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AI的发展与未来

时间:2022-07-08 09:44:21作者:沃卡惠文章来源:今日头条

  随着AI技术的不断发展,各种人工智能产品已经逐步进入了我们的生活。

现今,各种人工智能产品已经逐步进入了我们的生活|Pixabay

  19世纪,作为AI和计算机学科的鼻祖,数学家查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)与艾达·洛夫莱斯(Ada Lovelace)尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机,来模拟人类的数理逻辑运算能力。

  20世纪初期,随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔(Ramón y Cajal )使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察,人类终于清晰地意识到,我们几乎全部思维活动的基础,都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。

  至此,尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫,但搭建这个迷宫的砖瓦本身,对于人类来说已经不再神秘。

  智能,是一种特殊的物质构造形式。

  就像文字既可以用徽墨写在宣纸上,也可以用凿子刻在石碑上,智能,也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步,20世纪的计算机科学先驱们意识到,巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路,在原理上是完全可行的。因此,以艾伦·图灵(Alan Turing)为代表的新一代学者开始思考,是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体,构建出“AI”呢?

  图灵在1950年的论文《计算机器与智能(Computing Machinery and Intelligence)》中,做了一个巧妙的“实验”,用以说明怎样检验“AI”。

英国数学家,计算机学家图灵

  这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试(Turing test )”:一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式,同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”,当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时,就认为这个计算机已经达到了“AI”的标准。

  虽然,图灵测试只是一个启发性的思想实验,而非可以具体执行的判断方法,但他却通过这个假设,阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段,则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之,基于唯物主义的一元论思维,图灵和斯金纳都认为,智能——甚至所有思维活动,都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此,对于其他旁观者来说,只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈,就可以认为他们是“同类”。

  1956年,AI正式成为了一个科学上的概念,而后涌现了不少新的研究目标与方向。譬如说,就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似,工程师为了使得AI达成某种目标,编写出了一种可以进行回溯的算法,即“搜索式推理”。

  而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”,又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了,不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。

  而在20世纪60年代后期,有学者指出AI应该简化自己的模型,让AI更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下,AI开始了新一轮的发展,麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序,名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化,里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果,就是其内部语言组合数量少,程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上,就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话,并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是AI的成功范例,但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时,却惨遭滑铁卢。

  而这之后,AI的发展也与图灵的想象有所不同。

  现实中的AI发展,并未在模仿人类的“通用AI(也称强AI)”上集中太多资源。相反,AI研究自正式诞生起,就专注于让计算机通过“ML”来自我优化算法,最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些AI只会在限定好的狭窄领域中发挥作用,不具备、也不追求全面复杂的认知能力,因此也被称为“弱AI”。

  但是无论怎样,这些可以高效率解决特定问题的AI,在解放劳动力,推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展,AI正在朝着更加多远,更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加,人工智能算法的完善,以及相关芯片处理能力的提升,AI的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。

AI让芯片的处理能力得以提升|Pixabay

  从小的方面来看,AI其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。譬如喊一声就能回应你的智能语音系统,比如siri,小爱同学;再譬如在超市付款时使用的人脸识别;抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人,这些其实都是AI的应用实例。而从大的方面来看,AI在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深,推动了数字经济生态链的构建与发展。

  虽然脑科学与AI之间仍然存在巨大的鸿沟,通用AI仍然像个科幻梦,但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的,若是它不提出十个问题,也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进,而我们只要保持在不断探索中,虽无法预测是否能达到既定的目的地,但途中终归会有收获。

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