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人工智能的历史和前景
浏览次数: 100 发布时间:2018-6-1
  

来源:《中国教育报》2018年3月5日 第9版  作者:王晶
推荐:包头市第三十三中学书记、校长  杜海宽


      提到人工智能,大家首先就会想到科幻电影里的人形机器人。但是人工智能要比人形机器人更广泛,正式的定义是:研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。人工智能界有两种观点:一种观点认为我们最终会造出真正能够进行推理和解决问题的智能机器——也被称为强人工智能。另一种观点则认为我们应该关注对人的特定功能的模拟——也就是所谓弱人工智能。强人工智能可以看作是进化的人,具有自主的意识。弱人工智能只是更加聪明的工具,但是不具有自主的意识。
      人的智能是非常复杂的,至今我们也不是特别清楚智能是怎么产生的,但是我们可以大致将人的智能分为处理大量视觉信息的能力、语言沟通能力、控制自己行为动作的能力、决策的能力,人工智能就是从这几个方面来模拟人类的智能。
      说到人工智能的历史,它诞生于1956年的达特茅斯会议,主要分为三个流派:一派崇尚的是逻辑主义,认为智力的本质是推理和证明。一派被称为连接主义,认为人工智能需要通过仿生学来实现。最后一派是行为主义学派,认为我们从模拟行为的路径来突破人工智能。
      三个流派在过去的几十年里此消彼长。在达特茅斯会议之后不久就掀起了第一次人工智能热潮,这一浪潮由逻辑主义学派引领,主要成就是规则化的知识表示和定理证明。1958年,逻辑主义的先驱西蒙和纽厄尔(Simon&Newell)就乐观地预测计算机能够在十年内完成四项人工智能任务,即战胜国际象棋大师、发现和证明有意义的数学理论、谱写优美的乐曲和实现大多数心理学理论。
      事实是,战胜国际象棋要一直等到40年后才由IBM的深蓝系统实现。计算机虽然帮助证明了一些数学理论,但是至今无法发现有意义的理论,而谱写优美的乐曲和实现心理学理论还非常的遥远。
      由于逻辑主义长期无法突破重要人工智能问题,第一次人工智能浪潮渐渐冷淡下来。到了1970年代,连接主义兴起,掀起了第二次人工智能浪潮。这一时期最主要的成就是发明了感知器算法,用以模拟神经元的功能和反向传播的算法,用于解决多层神经网络的训练问题。
      但是人们很快发现,当时的运算条件下,神经网络的深度不能很高,而浅层的神经网络只能解决非常简单的问题。到了1990年代,人工智能领域再次陷入低潮。到了21世纪,随着各种分布式计算框架的诞生和数据量的增加,深层神经网络的训练成为可能,这就催生了深度学习。深度学习引领了连接主义的复兴,同时,以强化学习为代表的行为主义也在兴起。在这两个因素影响下,人工智能领域再次复苏。谷歌的阿尔法围棋(AlphaGo)使用深度强化学习击败了人类最强围棋选手,就是这个时期的代表成就。
      目前,我们处于以深度学习和强化学习为代表的第三次人工智能浪潮中。个人认为,这轮人工智能的兴起主要原因有两个:一个是计算机产业的发展提供了足够的计算力,使我们能够运行一些复杂的人工智能算法;一个是互联网产业的发展为人工智能提供了大量的训练数据。
在相当长时间内,人工智能都还会以专用的弱人工智能系统为主,所以不存在威胁到人类生存的问题。另外目前人工智能领域的突破主要是在工业界,存在重视实践、轻视理论的特点。人们对于许多算法为什么能够工作都不是特别理解,我相信在未来一段时间内,一定会有一个通用的理论框架来指导人们进行深度学习和强化学习的探索。人工智能会不断地进入人们的生活,尤其是当它与物联网和智能控制结合在一起的时候,将会代替非常多的重复性的人类工作。

 
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