混沌·創(chuàng)新院——卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授 機(jī)器學(xué)習(xí)和醫(yī)療中心主任 邢波 《人工智能-智能模型》

最近看到邢波教授關(guān)于人工智能的一個(gè)公開(kāi)課帖世，覺(jué)得里面對(duì)于人工智能的發(fā)展歷程總結(jié)得非常好，可以讓我們從源頭上了解AI這個(gè)東西鱼填，并暢想未來(lái)人工智能將發(fā)展到何處去，在此將聽(tīng)課筆記和聯(lián)想整理在這里态秧。

這個(gè)課程的百度云鏈接放在這里，課程分為3部分，總時(shí)長(zhǎng)在80分鐘左右轰胁，需要的話可以自取，筆記只是提煉朝扼，邢老師的課程聽(tīng)視頻的話很有意思的赃阀。

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1IppMoZ9sZyQs9glphEFc5Q

提取碼：r9g8

以下為筆記部分：

1830.4.28? 鋼鐵巨獸的來(lái)臨（巴爾的摩火車與馬車的比賽）——人的機(jī)械制造對(duì)自然界的力量造成了沖擊，也使人類產(chǎn)生了恐慌——馬車夫是不是會(huì)失業(yè)吟税？

2016.3.8 硅基智能的降臨（基于電子芯片（單晶硅為材質(zhì)）而不基于細(xì)胞（以含碳有機(jī)物為材質(zhì)）的智能）（AlphaGo以壓倒性優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝多位圍棋冠軍）——人類智慧的堡壘圍棋被人工智能攻破

電影《未來(lái)世界》（“I will destroy my original”我會(huì)毀滅我的原型）——人工智能會(huì)不會(huì)毀滅人類凹耙？

人工智能是什么?

智能——從自然或人工環(huán)境中感知和解析信息，提煉知識(shí)并運(yùn)用于自適應(yīng)行為的能力

亞里士多德——如果有工具可以自動(dòng)自主地去工作肠仪，能夠把學(xué)徒肖抱，奴隸這樣的人解放出來(lái)，是一件很好的事

基石假設(shè)1——人類的思考過(guò)程可以機(jī)械化异旧，即形式推理（Formal Reasoning意述，從真實(shí)前提推出真實(shí)結(jié)論的形式）

2000年前，中國(guó)吮蛹，印度和希臘哲學(xué)家提出了形式推理的結(jié)構(gòu)化方法

400年前荤崇，笛卡爾等人嘗試將理性的思考系統(tǒng)化為代數(shù)學(xué)或幾何學(xué)這樣的體系

希爾伯特之問(wèn)——能否將所有的數(shù)學(xué)推理形式化？那么就可能將數(shù)學(xué)命題進(jìn)行自動(dòng)化證明

羅素潮针，懷特菏趸纾《數(shù)學(xué)原理》——從邏輯的“第一性原理”出發(fā)，對(duì)數(shù)學(xué)給出了“完備”的形式化表述

哥德?tīng)柌煌陚涠ɡ怼绻粋€(gè)（強(qiáng)度足以證明基本算術(shù)公理的）公理系統(tǒng)可以用來(lái)證明它自身的相容性每篷，那么它是不相容的（雞生蛋蛋孵雞瓣戚，要想證明一個(gè)問(wèn)題，那么首先要提出一個(gè)問(wèn)題焦读。真實(shí)性與可證明性之間存在一個(gè)縫隙子库，例如語(yǔ)句的悖論〈；危“我下面這句話是對(duì)的”仑嗅，“我上面這句話是錯(cuò)的”，這個(gè)悖論無(wú)法用形式推理來(lái)證明）——形式推理無(wú)法窮盡人類的思考

邱奇-圖靈可計(jì)算性——任何在算法上可計(jì)算的問(wèn)題张症，同樣可由圖靈機(jī)計(jì)算（一臺(tái)僅能處理0和1這樣簡(jiǎn)單二元符號(hào)的機(jī)械設(shè)備能夠模擬任意數(shù)學(xué)推理過(guò)程仓技，所以我們能夠造計(jì)算機(jī)解答任何可以言說(shuō)的事物）——雖然形式推理不能窮盡所有的事物，但圖靈機(jī)可以窮盡所有的形式推理吠冤，因?yàn)槎M(jìn)制天生可以通過(guò)真假做出判斷

基石假設(shè)2——機(jī)械化的思考可以用工程實(shí)現(xiàn)

信息論&控制論——神經(jīng)學(xué)發(fā)現(xiàn)大腦是由神經(jīng)元組成的電子網(wǎng)絡(luò)浑彰，其激勵(lì)電平只存在“有”和“無(wú)”兩種狀態(tài)（可以二態(tài)），維納的控制論描述了電子網(wǎng)絡(luò)的控制和穩(wěn)定性拯辙，香農(nóng)提出的信息論則描述了數(shù)字符號(hào)（即高低電平代表的二進(jìn)制符號(hào)）中的信息表達(dá)郭变，編碼颜价，傳播原理——形式推理的機(jī)械原理支撐

圖靈&馮·諾依曼——現(xiàn)代二進(jìn)制計(jì)算機(jī)

皮茨·麥卡洛人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——人的神經(jīng)可以使用二元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡(jiǎn)化

人工智能的曙光——數(shù)理邏輯的突破，計(jì)算機(jī)的發(fā)明诉濒，控制論周伦，信息論等的建立，不同領(lǐng)域的科學(xué)家開(kāi)始探討制造人工大腦的可能性

如何判斷機(jī)器擁有智能未荒？

圖靈測(cè)試（1950）認(rèn)為“電腦能像人類一樣聊天嗎专挪？”這個(gè)問(wèn)題是判斷機(jī)器是否擁有智能的關(guān)鍵

達(dá)特茅斯會(huì)議（1956年9月）：“學(xué)習(xí)或者智能的任何其他特性的每一個(gè)方面都應(yīng)能被精確地加以描述，使得機(jī)器可以對(duì)其進(jìn)行模擬”片排。達(dá)特茅斯會(huì)議標(biāo)志著“AI（Artificial Intelligence）”這個(gè)詞匯的誕生寨腔。

此次會(huì)議之后，人們對(duì)于實(shí)現(xiàn)人工智能持非常樂(lè)觀的態(tài)度率寡，與此同時(shí)發(fā)生了以下的事情：

搜索式推理——“邏輯理論家“程序：可以證明羅素《數(shù)學(xué)原理》中52個(gè)定理的38個(gè)

自然語(yǔ)言——STUDENT程序：可以做高中水平的應(yīng)用題（但需要人工翻譯給程序進(jìn)行理解）

聊天機(jī)器人：與人進(jìn)行簡(jiǎn)單的英語(yǔ)對(duì)話

人工神經(jīng)元——感知器

以上的種種迫卢，使得人工智能的第一個(gè)浪潮和黃金時(shí)代來(lái)臨了。Herbert Simon認(rèn)為冶共，十年之內(nèi)乾蛤，數(shù)字計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)并證明一個(gè)重要的數(shù)學(xué)定理（1958）。二十年內(nèi)捅僵，機(jī)器將能完成人能做到的一切工作（1960）家卖。Marvin Minsky認(rèn)為，一代之內(nèi)庙楚，創(chuàng)造”人工智能“的問(wèn)題將獲得實(shí)質(zhì)上的解決（1965）上荡。在三到八年的時(shí)間內(nèi)我們將得到一臺(tái)具有人類平均智能的機(jī)器（1970）。（實(shí)際上”人類平均智能“這個(gè)很難定義）

然而馒闷，人類低估了短期的困難榛臼。

人工智能的嚴(yán)冬（1974-1980）：模型和算法的局限使得人工智能的發(fā)展停滯不前，例如”異或問(wèn)題（XOR）“無(wú)法通過(guò)第一代線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決

難題之一：計(jì)算復(fù)雜度指數(shù)型爆炸窜司，很可能大到現(xiàn)實(shí)中無(wú)法計(jì)算，這個(gè)問(wèn)題我們稱之為NP問(wèn)題（很多數(shù)學(xué)計(jì)算的復(fù)雜度是NP困難的航揉，這些計(jì)算能否能在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)獲得解答存在爭(zhēng)議）塞祈。Karp證明了很多問(wèn)題是NP問(wèn)題。

難題之二：缺乏常識(shí)帅涂。機(jī)器沒(méi)有人的很多常識(shí)议薪，我們可以認(rèn)為是沒(méi)有情商。

難題之三：莫拉維克悖論——人類所獨(dú)有的高階智慧能力只需要非常少的計(jì)算能力媳友，例如推理斯议；但是無(wú)意識(shí)的技能和直覺(jué)卻需要非常大的計(jì)算能力（對(duì)于人和機(jī)器來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)處和短處恰好相反）

難題之四：復(fù)雜的決策

面對(duì)寒冬醇锚，科學(xué)家們沒(méi)有放棄哼御。

回歸邏輯基礎(chǔ)——John McCarthy提出了名為”納諫者“的一個(gè)程序構(gòu)想坯临，將邏輯學(xué)引入了AI界。Alan Robinson發(fā)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)推理的簡(jiǎn)單方法：歸結(jié)（resolution）與合一（unification）算法

從邏輯進(jìn)行形式推理——編程語(yǔ)言Prolog

專家系統(tǒng)恋昼，通往實(shí)在之路（由籠統(tǒng)地研究人工大腦轉(zhuǎn)為解決一個(gè)特定的場(chǎng)景和問(wèn)題）：第二次浪潮（1980-1987）看靠，專家系統(tǒng)獲得賞識(shí)，”知識(shí)處理“成為主流AI研究的焦點(diǎn)

連接主義的重生：Hopfield網(wǎng)絡(luò)（1982）和反向傳播（1986）——這兩個(gè)模型需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí)

Hopfield網(wǎng)絡(luò)：https://blog.csdn.net/weixin_39707121/article/details/79041536

反向傳播：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html

再次入冬：專家系統(tǒng)維護(hù)成本高液肌，經(jīng)費(fèi)削減挟炬。

我們可以看到人工智能的發(fā)展趨勢(shì)是跌宕式的演進(jìn)，伴隨著人們的畏懼嗦哆，期望與失落谤祖。我們目前正面臨著人工智能的第三次高峰。

第三次復(fù)興——機(jī)器學(xué)習(xí)

為什么是現(xiàn)在老速？

數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)——網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)：大數(shù)據(jù)助推

軟件優(yōu)勢(shì)——算法提升：近些年算法發(fā)生了很大的發(fā)展粥喜，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了理論準(zhǔn)備

硬件優(yōu)勢(shì)——計(jì)算能力

但是機(jī)器學(xué)習(xí)還是以黑匣子的方式，其中的一些運(yùn)作原理無(wú)法剖析

那么我們需要什么樣的AI烁峭？是浪漫的AI還是更具有理性的AI容客？是以模仿人類為目的的AI還是以實(shí)現(xiàn)某些特定功能的AI？

以“飛”舉例约郁，人工智能要用仿生學(xué)的方法去實(shí)現(xiàn)還是用工程學(xué)的方法去實(shí)現(xiàn)缩挑？

仿生學(xué)——仿生反向工程（原理不清，技術(shù)復(fù)雜鬓梅，難以分析制造）

工程學(xué)——數(shù)學(xué)模型+計(jì)算引擎

AI的最初理想失敗了供置，但AI的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用成功了

如果人工智能可以實(shí)現(xiàn)一些本來(lái)人也無(wú)法做到的功能，那么它們不但不會(huì)給人類帶來(lái)威脅绽快，反而會(huì)給人類帶來(lái)便利

以下為個(gè)人總結(jié)和聯(lián)想部分：

關(guān)于人工智能芥丧，我們已經(jīng)知道它已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)浪潮，在波峰和波谷之間徘徊坊罢，承載了人們的希望與失落续担。

那么為什么人工智能前兩次會(huì)從波峰跌入波谷？

第一次的跌入是因?yàn)槿祟惍?dāng)時(shí)將人工智能的目標(biāo)定義為制造出一個(gè)類人機(jī)器活孩，但是由于人類的情商在當(dāng)時(shí)無(wú)法模擬等原因物遇，人工智能的方向轉(zhuǎn)為去解決一個(gè)特定的場(chǎng)景或問(wèn)題，但此時(shí)因?yàn)榫S護(hù)成本高等原因被打入了冷宮憾儒。近年來(lái)由于軟硬件的大幅提升询兴，我們迎來(lái)了人工智能的第三次浪潮，那么在方向上偏向?qū)嶋H應(yīng)用起趾，在軟硬件方面也暫時(shí)解決诗舰，那么這次浪潮會(huì)走得比較平穩(wěn)。

那我們打開(kāi)腦洞训裆，在什么情況下人工智能會(huì)再次走向波谷呢眶根？

前面已經(jīng)提到蜀铲，形式推理無(wú)法窮盡人類的思考，盡管形式推理可以機(jī)械化汛闸，但是由于“無(wú)法被窮盡”這種特性蝙茶，導(dǎo)致我們也無(wú)法窮盡人工智能的所有應(yīng)用方向，這就需要人工智能在“自思考（自問(wèn)自答）”方向的發(fā)展诸老。

目前我們可以預(yù)見(jiàn)隆夯，不同的人工智能會(huì)在不同領(lǐng)域做到很好，但是如果人工智能的方向再次從單一場(chǎng)景的應(yīng)用轉(zhuǎn)向全場(chǎng)景的智能别伏，做一個(gè)類人甚至超人的人工大腦蹄衷，此時(shí)我們無(wú)法為這種人工智能窮盡場(chǎng)景，去編寫算法厘肮，那么此時(shí)就需要一種方法能夠保證人工智能在這些場(chǎng)景中的自適應(yīng)愧口，去自行識(shí)別并構(gòu)建解決實(shí)際問(wèn)題的能力，這對(duì)于人工智能將是一個(gè)極大的考驗(yàn)类茂，軟硬件方面也會(huì)有極大的要求耍属。也就是說(shuō)，現(xiàn)在對(duì)于人工智能的發(fā)展方向是一個(gè)個(gè)APP形式的應(yīng)用巩检，那么當(dāng)我們需要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的人工智能時(shí)厚骗，這將是一個(gè)決定人工智能發(fā)展的重要節(jié)點(diǎn)。

所謂“思考”的能力不僅包括解答問(wèn)題的能力兢哭，也包括“提問(wèn)”的能力领舰，求知的能力。當(dāng)人工智能可以學(xué)會(huì)提問(wèn)迟螺，并能夠解決自己所提出的問(wèn)題的時(shí)候冲秽，這時(shí)就形成了真正的閉環(huán)，人工大腦形成矩父，人類在第一個(gè)波峰時(shí)所畏懼的“人工智能取代人類”的預(yù)言可能真的會(huì)成真了锉桑。

“學(xué)而不思則罔，思而不學(xué)則殆”窍株∨俾兀孔子教育我們?nèi)祟惖脑挘苍S會(huì)在人工智能身上得到驗(yàn)證夹姥。