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人工智能史上的15个关键时刻

人工智能史上的15个关键时刻


智能观

百家号08-0311:56

人们对人工智能(AI)的追求始于70多年前,那时候,大家认为有一天计算机会像人类一样思考。当时,雄心勃勃的预测吸引了大量的研发资金,但几十年过去了,却没有取得什么傲人的成果。

但是,在过去的25年里,人工智能的新方法,加上技术的进步,意味着我们现在可能正处于实现早期开拓者梦想的边缘。下面,我们就一起回顾下人工智能走过的道路。

 

1943年:第二次世界大战引发了新思维

 

第二次世界大战期间,许多学科领域都出现了优秀的科学家,包括新兴的神经科学和计算机领域。

在英国,数学家艾伦·图灵(Alan Turing)和神经学家格雷·沃尔特(Grey Walter)是首先向智能机器发起挑战的两个聪明人。他们在一个有影响力的俱乐部(Ratio Club)里相互交流。

沃尔特制造了有史以来的第一个机器人。图灵接着发明了图灵测试,为智能机器设置了标准:一种可以欺骗某人以为自己在和另一个人说话的电脑。

 

1950年:科幻小说引导行业发展

 

1950年,科幻作家艾萨克·阿西莫夫出版了《我的机器人》短篇小说集。

阿西莫夫是一位接受机器智能的概念,并设想其未来的科幻作家。他的作品广受欢迎,发人深思,富有远见,激发了一代机器人学家和科学家的思想。

他最著名的是提出了机器人学的三大定律,旨在阻止发明创造对人类产生不良影响。他也提出了一些似乎非常有先见之明的想法——比如设计一台能够存储所有人类知识的计算机,任何人都可以问任何问题。

 

1956年:一种“自上而下”的方法

 

“人工智能”一词是由一名年轻的计算机科学家约翰·麦卡锡(John McCarthy),在达特茅斯大学举办的夏季会议上创造的。

顶尖科学家就如何应对人工智能展开了辩论。一些人,比如有影响力的学者马文·明斯基(Marvin Minsky),喜欢采用自上而下的方法:用控制人类行为的规则为计算机编程。

其他人则更喜欢自下而上的方法:比如模拟大脑,学习新行为。随着时间的推移,明斯基的观点占据了主导地位,他和麦卡锡一起从美国政府那里获得了大量资金。

 

1968年:《2001:太空漫游》想象人工智能的未来

 

明斯基也影响了科幻小说。他在斯坦利·库布里克(Stanley Kubrick)的电影《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中担任顾问,这部电影的主角是一台智能电脑——哈尔(HAL9000)。

在一个场景中,哈尔接受BBC采访,谈了自己的任务,并说自己“万无一失,不会犯错”。当时,一起参加任务的一位科学家接受采访时表示,他相信哈尔很可能有真实的情感。

这部电影反映了当时人工智能研究人员(包括明斯基)的一些预测:机器智能很快就会接近人类智能水平。它还巧妙地抓住了公众的一些担忧,即人工智能可能由此变得令人讨厌。

 

1969年:破解的难题

 

人工智能远远落后于明斯基等拥护者的崇高预言——这一点在机器人夏奇(Shakey)身上得到印证。

夏奇是第一个通用移动机器人,能够通过对周围环境的推理,决定自己的行为。它在移动前需要绘制出一幅空间地图。但是,即使在一个几乎没有障碍的区域,它也慢得令人痛苦。每次向前移动,夏奇都会更新自己的地图。而在其视野内移动的物体,很容易使它迷惑,有时在计划下一步行动时,它会停留一个小时。

 

1973年:人工智能的冬天

 

到了20世纪70年代初,人工智能陷入了困境。数以百万计的钱被花掉了,却没什么可炫耀的成果。

美国国会对此提出了强烈的批评。1973年,著名数学家詹姆斯莱特希尔爵士(Sir James Lighthill),发表了一份关于英国人工智能现状的健康报告。

他的观点是,机器永远只能下“经验丰富的业余水平的”象棋。常识推理和像人脸识别这样简单的任务,总是超出它们的能力范围。在此观点下,该行业的资金被大幅削减,随之而来的就是众所周知的“人工智能的冬天”。

 

1981年:大企业的解决方案

 

历史学家指出“人工智能的冬天”即将结束的那一刻,正是人工智能的商业价值浮现,并吸引新投资的时候。

新的商用AI系统远没有早期的人工智能那样雄心壮志。这些“专家系统”不是试图创造一种通用的智能,而是专注于更小范围的任务。这意味着它们只需要按照特定问题的规则进行编程即可。第一个成功的商用专家系统,被称为RI,用于美国数字设备公司(Digital Equipment Corporation),它为新的计算机系统配置订单。到1986年,该公司估计每年节省了4000万美元。

 

1990年:回归自然,寻找“自下而上”的灵感

 

专家系统无法解决仿生学的问题。后来,人工智能科学家罗德尼·布鲁克斯发表了一篇新论文:《大象不会下国际象棋》。

布鲁克斯的灵感来自神经科学的发展,神经科学已经开始解释人类认知的奥秘。例如,视觉需要大脑中不同的“模块”共同工作来识别模式,而不需要通过中央控制。布鲁克斯认为,用智能行为规则预先编程,这种自上而下的方法是错误的。他推动了自下而上的人工智能方法的复兴,包括长期不受欢迎的神经网络领域。

 

1997年:人与机器:20世纪的战斗

 

自上而下的人工智能的支持者,仍然拥有自己的冠军:像超级计算机深蓝,在1997年的标准国际象棋比赛中,战胜了人类国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。

IBM制造的这台机器,理论上比卡斯帕罗夫优秀得多——每秒可以计算2亿次。但它能进行战略思考吗?答案是肯定的。深蓝赢得了这场被称为“大脑的最后一战”的比赛。一些人称赞这是人工智能成熟的时刻。但在另一些人眼中,这只是AI在一个高度专业化、规则明确的问题上,展示了蛮力。

 

2002年:第一个家用机器人

 

iRobot公司发明了这款家用机器人,这是为家庭而设计的第一款机器人——一个名为Roomba的自动吸尘器。

清理地毯与早期人工智能先驱者的抱负相去甚远。但是Roomba是一个巨大的成功。它仅有的几层行为生成系统,远比机器人夏奇的算法简单,更像半个多世纪前的格雷·沃尔特的机器人。尽管传感器相对简单,处理能力也很低,但该设备具备足够的智能,能够可靠高效地清理房间。Roomba开创了自主机器人的新时代,专注于特定的任务。

 

2005年:战争机器

 

将人工智能用于冷战的梦想化为泡影后,美国军方现在又开始蠢蠢欲动。

他们投资自主机器人。由波士顿动力公司制作的“大狗”是第一步。它是一种用于崎岖地形的车,然而却从未“服役”过。

iRobot公司也在这个领域大显身手。他们的炸弹处理机器人PackBot,将用户控制与爆炸物嗅探等智能功能结合在一起。在伊拉克和阿富汗,部署了超过2000个。

 

2008年:开始解决大问题

 

2008年11月,苹果新推出的iPhone手机上出现了一个小功能——谷歌语音识别应用。

看起来简单。但这预示着一个重大突破。尽管语音识别是人工智能的关键目标之一,但数十年的投资,从未使其准确率超过80%。谷歌开创了一种新方法:使用数千台功能强大的计算机,运行并行神经网络,从谷歌用户的海量数据中学习模式。起初它还是相当不准确的,但是经过多年的学习和改进,谷歌现在声称它的精确度达到了92%。

 

2010年:舞蹈机器人

 

与此同时,随着大型主机正在改变人工智能的工作方式,新技术意味着小型计算机也可以发挥更大的作用。

这些新的计算机使用人形机器人,如NAO机器人,能够完成前人(如夏奇)几乎不可能完成的任务。NAO机器人使用了过去十年中首创的许多技术(比如神经网络)进行学习。在2010年上海世博会上,20个机器人完美和谐地跳了一段8分钟的舞蹈。

 

2011年:人与机器:21世纪的战斗

 

2011年,IBM的沃森(Watson)在美国智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)中,挑战了人类大脑。

这对机器来说,是比国际象棋更大的挑战。沃森必须回答谜语和复杂的问题。它的制造商使用了包括神经网络在内的多种人工智能技术,并对机器进行了三年多的培训,以识别问题和答案中的模式。沃森击败了对手——有史以来表现最好的两位人类选手。这场胜利在网上疯传,被誉为人工智能的胜利。

 

2014年:现在机器是否智能化?

 

64年前,图灵发表了一项证明机器智能的测试,而一个名叫尤金·古斯特曼(Eugene Goostman)的聊天机器人最终通过了测试。

但很少有人工智能专家认为那是一个转折点。尤金·古斯特曼被认为“为考试而造”,它耍了一些花招来欺骗评委。而人工智能在2014年的发展,真正显示出它在70年里取得了非凡的进展。从无人驾驶汽车,到实时语音翻译,智能机器正在改变我们的生活。

 

来源:BBC智能观 编译

—完—

亲爱的朋友:回首人工智能一路走来的关键点,也是蛮有趣的一件事。试想25年后,我们回首今日,会是怎样的感觉?祝安!智能观 灵米2018-8-3 于北京中关村

声明:编译文章旨在帮助读者了解行业新思想、新观点及新动态,为原作者观点,不代表智能观观点。

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