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要看懂「人機大戰」,先了解人工智慧

要看懂「人機大戰」,先了解人工智慧

提到人工智慧的發展歷程,在它的起源階段,有三位名人和一個關鍵地點,是讀者必須知道的。

第一位名人大家耳熟能詳,那就是大名鼎鼎的「計算機科學之父」和「人工智慧之父」——阿蘭•圖靈(Alan Turing)。他對人工智慧的貢獻集中體現於兩篇論文:一篇是1936年發表的《論數字計算在決斷難題中的應用》,在文中他對「可計算性」下了一個嚴格的數學定義,並提出菩名的「圖靈機」設想,從數理邏輯上為人工智慧用上「機械大腦」開創了理論先河;而另一篇對人工智慧的影響更為直接,其名字就是《機器能思考嗎》。在這篇論文中,圖靈提出了一種判定機器是否具有智能的試驗方法,即著名的圖靈測試:如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份,那麼這台機器就是智能的。前面所述的「中文房同實驗」正是圖靈測試的一個變種。可以說,圖靈是第一個嚴肅地探討人工智慧標準的人物,被稱作「人工智慧之父」當之無愧。

第二位名人是神童,18歲即取得數理邏輯博士字位,他就是「控制論之父」維納(Norbert Wiener)。1940年,維納開始考慮計算機如何能像大腦一樣工作,並發現了二者的相似性。維納認為計算機是一個進行信息處理和信息轉換的系統,只要這個系統能得到數據,就應該能做幾乎任何事情。他從控制論出發,特別強調反饋的作用,認為所有的智能活動都是反饋機制的結果,而反饋機制是可以用機器模擬的。維納的理論抓住了人工智慧核心——反饋,因此可以被視為人工智慧「行為主義學派」的奠墓人,其對人工神經網路的研究也影響深遠。

第三位名人經常與圖靈搶「人工智慧之父」的帽子,第一次提出了「人工智慧」(Artificial Intelligence)這一名詞。他就是LISP語言發明者,真正的「人工智慧之父」約翰•麥卡錫(John Mccarthy)。1956年,約翰•麥卡錫與另一位人工智慧先驅馬文•明斯基以及「資訊理論」創始人克勞德•香農一道作為發起人,邀請各路志同道合的專家學者在達特茅斯學院共同討論人工智慧。會上,正是約翰•麥卡錫說服大家使用「人工智慧」這一術語,與會人員也熱烈討論了自動計算機、自然語言處理和神經網路等經典人工智慧命題。

而一個關鍵地點,便是上述會議的舉行地達特茅斯學院。達特茅斯會議正式確立了「AI」這一術語,並且開始從學術角度對AI展開了嚴肅而精專的研究。在那之後不久,最早的一批人工智慧學者和技術開始湧現。達特茅斯會議被廣泛認為是人工智慧誕生的標誌,從此人工智慧走上了快速發展的道路。

人工智慧發展簡史見下表。

資料來源:維基百科,華泰證券研究所。

從誕生之日至今天,人工智慧一方面被視作一顆冉冉升起的新星,受人追捧而蓬勃發展;另一方面也備受批評,且遭受過兩次嚴重挫折,史稱「兩次人工智慧寒冬」。

其中,1956〜1974年是人工智慧發展的第一個黃金時期。在這期間,「通用解題機」(GPS)被製造出來,而約翰•麥卡錫發明了重要的LISP人工智慧語音,這種語音直至今天仍有許多程序員在使用。人工智慧程序在問題求解、語言處理方面取得了一些進展,而美國ARPA(後來的DARPA,囯防高等研究計劃局)每年也為人工智慧研究提供至少300萬美元的經費。然而,民眾和當局似乎對人工智慧期待過高,當硏完成果不盡如人意的時候,人們開始對人工智慧喪失興趣。另外,當時作為神經網路先進成果的感知器受到強烈批評,人工智慧的硏究遭遇「瓶頸」。從1974年開始,人工智慧遭遇第一次寒冬,投資者和政府對AI研究的資金投入驟減。

直到1980年,人工智慧中專家系統的商用價值才被廣泛接受,企業訂單增多,人工智慧研究才開始復甦。這主要歸功於符號邏輯學派的發展,神經網路的突破性進展則是20世紀80年代末的事情。然而這種復興未能持續太久,從1987開始,Apple和IBM生產的個人計算機性能不斷提升。這些計算機沒有用到AI技術,但性能上卻超過了價格昂貴的LISP機。人工智慧硬體的市場急劇萎縮,科研經費隨之又被削減,AI經歷了第二次寒冬。

而從20世紀90年代中期開始,隨著AI技術尤其是神經網路技術的逐步發展,以及人們對AI開始抱有客觀理性的認知,人工智慧技術進入平穩發展時期。1997年5月1日,IBM的計算機系統「深藍」戰勝了囯際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,又一次在公眾領域引發了現象級的AI話題討論。

2006年,Hintom在神經網路的深度學習領域取得突破,人類又一次看到機器趕超人類的希望。這次標誌性的技術進步,在最近三年引爆了一場商業革命。谷歌、微軟、百度等互聯網巨頭,還有眾多的初創科技公司,紛紛加入人工智慧產品的戰場,掀起又一輪的智能化浪潮,而且隨著技術的日趨成孰和大眾的廣泛接受,這一次狂潮也許會架起一座現代文明與未來文明的橋樑。

雖然大家對人工智慧莫衷一是,但仍熱切期待它能促進人類社會的發展,並使之達到新的高度。

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