回望人工智能原点:达特茅斯会议.pdf
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1、WeChat:kexuemag49回望人工智能原点:达特茅斯会议吴飞如果说古希腊哲学家毕达哥拉斯学派提出的“万物皆数”这一思想寓意“数字化时代”的来临,“图灵机模型”的提出吹响了人类迈向“自动化生产”的号角,那么19 56 年美国达特茅斯会议则是人类迈向“智能化时代”声声号角中的最强音。费孝通先生在乡土中国中曾写道:“人的当前”中包含着从过去”拔萃出来的投影,即时间的选择累积。”人工智能所经历的曲折历史何尝不是在时间画卷中不断进行选择的累积过程。1956年6 月到8 月之间,在美国达特茅斯学院(D a r t m o u t h Co l l e g e)举行的人工智能暑期研讨会在人工智能发展
2、历史上具有重要意义,本文描述了这次会议中的重要事件,以期体现此次会议在人工智能发展史上的重要作用。“人工智能”老”一词首次提出1955年8 月,时任达特茅斯学院数学系助理教授、19 7 1年图灵奖获得者麦卡锡(J.McCarthy),时任哈佛大学数学系和神经学系青年研究员、19 6 9 年图灵奖获得者明斯基(M.L.Minsky),时任贝尔实验室数学家、“信息论之父”香农(C.Shannon)和时任国际商业机器公司(InternationalBusinessMachinesCorporation,IBM)信息研究主管、IBM第一代商用计算机IBM701的主设计师罗切斯特(N.R o c h e
3、 s t e r)4位学者向美国洛克菲勒基金会递交了一份题为关于举办达特茅斯人工智能暑期研讨会的提议(A Proposal for the Dartmouth Summer吴飞:教授,浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310 0 2 7。Wu Fei:Professor,College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027.知识讲堂COMPASSResearch Project on Artificial Intelligence)的建议书,希望基金会资助拟于19 56 年夏天在达特茅斯学院
4、举办的人工智能研讨会,研究“让机器能像人那样认知、思考和学习,即用计算机模拟人的智能”的科学。在这份建议书中,“人工智能”(artificialintelligence,A I)这一术语被首次提出,用来表示“人工所制造的智能”。该建议书对能够实现“人造智能”的原因进行了如下描述:学习的每个方面或智能的大多数特性原则上都可以被精确描述,从而可以用机器来模拟。大多数学科都有必须遵守的最基本的命题或假设,这些命题或假设不能被省略和违反,即学科发展的第一性原理。比如,牛顿经典力学中“引力和惯性”以及达尔文进化论中“物竞天择,适者生存”,都是需要遵守的第一性原理。在AI研究中,对智能行为过程的精确描述或
5、许可以作为类似于第一性原理需要遵守的原则,也就是说以机器为载体来展示人类智能或生物智能,需要对智能行为发生过程予以清晰描述,从而通过程序设计语言被机器按序执行。19 6 5年诺贝尔物理学奖获得者费曼(R.Feynman)曾经说过:不可造者,未能知也(WhatI cannot create,I d o n o tunderstand),这一说法与AI“第一性原理”异曲同工。1955年达特茅斯人工智能暑期研讨会建议书中所提的7 个研究问题研究问题当前的拓展性解读通过编程让机器自动完成特定工作,如语音自动计算机识别或图像分类使用语言对计算机进行编程通过AI编程语言来实现某些功能设计神经网络让计算机从
6、感知数据中抽象出神经网络概念寻找一种方法来度量计算机完成特定任务时计算复杂度所耗费的运行时间和储存空间等开销算法自我改进能力AI算法从过往经验中学习,不断提高其性能算法抽象能力从海量数据中归纳出数据中隐藏知识算法随机性和创造力模拟人类思维中所特有的创造能力75卷4期502023年7 月科学SCIENCE比较有趣的是,在收到这份建议书3个月后(即1955年11月),洛克菲勒基金会主管这一领域研究的生物与医学部门主任莫里森(R.S.Morison)博士回复了对这一建议书的评议结果。莫里森在回复中没有使用“人工智能”这一单词来描述建议书中陈述的研究内容,而是使用了“思维的数学模型”(m a t h
7、e m a t i c a l m o d e l s f o r t h o u g h t)。基金会认为虽然申请书所提及研究内容“难以让人彻悟”(difficulttograspveryclearly),但是鉴于这一研究所具有的长期挑战性特点,基金会愿意资助其申请经费的一半,即批准7 50 0 美元来支持这个研讨会。在回函中莫里森写道:希望你们不会觉得我们过于谨慎(o v e r c a u t i o u s)。但总体而言,对思维的数学模型研究是一个新领域,从长远来看非常具有挑战性。这意味着探索一种新方法是一场适度的赌博,因此在现阶段冒任何大风险会令人犹豫重重。拓荒者的身影1956年6
8、月18 日至8 月17 日,30 多位学者如期来到达特茅斯学院,参加持续8 周左右的人工智能暑期研讨会,AI从此正式登上了人类历史舞台。其中麦卡锡、明斯基和所罗门诺夫(R.Solomonoff)3位学者全程参与了会议。参加会议的还有19 7 5年图灵奖得主纽厄尔(A.Ne w e l l)、19 7 5年图灵奖和19 7 8 年诺贝尔经济学奖得主西蒙(H.A.Simon)、19 7 7 年图灵奖得主巴克斯(J.Backus)、“机器学习”(machinelearning)一词的创立者塞缪尔(A.Samuel)等,他们在信息论、逻辑和计算理论、控制论、机器学习、神经网络等领域都做出过奠基性的工作
9、。与会的大多数学者已经作古,但“老兵永远不会死,只会悄然隐去”,他们所参与的AI事业将永远辉煌,这些学者在各自从事的领域留下了很多脍炙人口的佳话,如:神经科学家麦卡洛克和数学家皮茨在一篇永载史册的文章神经活动内在性的逻辑计算(A Logical Calculus of Ideas Immanent in NervousActivity)中提出了由两人命名的M-P模型,开辟了现代神经网络研究的开端,麦卡洛克激动地宣布:我们在科学史上第一次知道了“我们是怎么知道的”(Forthefirst time in the history of science,we know“howweknow)。参加19
10、 56 年达特茅斯人工智能暑期研讨会主要人员姓名基本信息巴克斯1977年图灵奖获得者麦卡锡1971年图灵奖得主神经科学家和控制论研究先驱者,与皮茨(W.Pitts)首次提出了麦卡洛克-麦卡洛克(W.S.McCulloch)皮茨模型(简称M-P模型)来描绘神经网络1969年图灵奖得主,是第一位获此明斯基殊荣的AI学者1994年诺贝尔经济奖获得者,提出了纳什(J.Nash)“纳什均衡”等博奔论概念纽厄尔1975年图灵奖得主IBM第一代商用计算机IBM701的主罗切斯特设计师机器学习研究先行者,首个棋类AI塞缪尔程序的开发者香农信息论创始人、信息炳提出者1975年图灵奖得主和19 7 8 年诺贝尔西
11、蒙经济学奖得主所罗门诺夫算法概率论创始人维纳(N.Wiener)控制论创始人注:详细名单见 2 。AI三大学派的萌芽AI在其7 0 年发展过程中形成了符号主义(s y m b o l i s t i c)连接主义(connectionist)和行为主义(actionism)三大学派,这在达特茅斯会议中已初现端倪。符号主义AI推理是进行思维模拟的基本形式之一,是从一个或几个已知的判断(前提)推出新判断(结论)的过程。因此,只要前提正确,推理所得出的结论往往是正确的。符号主义AI认为只要将人类所有知识符号化,把包罗万象、囊括万物的符号化知识组织起来,构建“知识水晶球”,形成如笛卡儿所言的“人类思想
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