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大家好
欢迎回来
我们继续进行人工智能发展简史的讨论
我们这一节当中来讨论人工智能的发展的
第二次的热潮
那么第二次的热潮是存在于20世纪的80年代
当时因为有第一次热潮形成了符号主义的
思想一直延续下来
当然也获取了一些很重要的研究成果
这里头主要的发展就是专家系统
在专家系统当中
它实际上是人们基于人类专家的一些知识和经验
来存储一些特定领域
比如说医学家或者说医师
或者说对于计算机配置有经验的这些工程师
他们的经验
存储的大量的这些知识和经验
当然这些知识的经验都是以规则的形式给
它保存下来了
在专家系统当中
计算机程序就模拟专家求解问题的一个思维的过程
这个思维过程主要是一些规则的判断
回答一些规则的问题
就说如果什么样的情况你就会怎么做
把这些规则全部都贯穿运用起来
运用知识和经验来解决这个领域的一些
复杂的问题
当然这个也算是人的知识和经验和计算机推理程序
的一个比较好的结合
所以我们说专家系统
其实要说到第一个专家系统是在20世纪的
60年代末
由费根鲍姆
他们成功研制了第一个用于识别化学当中
化合物结构的一个专家系统
叫做DENDRAL
那么在专家系统当中
就可以应用化学家的一些知识来回
通过回答一些问题
他就能够推断出化合物的复杂的这种结构
给予化学家很多的帮助
所以在这个知识理论的指导下
从1980年开始
DEC公司和卡内基梅隆大学CMU合作研发了
第一个专家系统叫XCON
这是第一个商用的专家系统
而不是只是用于科学研究
那么这个专家系统是用来为DEC公司
DEC的是生产计算机的
计算机会有各种各样的配置
需要为不同的用户来进行定制它的配置
专家系统就通过向用户提示一些问题
那么用户回答了他的关于需求的问题以后
它就能够为用户定制计算机系统的硬件配置的方案
这样对于熟练的售前工程师的需求能够大大的减少
在相同的人力的支持之下
就能够应付更多的用户
所以第一个这种商用的专家系统
每年据估计能够为DEC公司带来4000万美元的收益
当然在当时的情况下是相当大的一个收入
所以在这种商用成功的指导下
人们无论是从软件
从硬件角度
都去投入巨大的精力去研发适合于专家系统的
这些软件开发的平台
甚至硬件的机器
所以适合于这种规则推理的计算机程序设计语言
Lisp语言被设计出来
它是一个函数式的程序设计语言
他非常的方便
编写符号推理的这种程序
那么以至于它能够建造出Lisp的机器
也就是一个单用户的工作站
它能够以Lisp语言作为主要的软件开发语言
进行高效的运行的这么一个计算机
那么Lisp机器当时有一个公司叫做Symbolics
他推出了第一台这样的一个机器
那么它推出来的机器名字就叫Symbolics
这个机器为全世界开始研发和应用专家系统的这些公司
提供了很好的硬件的支持
那么在专家系统成功的还有知识工程成功的鼓励之下
很多国家的政府也开始扶持人工智能的项目
在1981年最有名的就是
1981年日本政府发起了第五代计算机的项目
所谓的第五代计算机就是具有逻辑推理能力的
智能计算机
那么它的目标就是造出能够跟人对话
能够进行翻译语言
能够解释图像能像人一样进行推理的这种机器
这个在当时可谓是一个非常宏大的计划
投资也非常的巨大
那其他的发达国家的政府也采取了相同的做法
比如说英国它号称3亿5000万英镑进行了
一个AI的工程
在美国计算机的企业协会
也组织了微电子与计算机的技术的集团
而且美国的政府
它的国防高级研究计划局DARPA
组织了战略计算的促进会
那么这些所有都在推动的人工智能在专家系统
领域的发展
当然这些高级的这些计划
尤其是日本的第五代计算机的计划
在当时算是比较激进的
后来虽然没有达到原先设定的目标
人们一般认为是失败的
但是实际上在第五代计算机的计划之下
有很多的成果也被人们研发出来
为以后的人工智能的发展也提供了很好的
技术的基础
当然在专家系统
在这种符号主义在基于智能进行基于计算逻辑
的规则的推理的这一套的这种知识的体系之外
还有另外一个思潮称之为连接主义
这是另外一个学派
联结主义在这一次的热人工智能的热潮
当中也重新获得了一个发展
这里头其实联所谓的联结主义
他实际上更加的倾向于人去模拟自然去进行
人工智能程序的结构的构造
而不是求助于数学和逻辑
像Hopfield他证明了一种新型的神经元连接的网络
能够用一种全新的方式来学习和处理信息
因为实际上联结主义
就是尽量模拟人的大脑的结构来处理这些信息
也发展了一些新的学习训练的算法
这其中就是在我们最后一次最近这些热潮当中
得到了非常广泛应用的反向传播算法
也是在这个时代提出来的
当然了有高潮
第二次寒冬也随之而来
主要是在出现在80年代的末期和
90年代的早期
那么这个时候实际上当时出现了一个标志性的事件
也就是计算机进入到个人的家庭和小型的这种企业
他迅速降低了成本
以苹果公司和IBM公司作为代表
他们这时候开始推广第一代的台式机
这个时候计算机也开始进入个人家庭
而且计算机的费用它的成本远远的低于当时
专家系统开发所用的Symbolics和lisp这些
这些硬件的机器
所以我们说第二次寒冬
它实际上也是因为遭遇了一些新的历史机遇造成的
那么它最终的结果也是市场的需求
因为市场的需求
原先的很多是对于专家系统的需求
现在被台式机所取代
所有的业界的目光都被台式机所吸引过去
大家都想着如何把这个计算机做的成本越来越低
进入到个人的家庭
进入到每一个学校的每一个人的桌面上
都能有一台计算机
所以整个产业发展的注意力被转移了
所以政府的拨款也对于人工智能
对于专家系统
方面的研究的拨款也逐渐的减少
当然也有性能的问题
而且专家系统它还需要大量的人力的参与
你必须要有在特定领域当中有非常熟练的专家
和计算机工程师和专家系统的计算机科学家合作工作
才能够开发出特定领域的计算机专家系统
那么由于人类的专家以及程序设计工程师的缺乏
那么专家系统的使用性也具备一定的局限
因为你在整个社会当中
其实计算机的应用还没有普及到那个程度的时候
那么你提出来的专家系统
它的应用毕竟也被限制在一个很狭小的范围
所以在经过了这几十年的发展
两次的高潮
其实我们也能够看到人工智能它应该
以应用作为导向
当计算机的应用
当信息技术的应用还没有扩展到全社会领域的时候
单独的一个人工智能
它是很难被发展起来
这是我们从历史当中也得到了一个经验的教训