No.41 人工智能风云录之称霸江湖的符号派：野心与挫败
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科技是一件不曾存在的東西全世界的科技創造人們都在展示人類的傻事我認為人類的特質並不可偽造所有可以創造的東西都已經被創造了我覺得全球市場需要五個電腦問題是能否讓人們想像的問題就像問一隻潛水艇能不能跳水的問題我認為科技已經把世界拉近了更加要讓它更加靠近

20 世纪的智力巅峰行为派掌门人控制论和自动化祖师爷维纳老爷子同时在物理学生物学医学地质学概率论心理学语言学政治学法学伦理学神学哲学历史等方面都有杰出贡献维纳说我爸爸他可以流利说 17 种语言但我是个垃圾啊我只会说 12 种哈哈

太烦耳塞有一天维娜回家就发现家里怎么没有人呢她看到门口有一个小女孩她就问了我们家是搬家了吗搬到哪了那个小女孩说对你们家搬家了搬到那什么什么地方了然后维娜就说谢谢你小姑娘那个小姑娘回复说对我妈说了说你肯定找不到第二爸爸哈哈哈哈

你就说维纳这个人总神都走到什么程度太科幻了这正是符号派一统江湖沙虹眼自觉后路寒冬里各自取暖统计派星火燎原半打铁第 41 期打板开始我是刘飞我是小蕾

大家听到片头觉得挺神奇的这哥们俩怎么英语这么好突飞猛进的怎么练到这个程度的不容易其实是我们用一个 AI 的工具生成的是用我们过去录播客的声音采样做出来的

是当然这里面大家能听得出来我的声音会更像一点小蕾的声音稍微可能小蕾业务太好了对业务太好做出来的业务更好了一截就是听不出来是她了这平常结商单的时候的音色是因为咱们毕竟讲人工智能那就用这种方式来体现一下咱们这个主题感受一下其实大的结构还是一样的只不过就是中文换英文是大家可以对比一下听起来可能也挺有意思的对

那么咱们就进入互联网史话这个大系列下面人工智能风云录的第二期正式开始第一章叫做第一章天下之物莫不有理符号派

因为还有个转折上期人工智能我们讲到有三大流派对现在要一一拆解了是如果上期人工智能节目还没听的话大家可以先回去稍稍复习一下再来听这期效果更好是我们先把视线转移到战火纷飞的 1943 年中国云南哎呦西南联大嗯

这是中国近代史上的一个奇迹可能很多朋友都知道这所学校只存在了 8 年但是它是清华北大和南开临时组成的一个战时后方大学就算历史上大家对于它的了解不是特别多前些年那个电影叫《无问西东》还是《无问东西》来着最起码也是以这个为大背景来拍的

然后去年还是前年出了一本书叫《重走》那本书也非常受欢迎那本书记述的也是那段时期的历史现在大背景就在这了

就在这八年里面这所学校诞生了两位诺贝尔奖获得者四位国家最高科学技术奖八位两弹一星功勋奖章得主 171 位院士和上百位人文学科大师说他是共和国学术摇篮也不为过是在这中间就有一位我和萧磊的老乡祖籍德州出生在济南的王浩他喜欢数学所以就考了数学系嗯

毕竟考进西南联大大家想想当时那个年代大个荣光全国最聪明的年轻人云集的地方那是相当难考所以他考了个第一全系第一这么厉害当时去了之后同宿舍的是隔壁专业的还不是他们系的

是物理专业的叫什么呢叫杨振宁才也是该往这走了这是他舍友隔壁宿舍也有个好朋友那是搞人文学科的天天混在一块叫汪曾琪都是好朋友都是好朋友高等代数课老师是谁呢杨武之杨武之这么掉到阵檐里巧了这位是是宿舍那位舍友的爸爸杨振宁的爸爸杨武之太喜欢王浩了他说

你就以后就学数学你以后在数学上必定有前途必成大财王浩说我不信你儿子都不学我凭啥学他没有那个天赋我搞逻辑搞哲学想要搞这个

46 年的时候王浩在清华读硕士那个时候被哲学系和数学系同时推荐去了哪呢哈佛大学读哲学真的走上他自己喜欢的这条路了对为啥去哲学系呢除了喜欢还有就是啊他当时的导师那是大名鼎鼎的款英哦这个款是哪个字呢就是他翻译成中文啊就是一个草头下面一个朋友的棚旁边再有一个利刀哇

这么个字这名字翻译过来还要用这么难的一个姓因为这个这可能是这个发音里面找到的最常用的字最像的了这凯因是谁呢凯因被称为在罗素维特根斯坦和卡尔纳普之后最重要的哲学家哎呀

那且不说款英的哲学贡献我们不展开讲也讲不明白我们就说他当时在哈佛大学那是头牌教授整个学校所有的职工薪资里面他是最高的王浩 48 年哈佛博士毕业那他才去了两年而且拿了一个东西叫 Junior FellowJunior Fellow 是什么呢相当于高级博士号全哈佛当年只有四个名额不是哲学系四个全学校只给了四个名额

他这 VIP 后车试啊他有限只能装下四个人然后他是历史上第一个拿到这个中年 fellow 的中国人嗯

而且这个名额这个车有多挤哈佛整个历史上到现在为止给过的 Junior Fellow 只有 20 个人这么稀少非常稀少就哲学系啊只有这些那王浩后来去了哪呢去了牛津大学还在贝尔实验室工作过又回到了哈佛再后来呢又去了洛克菲勒大学嗯

在洛克菲勒大学成立了一个实验室应该叫研究所吧因为搞哲学嘛叫王 Lab 就是专门以他的姓命名了就以他的姓命名的当时全球逻辑学的学者全都云集在这就各地著名的都跑去了甚至包括他自己的老师海英他也想去就这个研究所太好了太好了

这个有点开山阻尸那个意思了是但是可惜后来经费越来越削减所以这个研究所后来也就没落了就现在已经不是那种很大的研究所了

王浩后来也成为了华人科学家里广为人知的一位当然还是没有杨振宁出名了是是是圈子里面但他为当时的很多中国科学家提供了非常强的信心因为那个时候大家还是觉得说美国的科学家更厉害但是现在看到外国的月亮也没有那么圆我们中国人在中国本土培养出来的去那也能成为大师不管是涉及到文化背景也好还是人种的认知也好都让大家有更多信心了对

不过在 70 年代的时候王浩开始研究马克思主义而且变成坚定的左派他在海外到处宣扬说文革有多大的功绩因为当时不了解情况 76 年之后一看原来是这么回事当时在外面的所以这个事让很多国内的知识分子对他印象都不佳很不喜欢的这些就很复杂咱们不展开说了这个其实还是要拉长战线和回到当时的背景才能看明白怎么回事啊

是就说个关于王浩的题外话王浩老前辈还是很喜欢金庸的那说到金庸我们今天的片尾曲就用了用那个太多了这是对我特别喜欢金庸小说改编的 94 版的电视剧《一天屠龙记》的主题曲《刀剑如梦》

我们就作为今天的片尾曲而且大家会发现这个片尾曲的名字跟今天这个故事里的刀光剑影也挺像的先做了一个小小的预告了那后头怎么个刀光剑影玩来

那为什么我们要提王浩呢芝麻掉到针眼里巧了王浩跟咱们人工智能的故事有一个非常有意思的交集咱们就要提到第一期的时候讲到了吗 1956 年达特茅斯会议的时候司马赫也就是赫伯特西蒙还有他的那个算是一师一友的合作伙伴纽厄尔他们两位不是做了一个机器那个机器证明了罗素数学原理中的 38 条吗还记得这事儿是吧当然

1958 年的时候你看两年之后王浩搞到了一台 IBM704 这台计算机并且用 9 分钟时间就证明了罗素数学原理当中的一阶逻辑就是相当于简单的那一层的逻辑 150 条定理中的 120 条一大把耳朵给证明出来了并且在 59 年证明了所有这 150 条定理还有 200 条命题逻辑定理也就是顺手就把司马大师给抄过去了是啊

而且这个不光是在人工智能领域的历史上很有意义他启发了他自己的博士生这个博士生叫 Steven Arthur Cook 这个 Cook 跟苹果的 Cook 同名吓我一跳我还在想怎么回事这个 Cook 在 1971 年发表了一个论文这个论文叫定理证明的复杂性就是他从

他师傅做定理证明这个逻辑出发去研究了一下计算复杂度这个问题这个复杂性的问题咱们前面提到了在达特茅斯会议里是一个非常重要的一个议题这个议题对后来计算机行业和人工智能行业的发展有非常大的启发的价值所以他从这个机器证明定理出发论证了计算复杂性的问题并且成功提出了 NP 和 P 的概念

NP 和 P 是两种复杂度这个当然就我们不展开说了展开说可能比较复杂了而且 P 是不是等于 NP 就是这么一个很简洁的公式叫 P 等于 NP 问题成为了

七大数学难题之一这里边还有就是这七大数学难题里边包括还有什么杨米尔斯存在性与质量间隙等等这种非常复杂的数学问题这个数学难题已经难到基本上很多人一听就听不明白目前这七个难题

还有 6 个没有解出来各位朋友如果感兴趣的可以自行了解加油试试解一解但是不要轻易入坑可能一入坑一辈子就卖不出来了如果你入坑成功而且解出来了记得告诉我们医生佳绩无忘而且记得去找克雷数学研究所人家有悬赏的 100 万美金记得去拿咱们的故事就延伸着说王浩用计算机解除这些数学定理要切入了

太厉害了不管是前面学数学还是后面学哲学他能把这事整明白就相当于也是一个全才是当时对于人工智能的路线斗争咱们回顾一下有三大门派符号派连接派和行为派但是可不止这三大门派在这门派之外跟其他领域的科学家学者们也有各种矛盾和冲突还有路线斗争比如说王浩

他就非常不喜欢司马赫和纽二不喜欢他们这一派为什么不喜欢呢因为这个王浩他对司马赫和纽二做出来的机器一直非常鄙视认为不专业他原话说的是杀鸡焉用牛刀用的还是中国典故说他们拿着牛刀都没把这个鸡给杀就这么嘲讽人家而且当然他批评的出发点是觉得这个数学定理证明这是数学家和逻辑学家搞的事

斯马赫和纽威尔他们的背景是搞心理学的他们是搞人工智能相关计算机相关的斯马赫他也不是数学家他们都不是数学家可能也因为前面说过他实在是太全才了什么事都能沾点什么事都能弄明白但是他按圈子算的话就是人工智能圈你这个圈的你又不懂这些东西他出发点会有这么一层考虑的

那这个刚才说的杀鸡捏牛刀的这个批评还让很多原来就是在逻辑圈子的人自动就跟人工智能这个圈子隔离了我离你远点离你远点王浩毕竟是大师嘛他有影响力所以人工智能的学者在这个方面就逻辑学和数学上还是受了挺大的

打击的哎呦是这样啊当时甚至说有逻辑圈的这些人啊就看到说司马赫和纽二说自己这个程序叫启发式程序你们启发式程序他们自己在他们自己的论文里故意把他们开发的这个机器叫非启发式程序就是你们这个也没有什么启发性就故意恶心他们这么个意思啊

所以你看这学者们这直接同行都是冤假相互倾亚咱们上期其实提过了司马赫纽尔都是符号派的人物我们也沿这条线再捋一捋为啥说司马赫纽尔非要去动人家逻辑学家数学家在做的这个事我们从历史上开始捋

从最早 17 世纪有一位大数学家戈特弗里德·莱布尼茨说到莱布尼茨那大家都知道肯定都知道跟牛顿同时期独立发明微积分的那个他同时也是大哲学家他哲学方面也跟笛卡尔齐名的

同时在物理学生物学医学地质学概率论心理学语言学政治学法学伦理学神学哲学历史等方面都有杰出贡献贡献了多少个罐口这些个天才们真的是莱布尼茨他当时在人工智能方面也有贡献提出了一个早期的想法这也太早了 17 世纪非常早

他认为阿拉伯符号系统那就是一个小的系统阿拉伯符号是啥呢就是数字嘛数字也是一个系统符号系统嘛比如说对于阿拉伯数字来说就是十进制的对吧包括二进制这个也是他首先提出来的他认为如果可以用零和一表示所有的数字哇这个看起来非常简洁哦他提的呀对

特别简洁他喜欢这种简洁的系统他就发现这里面就有逻辑了就是你是不是能够有一种普遍的文字每一个符号都代表非常确定的含义因为我们平时交流其实是所谓自然语言很抽象你说这个人帅我觉得这个人不帅这种东西非常主观定义更明确一些能不能有非常确定性的含义就每一个词没有人能解释第二个含义

他推演了一下这个该怎么执行首先要有一套全人类知识的百科全书什么都有就是所有的知识所有人能想到的东西都在这里边了第二就是所有的知识都有一个符号的表述嗯

然后有一个精确的系统描述所有知识它会跟数学一样精确比如说数学就是一个典型的很精确的符号数学里面加减乘除包括各种函数没有人能做第二种解读全部归属到一个点上它这是要搞巴别塔最后符号跟符号之间能够互动操作推理演算这不就变成一个机器了吗

这个机器他认为就能跟上帝对话了因为这个机器它知道所有的知识同时它拥有确定性的东西在跟你对话以那个时候的认知来看可不就是吗是所以他的假想被称为莱布尼茨之梦也像你说的就那个时代所以大家都叫它梦是一个梦想的东西大家都知道连牛顿最后都搞着搞着都得搞去神学了是莱布尼茨之梦

这个本身也是图灵当时做图灵机的时候一个很重要的灵感来源他也参考了这方面的想法这是第一次出现一个比较完整的对人工智能基本逻辑的一个论述后来乔治布尔这位科学家在 1847 年把逻辑过程整个用代数方式解决了就是在之前大家想象不到说逻辑还能用数学的符号表达他找到一个方法也就是布尔代数

布尔代数本身就是一个逻辑运算的法则逻辑运算的各种公式和这种底层的原理这个也构成了计算机的基础原理要是这么推下来的话还真的能更好理解结合前一期原来图灵他们做的这些事也都是踩在巨人的肩膀上一步一步过来的不是凭空想象出来的是

包括咱们上期也聊到相农研究明白了一个事就是继电器和电路怎么实现布尔代数这不是被称为当时世界上最伟大的硕士论文吗说明这个也能用机械的方式去实现逻辑运算了这个就是一个非常大的进步了从提出来到实现中间隔了差不多 100 年是

1910 年数学家哲学家波特兰罗素写出了那本《数学原理》这个《数学原理》他为什么要写这本书呢是想要把所有的数学原理都用数学方法和逻辑方法来证明就是有点像一生二二生三三生万物就是我有一个基本的最基础的一个公理之后我能不能通过逻辑推演把所有公理所有定理都给推出来类似这样的事情我们说过好多了大家都是想要寻找这样简洁的

万能的东西是如果这个证实了那我们以后就可以不用猜原理了因为我们尤其早期的科学家说猜可能稍微有点不是那么尊重但实际上当时很多科学家其实是在有一个想法之后再去验证但是这个逻辑就不一样了你通过最本质的东西把所有的世界万物都给推出来听起来就很迷人了是

波特兰罗素本身也是一位大师咱们以后有机会再讲他其实在数学哲学逻辑学物理学宗教学历史学等等都是大师而且 1950 年拿的诺贝尔奖是文学奖说到这儿我们其实看得出来搞这些研究了大部分当时还是数学家在研究数学的这些数学家里面就是数学的最本质不就是数学哲学吗对于数学哲学来说有三大门派你刚才那句话我得反映一下数学的最本质是数学哲学对

就研究数学的本质研究数学是怎么回事那不就是哲学吗然后研究数学哲学的这个门派包括逻辑主义形式主义和直觉主义

那直觉主义我没写研究就不展开说了那逻辑主义和形式主义逻辑主义研究的就是推理比如说刚才说的布尔代数这些就是逻辑主义的东西形式主义就是把它怎么用符号表示一个研究推理一个研究符号可以这么认为那后来人工智能大家其实也能对应上了它其实融合了逻辑主义和形式主义它既要研究推理也要研究符号对吧

咱们前面也反复说了包括图林包括后面的明斯基他们包括刚才说的罗素还有前面说的莱布尼茨他们其实都想做一个事就是把世间的知识用形式化的符号表示这就是所谓的人工智能需要研究符号对这是形式主义也就是符号就是我尽量把这个东西用更确定性的表示以前只是数字能表示后来发现逻辑也能表示再后来就看能不能用更确定性的

确定性的方式表达更多的事情这个叫形式主义对于逻辑来说那就是推演我看怎么把这些符号让他们之间有各种运算各种操作最后推演出来一些东西其实我们在座各位估计中学的时候也

都接触过数学逻辑题就咱们除了加减乘数也有那种所谓的定理证明是对吧比如说左右颠倒的义那就是存在的意思然后上下颠倒的 A 字母 A 那就是对于所有怎么怎么样的意思又回到高考了大家应该都有印象包括集合什么有印象该忘的都早忘差不多了

但你提一下多少还能想起一些对比如说对于集合这个属于哪个集合这个数属于哪个数中间还有个属于那属于其实也是一个形式化的符号它来做一个逻辑之间的关联这些都是逻辑符号所以你会发现在数学上已经逐步在接近莱布尼茨之梦了

说到这儿我们就知道为什么前面我提的那个问题人工智能为什么要从数学和逻辑出发先去思考这个问题因为那个已经被验证过了我可以把很多逻辑的东西变成符号化能让机器理解的东西未来是不是更多东西也能让机器用同样的方式理解是这么一个关联思路是

我们说回现在的事来让全人能把这个事说清楚真的是不容易我们说回现在发生的事情司马赫 纽尔他们的主要研究工作是围绕心理学和决策理论这些被逻辑学家认为你们来做定理证明这属于民科对

典型的民客见悦了你们所以为什么咱们前面说王浩做出来的比他们效果好因为王浩在这里面加入了大量的逻辑推演的规则关键是他加了规则他司马赫和纽二不太认同他这家规则为啥呢因为你人工智能是应该推演就是我让机器自己去推演你加了这么多的规则和这么多的个人演绎个人去推动了这么多事那

那这个显得没那么智能这就有点像是上一期我们上上期啊我们说到的香农做的那个老鼠走迷宫的事了是嗯

就是给他规定好路线了看起来他确实是在走迷宫但他不是自主的在走迷宫对但这个具体展开有很多了他也不是那么完全按照规则对他这规则的部分多一些可以这么说所以这个事让司马赫牛一直比较尴尬比如说他们在 1956 年就把他们那个机器怎么做的写成论文了投给了一个杂志叫符号逻辑杂志这个明显是逻辑圈的退稿了说你们这个不行

理由居然是什么居然是这些数学逻辑人都证明过来你机器再证明一遍没有意义他居然用的是这么一个理由他根本没有看到这个当中的巨大的这种历史的贡献结果王浩在 1983 年被授予定理证明里程碑大奖就认为他在定理证明上是一个里程碑式的人物他只不过就是看到他们做了自己顺手重复了一下而已提高了一下而已王浩自己肯定不是这么认为

就是萧磊说的王浩是在他们之后做的但是王浩做的确实更好或者说王浩的影响力更大所以他被认为是定理证明的开山鼻祖他获了这个奖司马赫就在回忆录里就很愤怒啊

说明明我们在 56 年就先做了凭啥他做了一遍就归了他呢这个太双标了这个事他俩确实有点想骂机这么说的话图灵也想骂机明明计算机我自己想出来的图灵机我先开始下手搞的结果最后我就慢了一步是

那司马赫牛二当时在五六年五八年受到这个排挤那是不是麦卡锡明斯基这两位老师就咱们前面也提到了这四位都是符号派的大师主持 主持爷也是他们作为同是人工智能圈的是不是就是互相支持呢没有

一方面确实是他们本身理论思路上也不太一样另外是一个野岸时机的问题就是抢风头的问题麦卡锡呢他在达特茅斯会议之后啊到处演讲演讲的时候就总结一下我们这次会议圆满成功了而且我们有什么贡献我们对大家有什么启发到处讲斯马赫和纽瓦尔都生气啊

明明这个会上我们拿出来的最干货凭什么你去讲去总结我们的学术的成果这样就让人很讨厌麦卡锡也觉得凭啥我不能总结我着急的这个会你有本事你着急去这两边又开始扯皮最后做了一个让步麦卡锡说那可以我来总结

接下来我总结完了你们俩上你们俩上去讲你们的机器我也不管了最后达成了这么一个和解做了一个组合绑定初结咱们上期也提过纽儿和斯马赫都在卡奈基梅隆大学所以他们可以称为卡派麦卡锡在斯坦福大学所以可以称为斯派这个卡派和斯派呢这两派也是有路线上的不一样的但是都是符号派咱们就沿着符号派的这个路线情况跟大家讲一讲啊

首先麦卡锡在 1958 年发表了一篇论文叫《常识编程》你单从这个名也看不出来啥但是他提出了一种将计算机所处理问题的范围从特定专业领域推广到常识生活这些一般性问题的设想这么一个常识我以为是长短的常常识对

而且你听他这个描述就跟我们刚才聊的有点类似只不过他提出了更进一步的想法他设计了一个假想的一个机器叫 Advice Taker 建议接收者这是一个他假想的理想系统这个系统就是以我们刚才一直在说的形式语言来输入和输出的一个计算机程序我们稍微说一下大家就容易理解了比如说各位在座的你要听半拿铁

主语那就是各位每一个听友听之前你可能要打开手机打开和手机我就给你形式化打开 APP 也给你形式化打开某个单集点击播放播放过程中遇到好玩的地方各位可能会点个赞对吧

可能会分享给你的朋友志同道合的朋友分享一下这个形式化就是符号化的意思吗跟前面是一个意思吗对一个意思符号就是形式化嘛就把这些主语位语宾语的一切可能性变成表述的语言设计出来那这样机器就可以计算了比如说他通过你这些描述他就知道他在听班达铁中间有这些步骤那别人来听班达铁可能也是这些步骤嗯

来听别的播客或者说来打开别的 APP 做别的事情这些都能各种一副好的形式表现和归集起来了来表述生活中的发生的这些事情你想象一下如果说真的实现的话如果全世界的知识对人类活动的描述都能实现的话其实计算机确实可能能做大量的预测和推演它跟计算数学一样我帮你看看会发生什么帮你预测一下

但是这个确实就是个理论模型因为太复杂了大家想一想就知道全世界所有的事情那哪能穷得尽呢我觉得就单纯听播客这个事想要履名其实都非常难所以压根都没有条件实现尤其在那个年代那是 58 年没有什么任何条件计算机都没有民用有这个想法就已经特别大胆了

1960 年麦卡锡又发表了一篇《地归函数的符号表达式》即《由机器运算的方式第一部分》第一部分提出了七个简单的运算符和用于函数的记号来实现一个完备的图灵机语言他已经开始做这个事情了对有没有很耳熟就跟我们上期提的那个 Brainfuck 对

老残语言差不多只不过它还真不是行为艺术其实它这个我们现在一听就知道就是计算机语言的最早期的表述这个表述它自己没有实现但是它没实现它写了论文但是它并没有出产品对但是它的学生 Steve Russell 史蒂夫罗素成功的在 IBM704 上开发出来一个语言叫 Lisp

这个 LISP 语言为什么叫 LISP 就是 List Processor 列表处理的意思这门语言至今仍然健在就在 60 年做出来之后仍然健在并且是最重要的人工智能领域的开发语言为啥因为那个时候没啥计算机语言 C 语言在后面还是十几年之后的事了

所以那个时候大家想做 AI 那我得用 Lisp 只能用这个现在有很多的老的那个代码都是 Lisp 所以你只能在这个基础上用 Lisp 接着写而且它是目前还在使用的历史上第二老的计算机语言第一老的是 Fortune 对

所以说其实麦卡锡也算是包括跟他的学生无心插柳也成了计算机编程语言领域奠基人的位置向阳花沐一为春这是讲到麦卡锡接下来说一下司马赫和纽二之后他们其实对符号派的贡献在 50 年到 70 年代也不小而且可以说比麦卡锡民司机还要大在 1957 年他们发布了一款机器你看人家都是先发机器的

叫 GPS 不是那个 GPS 这个 GPS 怎么解 General Problem Solver 名字起的这么大名字起的特别大很屌叫一般问题解决器其实你看它这个逻辑还是在麦卡锡前面提到的逻辑之上就是我能不能用机器解决一般性的问题我怎么解决它这个机器就有一个核心逻辑就是

大的问题拆小做问题分解就类似数学公式可能很多数学上的问题我是用拆解的办法那我能不能把大问题拆小这个其实本来是认知心理学上的一个理论斯马赫他是学心理的嘛所以他比较熟这个东西但是啊

不好做呀这个怎么做这个机器是做出来了解决不了问题这就好像是看的某个电影具体哪个是忘了什么分歧终端解决机你记得吗那个吗我记得就是一个剪刀石头布的那个东西是他们花了十几年时间在这个机器但是基本上也主要是在理论上给大家很多启发就这个确实很重要给启发但是没有解决实际问题指明了一个方向指明了方向

在 1975 年的时候司马赫和纽阿尔获得图灵奖

为什么说到这么后面这个时间呢那是因为他们获得图灵奖的这个原因和他们在获得图灵奖之后发表的演讲稿的内容其实都指向了他们最重要的贡献这个贡献可以用两个词表示一个词叫符号一个词叫查询符号我们都知道他们俩在符号上面做了更进一步的一个优化或者说一个表述吧这个叫物理符号系统其实还是刚才 advice taker 的

就是麦卡锡做的那个进一步基础上的理论他们这个理论更具象了就并不是说把所有东西就是形式化你做的任何事情你的一个动词一个宾语一个所有的形容词全都给你形式化那这样肯定不靠谱嘛所以他们想的这个符号叫模式比如说当我们看到一个苹果的时候我们脑海里会产生模式比如说水果比如说甜比如说酸嗯

等等这个可能就是模式比如说看到黄莲就知道是苦的比如说看到刘飞小蕾就知道是帅的就类似这种这个叫符号的映射就他们抽象了一层在这个基础上是不是能把物理世界的一些东西对应到符号里它的分类就更简单一些了相对对就他们在抽象这个层面跟实体世界的关联他们

做得更进一步了相当于另外一个刚才说的查询那是一个什么样的理论呢叫启发式搜索这个启发式搜索也不是一个精确的表述就不是说有一种搜索算法第一步第二步第三步不是这样但是他们提出了一个方法大概是为了降低成本不应该用那种暴力方式去解决搜索的问题就是

你会发现不能穷举对不能穷举穷举就是一种暴力的方法那就是硬算计算机很容易会硬算这些事情但是你会发现人类在日常生活中解决问题肯定不是这样比如说我们开车从北京的望京要去五道口具体的路线虽然不清楚但是我们知道出门你得往西去你知道五道口在西边往西的路线里你又会发现哎

走高架好像更快点那我不管走哪个高架我就先试一试先上个高架往西走那这是正常人类决策的思考方式嘛所以说启发式的搜索也是这样就是你先想一些办法先别直接去美举和去算就是所有的路线去五道口的路线那你这算不完但是你如果先有一个大概的先解决一个启发式的这就是启发式的意思嘛我先有一些启发先能框定一些范围

然后慢慢的启发式的去搜索下去机器也得学会超近道才行对这个成本就更低了所以这两个是他们获得图灵奖的最重要的贡献也是人工智能整个大厦基石里面很重要的两块组成部分这么听起来最早的砖确实就有点所谓智能的意思了是会超近道说句题外话就是司马赫和纽二在 75 年同时获得图灵奖这是图灵奖第一次

颁发给两个人当时坊间一直讨论他们肯定会获但是谁会获得这个资金奖到底是谁呢最后一公布双冠军那确实这两个人绑定的太紧了确实没法颁就只能同时颁给你们了给谁都得打架这是开了个先例

刚才说的启发式搜索其实在人工智能领域也后来没有解决很实际的问题但是在心理学经济学决策论等等学科无巧不成书都结出了参天大数我们说的司马赫为什么能七八年获得诺贝尔经济学奖就是从启发式搜索提出来一个东西叫经济学里的有限理性模型这个获得了诺贝尔经济学奖这个很有意思

为啥在人工智能领域这个还是没有解决这些问题呢包括说为什么麦卡锡斯马赫他们的这些早期的尝试都失败了呢那就涉及到符号学派后来大家发现面临的最大的问题了就两个字知识知识

太多了对古人就说过嘛格物致知的道理啊大学里说过格物而后知成仪讲过今日隔一物明日隔一件积习既多然后托然自有贯通处呵呵

朱熹也说过人心之灵莫不有之而天下之物莫不有理唯与理有未穷故其知有不尽也我们人工智能都讲到了成诸理学了所以说人的认知是从外部来的为啥说你要认知你得读万卷书行万里路呢没有这些都是白扯啊

闭门不能造车所以说刚才说的那还是逻辑的问题或者规则的问题 OK 你说的对物理世界的这些所有的事情你要沉淀到符号让计算机理解 OK 启发式搜索你能让计算机成本更低的去解题也 OK 但是计算机怎么掌握这些知识呢就原材料怎么给他提供一下子没有办法提供啊这太难了因为太多了无数的知识还是刚刚那个问题特别特别多嗯

科学家们发现本来当人类小孩养嘛结果发现人类小孩那是到处看东西到处去尝试做东西随时在摄入计算机没有五官啊没法认知现实世界你所有的事情全都要灌给他大家本来想的是懂逻辑之后啊知识不就是告诉他就行了发现反而这一步哎呀

唐突了这个是最难的太多了就包括咱们提过的去开达特茅斯会议的赛米尔他当时做了一个跳棋程序这个跳棋程序是死记硬背了 17 万个棋局当时打败了美国跳棋的州冠军

但是这 17 万个棋局那是萨米尔一个一个当然他肯定不是说手抄但是他是批量的放进去的而且这还只是一个棋局的数据就是你靠人输这些东西太难了根本输不完你就想嘛哪怕是一本百科全书你

你就给一个小孩你去读读两年他能知道啥呢他也就背了一些词对吧也就知道了一些句子他真想理解现实世界根本想不明白的计算机不是活的所以知识的问题一直到 70 年代初都没有得到很好的解决到了 70 年代中后期才想到了一些办法

什么办法呢我们下期再讲哎呀哎呀你这个儿可是你是叫什么挖下陷坑擒虎豹撒下香饵吊金鸥对这个香饵就是符号派在后一个阶段的故事咱们今天只讲到第一个阶段好接下来要讲第二个文派了进入第二章论技不论心行为派

我们把视线投向 1894 年的美国密苏利州有一个人叫诺伯特维纳出生在一个犹太人家庭他爸爸的经历非常励志励志到什么程度我就没见过这么励志的初中学历毕业 18 岁一个人从白俄罗斯跑到美国去打联工

不光打零工我们想象的打零工就是洗盘子可能确实洗过盘子就打零工打了打着打去了哈佛大学成为了哈佛大学的语言学教授年仅三十出头这是怎么一边打零工一边学习就是超级励志全靠自学初中生靠自学成为了

哈佛大学的教授所以维纳从小就是经过熏陶也非常聪明也可能是基因好对三岁的时候人家就能读格林童话了而且那个时候就开始读科普读物对科学产生兴趣了嗯

但是呢他童年有一个致命的因应感觉跟小蕾之前优衣库那一期讲过的有警证差不多哟他爸对他还挺严的特别严格就觉得聪明嘛聪明那你可不得成为天才嘛你看你老爸这么励志你不能落下是你必须成为天才你没有别的路可走我告诉你

这让维纳长期有非常严重的抑郁症而且终身没有得到治愈所以这个人脾气一直持续暴躁就是有兴趣的朋友如果看他的一些意识就会发现这个人是科学家里非常少有的性格

同时他还有一个特色就是高度近视因为从小看书太多了而且家教非常严格他近视到什么程度就摘了眼镜差不多就是盲人盲了就到这个状态他后来在大学里面就是扶着墙走路看不清楚道儿谁都不扶就扶墙但不说这些作为天才的他的天才之路还是很顺利的 12 岁考入大学

你没有听错 12 岁考入大学 14 岁数学学士毕业这个时候进入哈佛成为了哈佛大学的研究生期间呢就到处跑去找全球的大师去学习跑到英国去跟罗素学逻辑学哲学跑到德国去跟谢尔伯特学数学

罗素不多说了伟大的哲学家、逻辑学家前面提过了希尔伯特那是 19 世纪末 20 世纪初最有影响力的数学家之一

而且就因为这一个人德国的哥廷根大学成为了世界数学中心他包括这个谢尔伯特也是 1900 年国际数学大会提出了 23 个问题他提出了这些问题这些问题就成为了后来新世纪所有数学家研究的方向了指哪儿打呢就你想嘛维纳都是跟这些世界顶级大师学习啊

然后 18 岁哈佛大学哲学博士毕业 18 岁博士毕业但是因为性格原因好像当时跟校方没有达成一致没有留校所以去了 MIT 一直在 MIT 从 18 岁干到去世退休一直就在 MIT 了从一而终了

所以他的很多故事也在 MIT 流传那么说几个小故事比如说有一次他在 MIT 大门口跟人聊天聊着聊着快聊完了维纳突然问他说刚才你见到我的时候我是从左边往右边走还是从右边往左边走的

那个人说你是从左边往右边走维纳说那就行说明我吃过饭了他在判断是不是刚从食堂出来心思没有用在这些日常事务上还比如说当时有一个硕士生他的一个硕士生回忆说他当时跟一个中国朋友在一家咖啡馆里喝咖啡看到了维纳就说维纳老爷子来一块咱们聊聊天维纳就过去了当场就跟中国人说起了普通话

但是对方不太会说普通话因为是广东人维纳一看那没关系我用广东话跟你说然后当时现场大家都震惊了维纳怎么说维纳说我爸爸他可以流利说 17 种语言他是语言学教授对但我是个垃圾我只会说 12 种

太凡尔赛最夸张的一个故事也是我最喜欢的一个故事有一天维纳回家就发现家里怎么没有人呢走错门了没有他看到门口有一个小女孩他就问了我们家是搬家了吗是搬到哪了那个小女孩说对你们家搬家了搬到那什么什么地方了然后维纳就说谢谢你小姑娘那个小姑娘回复说对我妈说了说你肯定找不到地儿爸爸哈哈

什么玩意儿你就说维纳这个人总神都走到什么程度太科幻了当然因为这个故事流传甚广后来就是有人拿这个故事去问维纳说你是不是真发生过这种这么奇幻的事维纳说我还是记得她是我女儿的当时注意力没在这个身上但是其他的差求不多哈哈哈哈

就是这么一个大师一个很奇怪的大师为什么能这么年少有成就也就是把所有的没有用的经历全部收拾到他的学术上来了然后维纳在数学物理工程生物哲学多个领域有巨大贡献但是他最重要的贡献

是在 1948 年的一本书如果听过上期的朋友可能还记得香农发表信息论也是在 1948 年这得哪儿接去具体的时间太难了对 但是都是在二战之后而且维纳跟香农有多么芝麻掉到针眼里他们都是贝尔实验室的同事而且都参与了防空火力控制系统的工作而且维纳写的这本书这里面有大量的内容就是跟信息通讯有关的

只不过他在信息通讯基础上做了更多的推演提出了更多的理论这些理论包括控制和反馈就是我不光通过信息的输入输出去处理这些信息同时我根据信息去做反馈去控制比如导弹系统这是一个典型的控制系统所以他这个成果做出来形成的这本书就叫控制论控制论是他写的

有一个说法是维纳为什么起名叫控制论有一部分原因是香农已经先发了信息论了只好换个名不然也可能叫信息论控制论大名鼎鼎而且一段时间内他们俩关系有点敏感怎么说因为香农是信息论之父

学术圈很热我那就有点不高兴我也想找个爹当当他是爹他是控制论之父但是问题是信息论提出来的这些东西他在控制论里也都提出了类似的理论这有点牛顿和莱布尼茨的关系了

对就很多人也对比他俩但是好在他俩不是像牛顿和莱布尼斯那种就是明着就互相怼了他俩其实都不是很喜欢对抗的那种人包括后来我们上期也提到相同就退出一线了所以他们基本上没啥冲突他们既是合作伙伴又是竞争关系

包括控制论这个词香农还是很支持他用这个词的当时他写给维纳一封信这个信里他说了一句话说你就用控制论这个词罗伯特为啥因为没有人知道这是什么意思到时候跟人吵架你绝对优势因为解释权在你手里

就为什么说控制论是一个不太常见的词因为他用的不是什么 control 这种常见的词汇控制论的原文是 cybernetic 这么 cybercyberneticnetic 是什么意思呢就是原理方法维纳说他这个控制论的词是从希腊语里找到的意思是掌舵的方法和技术就开创的那个掌舵

那你听起来也挺形象的就是我要控制一些东西控制论的副标题是什么呢是在动物和机器中控制和通讯的科学你听它这个副标题就能听得出来它的控制论其实是在研究人生物和机器同样都有智能而且这个智能他认为的智能跟我们所理解的比如说有意识才叫智能或者怎么样很聪明才叫智能不一样他认为的就是

跟信息通讯控制和反馈机制有关系就有点像我们上期讲的讲成逻辑就是教孩子那个方法就我通过一些方式让你最后反馈到正确的结果合理性的结果具体中间你是怎么做的对这就是智能所以这个也是构成他控制论的核心底层的一个原则叫智能性原则那他提出这个理论之后啊

其实首先引起争议的反而不是科学界因为科学界大家觉得真牛逼好使在别的领域反而引起了争议比如说在西方国家因为大家觉得它这个控制论把生物和机器当成一样的对象了这是啥这是对上帝的亵渎侵犯他们的信仰了对另外在东方国家也不行尤其前苏联因为大家觉得你把人和机器放一块了你说机器跟人一样有智能

那这不是唯心主义吗机器都有意识了当然这个是有点过度解读所以前苏联也非常严厉的批判

虽然说控制论这个学科是后来全球都非常重要的学科但是在座的各位可能没听说过中国那个大学有控制系控制系那确实没听说过但是大家肯定都听说过自动化专业这是因为苏联就把这套理论叫自动化我们在建国之后跟苏联合作的时候就把这个说法引入了所以现在我们知道的自动化专业就是控制论专业这是一回事一回事

你像咱们学校不是有机械设计制造机器自动化对所以你能感知到说虽然他跟香农理论有很多交集但是他其实最后的重点都是落在机械和工程上的嗯

咱们在聊符号牌的时候其实提到了莱布尼茨维纳提出的控制论也跟莱布尼茨有很大的关系他从莱布尼茨那儿得到了非常多的灵感这莱布尼茨往前倒倒成了人工智能鼻祖了是所以维纳在序言里面特地致敬了莱布尼茨因为莱布尼茨提到的符号语言就是灵感的来源控制论的细节咱们不多说总之观点就是机器跟人一样

机器对于输入的信息得到输出这就是智能的体现刚才说了你不要纠结是人还是生物等等这都不一样就哪怕说一个导弹系统你输入现在的一个要求或者说输入现在的一个坐标它能精准地打到那儿你能控制它打到那儿它最后能给出合理的反馈这也是智能只不过是不同 level 的智能当

当时 MIT 还有另一个知名教授叫罗德尼·布鲁克斯教授他当时就提出智能只取决于感知和行动就是感知到环境信息做出恰当的行动不取决于表达不取决于推理他甚至把这两个都跑出去了我不关心推理和表达所以刚才我们虽然听起来

符号派和控制论这些来源都是来不离此但是其实走向了两个不同的路完全不一样一个去研究逻辑和推演一个去研究行为和反馈一个是两头一个是中间这时候冯诺依曼也跟维纳一块搞项目因为他们在一块都在 MIT 他就劝维纳说人类大脑太复杂了当然

当时对于人类大脑神经学科学也刚刚开始起步咱们不如研究点比较简单的生命体比如说病毒维纳没听他的我不想跟你搞这些东西所以冯诺依曼自己去搞而且在 1948 年左右提出来一个理论自复制自动机理论

这是研究病毒真研究出成果来了对它就基于病毒的逻辑提出了一个理论说起来不复杂大概就是机器能不能把一些零件组成跟自己一模一样的一台机器这个在工程领域当时是天方夜谭

但是在生物领域是司空见惯那大量的生物都是这样的逻辑你是一只狗你是一只猫那最后你就能生出来一只狗一只猫跟你差不多但是工程领域做不到这样完全做不到所以他提出这个理论他认为这个可能是走向人工智能的一个可能性那不就涉及到你上期稍微讲过一点的跟 DNA 携带信息有关的内容

对但是当时 DNA 的结构还没被发现所以他是提前了 4 年提出这个理论的 4 年之后在 53 年的时候 DNA 的双螺旋结构被发现跟他说的一毛一样差一点就把诺贝尔生物学奖颁给他了呀

他没研究 DNA 但是这证明了因为病毒本身还是个简单逻辑但是 DNA 自己复制并且开始用它自己的公式和非常精细的信息传递的方法让蛋白质也能反复的造出来一小块 DNA 它就能复制整个人出来这种就是一个工程学上的奇迹人是实现不了工程也实现不了但是生物上已经完美

附现了自复制自动机理论当然自复制自动机理论本身到如今也没有实现大家都知道没有实现但是它启发了非常多的研究比如说冯顿一曼自己那就是计算机专家所以他就写了一个程序可以自我复制的计算机程序没错

1949 年这个程序是世界上第一个计算机病毒哎呦冯诺依曼也被称为计算机病毒学之父这就挺多的爹的头衔另外其实这个理论它启发了文化圈娱乐圈比如说后来我们在科幻电影或者科幻游戏里经常能看到各种各样的能自我复制的机器人你说星际争霸这种也是一个跟着还有关系的踩个框它就能把那个东西造出来嗯

说到这儿其实大家也很快能 get 到一个点就是控制论一方面当然推进了人工智能的一些发展另一方面它在机器人学科方面的发展贡献是更大的对吧因为它跟机器人更接近对你刚刚也说了而且是基本上同一时期的事比如说 42 年阿西莫夫提出了机器人三大定律嗯

48 年左右世界上出现了第一个有趋光性的机器人就是这个机器人能追着光走它能有一个光感器了 54 年的时候美国已经出现了第一台工业机器人而且彻底抛弃了人的外形因为之前大家一说机器人就想造成人发现这个太难了我们先实现一些比较基础的四角走路的现实的只有一个机械臂什么都没有只有一个机械臂最早的工业机器人了我能解决就是工业机器人可编程的

所以它能实现很多操作但是这个就是工业机器人的出现到现在为止其实工业机器人已经应用在全球各地的工厂了维纳当时在《控制论》这本书里就预言了第一次工业革命导致人手由于机器竞争而贬值那么接下来的工业革命会在于人脑的贬值

至少人脑所起的简单的有常规性的判断作用要贬值这是 48 年的数啊就跟现在大家说的差不多太厉害了所以你看 48 年开始基本上过些年大家都有这种论调出现维纳自己是这么认为的他预言了做机械工作的这种人的工作会被替代掉这有可能就是这方面最早的一个论断了对最早的一批吧嗯

他在 50 年还写了一篇论文这个论文标题叫人啊有人的用处人有人的用处啊你看这个标题的意思就是人还是有用的呀哎呦那时候就在讨论这个问题了你虽然说这是个肯定对吧听起来是个肯定但是就焦虑了呀说现在都要肯定人了吗地球啊还是有存在下去的可能呢

对所以这个事让美国机器人相关的政府研发投入大幅减少为啥因为政府不敢投了那会就害怕了因为你想要选票老百姓和是吓坏了老百姓吓坏了你说我要投这些那选票就没了这也符合大众传播的基础逻辑所以这还导致了一个很有意思的结果就是如果我们现在看机器人领域的头部大企业没有在美国的

一招被蛇咬跟维纳就有挺大的关系比如说很多是在日本或者欧洲这也挺有意思基于控制论和自动化也好或者说工程学也好这个发展在 69 年的时候斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔斯尼尔森研发了一台叫 Shakey 的车型机器人这是世界上第一台可以自主移动的机器人可以观察环境并且建模

规避障碍这可就比香农那老鼠靠谱多了对那是真的是自己识别小蕾可以看一下这个车嗯

是不是看起来还可以叫车吧其实就是柜子上安个轮因为为什么叫做柜子呢因为它可能需要的元器件相对比较多累得相对高了一点对但是你看到的只是车它有一整个房间的计算机要去运作这个小车它根本不可能把元器件都放在车里这个车就是个车这样啊对这个车上应该基本上只有传感器和这个操作的控制系统传感器都要占这么大的空间了对

而且它运行起来那叫一个慢纳虽然说是建模我们想象的跟现在自动驾驶一样我差远了要几个小时的建模就在那一停就要停几个小时才知道怎么走还是当时的运算能力有限差很多你想想 69 年包括算法也不先进是

虽然说当时那么粗糙但是也依然是人工智能历史上的一个里程碑革命性的呀他用的底层方法除了控制论上的一些原则他其实还是符号派的一些底层方法因为输入了大量的规则和逻辑你不大可能让他自己学说什么叫走或者怎么叫规避吧你肯定是输入了大量的逻辑这些逻辑规则符号那其实让他学会怎么去驾驶的嗯

但就通过这么一台车型的机器人斯坦福大学变成了自动驾驶的圣地直到今天目前全球最顶尖的新能源车的研究基地基本上都在斯坦福附近很多就在硅谷但是说回来行为派他们做的这些事情就像冯诺依曼说的你上来就搞人类一样的这种智能的机器难度太大了这些年

说实话行为派也没有特别飞跃的进展维纳自己也搞了个机器人但是这个机器人也跟前面说的驱光的机器人差不多就是能追着光转轮子跑这么做了一个小车但是也就仅此而已了他当时虽然说有人的用处但是在那个年代绝大部分的用处确实都是只有人能做的接下来我们进入第三章了第三章叫《脑为原神之辅》

连接派脑为元神之辅鼻为命门之窍这是李时珍说的李时珍其实在他那个年代大家都研究出来了脑子才是所有元神元是那个这个意思那个元辅就是家的意思家的意思其实是大脑在控制

整个人的鼻子是面门之窍这个就不多说就呼吸张嘴也可以不呼吸就不行了所以咱们张杰敏是至今中国古大的学者大师其实已经有比较先进的发现了越来越有高度了

我们已经讲过了符号派它是研究逻辑和规则也讲过了研究输入输出的行动派接下来就是研究人脑研究神经的连接派了这个时候我们要引入一位新人物沃尔特皮茨咱们从头开始讲

咱们故事里大部分都是贵族家庭教授家庭中产家庭等等那是因为这种家庭里才有这种熏陶这种陶也也比较闲就能去搞一些科学创造尤其是科学家人类最前沿的这位 1923 年

出生在美国底特律贫民窟这个很不一样是标准的穷二代小时候爸爸天天揍他就是那种生存状态皮茨在这种生存压力之下还对数学逻辑这些学科产生了非常大的兴趣太不容易了 12 岁的时候自己在图书馆里翻翻翻翻到了一本书叫数学原理你看

作者罗素翻一翻看一看这本书咱们前面其实出现过很多次了他读起来真过瘾好看聪明三天三夜废寝忘食这本书不是一个很薄的书这本书一共三卷我查了一下 2000 多页而且这 2000 多页不是看小说这 2000 多页全是公式定理证明那费多少脑子全读完了不仅读完了还找出来几个小错误哎呦

这是大师的书啊找出错误来了而且他想了想告诉罗素吧写个信罗素是不是不知道啊写了封信寄给罗素罗素亲自回信邀请皮茨说你来当我的研究生吧皮茨拒绝了为啥呀家里太困难了付不起学费啊

继续就上他的中学 15 岁的时候罗素也不说给远入远入真是没说皮茨可能当时也没太想清楚太年轻 15 岁的时候皮茨初中毕业了初中毕业正常来说上高中接着读下去他爸说你上个屁

回家打工回家赚钱家里需要你来当苦力了你学那什么玩意儿那彼此怎么做的呢彼此愤而离家出走而且从此之后再也没有见过家人而且从来不跟任何人聊他的家人嗯

那李家初总现在还是个 15 岁的小孩啊怎么维持生计啊对啊去哪去哪去你猜去找罗素找罗素但是啊前面咱们也提了维纳去跟罗素学是去英国那罗素在英国皮茨在底特律啊这咋去啊芝麻掉到针眼里了他打听到罗素正在芝加哥做访问学者呀嘿嘿嘿

芝加哥那就进了想办法想办法然后就辗转吧来到了芝加哥还真的到芝加哥大学找到了罗素太厉害了罗素跟他一聊聊完之后那就是邻居买了震楼机震撼到家了这

这小朋友太牛了吧这么小小的年纪他自己带不走皮斯他要回英国于是把皮斯推荐给了芝加哥的哲学系教授鲁道夫·卡尔纳普不知道各位还记不记得前面提到王浩的导师款音的时候说了款音是在罗素·维特根斯坦和卡尔纳普之后最重要的哲学家没记住所以卡尔纳普跟罗素·维特根斯坦

是同一个 level 的大师级别的卡尔纳普说那我先试一把吧看看你这个天赋怎么样所以就扔给他了一本书这本书叫《语言的逻辑句法》这是卡尔纳普在整个哲学生涯中最重要的一本书

辟辞一个月看完了这本书其实很难懂而且在书上写满了笔记卡尔纳普那看了之后邻居买了镇楼机那是震撼到家了这个邂逅语我特别喜欢我自己发明的自己也发明的可以那你直接楼下买了镇楼机马上安排

安排批次扫厕所从基层开始干起吗开玩笑其实是干杂活厕所确实也扫扫走廊扫厕所扫教室就得有点挣钱的由头学校也才能留下它但同时你也跟着这些大师们能学习

就在这个过程中 1940 年皮茨认识了伊利诺伊大学芝加哥分校 UIC 你看正好也在芝加哥的一个大学精神生理学系的一个教授叫沃伦·麦卡洛克认识了这么一位教授他们一个是 17 岁一个是 42 岁啊

那个时候皮茨才 17 岁啊但是两个人从此之后结下了非常深厚的友谊像是忘年交了也是科学史上一段佳话吧他们对什么东西都存在很大的兴趣呢

对研究人脑一个是精神生理学的所以本来就是研究人脑啊神经啊这些学科的然后彼此呢自己是研究逻辑哲学相关的对这些事情也非常感兴趣对智能的事情很感兴趣而且同时他们还有同样的偶像就是莱布尼茨啊

咱们前面已经提过了他们也对莱布尼茨和莱布尼茨之梦有着非常深的向往这要是拍电影的话可以分成七八个章节啪啪啪多线叙事而且最后都集中在你真发现三大门派都站在了同一个巨人的肩膀上就是莱布尼茨当时研究这些的时候麦卡洛克给皮茨补充了一个非常重要的科学基础

这是皮茨之前不是那么深入了解的就是 20 世纪初的神经科学其实已经发现了神经元而且神经元的运作原理大致也知道了神经元细胞束秃受外部刺激达到一个预知之后就会沿着轴秃

向其他神经元放电发出脉冲信号刺激突触然后突触和它相邻的神经元细胞束突交换神经地质完成信息传递反正最后都是电信号来传递生物学都学过所以你看大脑的这么复杂的活动大家本来会觉得大脑有好多复杂的逻辑但是最根本的逻辑居然就是这么基础简洁的神经元的同样的一个运作逻辑构成的

太巧妙了他们就想着这就是给我们一个非常大的一个 demo 这时候就可以干了对啊咱们搞一个神经系统咱们把一个神经系统做出来一个机器能实现人脑的作用

1943 年他们共同发表了一篇论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》其实就是在说明怎么实现机器模拟神经元他们成功地描述了这个过程并且说明了机械化的逻辑运算通过神经元的方式是可以实现图灵完备也就是实现图灵机的所有功能

在这篇论文当中他们首次提出了一个词叫 neural network 神经网络 1943 年就出现了这个词了神经网络用神经元作为最小的信息处理单元把神经元的工作过程简化成一个运算模型这个模型非常非常简单然后他们提出来的这个模型是最早的神经网络被称为 MP 神经元模型 M 麦卡洛克 P 是 P 词他们

他们在这留下这么重要的遗产是这篇文章就成为连接主义学派的开端也是神经网络学科的开端你看这个时间比五六年达特茅斯会议早十几年了

但皮茨当时职业上遇到了一个问题就是芝加哥大学比较死板要给一个学位不管什么学位必须有一个要求这个要求就是高中毕业你得学上来感觉跟有一些死板的大学制度或者说一些什么企业制度一样就很蛋疼皮茨也没办法怎么办呢决定去另一所大学 MIT 各位还记得 MIT 有谁啊

有 20 世纪的智力巅峰行为派掌门人控制论和自动化祖师爷家门找不到的维纳老爷子皮茨当时见到维纳的时候维纳一句废话都没有不跟你喊讯直接啪啪啪就在黑板上画自己最近正在研究的数学工作皮茨边听边说你这个可以这样的你这个不对你这个不对

讲了没一会儿那维纳就是楼下买了正楼机正案到家了改的真快他后来评价毫无疑问这是他的原话毫无疑问皮茨是我见过的全世界范围内最厉害最杰出的科学家如果他不能成为他这一代最重要的两三个科学家之一的话我反而会感到很吃惊

这块材料就浪费了维纳当场就许给了皮茨一个博士的名额就说你来读博士到时候给你学位随便给 20 岁的皮茨 1943 年的 MIT 开始全力搞他跟麦卡洛克的大脑思维模型目标是什么呢做出有 1000 亿个神经元的系统因为大脑就是 1000 亿个神经元对目标就是用机器实现大脑嗯

维纳在这方面的给的建议那当然也是世界顶级的呀维纳自己也是统计数学大师所以他在这方面会给很多帮助在 1947 年的控制论大会上皮茨宣布

我的博士题目就是神经网络了就为啥一个博士自己的论文标题在空之问大会上还要这么宣布呢那是因为他太有影响力了彼此大家都盯着呢他研究啥那就是学术圈最近关注的热搜啊他这么旗帜鲜明的说要搞神经网络那这就给很多人吃了定心丸很多人就有了信心也去搞神经的研究了很多人也从他里面得到了非常大的启发说到启发有一位

也得到了他的启发就是冯诺依曼又有谈了对冯诺依曼对计算机领域最重要的贡献就是那篇论文就是提出冯诺依曼架构的论文叫埃德瓦克报告书的第一份草案这个论文就叫这个这里面提出了冯诺依曼架构而这篇论文只有一个引用就是皮茨和麦卡洛克的那篇神经活动中内在思想的逻辑演算你看历史多少这种巧合好

人工智能这个故事讲的其实也跟神经网络似的是一张大网处处都能有交集熟悉的人物出现在 1952 年发生了一件事咱们不是说麦卡洛克他还在芝加哥呢他还是在伊利诺伊大学芝加哥分校 USA 呢

他俩合作起来还挺麻烦的这俩人又不想天天打电话对啊不想这么一步去做这一年麦卡洛克终于等到了一个机会到 MIT 电子研究实验室做一个研究员但是这个研究员是普通的研究员了

这就说到他跟皮茨的友谊真是天地可见自降等级了他之前在 UIC 是什么终身教授教授终身教授还分了个别墅的他去 MNT 住公寓跟别人挤当个雇佣工从底层开始所以你说科学家真的是浪漫主义起来之后也是愿意为现身的佩服所以你看对于皮茨来说

正是壮年学术圈非常有地位身边呢有全球级别的导师维纳有合作伙伴麦卡洛克正是大干一场的时候而且说一句题外话他们五六年

也被达特茅斯会议邀请了但是因为某些事情没去这说明当时他们在圈里已经是大名鼎鼎的了但是啊天上浮云如白衣思绪改变如苍狗有这个事真是感觉听着听着这个风向要有点变事实无常出大事了维纳跟皮茨闹掰了而且是极度严重的闹掰哟

原因出在谁身上呢出在维纳的老婆玛格丽特维纳什么就为啥出在她身上呢这就是真是一个哎呀就是不知道怎么说玛格丽特是一个纳粹主义者

麦卡洛克的老婆是犹太人就因为这个事马格丽特对麦卡洛克和皮茨一直看不上眼这差太多了吧他们天天混在一块这差的不多呀这老婆跟老婆不对付这是犹太家庭啊马格丽特用一个非常莫须有的罪名指控麦卡洛克团队里面有人勾引他们的女儿

这个女孩就前面给他扒纸录的结果维纳直接宣布断绝所有跟麦卡洛克团队的合作麦卡洛克也生气了不想往来了跟这边

皮茨在这次他们俩先断绝关系之后毅然决然毫不犹豫站到了麦卡罗克一边有一天地可见那这是什么呀这就是杨左之交二鬼斗金科的故事是所以皮茨跟维纳也不相往来了但是别忘了维纳是他博士生导师所以 MIT 给他搬了博士学位但是博士学位的文件里是有维纳的名字的他看到维纳名字直接拒签老子不要这个博士学位了

你想想啊这么多年的奋斗从一个初中生这么不容易干到这个地步博士学位不要了而且把过去博士期间的所有论文和研究笔记一把火烧了表示对维纳的反抗我这件事让皮斯过去的工作全部报废嗯

MIT 校方甚至表示说你找回来哪怕找回来一点我们接下来就继续就该干啥干啥你可以不跟维纳再往来跟他没关系了对你继续做你的研究工作的但是已经烧了拿不回来了除了这一个打击还有另外一个打击也非常大是麦卡洛克团队的生物学实验他们发现生物神经的真正逻辑跟他们想象的完全不一样完全不一样他们想象的是大脑里面是有个 CPU 的这个

这个 CPU 是负责所有的信息处理就跟电脑一样那眼睛是什么眼睛是跟键盘一样是输入的或者跟摄像头一样应该说它是把信息原始信息整理一下直接输入给 CPU 所以大脑是 CPU 然后眼睛只是感应器这个跟我们日常的认知是一样的包括我们现在可能也会这么觉得但是他们研究青蛙之后发现结论是青蛙的眼睛不只是记录啊

青蛙的眼睛会将对比度曲率和运动轨迹等等视觉特征分析了一层了它是分析了一层把这个结论传给大脑的这么牛吗所以说他们在论文里就提到眼睛跟大脑沟通的语言是高度组织化并且经过解义的这个实验结论写在他们的论文里论文名就很直白挖眼告诉了挖脑什么

这个事对他们打击太大了因为如果说以前就是 CPU 是 CPU 感应器是感应器那我完全可以把神经网络做出来但是现在发现火这是分散式的对啊所有的地方都有 CPU 大脑只是个大的 CPU 那你说接下来做计算机所有的这种感应器都要带 CPU 的功能这 CPU 还是分散式的这怎么搞没法搞

本来这个事我估计对他的打击没那么大但是加上他生活工作已经遇到维纳那么大的打击了对皮茨来说打击真的太大了双重打击并且那个时候麦卡洛克也病倒了这又是一个打击这个也跟他性格和小童年阴影有关系吧遇到这种打击大家就看不到皮茨了很长时间看不到的天天酗酒就是喝酒

放弃人生了相当于到 69 年天才辟辞孤独去世自己在家里去世年仅 46 岁死因肝硬化他就是喝酒喝的这就是真正的天独英才刚刚一边在说一边就在想为什么搜索一下现在的记忆当中没太有他的名字没太有他的印象而且非常让人唏嘘的是他的革命战友他的天地可见的朋友麦卡洛克在他去世四个月后也去世了他是病逝的所以这两位

这就是确实是不求同年同月同月生但求同年同月同儿死了过命的交情嘛这两位真的开创了人工智能领域的一个大的学派但是因为这么让人难过的理由先后去世了非常叫人难过这就是我们第三章的故事了接下来进入第四章

私人恩怨前面说了半天私人恩怨了这单独还有一张还有一个私人恩怨

连接派跟符号派一样那不止皮茨和麦卡洛克还有一个分支这个派别的主角之一各位可能想不到是谁呢是明斯基也就是达特茅斯的发起人之一麦卡锡的革命战友也是那个人工智能创始人之一嘛就四大创始人吧他也是其中之一刚才我们提了麦卡锡提了司马赫纽尔还没提他呢其实这位刚开始在人工智能领域其实是连接派的

他并不是符号派的虽然后来成了符号派的核心领袖就上期其实咱们提过他是 54 年普林斯顿毕业的博士毕业的他的博士论文就是神经模拟强化系统的理论及其在大脑模型问题上的应用所以这

很显然嘛就是一个神经系统嘛而且在达特茅斯会议上咱们也提过了他搞出来的就是世界上最早的神经网络的机器但这个机器非常粗糙当时能做的事情非常有限但是在 1957 年就在达特茅斯会议的第二年

有一个叫罗森布拉特的康奈尔大学实验心理学教授你看也是心理学的就是他对神经比较了解他在 IBM704 的计算机上这台计算机立了大功今天第三次轮返过来说那时候也买不到别的计算机这就是唯一买到的比较好用的商用计算机了

罗森布拉特搞出来一个叫感知机的神经网络模型用的就是皮茨和麦卡洛克发明的 MP 神经元这台机器有 10 个神经元和 1960 个带有权重的连接线没有任何规则和逻辑这是重点就可以模拟识别出 0 到 9 的手写数字就是它的逻辑是通过连接实现的就连接里面权重

是有逻辑关系的但是它这个权重就能识别出来手写数字这个不好理解我们尝试举个例子就是我先扔进去大量的训练集各种手写的 0 到 9 告诉计算机这个是 0 这个是 8 这个是 9 计算机就会看哦

这个 9 它是出现在这些地方有像素点那个 8 是出现在这些地方有像素点它会大概做一个权重然后做一个函数上的计算比如说再举个更细的大家就容易理解了你说到这已经明白了中心位置没有像素那它大概率就是 0 这种数字不会是 8 因为 8 的中间出现像素点的概率太大了所以它每个像素点相当于都负了一个权重有点这个意思明白了就类似这种逻辑

当然了它其实对这个对识别数字的精细度并没有那么高比如说你写的一个数字太像另一个数字了你这个 6 写的稍微出了个头那就有点像 8 了或者说 7 最后稍微拐个点玩就有点像 2 了人是能看出来的但是他做的这个机器还是看不出来但是这已经是能掩饰的就是

能演示这个东西太重要了它震惊了学术圈同时也震惊了军方当时就拿到了军方的资助你不管用什么算法你能把最终这个事情实现出来就说明这个方向就可以去研究了

是那 57 年呢他其实还是用 IBM704 在搞的嘛但是在 59 年罗森布拉特用硬件搞出来了第一台感知机叫 Mach1 在计算机还不成熟的年代已经出现了一台神经网络机器了小蕾可以看一下这台机器长啥样啊

就那 1000 多个线啊那真是手联的这是要逼死处女座呀我的天哪大家有条件呢如果不是苹果的话喜马拉雅和小宇宙主要的这个平台大家可以看一下这张图对大家搜一下也行就是搜感知机也能搜出来这个太吓人了非常大的反正就是超大的啊就大家如果看过爱尼亚克长啥样的话就那种感觉对

这台机器非常贵 200 多万美元用的还是海军的计算机系统去别的地方也找不到计算机这台机器再入了史册因为它更能直接演示了因为之前可能通过电脑还不方便现在我能演示更多可能性了当时请了一个媒体记者媒体记者就在现场罗森布拉特拿着白色卡片写英文字母一个一个写写完告诉机器写完告诉机器

然后输入了一定数量的卡片再拿一个字母输进去计算机告诉他这是啥当时对于记者来说这是现场的演示现场学习的关键人第二天纽约时报就刊登了这台机器当时原话这么说的海军今天展示了一台电子计算机原型

预期未来他可以走说看写自我复制并意识到自身的存在这个记者是当现场被洗了脑了呀这是这不敢说啊罗森布拉特肯定没说过这话肯定是这记者自己演绎出来的

可能也多少看了一些其他门门的理论主要说当时大家看到这个就开始因为你不理解背后的原理你要知道原理就知道它也就是做了一个像素的识别你不知道的时候就神了这个东西引起了世界轰动虽然说记者的说法太夸张了但是不妨碍这是人工智能历史上的一个巨大的里程碑纽约克后来也说罗森布拉特的创造是人类大脑的第一个重要对手

也是这个反正就看你怎么去定义了这一年啊罗森布拉特才 29 岁嗯

1962 年罗森布拉特出了一本书名字叫《神经动力学原理感知机和大脑机制的理论》这本书成了连接主义学派的经典名著也有开创性的地位相当于四几年皮茨他们搞出来那个之后罗森布拉特既把机器搞出来了又进一步的推动了这个理论往前进一步

那前面为什么我们说明斯基就是现在说到罗森布拉特呢芝麻掉到针眼里巧了他们俩有什么关系他俩是高中同学高中同学怎么就这么巧呢一个高中出了这么两个厉害的科学家呢因为这个高中是因为这还真不是小概率事件这所高中在纽约的布朗克斯区高中叫布朗克斯科学高中是一个贵族精英高中

校友里啊高中的校友里 8 个诺贝尔奖得主 6 个普利策奖得主 8 个美国国家科学奖章得主和 3 个图灵奖得主这是培养全科人才啊真的是科学人才基本上科学为主吧那所以这二位呢本来是高中同学那又都是人工智能的先驱而且本来都是连接派的嘛算是本来好像能传回一段佳话

但是天上浮云如白衣思绪改变如苍狗得回想一下第四章名字叫啥了他俩闹掰了为啥闹掰呢刚才也说了罗森布拉特少年成名 29 岁 30 岁左右就已经成了全美甚至全球最关注的科学人物了他拿了非常多的资助

学术圈的资助它是个零和博弈军方政府给的资助你多拿点我就少拿点资助呼呼呼的往罗森布拉特那跑这个时候明斯基他们就拿的钱越来越少而且罗森布拉特确实这个人性格他不光拿了钱他拿了钱到处炫耀

他就到处招摇过市开跑车接受采访到处嘚瑟我这好牛逼我这个厉害人欢无好事狗欢一锅烫简直他当时就是当时科学界的偶像明星他家这媒体记者他也喜欢接受采访所有人都在报道他

人工智能领域的人可想而知对他印象都非常差恨得牙根痒痒而且除了酸葡萄也非常讨厌他这个状态你这把科学家把我们这个圈搞成什么样子这像是做学术的是啊所以有些人就开始攻击他攻击他的过程中明斯基也跟着开始攻击他了而且那是用拉踩的方法攻击比如说有一次在一块开会他就看有一个科学家做出来一个可以做图形的计算机系统

他就看罗森布拉特就在旁边就说你感知机你能做这个吗你做不了吧就是阴阳怪气但是这种也就是隔血搔痒明思基想了想这些不行我要来个致命一击我必须得好好弄他一下我要从理论上证明神经网络是他妈的垃圾

这才能断掉罗森布拉特的所有后路原来是这么来的所以 1969 年你看又是这一年明斯基也就在皮茨他们去世那一年明斯基和他在 MIT 的同事派普特一起写了一本《黄黄巨著》

也是人工智能领域最重要的著作之一感知机冒号计算几何学导论这名字看起来挺正常好像就是讲感知机的理论嘛那一般讲什么东西可能是支持的这边不是内容句句说感知机句句再说感知机不行存在先天缺陷这个逻辑就走不通简单说呢他是怎么论证的呢他说 MP 神经元这种模型啊实现不了一种东西叫与

门 飞门 霍门这种逻辑运算你用神经元是实现不了的就是与飞 霍这是逻辑计算的三个基本运算就在那个逻辑运算里跟加减乘除差不多所以你实现不了这个那基本上就白扯了其他东西但是当时科学家已经提出来了可以实现加一层就行就是现在的神经元大家用的神经元全是一层的

中间可以再加一层只要加了多层神经元我就可以实现这个与非祸了又不好理解了因为你单层的你只能传递你不能运算你只要有两层这两个神经元传递到这儿算一下再传递到下一层加一层就可以了这个一般被称为隐层但是明斯基继续把他后路都填了说隐层不可能实现

因为刚才说了 MAC-1 神经网络已经有 1960 个神经元连接了如果加上隐层会变成 40376 个再加一层是指数级的增加对啊因为刚才你想象一下那个神经元连接啊它对是每个都连接跟其他所有神经元每一层的神经元都有一个连接那你再加一层相当于这三层互相之间都有连接那这个没法搞就完蛋了你就想想刚才的 MAC-1 的那个硬件机器你怎么连线没法连线要把人连疯了

所以结论就直接说研究多层感知机没有任何价值而且内容里非常非常不体面的直接提罗森布拉特说他是垃圾都没有直说但是就基本上说他的理论没有任何价值一文不值没有用这有点不顾姿态了学术圈里你这么人身供给说别的理论不行很少有这么做的所以明斯基那个时候也是急了感觉而且这本书骂他

也就罢了当年 69 年正好是明斯基刚刚因为人工智能获得图灵奖的那一年他的影响力是全球的全球所有学术圈的人都在盯着他的时候他写了这么一本书大家得看了看完之后原来这个不行了这本书毫不夸张的说直接干掉了神经网络领域和连接主义学派至少在那些年这个学派的人全都变成了过节老鼠因为明斯基的影响还是足够大的太大了

不光这样还干脆干掉了罗森布拉特本人干死了 1971 年你看这时间没过去多久罗森布拉特在 42 岁生日这一天

美国的一艘帆船上掉下水溺水身亡更惨的是他当时带了两个学生这两个学生不会操作帆船学生们不知道怎么掉头就眼睁睁看着自己的老师沉入海底这跟他也没啥关系当时普遍坊间认为当时他心灰意冷这里面有自杀的成分这种性格这是人工智能历史上的一个悲剧非常大的悲剧

那明斯基呢后来还在他的这个感知机的第二版里删除了所有对罗森布拉特的个人攻击还在飞页印上了纪念罗森布拉特

这个就大家就也对它没什么好感了还有啥用呢这会儿对所以前面说这本书惶惶俱驻对人工智能领域有重大的影响这个影响不是正面的这是非常负面的影响好博领的那事你看罗森布拉特 71 年去世皮茨 69 年去世前后脚这对神经网络的研究者打击是巨大的好

好在罗森布拉特和皮斯的研究成为了人工智能力不可磨灭的地基虽然后面这些年一直被明斯基他们打压虽然他们也没有看到但是几十年之后他们的这些先驱的工作发扬光大那真的是跟图灵机一样阳光普照的地方都有他们的贡献嗯

这个神经网络和连接主义学派的声望甚至盖过了明斯基生前事虽然充满遗憾但是身后名足以给他们证明那我们说回明斯基进入最后一章今天的第五章寒冬和小学生从幼儿园到了小学生了

这个明斯基把神经网络搞垮了之后确实拿了更多赞助更多资助确实是因为他当时是从美国国防高等研究计划局叫 APA 这个大家可能多少听说过挺知名的一个机构后来被称为 DAPA

他从这个机构拿经费的从 1963 年开始这个机构就拿出了 200 多万美元的经费而且后面还有提升的去资助一个项目叫 Mac 工程就不是苹果那个 Mac 是 Project on Mathematics and Computation 就是数学和计算工程这里面呢人工智能就是

一个大的子项目这个项目就有明斯基牵头后来他投了符号派的另外两支力量一支力量前面说了斯坦福大学的麦卡锡还有一支力量卡内基梅隆大学的司马赫和纽二他们不定任何具体方向不要求任何铲除甚至当时阿帕的主任说的话就跟现在互联网风险投资人说的话一模一样就是

我们资助人而不是项目我看这个人你能别出事了我就给你签你搞吧这也是咱们反复说为什么符号派在这些年一度一统江湖的原因这还不只是说这些人影响力大是有钱经费就全在这些人手里人才资源也随着经费也肯定都在这

所以说明斯基所在的 MIT 麻省理工麦卡锡所在的斯坦福大学司马赫纽沃尔所在的卡内基梅隆大学就成了美国三大人工智能研究基地一直到今天就是这三所院校

但是啊就这么搞了十年左右吧像前面说的各种问题无论哪个学派全都解决不了人工智能一直停滞不前学术圈开始有其他的派咱们前面也说了有人工智能之外的一些圈子呢这些学术圈子盯着呢你拿这么多经费

我也想要啊嗯开始有声音出现了为啥把经费浪费在这些人身上啊这里边还有一个原因其实跟这几位早期的领袖有关系因为他们给大家的预期拔太高了嗯咱也不知道是他们自己这么想的还是说他们为了经费就是可能稍微夸大了一下嗯

让人觉得说这些人该不会是半仙吧就把我们忽悠缺了感觉他们怎么说的 1958 年司马赫和纽瓦尔说 10 年之内数字计算机将成为国际象棋世界冠军 10 年之内 68 年显然没有成为 10 年之内数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理这个也没有实现 1965 年司马赫还说过

20 年之内机器将能完成人能做到的一切工作也没有实现 1967 年明斯基说一代之内一代人之内创造人工智能的问题将获得实质上的解决也没有实现这已经是一步一步再往后退了是 1970 年有一个记者叫达拉奇他看过斯坦福大学刚才说的坐的小车 Shacky 之后演绎了一下明斯基的说法

向大众传播了这么一段话在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器这样的机器能读懂莎士比亚会给汽车上润滑油会玩弄政治权术会讲笑话会争吵总之它的智力将无与伦比这个炒作也非常成功当时民间整个都超级乐观

大家都信了你就看 70 年代初已经营造出这种效果来了结果到了 70 年代初大家发现他也只能识别 26 个字母这种时候落差越来越大了其实这些反对意见很早就有 1965 年的时候有一个加州大学伯克利分校的哲学家发表了一篇文章《炼金术与人工智能》

就是专门羞辱司马赫和纽尔的说这些人搞的东西就是炼金术就是用中国话翻译过来说就是跟你说的一样炼丹术或者养骨术就是搞这些东西民科伪科学后来这些论文还形成了一本书叫计算机不能干什么这本书就彻底否定了人工智能就说他肯定干不了他们描述的这些事吧

真给出致命一击的是英国数学家詹姆士·莱特谢尔

莱特希尔写了一篇当时非常有影响力的叫《莱特希尔报告》结论非常新奇他用很详实的就是列了一下这些人现在都干了啥花了多少钱最后你看干出来啥结论是人工智能领域的任何一部分都没有产出复合当初向人们承诺的具有主要影响力的成果而且坦白说在 1973 年这份报告是 1973 年的那一年

看起来往回看了过去的这几十年情况确实如此除了识别那些字母包括造出一个小车几个小时能动一下之外没有任何很实际的应用其他都变成纯牛逼了越看越像微科学到了第二年

这份报告的效果就出来了因为要大家要砍预算了到了年底了 74 年开始有接近 10 年时间人工智能领域你说你是人工智能的你几乎拿不到一分钱又变成过劲老鼠了这被称为人工智能的第一波寒冬咱们前面说的在美国一直支持明斯基麦卡锡斯马赫他们搞的 DAPA 机构也感觉大梦初醒

原来之前做了一件蠢事赶快收回经费调整目标目标叫以任务为导向的直接研究而不是基础的非定向研究就直接把之前的否认了相当于就是给 KPI 了你能完成吗我能完成那去完不成你别过来在这去研究些没用的东西而且当时还把过去做的一些研究就直接贴了个标签这就是骗局我

我们当时被他们骗了上当了比如说当时卡奈基梅隆大学有一个搞语音理解的研究他们就发现语音理解不了这个就是骗子另外学派之间的斗争也是人工智能领域的一个大问题就是科学家之间的那种复杂的路线斗争还有刚才说的各种原因吧

斗争来斗争去结果导致三个和尚没水吃了其实你会发现前面隐隐的有种感觉他们这三个方面虽然是不同的思路但是也不是这种水火不容的完全可以合作起来搞大方向是一样的也没有合作起来搞那就是互相看不上

你比如说明斯基他本人也能算是人工智能这个寒冬的一个推手因为他直接干掉了连接派本来连接派还是一个挺有前途的一个派系说不定能做出一些东西了这十年啪给你干成这样然后再包括麦卡锡

他也提出过离维纳他做的控制论越远越好不行那个东西不行他们互相之间都瞧不上逻辑学家也不喜欢符号派的学术之间的竞争和对抗也造成了他们很难合作很难做出来这些东西好了基本上聊到这儿故事差不多就到寒冬这儿戛然而止了人工智能发展了十几年目前看起来

就还是母梁着来用小蕾习惯用的这个方言就还是母梁着确实有进步但是进步非常有限大家本来以为幼儿园后面直接上大学发现这不行还是小学生虽然说已经有学科了有门派了有了一点点的理论上的成果了但是离真正的应用还非常远

但是历史的发展都是这样的寒冬之中也有一些机会像刚才说被 DAPA 说成是骗局的卡奈基梅隆大学的语音理解的研究里面诞生了一个巨大的成果叫伊马尔可夫模型这个成为了语音识别技术的核心基础我们现在用的所有语音识别技术里面都有它的影子

对于这几个学派来说符号派发现知识很难解决于是就想了一些曲线救国的方法比如说所有的知识难解决能不能搞一些专项的知识这是一个思路专用人工智能还有一个分支想的是

能不能让机器自己学呢这就又出来一个新分支了对于行为派呢也随着计算机的发展出现了更多有价值的应用但是最重要的还是连接派连接派在十几年寒冬里是最惨的本来就寒冬了又来一波大领域的寒冬那真的是差点没被彻底冻死能保留下这点火种可太不容易了真的是这点火种啊十几年后光芒万丈

那接下来人工智能的学者们是怎么在 80 年代重新开始受到关注的呢日本又为什么把人工智能当国策去推动呢咱们说了前面是第一波寒冬那第二波寒冬又是什么呢先把第二波寒冬给预告出来了咱们且听下回分解这正是符号派一统江湖沙虹眼自觉后路寒冬里各自取暖统计派星火燎原

我们那个板已经焊在桌子上拍不动了稍微的代替一下第一期本来已经是相对比较有那么一点点理解的门槛了到了第二期之后不夸张的说能够听到这儿的朋友您是真的捧支持而且其实应该代表大家我本身也是一个听众

谢谢刘飞这么多头的混乱的一些内容想办法要捋清楚还得想办法尽最大可能的跟大伙能讲明白让大伙能理解确实也是费了很多的功夫的对就像小蕾说的其实我整理这些资料也是从我个人的理解包括这里面的类比包括这里面对这些理论的解释里面有一些主观的成分也欢迎大家去提建议提意见对这些理论对这里面的一些科普的部分非常感兴趣的朋友

也欢迎自己去了解一下展开探讨一下我们更重要的还是通过这个串一串大家大致大体有一个区分不然的话直接说这个人厉害但是大家不知道怎么厉害感受不到这个也比较难并且也埋了不少的扣像刚刚咱也说了撒下香耳吊金鳌相信第一期第二期您都听下来了后面第三期您肯定不会错过当然了不光自己听

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爱也重重恨也重重一切都成功光宵一生 沧潭一生 快活一生悲哀一生 谁与我生死与共

来也重重去也重重恨不能相逢重重恨也重重已经随风狂笑一声长感一声快过一生悲哀一生谁与我生死于共泪洒心中悲欲换苍天作弄我笑我狂我疯天雨地风起云零我醉恩和怨是欢是空

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