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Rodney Brooks談人工智能的起源與發(fā)展 凡是過往,皆為序章

作者: 時間:2018-05-15 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

  凡是過往,皆為序章。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201805/379953.htm

  Past is prologue.

  —莎士比亞《暴風(fēng)雨》

  人們對這句話有兩種理解。

  一種理解是,過去已經(jīng)預(yù)先決定了后續(xù)將要發(fā)生的事。因此,我相信,如何發(fā)展到今時今日的過程將決定我們在這個領(lǐng)域的未來方向。所以研究過去是值得的;

  另一種是,過去其實無足輕重,大部分重大的事情接下來才會發(fā)生。我也認同這種理解。在領(lǐng)域,現(xiàn)在甚至連起步階段都算不上,我們還需要應(yīng)對很多難題。

  早期階段

  John McCarthy 在1956年舉辦的Dartmouth會議上提出“”(artificial intelligence)這個詞。這份提案由多人共同完成,按照順序依次是達特茅斯學(xué)院的 John McCarthy、哈佛大學(xué)的 Marvin Minsky、IBM 的 Nathaniel Rochester 以及貝爾實驗室的 Claude Shannon。

  John McCarthy在提案的導(dǎo)言里概括了一些人工智能的主題,包括如何讓計算機使用人類語言;如何利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);機器如何自我改進(學(xué)習(xí)或者進化);機器如何憑借自身的傳感器形成抽象畫面,以此來“觀察”世界等等。

  他們可真是雄心勃勃!回想起來,當(dāng)時全球只有為數(shù)不多的幾臺計算機,而且每臺最多也就只有幾十KB的內(nèi)存。

  當(dāng)然,John McCarthy并不是第一位討論機器和“智能”的人。實際上,Alan Turing在此之前就已經(jīng)撰寫和發(fā)表過相關(guān)文章,但并不是以“人工智能”這個詞去描述。他最廣為人知的著作是出版于1950年的《計算機器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)。在這篇論文中,他介紹了“模仿游戲”(Imitation Game),后來被稱為“圖靈測試”(Turing Test)。雖然論文題目包含了“智能”,但是正文里這個詞僅提到一次。這個詞是指嘗試制造模仿成年人的機器的人類智能。他相信機器可以像人類一樣思考的可能性,并在當(dāng)時預(yù)測2000年這個目標(biāo)可以達到。

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

  人工智能最初的靈感來源于人類表現(xiàn)和人類智能。我認為在最開始的60年,這個目標(biāo)已經(jīng)吸引了大量的研究人員進入該領(lǐng)域。但實際上,我們還沒有任何研究成果是接近這個目標(biāo)的。這并非因為研究人員不夠努力,也不是他們不夠出色,而是實現(xiàn)這個目標(biāo)過于艱難。

  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的領(lǐng)域。當(dāng)時在游戲方面有一些研究,利用鍵盤和打印機,人類動作可以輕松地輸入計算機或從計算機輸出。

  編寫可以玩游戲的程序很快就衍生出了“樹搜索”的概念,這是很多早期人工智能實驗的關(guān)鍵,而且事實上,它現(xiàn)在已成為很多計算機科學(xué)的基本工具。

  人們開發(fā)了一個“積木世界”的領(lǐng)域,可以探索所有類型的智能技術(shù)。1963年,美國麻省理工大學(xué)的Larry Roberts發(fā)表論文,展示了在精心設(shè)計的光照場景中,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)于計算機視覺的博士論文。

    

  有人研究過在一個二維積木世界中利用虛擬機器人解決問題。這個機器人可以從積木堆頂部拾取木塊,或者將木塊放置至一個虛擬的一維空間里。

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

  隨著時間推移,人們對人工智能分支領(lǐng)域特定問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。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,沒人能全部都了解。這些子領(lǐng)域包括:自然語言處理、搜索、游戲、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、機器推理、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、機器人技術(shù)、移動機器人技術(shù)、同步定位和繪圖、計算機視覺和圖片理解等等。

  強人工智能或通用人工智能(AGI)

  我認為媒體和那些非業(yè)內(nèi)人士最近被一個名字搞糊涂了,他們稱之為強人工智能或通用人工智能。還有一些機構(gòu)稱呼他們自己為AGI機構(gòu)/公司。據(jù)我所知這個領(lǐng)域的進展微乎其微。這會使媒體和非業(yè)內(nèi)人士產(chǎn)生誤解,以為現(xiàn)在才真正地推動與人類智慧水平相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄?。然而,事實上成千上萬的人工智能研究人員已經(jīng)在這個領(lǐng)域工作了62年, 并沒有突然出現(xiàn)拐點。

  為什么寫這篇文章?

  我是想澄清關(guān)于人工智能的一些混淆之處。

  在我的下一篇博文中,我計劃概括地介紹如何建立一個全面的人工智能實體,這些都是我們現(xiàn)在尚未了解的知識。

  新的博文的目的是:

  ?有些人認為超級人工智能的發(fā)生迫在眉睫,并對此表示憂慮。我希望打消他們這種憂慮。(但是,我知道,他們會享受這種令人毛骨悚然的想法,并會繼續(xù)不合理地炒作它)。

  ?提出可能對人工智能的未來產(chǎn)生真正影響的研究方向,并加快研究人員朝著這個方向開展工作的步伐。

  ?為了顯示人工智能研究的樂趣,鼓勵人們迎難而上,真正解決問題,而不僅僅是炫耀性的演示。

  最后,我想引用Alan Turing在《計算機器與智能》中最后的一句話。即使是68年前的觀點,但放在今天,仍然適用。

  我們的目光所及,只是不遠的前方;但是可以看到,那里有許多工作要做。

  We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.



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