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标题: 人工智能发展史-下 [打印本页]

作者: 这个真不会有 时间: 2018-8-3 21:45
标题: 人工智能发展史-下
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，由于马文·闵斯基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，羅斯·奎利恩（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，汉斯·莫拉维克指出，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年理查德·卡普根据史提芬·古克于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。

莫拉維克悖论。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。修伯特·德雷福斯（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）”。約翰·希尔勒于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。希尔勒认为，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。馬文·閔斯基提到德雷福斯和希尔勒时说，“他们误解了，所以应该忽略”。在MIT任教的德雷福斯遭到了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程序的作者約瑟夫·維森鮑姆感到他的同事们对待德雷福斯的态度不太专业，而且有些孩子气。虽然他直言不讳地反对德雷福斯的论点，但他“清楚地表明了他们待人的方式不对”。

約瑟夫·維森鮑姆后来开始思考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认为約瑟夫·維森鮑姆对他的程序没有贡献，但这于事无补。1976年約瑟夫·維森鮑姆出版著作《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。
感知器与联结主义遭到冷落感知器是神经网络的一种形式，由Frank Rosenblatt于1958年提出。与多数AI研究者一样，他对这一发明的潜力非常乐观，预言说“感知器最终将能够学习，作出决策和翻译语言”。整个六十年代里这一方向的研究工作都很活跃。
1969年Minsky和Papert出版了著作《感知器》，书中暗示感知器具有严重局限，而Frank Rosenblatt的预言过于夸张。这本书的影响是破坏性的：联结主义的研究因此停滞了十年。后来新一代研究者使这一领域获得重生，并使其成为人工智能中的重要部分；遗憾的是Rosenblatt没能看到这些，他在《感知器》问世后不久即因游船事故去世。
“简约派（the neats）”：逻辑，Prolog语言和专家系统早在1958年，John McCarthy就提出了名为“纳谏者（Advice Taker）”的一个程序构想，将逻辑学引入了AI研究界。1963年，J. Alan Robinson发现了在计算机上实现推理的简单方法：归结（resolution）与合一（unification）算法。然而，根据60年代末McCarthy和他的学生们的工作，对这一想法的直接实现具有极高的计算复杂度：即使是证明很简单的定理也需要天文数字的步骤。70年代Robert Kowalsky在Edinburgh大学的工作则更具成效：法国学者Alain Colmerauer和Phillipe Roussel在他的合作下开发出成功的逻辑编程语言Prolog。

Dreyfus等人针对逻辑方法的批评观点认为，人类在解决问题时并没有使用逻辑运算。心理学家Peter Wason，Eleanor Rosch，阿摩司·特沃斯基，Daniel Kahneman等人的实验证明了这一点。McCarthy则回应说，人类怎么思考是无关紧要的：真正想要的是解题机器，而不是模仿人类进行思考的机器。
“芜杂派（the scruffies）”：框架和脚本对McCarthy的做法持批评意见的还有他在MIT的同行们。马文·闵斯基，Seymour Papert和Roger Schank等试图让机器像人一样思考，使之能够解决“理解故事”和“目标识别”一类问题。为了使用“椅子”，“饭店”之类最基本的概念，他们需要让机器像人一样作出一些非逻辑的假设。不幸的是，这些不精确的概念难以用逻辑进行表达。Gerald Sussman注意到，“使用精确的语言描述本质上不精确的概念，并不能使它们变得精确起来”。 Schank用“芜杂（scruffy）”一词描述他们这一“反逻辑”的方法，与McCarthy，Kowalski，Feigenbaum，Newell和Simon等人的“简约（neat）”方案相对。

在1975年的一篇开创性论文中，Minsky注意到与他共事的“芜杂派”研究者在使用同一类型的工具，即用一个框架囊括所有相关的常识性假设。例如，当我们使用“鸟”这一概念时，脑中会立即浮现出一系列相关事实，如会飞，吃虫子，等等。我们知道这些假设并不一定正确，使用这些事实的推理也未必符合逻辑，但是这一系列假设组成的结构正是我们所想和所说的一部分。他把这个结构称为“框架（frames）”。Schank使用了“框架”的一个变种，他称之为“脚本（scripts）”，基于这一想法他使程序能够回答关于一篇英语短文的提问。多年之后的面向对象编程采纳了AI“框架”研究中的“继承（inheritance）”概念。
繁荣：1980 - 1987在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。80年代早期另一个令人振奋的事件是John Hopfield和David Rumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。专家系统获得赏识专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。最早的示例由Edward Feigenbaum和他的学生们开发。1965年起设计的Dendral能够根据分光计读数分辨混合物。1972年设计的MYCIN能够诊断血液传染病。它们展示了这一方法的威力。

专家系统仅限于一个很小的知识领域，从而避免了常识问题；其简单的设计又使它能够较为容易地编程实现或修改。总之，实践证明了这类程序的实用性。直到现在AI才开始变得实用起来。

1980年CMU为DEC（Digital Equipment Corporation，数字设备公司）设计了一个名为XCON的专家系统，这是一个巨大的成功。在1986年之前，它每年为公司省下四千万美元。全世界的公司都开始研发和应用专家系统，到1985年它们已在AI上投入十亿美元以上，大部分用于公司内设的AI部门。为之提供支持的产业应运而生，其中包括Symbolics，Lisp Machines等硬件公司和IntelliCorp，Aion等软件公司。

知识革命[attach]10066[/attach]专家系统的能力来自于它们存储的专业知识。这是70年代以来AI研究的一个新方向。 Pamela McCorduck在书中写道，“不情愿的AI研究者们开始怀疑，因为它违背了科学研究中对最简化的追求。智能可能需要建立在对分门别类的大量知识的多种处理方法之上。” “70年代的教训是智能行为与知识处理关系非常密切。有时还需要在特定任务领域非常细致的知识。”知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。

第一个试图解决常识问题的程序Cyc也在80年代出现，其方法是建立一个容纳一个普通人知道的所有常识的巨型数据库。发起和领导这一项目的Douglas Lenat认为别无捷径，让机器理解人类概念的唯一方法是一个一个地教会它们。这一工程几十年也没有完成。
重获拨款：第五代工程1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话，翻译语言，解释图像，并且像人一样推理的机器。令“芜杂派”不满的是，他们选用Prolog作为该项目的主要编程语言。

其他国家纷纷作出响应。英国开始了耗资三亿五千万英镑的Alvey工程。美国一个企业协会组织了MCC（Microelectronics and Computer Technology Corporation，微电子与计算机技术集团），向AI和信息技术的大规模项目提供资助。DARPA也行动起来，组织了战略计算促进会（Strategic Computing Initiative），其1988年向AI的投资是1984年的三倍。

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一个四节点的Hopfield网络.
联结主义的重生1982年，物理学家John Hopfield证明一种新型的神经网络（现被称为“Hopfield网络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。大约在同时（早于Paul Werbos），David Rumelhart推广了反向传播算法，一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主义重获新生。
1986年由Rumelhart和心理学家James McClelland主编的两卷本论文集“分布式并行处理”问世，这一新领域从此得到了统一和促进。90年代神经网络获得了商业上的成功，它们被应用于光字符识别和语音识别软件。
第二次AI低谷：1987 - 199380年代中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式，泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。尽管遇到各种批评，这一领域仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的Rodney Brooks和Hans Moravec提出了一种全新的人工智能方案。人工智慧的低谷“AI之冬”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧，预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中：从80年代末到90年代初，AI遭遇了一系列财政问题。

变天的最早征兆是1987年AI硬件市场需求的突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，到1987年时其性能已经超过了Symbolics和其他厂家生产的昂贵的Lisp机。老产品失去了存在的理由：一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。

XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。它们难以升级，难以使用，脆弱（当输入异常时会出现莫名其妙的错误），成了以前已经暴露的各种各样的问题（例如资格问题（qualification problem））的牺牲品。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

到了80年代晚期，战略计算促进会大幅削减对AI的资助。DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。

直到1991年，“第五代工程”并没有实现，事实上其中一些目标，比如“与人展开交谈”，直到2010年也没有实现。与其他AI项目一样，期望比真正可能实现的要高得多。
躯体的重要性：Nouvelle AI与嵌入式推理[attach]10068[/attach]80年代后期，一些研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案。他们相信，为了获得真正的智能，机器必須具有躯体。它需要感知，移动，生存，与这个世界交互。他们认为这些感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要的，而抽象推理不过是人类最不重要，也最无趣的技能（参见Moravec悖论）。他们号召「自底向上」地创造智能，這一主张复兴了从60年代就沉寂下來的控制论。
另一位先驱是在理论神经科学上造诣深厚的David Marr，他于70年代來到MIT指导视觉研究组的工作。他排斥所有符号化方法（不论是McCarthy的逻辑学还是Minsky的框架），认为实现AI需要自底向上地理解视觉的物理机制，而符号处理应在此之后进行。
在发表于1990年的论文「大象不玩象棋（Elephants Don't Play Chess）」中，机器人研究者Rodney Brooks提出了「物理符号系统假设」，认为符号是可有可无的，因为「这个世界就是描述它自己最好的模型。它总是最新的。它总是包括了需要研究的所有细节。诀窍在于正确地，足够频繁地感知它。」在80年代和90年代也有許多认知科学家反对基于符号处理的智能模型，认为身体是推理的必要条件，这一理论被称为「具身的心灵/理性/ 认知（embodied mind/reason/cognition）」论题。
AI：1993 - 现在现已年过半百的AI终于实现了它最初的一些目标。它已被成功地用在技术产业中，不过有时是在幕后。这些成就有的归功于计算机性能的提升，有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的。不过，至少在商业领域里AI的声誉已经不如往昔了。“实现人类水平的智能”这一最初的梦想曾在60年代令全世界的想象力为之着迷，其失败的原因至今仍众说纷纭。各种因素的合力将AI拆分为各自为战的几个子领域，有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌。AI比以往的任何时候都更加谨慎，却也更加成功。里程碑和摩尔定律1997年5月11日，深蓝成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统。2005年，Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖。2009年，蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑。2011年，IBM 沃森參加《危险边缘》节目，在最后一集打败了人类选手。2016年3月，AlphaGo击敗李世石，成为第一个不让子而击败职业围棋棋士的电脑围棋程序。2017年5月，AlphaGo在中国乌镇围棋峰会的三局比赛中击败当时世界排名第一的中国棋手柯洁。

这些成就的取得并不是因为范式上的革命。它们仍然是工程技术的复杂应用，但是计算机性能已经今非昔比了。事实上，深蓝计算机比克里斯多福·斯特雷奇（Christopher Strachey）在1951年用来下棋的Ferranti Mark 1快一千万倍。这种剧烈增长可以用摩尔定律描述：计算速度和内存容量每两年翻一番。计算性能上的基础性障碍已被逐渐克服。
智能代理90年代，被称为“智能代理”的新范式被广泛接受。尽管早期研究者提出了模块化的分治策略，但是直到Judea Pearl，Alan Newell等人将一些概念从决策理论和经济学中引入AI之后现代智能代理范式才逐渐形成。当经济学中的“理性代理（rational agent）”与计算机科学中的“对象”或“模块”相结合，“智能代理”范式就完善了。

智能代理是一个系统，它感知周围环境，然后采取措施使成功的几率最大化。最简单的智能代理是解决特定问题的程序。已知的最复杂的智能代理是理性的，会思考的人类。智能代理范式将AI研究定义为“对智能代理的学习”。这是对早期一些定义的推广：它超越了研究人类智能的范畴，涵盖了对所有种类的智能的研究。

这一范式让研究者们通过学习孤立的问题找到可证的并且有用的解答。它为AI各领域乃至经济学，控制论等使用抽象代理概念的领域提供了描述问题和共享解答的一种通用语言。人们希望能找到一种完整的代理架构（像Newell的SOAR那样），允许研究者们应用交互的智能代理建立起通用的智能系统。
“简约派”的胜利越来越多的AI研究者们开始开发和使用复杂的数学工具。人们广泛地认识到，许多AI需要解决的问题已经成为数学，经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作，而且使研究结果更易于评估和证明。AI已成为一门更严格的科学分支。Russell和Norvig（2003）将这些变化视为一场“革命”和“简约派的胜利”。
Judea Pearl发表于1988年的名著将概率论和决策理论引入AI。现已投入应用的新工具包括贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，信息论，随机模型和经典优化理论。针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来。
幕后的AIAI研究者们开发的算法开始变为较大的系统的一部分。AI曾经解决了大量的难题，这些解决方案在产业界起到了重要作用。应用了AI技术的有数据挖掘，工业机器人，物流，语音识别，银行业软件，医疗诊断和Google搜索引擎等。

AI领域并未从这些成就之中获得多少益处。AI的许多伟大创新仅被看作计算机科学工具箱中的一件工具。Nick Bostrom解释说，“很多AI的前沿成就已被应用在一般的程序中，不过通常没有被称为AI。这是因为，一旦变得足够有用和普遍，它就不再被称为AI了。”

90年代的许多AI研究者故意用其他一些名字称呼他们的工作，例如信息学，知识系统，认知系统或计算智能。部分原因是他们认为他们的领域与AI存在根本的不同，不过新名字也有利于获取经费。至少在商业领域，导致AI之冬的那些未能兑现的承诺仍然困扰着AI研究，正如New York Times在2005年的一篇报道所说：“计算机科学家和软件工程师们避免使用人工智能一词，因为怕被认为是在说梦话。”
HAL 9000在哪里?[attach]10069[/attach]1968年亞瑟·克拉克和史丹利·庫柏力克创作的《“2001太空漫游”》中设想2001年将会出现达到或超过人类智能的机器。他们创造的这一名为HAL-9000的角色是以科学事实为依据的：当时许多顶极AI研究者相信到2001年这样的机器会出现。
“那么问题是，为什么在2001年我们并未拥有HAL呢?” 马文·闵斯基问道。Minsky认为，问题的答案是绝大多数研究者醉心于钻研神经网络和遗传算法之类商业应用，而忽略了常识推理等核心问题。另一方面，約翰·麥卡錫则归咎于资格问题（qualification problem）。雷蒙德·库茨魏尔相信问题在于计算机性能，根据摩尔定律，他预测具有人类智能水平的机器将在2029年出现。杰夫·霍金认为神经网络研究忽略了人类大脑皮质的关键特性，而简单的模型只能用于解决简单的问题。还有许多别的解释，每一个都对应着一个正在进行的研究计划。

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