前世今生,人工智能到底是什么

编者按:2017世界机器人大会将于8月23日至27日在京举行,大会将展出众多人工智能产品。说到人工智能,可能很多人都会想到2016年3月,Google旗下的Deep Mind公司组织研发的Al-phaGo系统曾4:1大胜围棋世界冠军李世石。今年5月,Alpha Go系统在中国乌镇围棋峰会上3:0战胜世界围棋冠军柯洁。人工智能似乎被烙上了“非常聪明”的印记。那么大家一直说的“人工智能”又有着怎样的前世今生,“人工智能”到底是什么呢?


什么是人工智能

人工智能就是能够在各类环境中自主地,或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的一类机器。它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,探究相关理论、研发相应技术,如:判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

1997年,IBM公司研制的Deep Blue(深蓝)计算机曾和世界象棋特级大师、俄罗斯的加里·基莫维奇·卡斯帕罗夫进行过一场比赛。那场比赛互有胜负,深蓝计算机系统虽有不俗的表现,但仍然显得有些“幼稚”,被大师投诉在控制时间上“作弊”。

如今,这种人机棋类博弈的结果,已无任何悬念。再放眼四周,机器语言翻译、语音对话机器人、扫地机器人、无人驾驶汽车等等,已逐步走进我们人类的生活。

1956年夏天人工智能学科就诞生了

人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑,和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维,促进了智能计算方法的萌生。1956年夏,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。

1969年,召开了第一届国际人工智能联合会议,此后每两年召开一次。次年,《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后,20世纪七八十年代,知识工程的提出和专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。近年来,机器学习、深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展,形成高潮。

判断是否是人工智能不是件简单事

人们设计的人工智能系统,是一种高效的信息处理系统,又被称为符号操作系统(Symbol Operation System),或物理符号系统(Physical Symbol System)。一个完善的符号系统应具有六种基本功能,即:输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构和条件性迁移。我们目前广泛使用的计算机系统就具备这六种功能。

任何一个系统,若要能表现出智能,那么它就必定能够执行上述六种功能。反之,任何系统如果具有这六种功能,那么它能否表现出智能来呢?为了探讨这个问题,一般会研究三个推论。推论一:既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统;换言之,人之所以能够表现出智能,就是基于他(她)的信息处理过程。推论二:既然计算机(系统)是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能,这也是人工智能的一个基本条件。推论三:既然人是一个物理符号系统,计算机(系统)也是一个物理符号系统,那么就能够用计算机(系统)来模拟人的活动。

前两个推论比较容易理解,但第三个推论是否能够成立,还需要我们进一步的分析与讨论。这就要从人类认知世界的四个层次说起。

首先,认知的生理学层次,就是要研究认知行为的生理过程,比如研究人的神经系统的活动,是认知科学研究的底层。一般认为,自然界中人类是生命中智能形态的最高层次。所以,一切针对自然智能行为的模拟,多是以人类的行为和思考方式为参照对象的。

其次,认知的心理学层次,即研究认知行为的心理活动,主要研究人的思维策略,这是认知科学研究的顶层。

再次,认知的信息学层次,即研究人的认知行为在人体内的初级信息处理,主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理,由生理活动变为心理活动及其逆过程,这是认知活动的中间层。

最后,认知的工程学层次,即研究认知行为的信息加工处理,主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统,对人的各种认知行为(如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等)进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具,是现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。

如何构建人工智能系统有不同学派

由于对解析人类智能行为的角度不同,在如何构建人工智能系统方面,人们的观点也逐渐形成了一些差异,对人工智能发展的理论与方法出现了不同学派。概括起来主要有三大学派。其一,符号主义,又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。其代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等,主要观点是认为人工智能源于数理逻辑。

其二,连接主义,又称为仿生学派或生理学派,其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。这一学派的学者主要认为人工智能源于仿生学,所以强调针对人脑模型的研究。

其三,行为主义,又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知动作型控制系统,认为人工智能源于控制论。

为什么人工智能会受到高度重视

人工智能的发展为什么能够得到人们的高度重视呢?其主要原因还是该理论及相关技术在很多领域得到了应用,切实解决了一些人们遇到的疑难问题,在此基础上得到了快速发展。这些领域主要包括:复杂问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、计算智能与演化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命、系统与语言工具等。

随着信息技术的日趋完善与应用推广,“计算”已无处不在,其结果——“数据”,正以前所未有的速度产生、延伸、记录下来,这就是我们众所周知的“大数据时代”。数据的极大丰富,直接推动了信息的完善与扩展,真正做到了一机(如手机)在手,天下尽知。在各种信息交流平台日益健全的今天,信息对每个人几乎是公平的,但每个人对信息的理解与处理结果却是千差万别的,究其原因是知识是否完备和运用是否得当。为了追求知识的完备性,人们曾经迷恋追求学历,似乎读的书越多,知识就越丰富,就越有可能成就为一位“智者”。但是,在只有创新才有未来的今天,这种认识正在被重新审视。掌握尽可能多的知识是有必要的,但不是充分的,更不是全部。而需要更进一步的实践过程,积累经验,从而使知识升华,这就是我们真正追求的智慧。具备这种能力的,无论是人,还是机器,我们称其具备的能力,就是“智能”。

(来源:三秦都市报)

2017世界机器人大会将于8月23日开幕,众多新奇人工智能产品将在会上展出。

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