【编者按：东说念主工智能本事的赶紧发展，在短短一两年内澈底调动了东说念主类关于昔日的联想。举例，近期萝卜快跑刷屏，让不少东说念主惊呼无东说念主驾驶如故旷日长久，并担忧AI给社会形成的冲击。大谈话模子也仿佛在整宿之间就产生了神奇的显现。以致在2023年头，有东说念主以为“历史如故散伙”，OpenAI在大模子边界如故不成动摇。然而，在许多从业者看来，大模子从来不是瞬息出现的，AI的发展也资格了漫长的起搬动伏。不久前，各大模子分不清9.11和9.9哪个大的新闻，诠释现在的大模子本事尚有宏大劣势。OpenAI也被曝出，正在建造不同于ChatGPT的、更侧重推理本事的新模子。事实上，东说念主类期待的通用东说念主工智能（AGI）现在还远远莫得出现，以致大模子是不是通向AGI的正确说念路，在学术界皆充满了争议。纵不雅东说念主工智能发展史，算作大模子表面基础的“逢迎主见”宗派，也曾还一度被判死刑，被挖苦为“真金不怕火金术”。如今，逢迎主见启动占据十足话语权，但谁又能保证，昔日不会再次回转？咱们不错对AI本事的昔日心胸乐不雅【MIBD-100】巨乳おっぱい50人4時間，但以史为鉴，也无需过早地以为，东说念主类如故找到了东说念主工智能的终极谜底。】

总结东说念主工智能的发展历史，有三个主要的东说念主工智能宗派，分别是机器模拟东说念主类心智（mind）的标志主见、机器模拟东说念主类大脑（brain）的逢迎主见以及机器模拟东说念主类行动（action）的步履主见（见表 1-1）。由于步履主见的筹划主要和机器东说念主学高度相干，经常被视为相对衰退的分支，且其主要不雅点如故融入逢迎主见的标准论，因此本书主要先容标志主见与逢迎主见这两个不雅点相对的东说念主工智能宗派。

表 1-1　东说念主工智能宗派主要想想和典型应用

称霸早期东说念主工智能的标志主见

从 1956 年达特茅斯会议第一次建议“东说念主工智能”一词到 20 世纪 90 年代末，标志主见总揽了早期的东说念主工智能。若是用一句话来款式标志主见的想想，那就是将现实天下综合为可被机器识别和筹画的标志，应用运算师法东说念主脑想考，通过逻辑推理来理会天下。简言之，标志主见以为智能就是筹画。由于逻辑和筹画是东说念主类典型的心智步履，因此标志主见也经常被称为心智派。

追根究底，标志主见径直脱胎于艾伦 · 麦席森 · 图灵的想想。图灵界说了什么是东说念主工智能，以及东说念主工智能应该具备什么样的本事。20 世纪 40 年代，二战带来的筹画科学和半导体本事的大爆发，让东说念主们越来越多地在现实层面筹划机器智能的可能。但在阿谁约翰 · 冯 · 诺依曼还没建议筹画机架构的年代，学术界根蒂无法对东说念主工智能的界说达成一致，更不必说形成一门严谨的学科了。

此时图灵的天才尽显无遗，他别有肺肠，先假设机器不错具有雷同东说念主类的智能，然后给出一个判断标准：东说念主与一台机器和另一东说念主进行对话，通过发问与回复，分辨与之对话的是机器照旧东说念主类。若是东说念主无法分裂机器和东说念主类，则代表机器通过了测试，是具备智能的。

这就是大名鼎鼎的“图灵测试”，起始它仅仅在论文中的一个想维实验。图灵莫得猜测的是，图灵测试会成为判断东说念主工智能水平的紧迫圭臬。到 2024 年的今天，每隔几年就会有筹划团队带着我方的东说念主工智能向图灵测试发起挑战，但还莫得一个不错收效，即就是今天最遒劲的生成式 AI 模子也莫得完成图灵的愿景。

1950 年，图灵发表了题为《筹画机器与智能》的紧迫论文，沟通“机器能否想考”这一问题。图灵的聪敏之处，是他莫得纠结于机器怎么想考的问题，而是草创性地建议用筹画和推理达到智能的成果，并建议了用图灵机的筹画架构去已矣这种智能，以及用图灵测试来考证智能成果。不错说他一个东说念主界说了什么是东说念主工智能（筹画）、怎么已矣智能（图灵机）以及东说念主工智能的圭臬（图灵测试），因此被公以为“东说念主工智能之父”。

回看历史，若是咱们承认图灵是东说念主工智能的奠基东说念主，那咱们不错说早期的东说念主工智能就是标志主见的。顾名想义，标志主见得名于标志【MIBD-100】巨乳おっぱい50人4時間，其想想主要罗致于图灵，以为智能等同于筹画。为了已矣智能，就要用各式标准将现实天下的各式物体综合成标志，然后应用逻辑和筹画替代东说念主类大脑的想考。

在图灵、马文 · 明斯基和赫伯特 · 西蒙等代表东说念主物的引颈下，标志主见学说在东说念主工智能边界的总揽地位督察了半个多世纪，直到杰弗里 · 辛顿等学者引颈的机器学习潮水出现。然而由于时期和相干本事的局限性，标志主见 AI 取得的两大主要成就是标志抒发和众人系统。

将常识标志化的经由又被称为标志抒发，亦然已矣标志主见 AI 的基础门径，其中应用最广的一个系统就是语义汇聚。语义汇聚不错直不雅地呈现信息，而且能进行复杂的语义推理。进入互联网时期，谷歌在 2012 年建议了常识图谱的见识，语义汇聚的相干筹划和应用又迎来了一个小热潮。在常识图谱的匡助下，搜索引擎好像慑服 Apple（品牌）和 apple （生果）之间的区别。语义汇聚在当然谈话处理（NLP）和常识图谱等边界于今仍凡俗应用，是标志主见在今天仍然在发扬作用的为数未几的紧迫遗产。

标志主见的另一个主要成就是众人系统。顾名想义，众人系统是一套回复东说念主们特定问题的筹画机系统。20 世纪 70 年代，筹画机的硬件发展让大限度的常识存储成为可能，众人系统应时而生，这些系统基于特定行业的常识汇聚存储，并应用编程规章处理特定的专科问题，俺去页也如医疗会诊、金融分析等。众人系统的见识，第一次让社会看到了东说念主工智能在买卖应用中的前途。

东说念主们对东说念主工智能初度在买卖天下中的大限度应用充满期待。然而其后的历史诠释，标志主见正在走入一条莫得前途的死巷子。标志主见信赖，逻辑是理会天下的唯一途径，因为这是东说念主类理会天下的形势，因此他们不辞忙活地为筹画机所作念的每一个决定进行编程。然而问题是，现实天下经常充满了界说不清和难以款式规章的事件，一个由工程师尽心打造、像钟表相通精密的众人系统根蒂无法玩忽这么的情况。

众人系统未能达到预期，让东说念主们对东说念主工智能产业再次失望，径直激发了东说念主工智能第二个冬天的到来（见图 1-1）。尽管深蓝筹画机应用最新的统计学标准战胜了东说念主类，但这种得手也展现了标志主见的局限性—— IBM 破耗了多年时候和数百万好意思元建造一台能下国外象棋的筹画机，但仅此资料，深蓝在其他边界毫无成立。

到此为止，标志主见 AI 看似如故进入瓶颈，无法处理通用性和立时性问题的缺陷让 AI 难以已矣可不雅的买卖价值。由于发展莫得达到外界预期，标志主见 AI 两次堕入低谷，外部投资、政府搭救和相干学术筹划大批减少，史称 AI 隆冬。浙江大学东说念主工智能筹划所长处吴飞以为：“将东说念主类所有这个词常识汇聚起来且花样化的任务根蒂无法完成。东说念主工智能需要模拟大脑而非追求严实的推导功能，即对推理的严格继续进行松捆。”看来东说念主工智能要已矣破局，需要咱们领有一种完全不同的想维形势。

命途多舛的逢迎主见

若是说标志主见试图模拟东说念主类的心智，那么逢迎主见则试图模拟东说念主类的大脑。与称霸主流的标志主见比拟，逢迎主见的发展愈加跌荡搬动，以致有点像武侠演义的情节——主东说念主公遭受要紧打击却不避斧钺，其后的一番奇遇让他修得神功，最终一统江湖。逢迎主见的主要想想——模拟东说念主脑的神经汇聚表面，在东说念主工智能发展早期就如故出现，和标志主见分庭抗礼，但却因为各样截止恒久被压制，并莫得得到长足发展。神经汇聚的创举东说念主沃尔特 · 皮茨（Walter Pitts）英年早逝，第一个将神经汇聚干预应用的学者弗兰克 · 罗森布拉特（Frank Rosenblatt）以致被许多东说念主以为是波折死于宗派表面之争，直到辛顿携深度学习出世，神经汇聚才成为东说念主工智能筹划的主流。

标志主见称霸了早期东说念主工智能边界，以神经汇聚为基础的逢迎主见则总揽了今天的东说念主工智能边界。1943 年，神经学家沃伦 · 麦卡洛克（Warren McCulloch）和数学家皮茨建议了首个东说念主工神经汇聚模子，从而草创了东说念主工神经汇聚模拟东说念主类大脑筹划的时期，这就是逢迎主见的发祥。其后东说念主们字据麦卡洛克和皮茨的名字将神经元模子定名为“M-P 神经元模子”。神经元模子的发布并莫得形成太大的影响力，因为它果然太简便，东说念主们不知说念它能作念什么。直到 1957 年，罗森布拉特在一台 IBM 704 筹画机上模拟已矣了一个叫作“感知机”（perceptron）的神经汇聚模子“Mark Ⅰ”（见图 1-2），堪称不错敌手写数字进行视觉识别和分类。

简便来说，最先的神经汇聚就像一个超等大的参数方程，每个参数对应手写数字的一个像素。通过筹划大批的手写体数字，筹划东说念主员就不错设定每个参数的赋值——在今天的大谈话模子中称之为权重，神经汇聚就不错分辨数字了。

图片起头：https://transbordeur.ch/en/2019/conversations/图 1-2　罗森布拉特和他的感知机“Mark Ⅰ”

尽管感知机的功能简便，却有着要紧道理。这是东说念主类第一次只需要通过事先的参数调遣，不依靠编程，仅靠机器学习以完成某项智能任务，这就展现了一条衰退于图灵机和标志主见的已矣东说念主工智能的全新说念路。于今所有这个词以神经汇聚为基础的东说念主工智能模子在最基本的责任道理上皆与感知机未达一间。

更紧迫的是，它和主流的标志主见想想完全以火去蛾中，形成了一种学术门道之争，当然会激发学术同业的质疑和论争。逢迎主见的代表马文 · 明斯基和西摩尔 · 派普特（Seymour Papert）在 1969 年出书的《感知机》这本书中指出了感知机神经汇聚的一个致命问题：神经汇聚不错很好地完成“与”“或”“非”的逻辑运算，却无法完成异或（exclusive-OR， 缩写成 XOR）这一东说念主类不错简便处理的逻辑运算，这是由于像感知机这么单层的神经汇聚（唯唯一层输入层和一层输出层）无法处理非线性分割问题。

要处理这一问题，只可通过多层神经汇聚，也就是深度学习的标准，但由于那时筹画本事有限，根蒂无法处理多层神经汇聚形成筹画量激增的问题。

算作东说念主工智能的前驱，明斯基的文章在该边界有宏大的影响力，且他对单层神经汇聚污点的论证险些攻其不备，这在那时东说念主们的头脑中烙下想想钢印：“神经汇聚连最基本的逻辑运算皆无法完成，更不成能具有智能。” 从此之后，筹划者对神经汇聚筹划的祥和大减，以致视之为东说念主工智能筹划的“异端”。由于在学术论争中落败，罗森布拉特从此大事去矣，并在《感知机》出书不久后的 1971 年，可怜在我方 43 岁诞辰本日溺水身一火。而在该书出书的合并年，年仅 46 岁的皮茨在收留所一身死去。4 个月之后，麦卡洛克也在病院过世。

短短两年间，几位领军东说念主物接踵离世，这对所有这个词这个词逢迎主见宗派乃至东说念主工智能边界来说皆是千里重的打击，关系神经汇聚的筹划进入了一个长达几十年的低潮期，直到辛顿引颈的深度学习潮水出现，才演出了王者归来的大戏。

不错看到，标志主见和逢迎主见想潮在 20 世纪 60 年代接踵出现，但各自皆遭受了挑战和珍爱。尽管标志主见是那时的“显学”，但也遇到了筹划的瓶颈，无法知足东说念主们对东说念主工智能不切践诺的预期。而逢迎主见则在门道战役中落于下风，被挖苦为“真金不怕火金术”，难以赢得资金和东说念主才的搭救。诚然，受限于时期，筹画本事、数据存储本事的发展皆刚刚萌芽，东说念主工智能的筹划者们很难将他们的遐想化为现实，这亦然东说念主工智能屡屡遭受隆冬的客不雅原因。

（本文节选自《云上的中国3》 作家：吴晓波 / 安健 / 刘斌）【MIBD-100】巨乳おっぱい50人4時間