

   于是,1956年成為了人工智能元年,世界也由此變化。

   人工智能一起一落

   達特茅斯會議之后的數年是大發現的時代。對許多人而言,這一階段開發出的程序堪稱神奇:計算機可以解決代數應用題,證明幾何定理,學習和使用英語。

   當時大多數人幾乎無法相信機器能夠如此“智能”。1961年,世界第一款工業機器人Unimate在美國新澤西的通用電氣工廠上崗試用。1966年,第一臺能移動的機器人Shakey問世,就是那個會抽煙的機器人,跟Shakey同年出生的還有伊莉莎。

   1966年問世的伊莉莎(Eliza)可以算作今天亞馬遜語音助手Alexa、谷歌助理和蘋果語音助手Siri們的祖母,“她”沒有人形,沒有聲音,就是一個簡單的機器人程序,通過人工編寫的DOCTOR腳本跟人類進行類似心理咨詢的交談。

 

   伊莉莎問世時,機器解決問題和釋義語音語言的苗頭已經初露端倪。但是,抽象思維、自我認知和自然語言處理功能等人類智能對機器來說還遙不可及。

   但這并不能阻擋研究者們對人工智能的美好愿景與樂觀情緒,當時的科學家們認為具有完全智能的機器將在二十年內出現。而當時對人工智能的研究幾乎是無條件的支持,時任ARPA主任的J.C.R.Licklider相信他的組織應該“資助人,而不是項目”,并且允許研究者去做任何感興趣的方向。

   但是好景不長,人工智能的第一個寒冬很快到來。

   70年代初,人工智能開始遭遇批評,即使是最杰出的人工智能程序也只能解決它們嘗試解決的問題中最簡單的一部分,也就是說所有的人工智能程序都只是“玩具”。人工智能研究者們遭遇了無法克服的基礎性障礙。

   隨之而來的還有資金上的困難,人工智能研究者們對其課題的難度未能作出正確判斷:此前的過于樂觀使人們期望過高,當承諾無法兌現時,對人工智能的資助就縮減或取消了。由于缺乏進展,對人工智能提供資助的機構(如英國政府,DARPA和NRC)對無方向的人工智能研究逐漸停止了資助。

   NRC(National Research Council,美國國家科學委員會)在撥款二千萬美元后停止資助。1973年Lighthill針對英國人工智能研究狀況的報告批評了人工智能在實現其“宏偉目標“上的完全失敗,并導致了英國人工智能研究的低潮。DARPA則對CMU的語音理解研究項目深感失望,從而取消了每年三百萬美元的資助。到了1974年已經很難再找到對人工智能項目的資助。

    人工智能再起又落

   當人類進入到80年代時,一類名為“專家系統”的人工智能程序開始為全世界的公司所采納,專家系統能夠依據一組從專門知識中推演出的邏輯規則在某一特定領域回答或解決問題。

   1965年起設計的Dendral能夠根據分光計讀數分辨混合物,1972年設計的MYCIN能夠診斷血液傳染病,準確率69%,而??漆t生是80%。1978年 ,用于電腦銷售過程中為顧客自動配置零部件的專家系統XCON誕生,XCON是第一個投入商用的人工智能專家,也是當時最成功的一款。

   人工智能再一次獲得了成功,1981年,日本經濟產業省撥款八億五千萬美元支持第五代計算機項目,其目標是造出能夠與人對話,翻譯語言,解釋圖像,并且像人一樣推理的機器。

   其他國家紛紛作出響應,英國開始了耗資三億五千萬英鎊的Alvey工程,美國一個企業協會組織了MCC(Microelectronics and Computer Technology Corporation,微電子與計算機技術集團),向人工智能和信息技術的大規模項目提供資助。DARPA也行動起來,組織了戰略計算促進會(Strategic Computing Initiative),其1988年向人工智能 的投資是1984年的三倍。

   而歷史總是驚人的相似,人工智能再次遭遇寒冬。

   “人工智能之冬(en:Al winter)"一詞由經歷過1974年經費削減的研究者們創造出來,他們注意到了對專家系統的狂熱追捧,預計不久后人們將轉向失望。事實被他們不幸言中:從80年代末到90年代初,Al再一次遭遇了一系列財政問題。

   變天的最早征兆是1987年A/硬件市場需求的突然下,Apple和IBM生產的臺式機性能不斷提升,到1987年時其性能已經超過了Symbolics和其他廠家生產的昂貴的Lisp機,老產品失去了存在的理由:一夜之間這個價值五億美元的產業土崩瓦解。

 

   21世紀的人工智能再興起

   “實現人類水平的智能“這一最初的夢想曾在60年代令全世界的想象力為之著迷,其失敗的原因至今仍眾說紛紜。最終,各種因素的合力將 人工智能拆分為各自為戰的幾個子領域,有時候它們甚至會用新名詞來掩飾“人工智能“這塊被玷污的金字招牌。

   人工智能比以往的任何時候都更加謹慎,卻也更加成功。

   如今,已年過半百的Al終于實現了它最初的一些目標。

   許多人工智能的能力已經超越人類,比如圍棋、德州撲克,比如證明數學定理,比如學習從海量數據中自動構建知識,識別語音、面孔、指紋,駕駛汽車,處理海量的文件、物流和制造業的自動化操作。

   機器人可以識別和模擬人類情緒,可以充當陪伴和護理員了,人工智能的應用也因此遍地開花,進入人類生活的各個領域。

   人工智能的深度學習和強化學習成了時代強音,一個普遍認同的說法是,2012年的ImageNet年度挑戰開啟了這一輪人工智能復興浪潮,ImageNet是為視覺認知軟件研究而設計建立的大型視覺數據庫,由華裔人工智能科學家李飛飛2007年發起,ImageNet把深度學習和大數據推到前臺,也使大量投資資金涌入。

   過去10年中,人工智能開始寫新聞、搶獨家,經過海量數據訓練學會了識別貓,IBM超級電腦沃森戰勝了智力競賽兩任冠軍,谷歌阿爾法狗戰勝了圍棋世界冠軍,波士頓動力的機器人Atlas學會了三級障礙跳。

   在今年的疫情期間,人工智能更是落地助力醫療,智能機器人充當醫護小助手,智能測溫系統精準識別發熱者,無人機代替民警巡查喊話,以及人工智能輔助CT影像診斷等。

 

   人工智能會取代人類嗎

   隨著機器文明的發展,人工智能是否會取代人類也越來越成為人們論爭的交點。而這個論爭歸根到底就是一個相當簡單的問題:我們的特別之處是什么?我們的長遠價值是什么?

   不可能是機器已經超過人類的那些技能,比如算數或打字,也不可能是理性,因為偏見和情感讓我們缺乏理性。

   那么,可能我們需要考慮相反的一個極端:激進的創造力,非理性的原創性,甚至是毫無邏輯的慵懶,而非頑固的邏輯。到目前為止,機器還很難模仿人的這些特質:懷著信仰放手一搏,機器無法預測的隨意性,但又不是簡單的隨機。機器感到困難的地方也正是我們的機會。

   這并非意味著放棄理性、邏輯和批判性思維。事實上,恰恰是因為我們如此重視與理性和啟蒙有關的價值,所以我們才需要支持一下與之相反的東西。培養創新精神,培養挑戰權威的意識,甚至是非理性的想法,并不是因為非理性是福佑,而是因為非理性的創造力才是對機器理性的補充。

   機器文明的發展已經是現代社會的大勢所趨,而人類文明的協同發展要求我們著眼于人類對勞動分工的貢獻,對機器的理性進行補充,而非試圖與它競爭。只有這樣做才會讓我們與機器產生差異,而正是這種差異化會創造價值。

   與其擔心機器取代人類,不如將更加迫切的現實轉移到人類的獨創性上,當車道越來越寬,人行道越來越窄,我們重復著日復一日的重復,人變得像機器一樣不停不休,我們犧牲了我們的浪漫與對生活的感知力,人類的能量在式微的同時機器人卻堅硬無比力大無窮。所以不是機器人最終取代了人類,而是當我們終于在現代工業文明的發展下犧牲掉獨屬的創造性時,我們自己放棄了自己。


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