图灵的理论是,“如果有一条无限长的纸带,那么图灵机可以模拟任意机械过程。”这使得图灵机从理论上证明了“人的思考过程可以机械化”这一命题。其隐喻是“虽然我还不知道人是如何思考的,以及人的思考到底有多复杂,但是我有无限长的纸带呀!”
这种朴素的思维不久就遇到了瓶颈。不过,在那之前,它也经历的黄金时代。
# 黄金时代和大萧条
图灵为现代计算机的产生提供了理论基础。
1943年,美国陆军为了计算火炮的火力表,和宾夕法尼亚大学穆尔电气工程学院签订了一纸建造项目,项目代号“PX”,费用50万美元(大致相当于现今的650万美元),1946年交付使用。这个项目的成果就是埃尼阿克(ENIAC)。因为埃尼阿克是图灵完全的电子计算机,能够重新编程,解决各种计算问题,所以被后世认为是世界上第一台通用计算机。
ENIAC,现存于宾夕法尼亚大学工程和应用科学学院
随着现代计算机的大发展,人工智能也迎来了它的第一次黄金时代。
1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,叫《机器能思考吗?》,文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性,并提出了著名的“图灵测试”。例如,现在网站上的验证码就属于图灵测试的一种。
同年,艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov),科幻小说之父,提出了“机器人三定律”。
同年,克劳德·香农(Claude Shannon),信息论之父,分析了机器下象棋的可能性。两年后,1952年,亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel),机器学习之父,开发了第一款具有自主学习功能的跳棋AI,并在康涅狄格州的西洋跳棋比赛中一举夺魁。
机器人三定律成为了《我,机器人》的矛盾节点
当年人工智能的火热程度可见一斑。大量新名词、新技术、新专业涌现出来。早期的人工智能研究主要在三个方面对现今产生了积极的影响:
1. 自然语言理解,譬如,苹果Siri、谷歌翻译、推荐系统等;
2. 决策论,譬如,大数据、数据挖掘、专家系统、企业资源管理(ERP)等;
3. 机器视觉,譬如,工厂自动化检测零件缺陷,无人驾驶汽车等都受益于上述研究工作。
20世纪50年代,新兴的人工智能研究社区充满了乐观和傲慢的情绪,人们普遍认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。20世纪50年代至70年代,是人工智能的第一次繁荣期。
凛冬将至(Winter is comming)。
20世纪70年代,二十年过去了,人们所期盼的全智能机器并没有出现。而且人们发现AI和人类的智慧相比,即使是最优秀的程序也像是“玩具”。人们感到被忽悠了。各个机构纷纷撤出投资,各方的批评也随之而来。
早期人工智能的思想(符号主义学派)是建立在计算机能力提升上的,而随着问题越来越复杂,需要的计算能力程指数级增长。由于计算机的运算速度毕竟有限,理论上可行的图灵机在实际上并不可行。罗斯·昆兰(Ross Quillian)在自然语言方面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示,因为内存只能容纳这么多。司马贺(Herbert Simon)在1958年曾预言:“十年之内,计算机将成为国际象棋的世界冠军。”而直到1996年,IBM的深蓝才凭借着强大的计算能力在国际象棋上战胜了卡斯帕罗夫。
1996年IBM的深蓝和俄罗斯国际象棋选手卡斯帕罗夫对战
到了20世纪70年代,早期的人工智能思想受到了计算机运算速度的限制,陷入了停滞,第一波人工智能浪潮宣告结束。而与此同时,人工智能在欧洲大陆上蓬勃发展期间,在大洋彼岸的另一端,美洲大陆上,一支新的人工智能思潮正在形成。
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