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作者/ CCOM標(biāo)準(zhǔn)組專家? 許乃威??

2016年，中國各大圍棋網(wǎng)站出現(xiàn)了一個神秘的圍棋高手，沒有人知道來歷，宛若從天而降的圍棋之神，開啟不可置信的連勝記錄。

大家對這個神秘高手一無所知，只知道網(wǎng)名叫做Master。

圍棋一直被視為是難度最高的棋種，棋手需要多年的學(xué)習(xí)與經(jīng)驗累積，只要是高手，一定是廣為人知，不可能橫空出世。

Master的戰(zhàn)法獨特，下一手犀利的30秒快棋，關(guān)于Master的各種傳聞大量出現(xiàn)，隨著Master神奇的連勝之旅，中國圍棋名將聶衛(wèi)平、古力，紛紛加入戰(zhàn)局。棋圣聶衛(wèi)平以64歲的年齡與Master對局，Master獲勝之后，在屏幕上打出一句話：謝謝聶老師。

2016年12月到2017年1月，Master獲勝60場，沒有敗績！

當(dāng)年5月，Master終于現(xiàn)身，挑戰(zhàn)世界第一柯潔，3比0碾壓。

新一代世界棋王就此誕生。

Master的真名叫做AlphaGo，人工智能在2016年的顛峰之作。

被稱為圍棋之神的AlphaGo，代表的是人工智能的一次飛越，圍棋原本被認(rèn)為是一座不可跨越的大山，是人類智慧的高度展現(xiàn)，卻被人工智能無情碾壓。

從谷歌的AlphaGo之后，再也沒有人懷疑人工智能的潛力。大量的資金涌入，各種新的應(yīng)用不斷出現(xiàn)，發(fā)展勢頭到現(xiàn)在都還在延續(xù)。

但人工智能并不是一路發(fā)展都是這么順利的，兩次智能寒冬，幾乎讓人類科學(xué)家放棄了智能的發(fā)展。

人工智能魔幻的70年，經(jīng)歷了3起2落，到底發(fā)生了什么？

我們從這些起落當(dāng)中，又能學(xué)習(xí)到什么？

故事要從1956年開始講起，這一年被稱為人工智能元年，因為有4位絕世高手，決定來場華山論劍。

4位AI鼻祖正式提出了人工智能這個名詞，召集了來自世界各地的英雄好漢，在美國靠近加拿大的小鎮(zhèn)，一個名叫達(dá)特茅斯的學(xué)院，開了一場武林大會。

當(dāng)時，江湖被分為了3個門派：符號派、連接派和行為派。

這3派互不相讓，創(chuàng)立了各自的宗派寶典，雖然路徑不同，但都代表人類對自己發(fā)起的一場重大挑戰(zhàn)：

既然人類這么聰明，是地球上最智慧的生物，那進(jìn)行自我模擬，應(yīng)該是可以辦到的吧！

這也就是人工智能整個領(lǐng)域最終極的目標(biāo)：

人類的智慧，是可以理解的，是可以模擬的，人類是可以證明人類是知道為何自己是有智慧的！

這3個門派分別從3個不同的角度來沖擊這個目標(biāo)。

其中最容易理解的，就是符號派，也就是規(guī)則派，符號派一開始就取得了優(yōu)勢，引領(lǐng)了大半個江湖。

規(guī)則派跟人類科學(xué)的思維模式最為接近，跟人類一代一代的教育也最一致，這個門派的主要思想，就是建立規(guī)則，只要能寫下規(guī)則，機(jī)器便能按照規(guī)則執(zhí)行，人的智能就能被模仿出來。

尋找規(guī)則、制訂規(guī)則、利用規(guī)則，基本就是人類科學(xué)和語言文字奠基的基礎(chǔ)，三角形勾與股的關(guān)系，讓古代希臘人可以測量土地面積，牛頓發(fā)現(xiàn)萬有引力的規(guī)則，讓人類可以算出幾億光年外星球的運(yùn)行速度。各種語言文字的發(fā)明，都是建立在一套一套的規(guī)則之上，一代又一代的人類，遵循了這樣的規(guī)則，所以可以互相溝通，可以寫下歷史，告訴后代子孫，之前祖先立下的規(guī)則是什么。

人類教育自己的下一代，也都是建立在規(guī)則之上。

可以說整個教育學(xué)這門學(xué)問，就是一大套的規(guī)則。

讀書識字，不就是在學(xué)習(xí)規(guī)則嗎？

規(guī)則派取得了早期的成功，成為第一代的盟主。

另外兩個門派的發(fā)展，則遇到了很大的困難。

連結(jié)派是從大腦生理學(xué)的角度出發(fā)，想要模擬人類大腦在生理上的運(yùn)作模式，智能來自于我們的大腦，而大腦又是由大量的神經(jīng)細(xì)胞彼此相連所組成，因此這一派的學(xué)者認(rèn)為，要實現(xiàn)人工智能，就要仿真這樣的構(gòu)造，他們試圖以仿生學(xué)的方式，利用工程技術(shù)來仿真人腦中的連接結(jié)構(gòu)。

也因為這樣的思想，連結(jié)派又被稱為仿生派。

連結(jié)派乍聽之下，頗有道理，而且感覺超酷，吸引了不少人才加入，但很快就遇到了困難。

首先受到的質(zhì)疑是，人類自己都沒有搞明白人類大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)模式，又從何談起要模仿大腦的構(gòu)造呢？

連結(jié)派很快就澄清了他們的真正想法：

不是在生理上模仿人類大腦結(jié)構(gòu)和運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯，只是借用了「大腦神經(jīng)元」這個概念，并不是真正要做出一個大腦神經(jīng)元，連結(jié)派的神經(jīng)元更像是河道上的水流控制閥，跟大腦神經(jīng)元其實一點關(guān)系都沒有。

連結(jié)派雖然解釋了這個問題，要讓連接派的理論成立，需要建構(gòu)大量的神經(jīng)元，每一個神經(jīng)元都需要大量的計算機(jī)計算能力，而當(dāng)年計算機(jī)的算力，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到要求。

連結(jié)派聽起來很酷，一度輝煌，但很快陷入沉寂。

第三個門派，行為派，這個門派從心理學(xué)的角度出發(fā)，借用了大量行為心理學(xué)的思想，整個觀念跟訓(xùn)練狗的過程很像，喂狗之前，先搖個鈴鐺，以后只要搖鈴鐺，狗就知道要吃飯了。有刺激，會有感知，有了感知，就會有行動，機(jī)器應(yīng)該要做的，就是要針對不同的刺激，設(shè)計好如何產(chǎn)生感知，進(jìn)而產(chǎn)生行動。

行為派聽來有理，但這派的科學(xué)家始終找不到把想法有效落地的方法，比連結(jié)派消失的更早。

一統(tǒng)江湖的符號派，吸引了很多優(yōu)秀人才的加入，在計算機(jī)這個領(lǐng)域，符號派最重大的成就，就是發(fā)明了程序語言。

自從計算機(jī)被發(fā)明后，科學(xué)家就一直在思考，如何才能跟計算機(jī)進(jìn)行溝通，很快大家就發(fā)現(xiàn)需要一個人類跟計算機(jī)溝通的工具，而這個工具，就是程序語言。

許多程序語言被發(fā)明了出來，甚至還有專門給人工智能使用的程序語言。

符號派的發(fā)展很快，也出現(xiàn)了許多實際應(yīng)用，例如用計算機(jī)解方程式、讓機(jī)器走迷宮、讓機(jī)器做工廠生產(chǎn)的自動化控制。

人工智能的兩次寒冬

規(guī)則法實現(xiàn)的人工智能確實有效，也開始出現(xiàn)了一些實際應(yīng)用，然而眾人逐漸發(fā)現(xiàn)一個問題，每次要教會計算機(jī)一個技能，就要花很多的時間與力氣，更要命的是，需要龐大的計算機(jī)的計算能力。

要有智能，計算機(jī)需要強(qiáng)大的存儲和計算能力，存儲足夠的信息，并且快速進(jìn)行處理。例如，為了進(jìn)行交流，人們需要知道許多單詞的含義，并以多種組合來理解它們。

70年代的計算機(jī)，根本達(dá)不到這樣的計算能力。

對人工智能的期望有多高，失望也就有多高。

兩份權(quán)威學(xué)術(shù)報告發(fā)表，認(rèn)為人工智能的投資根本沒有產(chǎn)生預(yù)期受益，結(jié)論是不應(yīng)該繼續(xù)往AI這個無底洞砸錢。

市場熱度迅速退潮，人工智能走入了第一個寒冬。

但敗也蕭何，成也蕭何，不就是需要存儲和快速的計算能力嗎？

短短10年，計算機(jī)的算力大幅提升，加上規(guī)則派在理論上取得突破，一個標(biāo)志性事件出現(xiàn)：

專家系統(tǒng)橫空出世！

機(jī)器人竟然能夠像是醫(yī)生一樣問診。

80年代，各類專家系統(tǒng)出現(xiàn)，幫忙企業(yè)作決策，幫助工廠做物流管理，幫助城市做交通管理。

智能熱潮再度出現(xiàn)，人類「復(fù)制人類智能」的夢想，似乎就是舉手之遙，人工智能再度被吹捧到了云端。

但成也蕭何，敗也蕭何，好景不過10年，人工智能再度跌下云端。

計算機(jī)的算力飛速發(fā)展，桌上型電腦出現(xiàn)，人工智能所需要的計算機(jī)，用不了這些桌上型電腦，都是笨重?zé)o比成本高昂的大型計算機(jī)，大家的興趣全部被桌上型電腦所吸引，因為這才是市場趨勢，人工智能寒冬第二次來臨。

但讓人工智能走上第二次寒冬的，其實不是桌上型電腦，而是規(guī)則派本身的功法缺陷。

如果是計算機(jī)硬件的問題，這好解決，但如果是功法本身的問題，這就完全是另外一回事了。

作為稱霸40年武林盟主的規(guī)則派，有一個重要的設(shè)計前提：

人類需要事先把規(guī)則制訂出來，機(jī)器人只是執(zhí)行而已！

這個前提，存在兩個問題：

有許多場景，人類很難把規(guī)則給講清楚。例如現(xiàn)在很流行的「摳圖」，要把人物和背景分開，但邊界在哪里？

或是要把圖片中的貓給找出來，但貓的定義到底是什么？有尾巴、4條腿就叫貓嗎？

人類有太多用直覺進(jìn)行判斷的場景了。

但這也不是最致命的。

人類智能的最重要體現(xiàn)，不是執(zhí)行規(guī)則，而是創(chuàng)造規(guī)則，優(yōu)化規(guī)則！

人類能夠從錯誤中學(xué)習(xí)，能夠進(jìn)行聯(lián)想，能夠觸類旁通，在舊有規(guī)律中，找到新的規(guī)律，在持續(xù)改善中，不斷強(qiáng)大自己！

也就是人類可以「自我學(xué)習(xí)」和「自我成長」！

但規(guī)則派的規(guī)則，必須事先由人類來制訂，既然如此，機(jī)器自然無法創(chuàng)造和優(yōu)化規(guī)則，更不要說超越規(guī)則了。

人類做為地球上最高等的智慧生物，終于意識到，過往幾十年的努力，方向根本是錯的，最有希望的規(guī)則派，或是當(dāng)時唯一有希望的規(guī)則派，根本無法帶領(lǐng)人類，復(fù)制出人類真正的智能：自我學(xué)習(xí)！

機(jī)器人根本只是聽命行事而已，了不起就是動作快了一點。

（不過寫到這里，回頭想想，能自我學(xué)習(xí)和成長的機(jī)器人，感覺是有點可怕的，你跟機(jī)器人打架，你起先打贏了，但它越打越聰明，吸收了你的戰(zhàn)法，還發(fā)揚(yáng)光大，你越強(qiáng)，它越強(qiáng)，這不就是武俠小說中的吸星大法嗎？！）

（但人類智能的真正體現(xiàn)，不也正是在這里嗎？?。?/p>

沒有自我學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人，難道就沒有什么用嗎？

在規(guī)則相對清晰的領(lǐng)域，的確是有用的，但人類最常遇到的生活場景：

圖像、聲音和語言這幾個領(lǐng)域，規(guī)則并不清晰，沒有自我創(chuàng)造和優(yōu)化規(guī)則能力的機(jī)器人，辨識能力跟人類就是有明顯的差距。

練了半天的葵花寶典，發(fā)現(xiàn)根本練不了絕世神功，規(guī)則派一下崩潰了，武林盟主的殞落，讓人工智能整個領(lǐng)域陷入了絕望之境。

90年代初期，人工智能不只走入了第二次寒冬，對整個人類文明都是一場巨大打擊：

人類的智慧，除了「生殖」的方法，原來是無法復(fù)制的！

那人類的智慧到底是什么？在生殖過程中，人類智慧到底是怎么傳承下去，人類始終搞不明白，那人類智慧到底是怎么回事？

人類到底是怎么辨認(rèn)圖像的，怎么理解語言的？

第二次寒冬的人工智能，真正的走入了谷底，看不到光亮！

直到3位大神，宛如從天而降，突然找到能讓機(jī)器「自我學(xué)習(xí)」的功法寶典，而且活生生的實現(xiàn)了！

50年代的一場華山論劍，3個門派崛起，過了50年之后，當(dāng)中1個門派的3位掌門人，像是仙俠小說中的情節(jié)一般，得到了兩把驚世神器，把一個新的時代活生生的劈了開來！

第一代盟主殞落，規(guī)則派、仿生派和行為派，誰解開了這個驚天秘密，引領(lǐng)武林呢？

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