Rodney Brooks談人工智能的起源與發(fā)展 凡是過(guò)往，皆為序章

　　凡是過(guò)往，皆為序章。

　　Past is prologue.

　　—莎士比亞《暴風(fēng)雨》

　　人們對這句話(huà)有兩種理解。

　　一種理解是，過(guò)去已經(jīng)預先決定了后續將要發(fā)生的事。因此，我相信，人工智能如何發(fā)展到今時(shí)今日的過(guò)程將決定我們在這個(gè)領(lǐng)域的未來(lái)方向。所以研究過(guò)去是值得的;

　　另一種是，過(guò)去其實(shí)無(wú)足輕重，大部分重大的事情接下來(lái)才會(huì )發(fā)生。我也認同這種理解。在人工智能領(lǐng)域，現在甚至連起步階段都算不上，我們還需要應對很多難題。

　　早期階段

　　John McCarthy 在1956年舉辦的Dartmouth會(huì )議上提出“人工智能”(artificial intelligence)這個(gè)詞。這份提案由多人共同完成，按照順序依次是達特茅斯學(xué)院的 John McCarthy、哈佛大學(xué)的 Marvin Minsky、IBM 的 Nathaniel Rochester 以及貝爾實(shí)驗室的 Claude Shannon。

　　John McCarthy在提案的導言里概括了一些人工智能的主題，包括如何讓計算機使用人類(lèi)語(yǔ)言;如何利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò );機器如何自我改進(jìn)(學(xué)習或者進(jìn)化);機器如何憑借自身的傳感器形成抽象畫(huà)面，以此來(lái)“觀(guān)察”世界等等。

　　他們可真是雄心勃勃!回想起來(lái)，當時(shí)全球只有為數不多的幾臺計算機，而且每臺最多也就只有幾十KB的內存。

　　當然，John McCarthy并不是第一位討論機器和“智能”的人。實(shí)際上，Alan Turing在此之前就已經(jīng)撰寫(xiě)和發(fā)表過(guò)相關(guān)文章，但并不是以“人工智能”這個(gè)詞去描述。他最廣為人知的著(zhù)作是出版于1950年的《計算機器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)。在這篇論文中，他介紹了“模仿游戲”(Imitation Game)，后來(lái)被稱(chēng)為“圖靈測試”(Turing Test)。雖然論文題目包含了“智能”，但是正文里這個(gè)詞僅提到一次。這個(gè)詞是指嘗試制造模仿成年人的機器的人類(lèi)智能。他相信機器可以像人類(lèi)一樣思考的可能性，并在當時(shí)預測2000年這個(gè)目標可以達到。

　　在更早之前，一篇名為《智能機器》(Intelligent Machinery)的論文在1948年已經(jīng)撰寫(xiě)完成，但直到1970年才發(fā)表。

　　人工智能最初的靈感來(lái)源于人類(lèi)表現和人類(lèi)智能。我認為在最開(kāi)始的60年，這個(gè)目標已經(jīng)吸引了大量的研究人員進(jìn)入該領(lǐng)域。但實(shí)際上，我們還沒(méi)有任何研究成果是接近這個(gè)目標的。這并非因為研究人員不夠努力，也不是他們不夠出色，而是實(shí)現這個(gè)目標過(guò)于艱難。

　　發(fā)展至今

　　正如圖靈所推論的一樣，人工智能的早期研究主要集中在幾乎不需要感知或行動(dòng)的領(lǐng)域。當時(shí)在游戲方面有一些研究，利用鍵盤(pán)和打印機，人類(lèi)動(dòng)作可以輕松地輸入計算機或從計算機輸出。

　　編寫(xiě)可以玩游戲的程序很快就衍生出了“樹(shù)搜索”的概念，這是很多早期人工智能實(shí)驗的關(guān)鍵，而且事實(shí)上，它現在已成為很多計算機科學(xué)的基本工具。

　　人們開(kāi)發(fā)了一個(gè)“積木世界”的領(lǐng)域，可以探索所有類(lèi)型的智能技術(shù)。1963年，美國麻省理工大學(xué)的Larry Roberts發(fā)表論文，展示了在精心設計的光照場(chǎng)景中，擁有平滑表面的積木的所有邊緣都可以復原。這可能是最早一篇關(guān)于計算機視覺(jué)的博士論文。

　　有人研究過(guò)在一個(gè)二維積木世界中利用虛擬機器人解決問(wèn)題。這個(gè)機器人可以從積木堆頂部拾取木塊，或者將木塊放置至一個(gè)虛擬的一維空間里。

　　還有人研究自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域，所有這些問(wèn)題都在復雜的三維積木世界中尋求答案。

　　隨著(zhù)時(shí)間推移，人們對人工智能分支領(lǐng)域特定問(wèn)題的解決方案理解愈加深入，人工智能的子領(lǐng)域就有可能隨之發(fā)展起來(lái)。之后不久出現了新的研究課題。人工智能覆蓋的課題很廣泛，沒(méi)人能全部都了解。這些子領(lǐng)域包括：自然語(yǔ)言處理、搜索、游戲、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )、機器推理、統計機器學(xué)習、機器人技術(shù)、移動(dòng)機器人技術(shù)、同步定位和繪圖、計算機視覺(jué)和圖片理解等等。

　　強人工智能或通用人工智能(AGI)

　　我認為媒體和那些非業(yè)內人士最近被一個(gè)名字搞糊涂了，他們稱(chēng)之為強人工智能或通用人工智能。還有一些機構稱(chēng)呼他們自己為AGI機構/公司。據我所知這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展微乎其微。這會(huì )使媒體和非業(yè)內人士產(chǎn)生誤解，以為現在才真正地推動(dòng)與人類(lèi)智慧水平相當的人工智能。然而，事實(shí)上成千上萬(wàn)的人工智能研究人員已經(jīng)在這個(gè)領(lǐng)域工作了62年， 并沒(méi)有突然出現拐點(diǎn)。

　　為什么寫(xiě)這篇文章?

　　我是想澄清關(guān)于人工智能的一些混淆之處。

　　在我的下一篇博文中，我計劃概括地介紹如何建立一個(gè)全面的人工智能實(shí)體，這些都是我們現在尚未了解的知識。

　　新的博文的目的是：

　　?有些人認為超級人工智能的發(fā)生迫在眉睫，并對此表示憂(yōu)慮。我希望打消他們這種憂(yōu)慮。(但是，我知道，他們會(huì )享受這種令人毛骨悚然的想法，并會(huì )繼續不合理地炒作它)。

　　?提出可能對人工智能的未來(lái)產(chǎn)生真正影響的研究方向，并加快研究人員朝著(zhù)這個(gè)方向開(kāi)展工作的步伐。

　　?為了顯示人工智能研究的樂(lè )趣，鼓勵人們迎難而上，真正解決問(wèn)題，而不僅僅是炫耀性的演示。

　　最后，我想引用Alan Turing在《計算機器與智能》中最后的一句話(huà)。即使是68年前的觀(guān)點(diǎn)，但放在今天，仍然適用。

　　我們的目光所及，只是不遠的前方;但是可以看到，那里有許多工作要做。

　　We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.