第一篇
人工智能發展概況

第一章
人工智能的基本認識與發展歷程概覽

第一節
人工智能的界定

人工智能（Artificial Intelligence, AI），作為計算機學科的一個重要分支，當前被人們稱為世界三大尖端技術之一。1956年夏季，麥卡錫（McCarthyJ）、明斯基（Minsky ML）、羅徹斯特（Lochester N）和香農（Shannon CE）共同發起，并邀請其他6位年輕的科學家，在美國達特茅斯（Dartmouth）大學舉辦了一次長達兩個月的十人研討會，討論用機器模擬人類智能問題，首次使用“人工智能”這一術語，并將人工智能界定為“使一部機器的反應方式像一個人在行動時所依據的智能”。

1956年之后的幾年是人工智能思想的奠基性階段，形成符號主義（Smbolism，也稱功能主義）的兩個學派和三次奠基性（技術）突破：以紐厄爾和西蒙等人為主要代表的“心理學派”，創造了一個名為“邏輯理論家”的關于數學定理證明的計算機程序LT，被認為是第一次奠基性突破；麥卡錫等人組成的研究小組是計算機軟件學派（也稱邏輯學派、邏輯主義）的代表，他們于20世紀60年代提出了“LISP”表處理語言，被認為是第二次奠基性突破；隨后，20世紀50年代末期，IBM公司的塞繆爾設計的跳棋機程序被認為是第三次突破。[4]早期符號主義學派的主要代表人物麥卡錫認為，（人工智能）是關于如何制造智能機器，特別是智能的計算機程序的科學和工程。它與使用機器來理解人類智能密切相關，但人工智能的研究并不需要局限于生物學上可觀察到的那些方法。[5]而心理學派的主要代表紐厄爾和西蒙在圖靈獎獲獎時做了近20年的理論總結，把麥卡錫的觀點進一步推演為“物理符號系統假說”，闡述了符號主義對智能實現的解釋，認為智能是一種運用符號實現的邏輯推理，任何能夠將某些物理模式或符號轉化成其他模式或符號的系統都有可能產生智能的行為，符號主義學派之名也由此而來。[6]麻省理工視覺實驗室主任、計算神經學創始人大衛·瑪爾（David C.Marr）則反對符號化智能實現方法，認為智能實現需要自下向上地理解視覺的物理機制，因此，理論神經科學的機制研究應該是第一步驟，而不是符號處理。[7]還有批評者認為，符號主義具有過分物理主義之嫌，此種物理主義解釋有局限性，只考慮實際機器，忽視了虛擬機，心靈可能是由許多臺這樣的抽象符號機（虛擬機）組成的，其中，只有最為基礎的部分可通過腦組織物質形式例示說明。[8]

由于符號主義的發展“瓶頸”與方法局限性，行為主義應運而生。行為主義學派被認為是“基于控制論和‘動作——感知’型控制系統的人工智能學派，也屬于非符號處理方法”，該學派強調智能是一種行為。[9]麻省理工學院人工智能實驗室主任羅德尼·布魯克斯作為行為主義學派的代表，提出了“無須知識表示和推理的智能系統”的亞符號處理的行為主義方法，認為人工智能就是實現在機器人上復刻（或實現）與人類水平相當的智能表現為目標的廣泛研究。[10]傳統AI研究的局限性在于過度依賴邏輯推理，這并不合理，基于行為實現的無機智能體（機器人）的表征是行為的展現，而不是符號與知識。布魯克斯的目標是希望實現一種能根據環境反饋和簡單狀態需要而做出執行動作的行為機器人。同時，布魯克斯認為，在建立智能系統最為龐大的部分之時，表征是抽象化智能的錯誤單元，假定智能是接近于某種特定的增長方式，其將伴隨著對行為的嚴格依賴，即通過感知和行動去聯結所處的現實環境。[11]行為主義智能的終極形式是由彼時就職于洛斯阿拉莫斯國家實驗室的克里斯托弗·蘭頓（Christopher Langton）提出的人工生命，其認為所謂的生命或者智能實際上是從微觀單元的相互作用而產生的宏觀屬性，這些微觀單元既然可以是蛋白質分子，為什么不能是二進制符號形成的代碼段呢？[12]

21世紀以后，諸多的概念都被貼上“智能”的標簽，與行為主義處于同一時期的聯結主義學派再度崛起。聯結主義的主要理論是神經網絡模型和并行分布式處理理論，其中，神經網絡模型是結合存儲系統和二元系統的一種神經網絡，同時可以模擬人類記憶。并行分布式處理理論假定心智是由神經網絡中大量基本單元聯結而成的，而人的智能實現是由神經元互相刺激和抑制的交互過程，而不是符號主義提出的那種邏輯上的串行操作而實現的。其突出的特點是認為作為智能存在的知識表征不再只是以數字化形式儲存于特定的數據結構中，也不是以單一神經元形式處于神經網絡的有限環路中，而是以成雙結對的聯結方式分布于整個神經網絡中。[13]連接主義學派最主要的成果是人工神經網絡技術。早在1943年，生理學家沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和數理邏輯學家沃爾特·匹茲（Walter Pitts）就提出了形式化神經元模型。他們提出的神經元形式化的數學描述和網絡的結構方法，為人工智能創造了一條用電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。[14]

不同的學派對人工智能都有著不同的理解，人工智能的概念也隨著時間的推移而變化。經過超過半個世紀的發展，人工智能已經渡過了簡單地模擬人類智能的階段，發展為研究人類智能活動的規律，構建具有一定智能的人工系統或硬件，以使其能夠進行需要人的智力才能進行的工作，并對人類智能進行拓展的邊緣學科，涉及信息論、控制論、計算機科學、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯和哲學等自然和社會科學。目前，關于人工智能概念的定義還沒有達成一致，僅《人工智能：一種現代的方法》一書就從以往教科書中總結出以下八種定義：“使之自動化與人類思維相關的活動，諸如決策、問題求解、學習等活動”“新的令人激動的努力，要使計算機能夠思考，從字面上完整的意思就是：有頭腦的機器”“通過計算機模型的使用來進行心智能力的研究”“對使得知覺、推理和行動成為可能的計算的研究”“一種技藝，創造機器來執行人需要智能才能完成的功能”“研究如何讓計算機能夠做到哪些目前人比計算機做得更好的事情”“計算智能是對涉及智能體的研究”“AI關心的是人工制品中的智能行為”。[15]人們所接受人工智能概念較早的是美國斯坦福大學著名的人工智能研究中心尼爾遜（Nilson）教授的定義，其將人工智能界定為“關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學科”[16]。側重將人工智能與人相聯結的觀點如美國MIT大學的Winston教授，其認為人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。[17]英國薩塞克斯大學認知和計算機科學學院院長瑪格麗特·博登（Margaret A.Boden）也持此種觀點，其認為人工智能就是讓計算機完成人類心智能做的各種事情。[18]寬泛的定義如維基百科，將人工智能界定為“機器展現出的智能”，即只要某種機器具有某種或某些“智能”的特征或表現，都應該算作“人工智能”。百度百科則將人工智能界定為“研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學”，認為人工智能是計算機科學的一個分支，研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。