张耀铭 张路曦:人工智能:人类命运的天使抑或魔鬼

——兼论新技术与青年发展
选择字号:   本文共阅读 1865 次 更新时间:2019-01-11 21:00:21

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张耀铭   张路曦  
这个程序向世界证明,计算机可以根据程序来学习下棋,甚至可以通过和自己练习达到更高的水平。

  

   联接主义学派的基本思想是通过模拟人类大脑的神经元网络,推动人工智能的发展。早在1943年,美国心理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨就提出了将神经网络作为一个计算模型的理念。1957年,康奈尔大学教授弗兰克·罗森布拉特设计出了一个“感知器”的模型。这是“第一个用算法来精确定义的神经网络,第一个具有自组织自学习能力的数学模型,是日后许多新的神经网络模型的始祖。感知器的技术在20世纪60年代带来了人工智能的第一个高潮”[9]。1959年,加拿大神经科学家大卫·休伯尔与瑞典神经科学家托斯坦·威泽尔在被麻醉的猫的视觉中枢上插入微电极,在猫的眼睛前投影各种简单模式,然后观察猫的视觉神经元的反应。实验结果证明视觉中枢系统具有由简单模式构成复杂模式的功能,从而启发了计算机科学家发明人工神经网络。

  

   从20世纪60年代中期开始,人工智能研究得到了美国国防部高级研究计划局(DARPA的前身)的资金支持。这个“金主”认为,与其投资具体项目,不如投资精英中心。遵循这个理念,DARPA每年向麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基·梅隆大学的3个新兴人工智能实验室以及斯坦福国际研究所和英国爱丁堡大学的一些著名的商业研究实验室注入几百万美元的资金。依靠政府资金运营,加上有理想、有情怀并且还有勇气,不少人争先恐后地试图证明人工智能的新本领。这期间,有的人脱颖而出,当然会有不少传奇;有的人花拳绣腿,只留下炒作的笑谈。1963年到加州大学伯克利分校商学院任教的爱德华·费根鲍姆和菲尔德曼选编了人工智能当时最重要的论文集《计算机与思维》,书中收录的20篇论文中有6篇是兰德公司的研究报告。1966年,麻省理工学院的约瑟夫·维森鲍姆发明了世界上第一个心理治疗师机器人ELIZA。ELIZA实现了人机对话,通过与病人聊天的方式,帮助病人完成心理康复。1968年,美国加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明了计算机鼠标,并构想出了超文本链接的概念,它在几十年后成了现代互联网的根基。1969年第一届国际人工智能联合会议在美国西雅图召开,标志着这个新兴学科有了自己的组织和世界最顶级的会议,聚集了许多可能改变世界的人一起去探索。西雅图由此显得格外瞩目,成为一个别具意义的地方。

  

   (2)人工智能的寒冬(1970—1979)

  

   1957年,赫伯特·西蒙曾有一段激动人心的宣言:我的目标不是使你惊讶或震惊,我能概括的最简单的方式是说现在世界上就有机器能思考、学习和创造,而且它们做这些事情的能力将快速增长直到——可以预见的未来,它们能处理的问题范围将扩张到人类思想已经得到应用的范围。人工智能仿佛正在崛起,媒体的宣传与AI科学家下的结论听起来信心满满且掷地有声。然而,在博弈、问题求解、语言翻译和学习、模式识别这4个当时比较活跃的领域中,AI研究都遇到了比较大的困难,并且潜藏着深层次危机。

  

   1965年12月,兰德公司顾问休伯特·德雷福斯发布《人工智能与炼金术》的研究报告,对兰德公司主导的人工智能研究提出了严厉的批评:“包括国际象棋中的组合爆炸、启发式方法在机器定理证明中的停滞、10年来投入了1600万美元的机器翻译面临的上下文歧义问题、模式识别只能做到识别手写的摩尔斯电码(MIT林肯实验室)和英文字母的水平。” [10]研究报告大胆、辛辣的批评,几乎摧毁了兰德公司正在进行的AI研究的基础。与此同时,报告还直接攻击了马文·明斯基、艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙等人工智能领域的知名大咖,大有将他们一棍打回炼金术士的气势。出于对内容的忧虑,兰德公司仅以最低级别的备忘录方式发布了此文的油印版,1967年才发布了印刷版。即使这样,这份报告依然在人工智能研究者中引起了轩然大波。1968年麻省理工学院的西蒙·派珀特以其人之道还治其人之身,同样发表了一份言辞激烈的备忘录,驳斥休伯特·德雷福斯的报告“谬论种种”。面对与AI共同体之间的关系剑拔弩张,休伯特·德雷福斯不卑不亢,没有丝毫怯意。1972年他以该报告为基础,出版了《计算机不能做什么:人工智能的极限》。在书的序言中,他针对《计算机与思维》中所宣称的人工智能领域的显著进步是向终结目标的逐步接近的说法,提出了尖锐的嘲讽:第一个爬上树的人可以声称这是飞往月球的显著进步。作为人工智能的“反动派”,休伯特·德雷福斯从欧洲大陆哲学的立场出发,对AI研究的思考与批评,无疑起到了导火索作用,使得人工智能研究的声望在美国和英国空前下降。

  

   1966年11月,美国国家科学院的语言自动处理咨询委员会公布了一个《ALPAC报告》。报告认为,机器翻译速度慢,准确率差,比人工翻译费用高得多,而且在近期或可以预见的未来,开发出实用的机器翻译系统是不可能的。因此,建议政府不要继续投资机器翻译,最终导致了机器翻译的研究锐减。这也就是历史上最著名的一次机器翻译评价活动,因而改变了机器翻译发展的走向。

  

   1969年是人工神经网络研究遭遇滑铁卢的一年。马文·闵斯基作为人工智能的倡导者之一,坚信人的思维过程可以用机器去模拟,机器也可以有智能。“大脑无非是肉做的机器而已”,他的这句话流传很广。然而,一个被寄予厚望的感知器,居然连简单的XOR(异或)问题都解决不了,这点让他颇为失望。于是,他和同事西蒙·派珀特合著出版了《感知器:计算几何简介》,着重批评了“感知器”存在的局限:首先,单层的神经网络无法处理“异或”电路;其次,当时的计算机能力低下无法支持神经网络模型所需的计算量。虽然神经网络被认为充满潜力,但实际距人们的期望还很远。作为人工智能界的权威大神,他的看衰和“咒语”无疑成了压死骆驼的最后一根稻草。

  

   一连串的黑天鹅事件,导致1969年美国国会通过曼斯菲尔德修正案,要求国防部仅对那些“直接与具体军队职能或运作有明显关系”的项目提供支持。DARPA开始紧缩,不再支持间接的基础研究。即使原先雄心勃勃在BBN、IBM、卡耐基·梅隆大学、斯坦福研究院启动的语言理解识别项目,由于功能太差,也被取消了每年300万美元的资助。此后,人工智能研究很难从DARPA申请到经费资助。1973年,英国科学研究理事会发布了剑桥大学卢卡斯讲席教授詹姆斯·赖特希尔爵士提交的一份关于英国AI研究现状的调查报告。报告的结论是仅支持对神经生理学和心理学过程的计算机模拟,而放弃对机器人和语言处理的资助,这导致科学研究理事会终止了对除爱丁堡、苏塞克斯、埃塞克斯三所大学之外的其他大学AI研究的支持。如果说休伯特·德雷福斯的报告因为其非专业出身的背景而不被AI领域研究人员认可,那么卢卡斯讲席教授却是知名的物理学家,其调查专业、分析严谨、观点独立,报告更具有权威性。面对这样找上门来踢馆的专业人士,人工智能不得不忍受胯下之辱,从而导致人工智能在经历了十多年的喧嚣之后,迅速跌入“AI之冬”。

  

   (3)人工智能的第二次浪潮(1980—1992)

  

   人工智能进入第二个高速发展期的第一个标志,是“专家系统”的广泛应用促进了人工智能产业化的发展。专家系统可以看做是符号主义学派的进一步发展。专家系统定义为:使用计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论。简言之,专家系统可视作“知识库”和“推理机”的结合。“显然,知识库是专家的知识在计算机中的映射,推理机是利于知识进行推理的能力在计算机中的映射,构造专家系统的难点也在于这两个方面。”[11]按照发展阶段的不同,有学者把专家系统分为五个阶段:基于规则的专家系统、基于框架的专家系统、基于案例的专家系统、基于模型的专家系统、基于Web的专家系统。

  

   早在20世纪60年代,赫伯特·西蒙的学生爱德华·费根鲍姆通过实验和研究证明,实现智能行为的主要手段不是具体的规则和理论,而在于掌握的知识,在多数实际情况下是特定领域的知识,从而最早倡导了“知识工程”。1965年费根鲍姆与莱德伯格等人合作,开发出了世界上第一个化学专家系统程序DENDRAL,为专家系统软件的发展和应用开辟了道路,因此被称为专家系统之父。70年代中期,先后出现了以MYCIN、HEARSAY、PROSPECTOR等为代表的一批专家系统,其中斯坦福大学研究开发的包含了约六百项规则的血液感染病诊断专家系统(MYCIN)被国际上公认为最有影响的专家系统。进入80年代,随着摩尔定律带来的内存容量和CPU运算速度的指数增长、关系数据库技术的成熟、个人计算机与局域网技术的普及等因素的影响,专家系统开始全面爆发并被许多大型企业所接受。1980年,卡内基·梅隆大学为美国数字设备公司开发了XCON(订单专家)系统。经过6年的发展,这套系统的规则由原来的750条发展到三千多条,共处理八万多笔订单,准确率高达95%以上,为公司节省4000万美元的成本。正因为人工智能的商业应用前景被挖掘,越来越多的公司投入资金研发不同类型的专家系统,引发了人工智能的第二次浪潮。

  

   “魔鬼已经跑出了瓶子。开发专家系统已经形成一个叫作‘知识工程’的新学科。它提倡的是,你可以将科学家、工程师或经理人的专业知识打包汇总,并将它应用到企业数据中。计算机将有效地成为权威。”[12]这些技术对社会发展、人类命运将会有革命性的改变,不亚于福特开始量产汽车,也不逊色于互联网的诞生。人工智能逐步形成一个产业,市场相继成立了一批公司,大部分都是由人工智能领域的学者和研究者创立的。这些公司为政府机构和私营企业售卖专家系统的产品和相关的知识工程咨询服务。

  

国际的竞争、战略的考量、利益的诱惑,使各国政府和风险投资者又一次看到了机遇,他们以专家系统为抓手,携带充足的粮草弹药,破门而入AT领域,抢占先机。日本紧跟世界潮流,把人工智能的研究内容扩展到逻辑推论、神经网络、机器学习以及专家系统上来,取得了一批研究及应用成果。1982年4月,日本制订了政府主导、众多产学研机构参加的“第五代计算机技术开发计划”,总投入预期达到8.5亿美元,用10年时间制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像,并且能像人一样推理的机器。面对“科技界的珍珠港事件”,西方国家再也不能置身事外,任凭日本人捷足先登,最后来消解自己。1983年9月,英国正式宣布阿尔维工程(AIT)实施计划,选择软件工程、人机入口、智能知识库系统和超大规模集成电路四个领域进行大规模技术革新,工程董事会把全英学术界、工业界、商业界等精英统一到一个轨道上,准备耗资3.5亿英镑,在1990年前完成研制第五代计算机和构筑信息系统工厂。美国也制定了若干共同研究开发计划,主要有国防部高级研究计划局组织的“战略计算机开发计划”(简称SCSP),这是一个10年计划,预计最初5年投入6亿美元,以研制自律系统(无人驾驶车)、导航支援系统和战斗管理系统,创造出一种能够发挥更大能力的新技术,即给机器赋予人工智能等技术;14个民间重要的高科技公司组织的MCC,完成计划需要6-10年,预算3.5亿美元;半导体工业会资助大学实施的SRC计划,预算为1100万美元,到1986年已增加一倍[13]。虽然这些计划的目的和研究开发领域多少有异,但大多是想通过先进计算机、微电子技术的研究开发维持美国的战略优势。(点击此处阅读下一页)

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文章来源: 中国青年社会科学 公众号

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