前言：

二十世紀初，人工智能的概念尚未誕生。且看大衛(wèi)·希爾伯特、庫爾特·哥德爾、艾倫·圖靈、約翰·馮·諾依曼、諾伯特·維納這五位大師如何從數學問題出發(fā)，奏響人工智能之夢的序曲。

10月24日開始，集智AI學園將陸續(xù)推送“人工智能簡史”系列文章。?原文收錄于集智俱樂部第一本實體圖書《科學的極致：漫談人工智能》。

《科學的極致：漫談人工智能》

人工智能之夢

——夢的開始（1900-1956）

制造出能夠像人類一樣思考的機器是科學家們最偉大的夢想之一。用智慧的大腦解讀智慧必將成為科學發(fā)展的終極。而驗證這種解讀的最有效手段，莫過于再造一個智慧大腦——人工智能（Artificial Intelligence，AI）。

人們對人工智能的了解恐怕主要來自于好萊塢的科幻片。這些熒幕上的機器（見圖1-1）要么殺人如麻，如《終結者》《黑客帝國》；要么小巧可愛，如《機器人瓦利》；要么多愁善感，如《人工智能》；還有一些則大音希聲、大象無形，如《黑客帝國》中的Matrix網絡，以及《超驗駭客》《超體》。所有這些熒幕上的人工智能都具備一些共同特征：異常強大、能力非凡。

然而，現實中的人工智能卻與這些熒幕上的機器人相差甚遠，但它們的確已經在我們身邊。搜索引擎、郵件過濾器、智能語音助手Siri、二維碼掃描器、游戲中的NPC（非玩家扮演角色）都是近60年來人工智能技術實用化的產物。這些人工智能都是一個個單一功能的“裸”程序，沒有堅硬的、靈活的軀殼，更沒有想象中那么善解人意，甚至不是一個完整的個體。為什么想象與現實存在那么大的差距？這是因為，真正的人工智能的探索之路充滿了波折與不確定。

歷史上，研究人工智能就像是在坐過山車，忽上忽下。夢想的肥皂泡一次次被冰冷的科學事實戳破，科學家們不得不一次次重新回到夢的起點。作為一個獨立的學科，人工智能的發(fā)展非常奇葩。它不像其他學科那樣從分散走向統一，而是從1956年創(chuàng)立以來就不斷地分裂，形成了一系列大大小小的子領域。也許人工智能注定就是大雜燴，也許統一的時刻還未到來。然而，人們對人工智能的夢想卻是永遠不會磨滅的。

本章將按歷史的順序介紹人工智能的發(fā)展。從早期的哥德爾、圖靈等人的研究到“人工智能”一詞的提出，再到后期的人工智能三大學派：符號學派、連接學派和行為學派，以及近年來的新進展：貝葉斯網絡、深度學習、通用人工智能；最后我們將對未來的人工智能進行展望。

夢的開始（1900—1956）

大衛(wèi)?希爾伯特

說來奇怪，人工智能之夢開始于一小撮20世紀初期的數學家。這些人真正做到了用方程推動整個世界。

歷史的車輪倒回到1900年，世紀之交的數學家大會在巴黎如期召開，德高望重的老數學家大衛(wèi)?希爾伯特（David Hilbert）莊嚴地向全世界數學家們宣布了23個未解決的難題。這23道難題道道經典，而其中的第二問題和第十問題則與人工智能密切相關，并最終促成了計算機的發(fā)明。

希爾伯特的第二問題來源于一個大膽的想法——運用公理化的方法統一整個數學，并運用嚴格的數學推理證明數學自身的正確性。這個野心被后人稱為希爾伯特綱領，雖然他自己沒能證明，但卻把這個任務交給了后來的年輕人，這就是希爾伯特第二問題：證明數學系統中應同時具備一致性（數學真理不存在矛盾）和完備性（任意真理都可以被描述為數學定理）。

庫爾特?哥德爾

希爾伯特的勃勃野心無疑激勵著每一位年輕的數學家，其中就包括一個來自捷克的年輕人：庫爾特?哥德爾（Kurt Godel）。他起初是希爾伯特的忠實粉絲，并致力于攻克第二問題。然而，他很快發(fā)現，自己之前的努力都是徒勞的，因為希爾伯特第二問題的斷言根本就是錯的：任何足夠強大的數學公理系統都存在著瑕疵：一致性和完備性不能同時具備。很快，哥德爾倒戈了，他背叛了希爾伯特，但卻推動了整個數學的發(fā)展，于1931年提出了被美國《時代周刊》評選為20世紀最有影響力的數學定理：哥德爾不完備性定理。

盡管早在1931年，人工智能學科還沒有建立，計算機也沒有發(fā)明，但是哥德爾定理似乎已經為人工智能提出了警告。這是因為如果我們把人工智能也看作一個機械化運作的數學公理系統，那么根據哥德爾定理，必然存在著某種人類可以構造、但是機器無法求解的人工智能的“軟肋”。這就好像我們無法揪著自己的腦袋脫離地球，數學無法證明數學本身的正確性，人工智能也無法僅憑自身解決所有問題。所以，存在著人類可以求解但是機器卻不能解的問題，人工智能不可能超過人類。

但問題并沒有這么簡單，上述命題成立的一個前提是人與機器不同，不是一個機械的公理化系統。然而，這個前提是否成立迄今為止我們并不知道，所以這一問題仍在爭論之中。關于此觀點的延伸討論請參見本書第4章（《一條永恒的金帶》）。

艾倫?圖靈

另外一個與哥德爾年齡相仿的年輕人被希爾伯特的第十問題深深地吸引了，并決定為此奉獻一生。這個人就是艾倫?圖靈（Alan Turing）。

希爾伯特第十問題的表述是：“是否存在著判定任意一個丟番圖方程有解的機械化運算過程。”這句話的前半句比較晦澀，我們可以先忽略，因為后半句是重點，“機械化運算過程”用今天的話說就是算法。然而，當年，算法這個概念還是相當模糊的。于是，圖靈設想出了一個機器——圖靈機，它是計算機的理論原型，圓滿地刻畫出了機械化運算過程的含義，并最終為計算機的發(fā)明鋪平了道路。

圖靈機模型（見圖1-2）形象地模擬了人類進行計算的過程。假如我們希望計算任意兩個3位數的加法：139+919。我們需要一張足夠大的草稿紙以及一支可以在紙上不停地涂涂寫寫的筆。之后，我們需要從個位到百位一位一位地按照10以內的加法規(guī)則完成加法。我們還需要考慮進位，例如9+9=18，這個1就要加在十位上。我們是通過在草稿紙上記下適當的標記來完成這種進位記憶的。最后，我們把計算的結果輸出到了紙上。

圖靈機把所有這些過程都模型化了：草稿紙被模型化為一條無限長的紙帶，筆被模型化為一個讀寫頭，固定的10以內的運算法則模型化為輸入給讀寫頭的程序，對于進位的記憶則被模型化為讀寫頭的內部狀態(tài)。于是，設定好紙帶上的初始信息，以及讀寫頭的當前內部狀態(tài)和程序規(guī)則，圖靈機就可以運行起來了。它在每一時刻讀入一格紙帶的信息，并根據當前的內部狀態(tài)，查找相應的程序，從而給出下一時刻的內部狀態(tài)并輸出信息到紙帶上。關于圖靈機的詳細描述，請參見本書第2章（《圖靈的計算王國》）。

圖靈機模型一經提出就得到了科學家們的認可，這無疑給了圖靈莫大的鼓勵。他開始鼓起勇氣，展開想象的翅膀，進一步思考圖靈機運算能力的極限。1940年，圖靈開始認真地思考機器是否能夠具備類人的智能。他馬上意識到這個問題的要點其實并不在于如何打造強大的機器，而在于我們人類如何看待智能，即依據什么標準評價一臺機器是否具備智能。于是，圖靈在1950年發(fā)表了《機器能思考嗎？》一文，提出了這樣一個標準：如果一臺機器通過了“圖靈測試”，則我們必須接受這臺機器具有智能。那么，圖靈測試究竟是怎樣一種測試呢？

如圖1-3所示，假設有兩間密閉的屋子，其中一間屋子里面關了一個人，另一間屋子里面關了一臺計算機：進行圖靈測試的人工智能程序。然后，屋子外面有一個人作為測試者，測試者只能通過一根導線與屋子里面的人或計算機交流——與它們進行聯網聊天。假如測試者在有限的時間內無法判斷出這兩間屋子里面哪一個關的是人，哪一個是計算機，那么我們就稱屋子里面的人工智能程序通過了圖靈測試，并具備了智能。事實上，圖靈當年在《機器能思考嗎？》一文中設立的標準相當寬泛：只要有30%的人類測試者在5分鐘內無法分辨出被測試對象，就可以認為程序通過了圖靈測試。

2014年6月12日，一個名為“尤金”（Eugene Goostman）的聊天程序（見圖1-4）成功地在5分鐘內蒙騙了30%的人類測試者，從而達到了圖靈當年提出來的標準。很多人認為，這款程序具有劃時代的意義，它是自圖靈測試提出64年后第一個通過圖靈測試的程序。但是，很快就有人提出這只不過是一個噱頭，該程序并沒有宣傳的那么厲害。例如，谷歌公司的工程總監(jiān)、未來學家雷?庫茲韋爾（Ray Kurzweil）就表示，這個聊天機器人號稱只有13歲，并使用第二語言來回答問題，這成為了該程序重大缺陷的借口。另外，測試者只有5分鐘與之展開互動，這大大增加了他們在短期內被“欺騙”的概率。

由此可見，圖靈將智能等同于符號運算的智能表現，而忽略了實現這種符號智能表現的機器內涵。這樣做的好處是可以將所謂的智能本質這一問題繞過去，它的代價是人工智能研制者們會把注意力集中在如何讓程序欺騙人類測試者上，甚至可以不擇手段。所以，對于將圖靈測試作為評判機器具備智能的唯一標準，很多人開始質疑。因為人類智能還包括諸如對復雜形式的判斷、創(chuàng)造性地解決問題的方法等，而這些特質都無法在圖靈測試中體現出來。

總而言之，圖靈的研究無疑大大推動了人工智能的進展。然而，圖靈本人卻于1954年死于一個被劇毒氰化物注射過的蘋果，享年僅僅42歲。傳聞他是一名同性戀，這在當時的英國是非法的。于是英國政府強行給他注射一種藥物抑制他的同性戀傾向，這導致他最終在治療期間痛苦萬分地自殺了。據說，蘋果公司為了紀念這位計算機科學之父，特意用那個被圖靈咬掉一口的蘋果作為公司的logo。1966年，美國計算機協會設立了以圖靈命名的圖靈獎，以專門獎勵那些對計算機事業(yè)作出重要貢獻的人，這相當于計算機領域的諾貝爾獎。

約翰?馮?諾依曼

就在哥德爾絞盡腦汁捉摸希爾伯特第二問題的時候，另外一個來自匈牙利布達佩斯的天才少年也在思考同樣的問題，他就是大名鼎鼎的約翰?馮?諾依曼（John von Neumann）。

然而，馮?諾依曼遠沒有哥德爾走運。到了1931年，馮?諾依曼即將在希爾伯特第二問題上獲得突破，卻突然得知哥德爾已經發(fā)表了哥德爾定理，先他一步。于是，馮?諾依曼一氣之下開始轉行研究起了量子力學。就在他的量子力學研究即將結出碩果之際，另外一位天才物理學家保羅?狄拉克（Paul Dirac）又一次搶了他的風頭，出版了《量子力學原理》，并一舉成名。這比馮?諾依曼的《量子力學的數學基礎》整整早了兩年。

受到兩次打擊之后，馮?諾依曼開始把部分注意力從基礎數學轉向了工程應用領域，終于大獲成功。1945年，憑借出眾的才華，馮?諾依曼在火車上完成了早期的計算機EDVAC的設計，并提出了我們現在熟知的“馮?諾依曼體系結構”。

馮?諾依曼的計算機與圖靈機是一脈相承的，但最大的不同就在于，馮?諾依曼的讀寫頭不再需要一格一格地讀寫紙帶，而是根據指定的地址，隨機地跳到相應的位置完成讀寫。這也就是我們今天所說的隨機訪問存儲器（Random Access Memory，RAM）的前身。關于馮?諾依曼體系結構和現代計算機的工作原理，請參見本書第3章（《從零開始的計算機系統》）。

馮?諾依曼的計算機終于使得數學家們的研究結出了碩果，也最終推動著人類歷史進入了信息時代，使得人工智能之夢成為了可能。

諾伯特?維納

我們要介紹的最后一位數學家是美國的天才神童諾伯特?維納（Norbert Wiener）。據說維納三歲的時候就開始在父親的影響下讀天文學和生物學的圖書。七歲的時候他所讀的物理學和生物學的知識范圍已經超出了他父親。他年紀輕輕就掌握了拉丁語、希臘語、德語和英語，并且涉獵人類科學的各個領域。后來，他留學歐洲，曾先后拜師于羅素、希爾伯特、哈代等哲學、數學大師。維納在他70年的科學生涯中，先后涉足數學、物理學、工程學和生物學，共發(fā)表240多篇論文，著作14本。

然而，與我們的主題最相關的，則要數維納于1948年提出來的新興學科“控制論”（Cybernetics）了。“Cybernetics”一詞源于希臘語的“掌舵人”。在控制論中，維納深入探討了機器與人的統一性——人或機器都是通過反饋完成某種目的的實現，因此他揭示了用機器模擬人的可能性，這為人工智能的提出奠定了重要基礎。維納也是最早注意到心理學、腦科學和工程學應相互交叉的人之一，這促使了后來認知科學的發(fā)展。

這幾位數學大師不滿足于“躲進小樓成一統”，埋頭解決一兩個超級數學難題。他們的思想大膽地擁抱了斑駁復雜的世界，最終用他們的方程推動了社會的進步，開啟了人工智能之夢。

未完持續(xù)......

后續(xù)文章：

人工智能之夢——夢的延續(xù)（1956-1980）

人工智能之夢——群龍無首（1980-2010）

人工智能之夢——夢醒何方（2010至今）

原書：《科學的極致：漫談人工智能》豆瓣評分8.3

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