《AI改变设计——人工智能时代的设计师生存手册》

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精彩书摘

1.1　人工智能的发展历程
说起人工智能（ArtificialIntelligence，AI），不得不提及
人工智能的历史。人工智能的概念主要由艾伦·图灵（Alan
Turing）提出：机器会思考吗？如果一台机器能够与人类对话而
不被辨别出其机器的身份，那么这台机器具有智能的特征。同年，
艾伦·图灵还预言了存有一定的可能性可以创造出具有真正智能
的机器。
1.1.1　AI诞生
1956年8月，在达特茅斯学院举行的一次会议上，来自不
同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的科学家
一起讨论如何利用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，
但是却为会议讨论的内容起了一个名字：“人工智能”，并正
式把人工智能确立为研究学科。因此，1956年成为了人工智能
的元年。
1.1.2　第一次发展高潮（1955—1974年）
达特茅斯会议之后是大发现的时代。对很多人来讲，这一阶
段开发出来的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题、证明
几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自
然语言、微世界在当时最具影响力。
大量成功的AI程序和新的研究方向不断涌现，研究学者认为
具有完全智能的机器将在二十年内出现并给出了如下预言：
1958年，赫伯特·西蒙（H.ASimon）和艾伦·纽厄尔（Allen
Newell）认为：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠
军；数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，赫伯特·西蒙：“二十年内，机器将能完成人能做
到的一切工作。”
1967年，马文·明斯基：“一代之内各种创造‘人工智能’
的问题将获得实质上的解决。”
1970年，马文·明斯基：“在三到八年的时间里我们将得到
一台具有人类平均智能的机器。”
美国政府向这一新兴领域投入了大笔资金，每年将数百万美
元投入到麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、爱丁堡大学和斯坦福
大学四个研究机构，并允许研究学者去研究任何感兴趣的方向。
当时主要成就如下：
（1）人工神经网络在20世纪30—50年代被提出，1951年马
文·明斯基制造出第一台神经网络机。
（2）理查·贝尔曼（RichardBellman）提出了贝尔曼方程（也
被称为动态规划方程，被认为是强化学习的雏形）。
（3）弗兰克?罗森布拉特（FrankRosenblatt）提出了感知器
模型（深度学习的雏形）。
（4）人工智能研究人员先后提出了搜索式推理、微世界、自
然语言处理等人工智能概念。
（5）人工智能研究人员首次提出：人工智能拥有模仿智能的
特征，懂得使用语言，懂得形成抽象概念并解决人类现存问题。
（6）亚瑟·塞缪尔（ArthurSamuel）在20世纪50年代中期
和60年代初期开发了国际象棋程序，程序的棋力已经可以挑战具
有相当水平的业余爱好者。
（7）查理·罗森（CharlieRosen）打造了全球首款具备移动
能力的智能机器人Shakey，它可以感知周围环境并创建路线规划；
可以根据明晰的事实来推断隐藏的含义；而且能够通过普通英语
进行沟通。该机器人项目受到政府和研究人员的大力宣传，人们
将其视作世界上第一台通用机器人。
1.1.3　第一次寒冬（1974—1980年）
20世纪70年代初，人工智能的研究首次遭遇到瓶颈。研究
学者逐渐发现，虽然机器拥有了简单的逻辑推理能力，但遭遇到
当时无法克服的基础性障碍，人工智能停留在“玩具”阶段止步
不前，远远达不到曾经预言的完全智能。詹姆斯·莱特希尔（James
Lighthill）在1973年发出的报告中对目前人工智能基础研究进
行了评判，认为当前的自动机和中央神经系统研究虽然有价值但
进行令人失望，并认为机器人研究没有太大价值，建议取消对机
器人的研究。由于此前的过于乐观使得人们期待过高，当人工智
能研究人员的承诺无法兑现时，公众开始激烈批评相关研究人员，
许多机构不断减少对人工智能研究的资助，直至停止拨款。
当时主要问题如下：
（1）计算机运算能力遭遇瓶颈，无法解决指数型爆炸的复杂
计算问题。
（2）常识和推理需要大量对世界的认识信息，计算机达不到“看
懂”和“听懂”的地步。
（3）计算机无法解决莫拉维克悖论。
（4）计算机无法解决部分涉及自动规划的逻辑问题。
（5）神经网络研究学者遭遇冷落。
1.1.4　第二次发展高潮（1980—1987年）
20世纪80年代初，一类名为“专家系统”的AI程序开始
为全世界的公司所采纳，人工智能研究迎来了新一轮高潮。在
这期间，卡耐基梅隆大学为DEC公司设计的XCON专家系统能
够每年为DEC公司节省数千万美金。日本经济产业省拨款八亿
五千万美元支持第五代计算机项目，其目标是造出能够与人对话、
翻译语言、解释图像、能够像人一样推理的机器。其他国家也
纷纷作出了响应，并对AI和信息技术的大规模项目提供了巨额
资助。
当时主要成就如下：
（1）专家系统的诞生。
（2）人工智能研究人员发现智能可能需要建立在对分门别类
的大量知识的多种处理方法之上。
（3）由杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）a等研究人员提出的
反向传播算法实现了神经网络训练的突破，神经网络研究学者重
新受到关注。
（4）人工智能研究人员首次提出：机器为了获得真正的智能，
机器必须具有躯体，它需要有感知、移动、生存，与这个世界交
互的能力。感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要
的，基于对事物的推理能力比抽象能力更为重要，这也促进了未
来自然语言、机器视觉的发展。
1.1.5　第二次寒冬（1987—1993年）
1987年，AI硬件的市场需求突然下跌。科学家发现，专家系
统虽然很有用，但它的应用领域过于狭窄，而且更新迭代和维护
成本非常高。同期美国Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，
个人电脑的理念不断蔓延；日本人设定的“第五代工程”最终也
没能实现。人工智能研究再次遭遇了财政困难，一夜之间这个价
值五亿美元的产业土崩瓦解。
当时主要问题如下：
（1）大型电脑受到台式机和个人电脑理念的冲击影响。
（2）商业机构对人工智能的追捧逐渐冷落，使人工智能再次
化为泡沫并破裂。
（3）计算机性能瓶颈仍然无法突破。
（4）人工智能研究人员仍然缺乏海量数据训练机器。
1.1.6　第三次发展高潮（1993年至今）
在摩尔定律下，计算机性能不断突破。云计算、大数据、机
器学习、自然语言和机器视觉等领域发展迅速，人工智能迎来第
三次高潮。在这一阶段，AI发展的主要事件如下。
1997年：
IBM的国际象棋机器人“深蓝”战胜了曾经23次获得世界排
名第一的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（GarryKasparov）。这是
一次具有里程碑意义的成功，它代表了基于规则的人工智能的胜利。
卡斯帕罗夫和深蓝机器人博弈
2005年：
塞巴斯蒂安·特伦（SebastianThrun）a带领斯坦福大学的学
生制造了一台无人驾驶汽车Stanley并参加DARPA（美国国防部
高级研究计划所）举办的无人驾驶汽车大赛，Stanley成功地在一
条沙漠小径上自动行驶了131英里，也是比赛以来第一辆成功穿
越整个沙漠回到起点的汽车，最终斯坦福大学赢得了DARPA挑
战大赛头奖和两百万美元奖金。
无人驾驶汽车Stanley
2006年：
（1）杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（Ruslan
Salakhutdinov）a在国际顶级期刊《科学》上正式提出了深度学
习的概念，为后来人工智能的发展带来了重大影响。
（2）Google前CEO埃里克·施密特（EricSchmidt）在搜索
引擎大会提出“云计算”概念，并表示“云计算”将取代传统以
ＰＣ为中心的计算。

前言/序言