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科技演进:人工智能的发展历史及弱人工智能对人类的影响

发布时间:2022-07-12 10:14:01 来源:KOK体育免费下载地址 作者:KOK体育平台app在线下载   

  科技演进:人工智能的发展历史及弱人工智能对人类的影响——1956年6月在美国达特茅斯,约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)共同发起并组织召开了用机器模拟人类智能的专题研讨会,邀请了包括数学、神经生理学、心理学、信息论和计算机科学等领域的学者参加。

  此次会议时间长达两个月,与会的科学家们根据不同的学科背景,从不同的学科角度出发,展开了激烈的讨论。虽然,科学家们对各个专业研究的出发点不同,但都不约而同地关注到人类智能行为的种种表现、认识规律和行为逻辑。

  科学家们借用数理逻辑和计算机的成果,提供关于形式化计算和处理的理论,模拟人类某些智能行为,初步构建了具有一定智能化的人工系统,使计算机可以完成以往只有人类智力才能胜任的工作。在本次研讨会上,约翰·麦卡锡提议用人工智能作为这一交叉学科的名称,这次会议也就成为人类历史上第一次人工智能的研讨会,标志着人工智能学科的诞生。后来,约翰·麦卡锡被称为“人工智能之父”。

  之后不久,明斯基和麦卡锡在麻省理工学院创建了世界上第一个人工智能实验室——MIT人工智能实验室,标志着人工智能的研究进入实质性阶段。1969年开始,明斯基、麦卡锡、爱德华.费根鲍姆(E.A.Feigenbaum)等人工智能学者先后斩获了有“计算机界诺贝尔奖”之称——图灵奖,进而使人工智能的影响力日渐扩大,逐步受到业界重点和肯定。

  从1956年以来,人工智能50多年的发展历史进程中主要有3大学派和方向,分别是符号主义、联接主义、行为主义。符号主义,也称逻辑主义,代表人物是A.Newell和H.A.Simon,其主要思想是用物理符号系统来代表智能行为。

  人工智能发展早期,问题求解、数学计算、机器翻译等应用都是基于此技术,后面发展的专家系统、决策分析系统、医生系统都属于符号主义的产物。但是符号主义遇到瓶颈主要是知识提取、表达方式、常识积累、情感等问题,所以难以达到高度的人工智能。

  后来接踵而至的神经网络研究把人工智能推向一个新的高潮。神经网络属于联接主义。1982年,加利福尼亚州理工学院的物理学家约翰·霍普菲尔德教授(JohnHop.field)提出用硬件实现人工神经网络,1986年,戴维·鲁梅尔哈特等人提出多层网络中的反向传播模型,成为神经网络研究的的重要标志。

  人们通过生物神经网络模型、人工神经元模型、典型训练算法,激励函数等方法,处理形象思维,用计算机模拟人的视觉理解、直觉与常识等问题。我们常说人工神经网络是指人脑及其活动的抽象数学模型,它由大量、离散的处理单元通过触发方式互相连接构成,是一个大规模、并行、分布、非线性的自适应系统。

  神经网络中每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,它相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,因权重值和激励函数的不同而不同。虽然在80年代人工神经网络的研究取得一定的成绩,但是研究成果却不尽如人意。

  直到20世纪80年代中后期,科学家们把人工智能置于认知科学、脑科学、信息论、仿生学、心理学、语言学、哲学等更加广阔的范畴中思考,才有所突破。1986年,美国生物学家克里斯托夫·兰顿发现,处于“混沌的边缘”的细胞自动机既有足够的稳定性来存储信息,又有足够的流动性来传递信息。

  这种“混沌的边缘”是指系统中的各种因素从未真正静止在某一状态中,但也尚未运动至瓦解的那个边缘,这种状态是由系统中具有一种能够将有序与混沌保持某种平衡的特殊能力。当把这种规律与生命和智能联系在一起时,他认识到,生命的本质在于表现形式而不在于具体的物质。

  于是一个崭新的想法浮现在兰顿的脑海中:如果在计算机中建立起一个“混沌边缘”规则,那么从这些规则中就有可能就会浮现出生命来。由于这种生命不同于地球上以碳为基础的生命,因此兰顿把它称为“人工生命”。“人工生命”是建立在人工智能基础上的新兴领域,顾名思义就是人造生命,而不是自然生命。

  自然生命是自然智能产生的基础,地球上经历了从无机物到有机物,从单细胞生物到多细胞生物,从低等无脊椎动物到高等的脊椎动物的演化,最后产生了早期的人,这一过程历时几十亿年。然而,生命的本质是什么?生命如何产生的?是否可以像生物的发展史一样创造出人造物,并反过来研究生命的起源和进化呢?这些问题始终激励着人们去探索和思考“人工生命”。

  行为主义学派的代表人物是R.Brooks,他认为智能行为必须是在没有明显推理系统下产生的,智能机器应该有感知系统,并于环境交互。他认为人工智能未来是负责人的智能,实现真正的智能化。

  为此,产生了智能体(Agent)理论。智能体是指驻留在某一环境下,能持续自主地发挥作用,具备自治性、反应性、社会性、主动性、进化型等特征的计算实体。

  智能体可以看作是一类特殊的对象,即具有心智状态和智能的对象,同时,多智能体技术的产生又解决了智能体之间的交互通信、协调合作、冲突干扰等方面的问题,从而为人工智能技术提出新的方向,也标志着智能机器迈入新的阶段。

  从人工智能的实现方式来划分,人工智能可分为2种方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同,这种方法叫工程学方法(EngineeringApproach),它已在一些领域内做出了成果,如文字识别、电脑下棋等。

  另一种是机器学习,它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法(GenericAlgorithm,简称GA)和人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork,简称ANN)均属后一类型。

  遗传算法模拟和学习人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是学习人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使用。采用前一种工程学的方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。

  如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂,人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。

  采用后一种机器学习的方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统来进行控制,这个智能系统开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能逐步地适应环境,应付各种复杂情况。

  这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,自我学习和完善,从而形成智能机器或系统。人工智能的研究曾野心勃勃在机器上重建被人类引以为傲的智能,并且超越人类的智能,但是基于硬件和软件两方面的发展桎梏,人工智能的研究无法在强人工智能领域有所突破,制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且使其拥有感知和自我意识。

  于是,人工智能的研究逐渐恢复冷静,力图通过对人工智能的研究达到对人类智能的深层反思。弱人工智能的目标是发展研究人类和动物智能的理论,并能通过建立工作模型来测试这些理论。弱人工智能重点还是以“工具论”的形象出现,主要是将智能机器作为人类工具的延伸。人工智能研究人员把工作模型看作是辅助理解的工具,他们并不认为机器本身能够思考、具有感情和意识。

  因此,对于弱人工智能来说,模型只是帮助理解思维的工具。由于弱人工智能在其研究中所要实现的内容只是对部分人类思维的模拟,所以更多的科研人员将时间和精力集中在弱人工智能上,虽然弱人工智能无法完全具有人脑的智力,但是它在信息处理等方面超越了人脑。

  例如:它们可以大量、准确地存储信息,精确地运行程序,快速地复制数据等。所以说,弱人工智能已经成为人类智力的重要补充,并能有效地促进人类智慧的发挥。早期,弱人工智能主要应用在科学计算方面,比如在火箭制造和天气预报等方面。

  随着计算机行业的迅猛发展,计算机也迅速渗透进了商业和日常生活中,例如在商业运作中的资产管理和风险评估等;日常生活中的智能电脑、智能电话、语音识别系统、人机模拟对战游戏等都是人工智能发挥强大功能的广阔领域。从这些方面我们不难看出,弱人工智能的成果是显著的,通过对人类大脑的研究而进行的人工智能研究,的确替代了很多人类智能的不足,在验证智能理论正确与否的同时,也为人类文明的发展增添上了光辉灿烂的一页。

  弱人工智能的研究更像是现实主义者的工作,没有任何的思想偏差,也不相信所谓的“人造人”之说,潜心致力于制造人类忠实的木偶,一些没有情感的工具。对待人工智能的态度与我们制造钢铁机器等同一般。

  人类的历史其实可以被认为是一部制造工具的历史,从原始人开始使用石器,随后层出不穷的工具代替了人的大部分劳动,从起初的体力劳动到后来的脑力劳动,人总是用各种方法解放自己的体力和智力。所以马克思指出:“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器,而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”

  弱人工智能正是遵循了这一规律,从简化劳动、辅助思考、再到智能研究,以一种“工具论”的方式在支撑人类社会的进步和发展。所以,弱人工智能的主流地位不可撼动,它不仅仅在理论方面更实际,在应用方面也是如此。任何科学研究总要有它发挥效用的领域,自然科学如此,人工智能亦如此。

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