人工智能70年进化史上拐点之前

今年以来人工智能大火。

MidJourney、StableDiffusion、ChatGPT……OfficeCopilot、NewBing为代表的通用人工智能产品不断涌现，并开始改造人们的工作模式。

而英伟达作为AI芯片的最大提供商，也打了个漂亮的翻身仗。股价年内狂涨%，创下.9美元的历史新高，市值站上万亿美元。

人工智能的这种热潮不是第一次出现。

之前年IBM的“深蓝”国际象棋程序打败卡斯帕罗夫，年AlphaGo打败柯洁，都是当时的社会热点。

但这一次不一样。

这一次是人工智能第一次从游戏中走出，进入工作领域。

人工智能从人类的娱乐内容，变成了生产力工具或者生产力颠覆工具——具体哪一个，视你站在AI的哪一侧而定。

AI的脚步声，越来越近。

时间再往前的年，彼时距离人工智能学科正式成立刚刚12年，美国上映了一部科幻电影历史上的里程碑作品——《太空漫游》。

这部影片影响之大，不止电影人向它顶礼膜拜，甚至很多科学家也深受其影响。

比如人工智能三巨头之一的杨立昆就曾经多次表示，这部电影启发了自己。

电影中有个桥段，两位宇航员在关门密谈时，镜头给他们的唇部留了很多特写。

随着镜头的后退，观众才明白刚才是飞船电脑哈尔在读他们的唇语，此后的情节便是哈尔暴起并向宇航员痛下杀手。

那一刻，哈尔在摄像头中射出的冷峻红光，给观众留下了深刻的印象。

这是科幻电影历史上第一次对人工智能威胁的生动演示。

这种题材对今天的我们来说，已经非常熟悉。

从这里你会发现，跟当年相比，人工智能已经从设想、点缀和辅助迅速进入到具体生活，并对人们产生实际的影响。

然而预警却仍然还是那个预警，仍然只停留在呼吁和科幻电影中。

跟人类充当造物主拼命迭代AI的热情相比，人类对AI威胁的反应相当迟钝。

下面，还是让我们来从头看看人工智能的发展历程。

诞生

上世纪40年代，信息科学在贝塔朗菲的系统论、维纳的控制论和香农的信息论的推动下，出现一轮爆炸式的发展。

此后，信息科学在计算机、通信等领域取得的成果，让社会各界似乎看到一个机械代替人脑劳作的时代即将到来。

但这个时候，那种像人一样会说会动会思考的机械智能还只是一种学术研讨，没有成为一个学科。

年夏天，麦卡锡和明斯基两位大咖牵头在达特茅斯学院组织了一场以人工智能为主题的研讨会，这才开启了人工智能作为一个学科的问世。

此后，人工智能开启了一段井喷式发展。

人工智能是一门跨专业学科，在哲学、数学、物理、信息科学、计算机科学、机械、工程，甚至心理、神经、大脑以及生命科学等诸多专业方面都有涉及。

而不同背景的研究人员站在不同的角度，也就有了不同的研究思路。

这其中最引人注意的是两大路线，符号主义学派和连接主义学派。

符号主义学派主张用“符号”来抽象表示现实世界，利用逻辑推理和搜索来替代人类大脑的思考、认知过程。

这样，研究者只要把初始信息输入给机器，机器就可以按照预定的逻辑进行推演，将结果表达出来，这就是人工智能实现的过程。

连结主义则源自麦卡洛克和皮茨在年合作的一篇论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》。

在这篇论文中，二人提出了一个大脑模型，第一次将生物大脑和机械运算联系到了一起，这使得通过机械运算的逻辑处理方式来复现大脑的思考过程成为了可能。

大家可能已经注意到论文中的“神经”二字。

没错，现在风头正劲的神经网络算法正是起源于这里。

这些学派内部还有很多分支，研究人员在两派思路的指引下分头突进，都取得了很大的成就。

不过比较起来，成绩最突出、同时也更具传奇色彩的是连接主义方面的神经网络。

它的故事堪称跌宕起伏。

感知机

人工智能诞生之初首先在符号主义上涌现了大量成果。

以至于一位专家赫伯特·西蒙甚至乐观地表示：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”

但理想很丰满，现实很骨感。

随着研究的推进，人们发现符号主义只能在封闭问题上依靠算力和存储记忆能力而有所建树，但在面对开放问题时往往无能为力。

于是，人们开始放弃从少量公理来推导出整个世界的幻想，连接主义开始显露头角。

年，神经心理学家唐纳德·赫布在对黑猩猩情感和学习能力进行研究的基础上，悟出了一套生物学习的规则，并发表著作《行为组织学》。

在该书中，赫布总结提出了有关神经元细胞工作模式的“赫布法则”（HebbsLaw）。

规则甫一提出便迅速得到了人工智能领域的重视。

其中一位便是号称感知机之父的弗兰克·罗森布拉特（—）。

罗森布拉特学的虽然是心理学，但他对大脑的工作机制非常感兴趣，博士毕业之后，他来到康奈尔航空实验室工作。

年，他设计了一种名为感知机的机器，来模仿神经网络的工作机制。

这个模型看似只是简单地把一组神经元平铺排列在一起，但是它配合赫布法则就可以做到不依靠人工编程，仅靠机器学习就能完成一部分机器视觉和模式识别方面的任务。

一条全新的实现机器模拟智能的道路出现了。

两年后，罗森布拉特还真把基于神经网络设想的工程机给做出来了。

年6月23日，Mark-1问世。

这台基于感知机的神经网络计算机，成功地向美国公众展示了它是如何识别英文字母的。

Mark-1在社会各界引发轰动，罗森布拉特一时风头无两。

年，罗森布拉特出了一本书——《神经动力学原理：感知机和大脑机制的理论》，此书总结了他对感知机和神经网络的主要研究成果，一时被连接主义学派奉为“圣经”。

罗森布拉特的成果引起了科学界的

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