人工智能史上的二次低谷——第一次低谷

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2019-02-06 11:05:58

人工智能的诞生:1943 – 1956

在20世纪40年代和50年代,来自不同领域(数学,心理学,工程学,经济学和政治学)的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年,人工智能被确立为一门学科。

控制论与早期神经网络

最初的人工智能研究是30年代末到50年代初的一系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络,其激励电平只存在“有”和“无”两种状态,不存在中间状态。维纳的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德•香农提出的信息论则描述了数字信号(即高低电平代表的二进制信号)。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。

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IBM 702:第一代AI研究者使用的电脑

这一阶段的工作包括一些机器人的研发,例如W。Grey Walter的“乌龟(turtles)”,还有“约翰霍普金斯兽”(Johns Hopkins Beast)。这些机器并未使用计算机,数字电路和符号推理;控制它们的是纯粹的模拟电路。

Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的人工神经元网络,并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“神经网络”的学者。马文•闵斯基是他们的学生,当时是一名24岁的研究生。1951年他与Dean Edmonds一道建造了第一台神经网络机,称为SNARC。在接下来的五十年中,闵斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。

游戏AI

1951年,Christopher Strachey使用曼彻斯特大学的Ferranti Mark 1机器写出了一个西洋跳棋(checkers)程序;Dietrich Prinz则写出了一个国际象棋程序。Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。游戏AI一直被认为是评价AI进展的一种标准。

图灵测试

1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义,他提出了著名的图灵测试:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

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图灵测试

符号推理与“逻辑理论家”程序

50年代中期,随着数字计算机的兴起,一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作,而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器的一条新路。

1955年,Newell和(后来荣获诺贝尔奖的)Simon在J. C. Shaw的协助下开发了“逻辑理论家(Logic Theorist)”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个,其中某些证明比原著更加新颖和精巧。Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题,解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。” (这一断言的哲学立场后来被John Searle称为“强人工智能”,即机器可以像人一样具有思想。)

1956年达特茅斯会议:AI的诞生

1956年达特矛斯会议的组织者是Marvin Minsky,约翰•麦卡锡和另两位资深科学家Claude Shannon以及Nathan Rochester,后者来自IBM。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述,使得机器可以对其进行模拟。” 与会者包括Ray Solomonoff,Oliver Selfridge,Trenchard More,Arthur Samuel,Newell和Simon,他们中的每一位都将在AI研究的第一个十年中作出重要贡献。会上纽厄尔和西蒙讨论了“逻辑理论家”,而麦卡锡则说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定,同时出现了最初的成就和最早的一批研究者,因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。

黄金年代:1956 – 1974

达特茅斯会议之后的数年是大发现的时代。对许多人而言,这一阶段开发出的程序堪称神奇:计算机可以解决代数应用题,证明几何定理,学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪,认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。 ARPA(国防高等研究计划署)等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金。从50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列举其中最具影响的几个。

搜索式推理

许多AI程序使用相同的基本算法。为实现一个目标(例如赢得游戏或证明定理),它们一步步地前进,就像在迷宫中寻找出路一般;如果遇到了死胡同则进行回溯。这就是“搜索式推理”。

这一思想遇到的主要困难是,在很多问题中,“迷宫”里可能的线路总数是一个天文数字(所谓“指数爆炸”)。研究者使用启发式算法去掉那些不太可能导出正确答案的支路,从而缩小搜索范围。Newell和Simon试图通过其“通用解题器(General Problem Solver)”程序,将这一算法推广到一般情形。另一些基于搜索算法证明几何与代数问题的程序也给人们留下了深刻印象,例如Herbert Gelernter的几何定理证明机(1958)和Minsky的学生James Slagle开发的SAINT(1961)。还有一些程序通过搜索目标和子目标作出决策,如斯坦福大学为控制机器人Shakey而开发的STRIPS系统。

自然语言

AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言(例如英语)进行交流。早期的一个成功范例是Daniel Bobrow的程序STUDENT,它能够解决高中程度的代数应用题。 如果用节点表示语义概念(例如“房子”,“门”),用节点间的连线表示语义关系(例如“有 — 一个”),就可以构造出“语义网(semantic net)”。第一个使用语义网的AI程序由Ross Quillian开发;[54] 而最为成功(也是最有争议)的一个则是Roger Schank的“概念关联(Conceptual Dependency)”。Joseph Weizenbaum的ELIZA是第一个聊天机器人,可能也是最有趣的会说英语的程序。与ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类,而不是和一个程序,交谈。但是实际上ELIZA根本不知道自己在说什么。它只是按固定套路作答,或者用符合语法的方式将问题复述一遍。

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自然语言

微世界

60年代后期,麻省理工大学AI实验室的Marvin Minsky和Seymour Papert建议AI研究者们专注于被称为“微世界”的简单场景。他们指出在成熟的学科中往往使用简化模型帮助基本原则的理解,例如物理学中的光滑平面和完美刚体。许多这类研究的场景是“积木世界”,其中包括一个平面,上面摆放着一些不同形状,尺寸和颜色的积木。在这一指导思想下,Gerald Sussman(研究组长),Adolfo Guzman,David Waltz(“约束传播(constraint propagation)”的提出者),特别是Patrick Winston等人在机器视觉领域作出了创造性贡献。同时,Minsky和Papert制作了一个会搭积木的机器臂,从而将“积木世界”变为现实。微世界程序的最高成就是Terry Winograd的SHRDLU,它能用普通的英语句子与人交流,还能作出决策并执行操作。

乐观思潮

第一代AI研究者们曾作出了如下预言:

1958年,H. A. Simon,Allen Newell:“十年之内,数字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内,数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”

1965年,H. A. Simon:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切工作。”

1967年,Marvin Minsky:“一代之内……创造‘人工智能’的问题将获得实质上的解决。”

1970年,Marvin Minsky:“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”

经费

1963年6月,MIT从新建立的ARPA(即后来的DARPA,国防高等研究计划局)获得了二百二十万美元经费,用于资助MAC工程,其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究组。此后ARPA每年提供三百万美元,直到七十年代为止。ARPA还对Newell和Simon在卡内基梅隆大学的工作组以及斯坦福大学AI项目(由John McCarthy于1963年创建)进行类似的资助。另一个重要的AI实验室于1965年由Donald Michie在爱丁堡大学建立。[65]在接下来的许多年间,这四个研究机构一直是AI学术界的研究(和经费)中心。经费几乎是无条件地提供的:时任ARPA主任的J. C. R. Licklider相信他的组织应该“资助人,而不是项目”,并且允许研究者去做任何感兴趣的方向。这导致了MIT无约无束的研究氛围及其hacker文化的形成,但是好景不长。

第一次AI低谷:1974 – 1980

到了70年代,AI开始遭遇批评,随之而来的还有资金上的困难。AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断:此前的过于乐观使人们期望过高,当承诺无法兑现时,对AI的资助就缩减或取消了。同时,由于Marvin Minsky对感知器的激烈批评,联结主义(即神经网络)销声匿迹了十年。70年代后期,尽管遭遇了公众的误解,AI在逻辑编程,常识推理等一些领域还是有所进展。

问题

70年代初,AI遭遇了瓶颈。即使是最杰出的AI程序也只能解决它们尝试解决的问题中最简单的一部分,也就是说所有的AI程序都只是“玩具”。AI研究者们遭遇了无法克服的基础性障碍。尽管某些局限后来被成功突破,但许多至今仍无法满意地解决。

计算机的运算能力

当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。例如,Ross Quillian在自然语言方面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示,因为内存只能容纳这么多。1976年Hans Moravec指出,计算机离智能的要求还差上百万倍。他做了个类比:人工智能需要强大的计算能力,就像飞机需要大功率动力一样,低于一个门限时是无法实现的;但是随着能力的提升,问题逐渐会变得简单。

计算复杂性和指数爆炸

1972年Richard Karp根据Stephen Cook于1971年提出的Cook-Levin理论证明,许多问题只可能在指数时间内获解(即,计算时间与输入规模的幂成正比)。除了那些最简单的情况,这些问题的解决需要近乎无限长的时间。这就意味着AI中的许多玩具程序恐怕永远也不会发展为实用的系统。

常识与推理。许多重要的AI应用,例如机器视觉和自然语言,都需要大量对世界的认识信息。程序应该知道它在看什么,或者在说些什么。这要求程序对这个世界具有儿童水平的认识。研究者们很快发现这个要求太高了:1970年没人能够做出如此巨大的数据库,也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。

莫拉维克悖论

证明定理和解决几何问题对计算机而言相对容易,而一些看似简单的任务,如人脸识别或穿过屋子,实现起来却极端困难。这也是70年代中期机器视觉和机器人方面进展缓慢的原因。

框架和资格问题

采取逻辑观点的AI研究者们(例如John McCarthy)发现,如果不对逻辑的结构进行调整,他们就无法对常见的涉及自动规划(planning or default reasoning)的推理进行表达。为解决这一问题,他们发展了新逻辑学(如非单调逻辑(non-monotonic logics)和模态逻辑(modal logics))。

停止拨款

由于缺乏进展,对AI提供资助的机构(如英国政府,DARPA和NRC)对无方向的AI研究逐渐停止了资助。早在1966年ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee,自动语言处理顾问委员会)的报告中就有批评机器翻译进展的意味,预示了这一局面的来临。NRC(National Research Council,美国国家科学委员会)在拨款二千万美元后停止资助。1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告批评了AI在实现其“宏伟目标”上的完全失败,并导致了英国AI研究的低潮(该报告特别提到了指数爆炸问题,以此作为AI失败的一个原因)。DARPA则对CMU的语音理解研究项目深感失望,从而取消了每年三百万美元的资助。到了1974年已经很难再找到对AI项目的资助。

Hans Moravec将批评归咎于他的同行们不切实际的预言:“许多研究者落进了一张日益浮夸的网中”。还有一点,自从1969年Mansfield修正案通过后,DARPA被迫只资助“具有明确任务方向的研究,而不是无方向的基础研究”。60年代那种对自由探索的资助一去不复返;此后资金只提供给目标明确的特定项目,比如自动坦克,或者战役管理系统。

来自大学的批评

一些哲学家强烈反对AI研究者的主张。其中最早的一个是John Lucas,他认为哥德尔不完备定理已经证明形式系统(例如计算机程序)不可能判断某些陈述的真理性,但是人类可以。Hubert Dreyfus讽刺六十年代AI界那些未实现的预言,并且批评AI的基础假设,认为人类推理实际上仅涉及少量“符号处理”,而大多是具体的,直觉的,下意识的“窍门(know how)”。 John Searle于1980年提出“中文房间”实验,试图证明程序并不“理解”它所使用的符号,即所谓的“意向性(intentionality)”问题。Searle认为,如果符号对于机器而言没有意义,那么就不能认为机器是在“思考”。

AI研究者们并不太把这些批评当回事,因为它们似乎有些离题,而计算复杂性和“让程序具有常识”等问题则显得更加紧迫和严重。对于实际的计算机程序而言,“常识”和“意向性”的区别并不明显。Minsky提到Dreyfus和Searle时说,“他们误解了,所以应该忽略”。在MIT任教的Dreyfus遭到了AI阵营的冷遇:他后来说,AI研究者们“生怕被人看到在和我一起吃中饭”。 ELIZA程序的作者Joseph Weizenbaum感到他的同事们对待Dreyfus的态度不太专业,而且有些孩子气。虽然他直言不讳地反对Dreyfus的论点,但他“清楚地表明了他们待人的方式不对”。

Weizenbaum后来开始思考AI相关的伦理问题,起因是Kenneth Colby开发了一个模仿医师的聊天机器人DOCTOR,并用它当作真正的医疗工具。二人发生争执;虽然Colby认为Weizenbaum对他的程序没有贡献,但这于事无补。1976年Weizenbaum出版著作《计算机的力量与人类的推理》,书中表示人工智能的滥用可能损害人类生命的价值。

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