大家好
欢迎回来
那么我们继续
进行人工智能发展简史的探讨
我们这一节当中来讨论
人工智能在发展的60年间的过程当中
它经历了三起两落这样的一个跌宕式的这种发展
我们首先来看第一次的热潮
实际上第一次的热潮也是在计算机发展
刚开始不久之后来进行的
那么人工智能随着计算机的出现
很快人们就开始探讨机器的智能的问题
所以我们第一次人工智能的热潮
与其说是热潮
应该是一个研究的一个热潮
大约也是从20世纪50年代
一直到20世纪70年代
将近20年间的时间
有大量的专家学者来对人工智能进行研究
那么要说到计算机的发展
我们知道1946年的ENIAC是
第一台电子数字的计算机
但是我们认为实际上在1949年的这一台EDVAC
它实际上更加的重要
这是第一台由计算机科学家先驱冯诺依曼
指导下制造的所谓的冯诺依曼体系结构的计算机
以至于现在我们生活和科研和学习工作
当中用到的计算机绝大部分都是
冯诺依曼体系结构的计算机
所以它更为的重要
因为他是第一台真正采用了二进制以及
存储程序的这么一个计算机
那么在1950年很快
计算机科学家先驱图灵
他就发表了一篇名字叫做计算机械和智能
这么一个论文
来开始探讨机器是否能拥有智能
这个论文当中他也提出了著名的图灵测试
那么在1956年的夏天
大概是七八月间
有几位也是计算机科学的先驱的学者
他们在达特茅斯发起了第一届的
人工智能的讨论会
那么他们当时都是一帮年轻的小伙子
充满了活力
那么他们在一起真正在这届会议上提出了
由麦卡锡提出了Artificial Intelligence
这么一个词
人工智能这个词
所以人工智能这个概念
可以说从1956年的达特茅斯会议才真正的开始
那么麦卡锡他和闵斯基
后来共同创建了MIT的人工智能的实验室
而且他也发明了Lisp语言
Lisp语言是专门用作叫做表处理的一种函数式语言
它对于智能程序的编程和发展具有很重要的意义
那么在当时这批小伙子在达特茅斯会议上
他们主要讨论的内容有这么几点
第一个
当然当时计算机也刚刚出现
那么存储程序的这种计算机
也就是冯诺伊曼体系结构的计算机
其实也是刚刚出现
那么他们讨论如何进行计算机的编程
这当然是非常重要的
然后第二个他们也讨论到
对于人工智能
就是对于人的智能的模拟
也就是他们当时就已经讨论到神经元
以及如何把神经元构造成网络
来进行智能程序的设计
那么最后他们也提到了机器的学习
也就是一个程序
不光是一个固定的
它只能够处理固定的问题
它而且能够通过它的运行的历史来逐渐的达到自我提升
所谓的自我提升其实就是不断的学习
然后达到越来越高的这种智能的水平
那么第一次热潮里头最开始的人工智能的研究
其实都可以归结为一种叫做符号主义的这么一个学派
这个符号主义也就是它从数学逻辑出发
他们认为人工的智能必须源于数学逻辑
因为我们都知道数学和逻辑是人类最高的一个
抽象的智慧了
是吧
所以当然他们人工智能的研究就从符号主义开始
那么符号主义的代表的成果就是1955到
1956年之间
就由纽厄尔和西蒙他们研制的
称为一个叫做逻辑理论家
Logica Theorist
一个数学定理的一个证明程序缩写叫LT
那么当然如果说你一个程序能够证明数学定理
而不是说只是能够计算加减乘除
而不是只能够计算微积分
或者说其他的一些数学公式的话
那么显然它在人们看来就非常有足够的智能
因为数学定理的证明毕竟只有
少数最聪明的这批人才能够实现
是吧
那么数学逻辑理论家LT他做了什么呢
它能够模拟人的思维过程来证明数学定理
但这个数学定理也不是说是像哥特巴赫猜想
这样特别复杂的定理
咱们总是从最简单的开始
但是这个开始也很了不起了
有一篇数学的巨著
也就是奠基了
数学形式化和逻辑的这么一个巨著
叫做数学原理
那么在数学原理当中收集了所有的从数学从零开始
从零开始就从最简单开始
一步一步的把数学大厦理论大厦构建起来这么一个过程
那么这个逻辑理论家LT计算机程序
他们就用来证明数学原理当中的这些系列的定理
那么他们尝试了数学原理第二卷
当中的头52个定理
结果完成了其中的38个定理的证明
而且人们发现在2.85数学定理的证明上
他的证明的结果
甚至比原先人证明的还要来得更加的简洁
也就是更漂亮一些
那么这个过程就大大的增强了人对于人类对于
人工智能的一个信心
那么接下来在1962年
IBM公司有科学家研发了一个跳棋的程序
而且跳棋程序战胜了当时的人类的高手
跳棋好手也败在计算机程序的脚下
那么这样结合数学的逻辑的证明
结合跳棋的程序
再结合我们一些专家系统的一些出现
那么第一次人工智能的浪潮就伴随着这些现象的出现
达到了一个顶峰
大家都非常乐观的认为
我们只要从数学逻辑当中进行归纳出这些规则
归纳出这些知识
那么真正的人工智能能就一定能够达到
就能够达到跟人一样聪明的这种程度
所以当时大家都非常的乐观
但是仅仅过了十几年的时间
在从1970年开始
就遭遇了第一次的寒冬
第一次的寒冬其实并不是说是一个失败
与其说是一种人工智能的失败
而不如说是受到了当时各种条件的限制
比如说第一个就是人工智能所遭遇的瓶颈
也就是说当时即使是最杰出的人工智能的程序
也只能解决我们问题当中其实最简单的一部分
比如说在数学定理证明当中
也只能证明了最简单的几十个定理
再往前发展
人们就遭遇了巨大的困难
这个困难其中就包括了计算机发展的本身还没有跟上
也就是当时的计算机的硬件的性能还极其的有限
反映在非常有限的内存
可能当时计算机的内存在我们现在看来简直是微不足道
我们现在每个人手里拿的手机
可能几百块钱就可以买到的一台手机
它的内存肯定是以几十亿个字节这么来来论的
而当时的计算机它的内存的数量可能只有几千个字节
或者说几万个字节这么多
这个差别简直就是天差地别
另外处理器的处理速度也没有办法跟上
毕竟智能是一个很复杂的问题
它甚至在一些情况下
在我们的逻辑算法的解决下
可能是一个指数复杂的这个问题
也就是问题的规模稍微增大一点
那么整个的组合的数量就会爆炸性的增长
这显然也不是当时的硬件计算机
所能够达到的这样的水平
当然最后一个是跟人们的对于智能的期望有关系
也就是当时人们期望说计算机人工智能很快就
能够达到跟人一样聪明的水平
甚至当时有人预言说可能在20年后就能够有
跟人一样聪明的智能出现了
但是后来你们发现
其实这些人工智能甚至缺乏最起码的一些常识
这些常识实际上并不是说从符号主义的逻辑推理
从一些抽象的一些思维的规则当中能够推出来的
因为他这些常识涉及到一些关于物理世界的
一些认知
一些感知上
比如说在机器视觉和自然语言理解上
这些都需要大量的对于真实世界的一种基本的认识
当时的计算机还没有发展到这样的角度
所以我们说人工智能的第一次浪潮轰轰烈烈的出现
但是由于各种各样的条件的限制
也陷入了一个寒冬
陷入了一个低谷