【前世今生】两派苦斗60年推动“人工智能”更智能

这两派是“符号主义”的逻辑算法派和“联结主义”的自我学习派,正是他们的苦斗造出了““阿尔法围棋””。


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文 | 木子Yanni

地球上,曾经生活着数十种人类,与无边旷野上肆意撒欢的动物相比,他们并没有什么不同。

突然有一天,其中一种人类开挂了。

智人原本蜗居在非洲的旷野之上,白天和野兽正面刚,日落以后,老婆孩子热炕头,日子过得痛并快乐着。然而,放纵的背后暗藏着一个尴尬的危机:娃多了,野兽不够吃了。

终于,当方圆几里内不难吃的野兽统统都进了肚子后,智人含泪走出了舒适圈。

向外扩张途中,严寒、风暴、猛兽,每一样都是生死考验,一旦闯关失败,Game over。情急之下,他们开始铁杵磨针、串叶成衣,盖房子、造武器,最不可思议的是,他们发明了语言。

“嘿,哥们,看见那头长毛象了么,我埋伏好了,你抡着锤子先上,我后面堵它。”

如果长毛象有朋友圈,内容可能会是这样的:“哎呦我去,那群人手里抡的是啥,会伤害我吗?他们嘴里念的说的怎么一句都听不懂?在线等,挺急的。”

在跨出非洲这条路上,智人一走就是 2 万年,正是靠着语言带来的这场认知革命,他们成功征服了亚洲和欧洲,最终统治了整个地球。

数万年后,人类在地球上站稳了脚跟,成了食物链顶端的王者,却也意外激发了艺术细胞。

于是有一天,又有一拨人开挂了。

一群理工男卷起裤管,从现实世界闯进代码空间,用了几十年的时间,薪火相传创造出了人工智能,然而他们却发现,让计算机真正变智能这件事,并不比当初祖先走出非洲容易:同一个目标,多年来却内斗不断;眼看着阿法狗下赢围棋又打赢星际,结果在中台元年,人工智能又被迫回炉重造。

1968 年的 HAL9000(电影《2001 漫游太空》中的完美型人工智能),到底在哪里呢?

0、序章:理科生的浪漫

在数学家眼里,世间万物都是数学定理。

在图灵测试出现的 14 年前,也就是 1936 年,图灵已经在思考人与机器之间的联系,一不留神造出了计算机的祖先:图灵机。

图灵机主要被用来模拟纸笔完成数学运算的过程。它的构造非常简单:一个读写磁头 + 一条无限长的纸带 + 一份程序表。其中,纸带被划分成了无数个规则的小方格,方格中只能被写入 0 或 1 两种符号,纸带的移动由程序表规定。

回忆一下小学数学老师教你笔算 22✖️25 的步骤。先列个竖式,个位数相乘(先算 22✖️5,再算 22✖️2),满十进位(110+44),对位相加得出结果(550),当你在完成这个过程的时候,你就可以被看做是一台图灵机。图灵机的运行原理就如同上面的计算过程,读写磁头根据读到的信息写出符号,纸带根据程序表(运算规则)做规律移动,最后得出结果。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络

图灵机虽然简陋,却五脏俱全,它不仅证明了通用计算理论,还鼓舞了计算机的出现。

1946 年,两位美国数学家造出了世界上第一台通用电子计算机 ENIAC,也就是历史书里都会提到的那个“巨脑”,40 块面板沿着三面墙排成 U 型,里面藏着十几万个真空管、电阻器、电容器、开关和继电器,比当时任何一台机电计算设备都要快上 1000 倍,ENIAC 的出现,让整个科学界兴奋起来。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络:1946年2月18日,有关ENIAC的报道

1950 年,图灵对着计算机这个钢铁巨物,再次开了个大脑洞。

他在 MIND 期刊上发表了一篇论文《计算机器与智能》,里面就提到了那个被无数好莱坞大片青睐的图灵测试,但在当时,图灵叫它「模仿游戏」。

玩法很简单,测试者 C 使用键盘,向互相隔离的机器 A 和被测试人 B 随机提问,如果超过 30% 的测试者都无法辨别回答者是人还是机器,那么,这台机器就算通关了,可以获得「智能」的称号。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络:图灵测试

冷冰冰的庞然大物居然有“智能”的可能性?图灵把一个浪漫的幻想抛给了全世界。

围绕着图灵的计算机浪漫,社会上开始出现两种观点。一种观点是,把规则教给计算机(符号学派),计算机如果能证明出定理,它就能做到像人一样思考;另一种观点是,给计算机装上像人一样的神经系统(联结学派),它就可以自己思考。

两种观点互不相让,逐渐分裂成对立的两派。

1956 年 8 月,正值初夏,在美国东北部的达特茅斯学院里,聚集了一群在各自领域内充满影响力的帅气男人,他们来到这里,不是为了避暑,而是为了吵一架,不是,是脑暴一下。

史称「达特茅斯会议」。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络:参加达特茅斯会议的主要成员

这场会议持续了长达 8 个星期,如果要说有什么达成的共识,那就是:可以像人一样思考的计算机,应该被称为「人工智能」。

正是从这场会议开始,在如何实现人工智能这个终极问题上,符号学派和联结学派展开了长达几十年的互怼模式。

针锋相对,寸土必争。

1、符号学派先声夺人

达特茅斯会议上,两派之间的分歧,已经激起了火花。

作为本次会议的组织者,大神明斯基作为联结学派的代表,向在座的各位介绍了自己发明的 Snare,世界上第一个神经网络模拟器,然而,任凭明斯基讲的再精彩,也架不住符号派手里有货。

在卡内基梅隆大学任教的青年才俊艾伦·纽厄尔教授,和他的老师赫伯特·司马贺,隶属于符号派。在所有人的注目礼下,他们略显得意地展示了一个叫做“逻辑理论家”的小程序,当每个人的目光都死死盯住这个新奇玩意儿时,画外音般的声音开始揭秘:“逻辑理论家”可以自动证明《数学原理》第 2 章 52 条定理中的前 38 条。

这让在场的不少人,倒吸了一口夏日特供的闷热。

这本书虽然叫做《数学原理》,却是哲学家罗素和老师一起完成的。3 卷近 2000 页,是当时数学界最牛的一本书,没有之一。据说罗素在写这本书的时候,每天专注写 8 个小时,写了 10 年,这期间不知道崩溃了多少次,经常写着写着就哭了,哭着哭着再继续写,终于熬到了出版。

这本书虽然叫做《数学原理》,但它其实包含了哲学、数学和数理逻辑,内容艰深无比,就连业内老司机啃起来都费牙,更别说一般人了,比如 1+1=2 的证明,都已经排到了第二卷的 83 页 。这本书一开始大概就没想让人去阅读,仅仅是想证明,数学真理都是从逻辑推理中得出来的。靠着这本书,罗素获得了英国的荣誉勋章。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络:《数学原理》中 1+1=2 的证明

老司机都难以看懂的定理,却被“逻辑理论家”盘的明明白白,不扶墙也得扶它。这么一来,“逻辑理论家”抱走了「第一款能实际工作的人工智能程序」的荣誉称号,同时,作为符号学派发言人的纽厄尔和司马贺,也是出尽了风头,把联结学派死死的摁在会议桌上摩擦。

也许你会有些不理解,纽厄尔和司马贺作为象牙塔里的知识人,为何喜怒竟如此形于色?这里其实有个小插曲。

早在达特茅斯会议之前,两人的“逻辑理论家”就已经能证明《数学定理》第一卷中很大一部分定理了,两人激动万分的写了篇文章,兴冲冲地投稿给了当时逻辑学最重要的刊物《符号逻辑杂志》,万万没想到,被主编退稿了,理由是:把一本过时逻辑书里的定理用机器重证一遍,没啥意思。这把窝心火,大概憋着难受,才故意在会议上整了这么一出。

回到正题上来。在符号学派眼里,人工智能就应该是一套规则验证系统,把规则告诉计算机,然后拿已有的东西让计算机验证,得出结论,完事。所以这一时期,大家都拼命让计算机去证明数学定理,哪个难就证明哪个,以此来显示自己的权威。

达特茅斯会议结束后,符号学派的地位可想可知,有钱有势:钱是政府资助的,势是舆论给的。

满大街的人都竖着大拇指:人工智能好啊,有搞头;符号学派棒啊,有钱途。当然了,符号学派自己也夸:不服气?去瞧瞧论文引用率,甩联结学派好几条街呢。

但是,龟兔赛跑的故事,大家应该都不陌生吧?

2、联结学派后发制人

在达特茅斯会议上惨遭冷落的联结学派,也在暗搓搓的较劲。

功夫不负有心人,1957 年,康奈尔大学的实验心理学家罗森布拉特,在一台 IBM 704 计算机上,模拟了自己发明的一种神经网络模型,起名叫做“感知机”,它称得上是神经网络的 “Hello World”,可以进行简单的图像识别。

在说感知器之前,需要补充个背景知识。

1943 年,两位科学家麦卡洛克和皮茨,对神经元倍感兴趣,他们对生物学大脑进行抽象简化后,提出了 M-P 模型,证明了单个神经元也可以执行逻辑功能,这一发现开启了人工神经网络的研究时代。

想象一下,你走进一家店,空气中飘着浓郁的四川辣椒味儿,已经落座的桌上都摆着正在翻滚的九宫格,穿梭在店里的服务生正吆喝着“9 号桌加一盘羊肉”。此时,你看到的、听到的、闻到的,都在告诉你一件事:这是一家火锅店。

1949 年,美国东南部的耶基斯国家灵长类研究中心,一个叫做赫布的神经心理学家,在夜以继日的观察黑猩猩后,又发现了一些有关神经元的有趣现象,进一步深化了 MP 模型。

赫布观察到:当黑猩猩看到一个头,或者模型手时,轻则会后退,重则会尖叫逃开;如果在固定时间播放铃声、提供食物,黑猩猩就会记住它们之间的联系。基于这些现象,著名的“赫布法则”问世了:如果两个神经元细胞总是同时被激活,它们之间就会出现某种关联,同时激活的概率越高,这种关联程度也会越高。而神经网络的学习过程,实际上就发生在连接神经元之间的突触部位。

基于此,著名的赫布定理出现了:如果把神经系统比作一个山丘,突触就是山丘上零星分布的小沟槽(下图左),遇到下雨天,雨水会随机通过一些小沟槽向下流淌,久而久之,雨水常常流过的小沟槽就会加深、拉长,变成大沟(下图右),供雨水向下流淌。从这个例子可以看到,重复场景下,神经元之间的连接会逐渐变强,从而形成一个习惯,一度风靡全网的“21 天习惯养成法”,也差不多就是这个意思。都是为了“让计算机变智能”,这两个派系却一斗 60 年

图片来源于网络:赫布定理简单示意图

现在回到罗森布拉特的“感知机”,可以说,他的感知机就是赫布法则的梦想成真。

罗森布拉特利用感知机,完成了一个非常“惊艳”的实验:50 组训练图片,每组两幅图,一张左标识,一张右标识。在实验过程中,通过人工调节权重,感知机慢慢找到了最佳的连接权值,形成了识图的判断“习惯”,随后,换新图继续测试,在没有人工辅助的情况下,感知机依然可以自主判断出标识是左还是右。

当时,感知机主要被用来给图形做分类,是人工神经网络的前身。

作为科技新品问世的“感知机”,被《纽约时报》描述为“一个能够行走、拥有视觉、能够写作、能自我复制,且有自我意识的电子计算机的雏形”。这个描述显然是夸大的,但在这个阶段,吹嘘是必要的,有关注才有资助,有资助才能活下来。

这不,靠着媒体的大肆宣传,罗森布拉特很快就拿到了美国海军的资助,联结学派终于扬眉吐气了一把,发展之路也顺畅了很多。

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