这个沉寂了30多年的“人工智能”一词，在近两年变得如火如荼。成为科技公司的主战场，媒体眼中的风向，受到投资界的广泛追捧。正如英国首相温斯顿·丘吉尔所说：“你能看到过去，就能看到那么远的未来。”我们都对人工智能的未来充满好奇，但此刻我们真的能看清方向吗？当下，不如追本溯源反思。你对人工智能了解多少？人工智能究竟是什么？它从哪里来的？本文分析了人工智能的起源，从人与物的关系、人与神的关系、人与人的关系、人与环境的关系等多种可能的角度解读了人类的主要文明。他还指出，未来人工智能的发展方向很可能是“人机融合智能”，将人的智能与机器智能相结合，形成更强大、支持性更强的“人机环境交互系统”。》人工智能诞生至今已有60多年，在这漫长的岁月里，有高潮也有低谷。近期二体实验室开始宣传刘伟老师的《追问人工智能》系列，希望与大家共同探讨人工智能从何而来、将走向何方等基本问题。从某种意义上说，人类文明是人类不断认识世界、认识自我的过程。追根溯源，我们应该从人类历史说起，人类知识获取方式的起源与发展，东方眼中的“人工智能”和西方人眼中的“人工智能”有什么区别？西方？在人类古代文明史上，古巴比伦和古埃及两大文明几乎同时出现。他们在6000多年前就已经有了国家、工具和文字。这两种文明直接导致了欧洲文明的起源。.这两个文明主要研究人与物（客观对象）的关系，如水利、工具、制度、法律等。这种人与物的关系后来影响了欧洲的一些地中海（希腊）文明，进而辐射到整个欧洲大陆，催生了科学技术——科学技术的目的就是研究人与物的关系。除了这两个最早的文明之外，印度古文明的一个很重要的特点就是研究人与神的关系，主要是人与抽象事物，无法控制的事物之间的关系。在中东，印度世界上几乎所有的主要宗教都诞生于这一地区，包括伊斯兰教、基督教、印度教、佛教等，它们都探讨人与上帝的关系。此外，还有一种文明研究人与人之间的关系，研究人与环境的关系，那就是中华文明。中华文明讲究的不是人与物、人与神的关系，而是人与人如何和谐，人与环境如何和谐，天地与人如何共存。如果通过同样的时间轴来看，会更加明显。西方最重要的科学之祖，也是哲学之祖——泰勒斯，与中国的老子、孔子大约同时出现（约2500年前），他的思想体现在他的一句格言中——“水是最好的”（wateristhebest）。水是一种物质。地球生物是从海洋中诞生的，也就是生命源于水，然后水滋养和哺育了人类。因此，西方的科学和哲学从一开始就与物质息息相关；老子的“至善如水”，孔子的“死者如夫”，也是一种对水的感叹，但大多在情感和伦理方面是刻板的。从这些代表人物的话中，可以看出东西方文明的差异。人与物、人与神、人与人、人与环境。科学技术的发展与“人与物”息息相关，这也是近代科学技术起源于欧洲的原因之一。但目前，随着社会和人类的不断进步，人与环境的关系越来越受到重视。因此，当今世界的关注点逐渐从西方转向关注人与人、人与环境的东方视角。人工智能的本质是什么？人与物的关系是西方的一个重要研究方向。同时，机器是人造物，因此人机交互也起源于西方。人机交互的本质是共存，即“在一起”。人将自己的长处与机器的长处结合起来，形成一个互动的、实质性的问题。未来人工智能的发展方向很可能是人机融合智能或人机混合智能，也就是将人类智能和机器智能结合起来，形成更强大、支持性更强的发展模式。这不仅要研究人机交互的生理问题，还要研究心理或大脑问题。其实，“人机交互”或“人机混合智能”都是不准确的表述。最准确的表述是“人机环境交互系统”，因为人、机、物之间的交互是不完整的。都通过环境这个大系统进行交流，因此“人-机-环境”系统工程可能是未来的一个主要研究方向。那么，人工智能或智能的本质是什么？从人的成长经历或发展中可以看出一些端倪。一般来说，胎儿在妈妈的子宫里就已经开始有了听觉、嗅觉、味觉、触觉等各种感官，开始与妈妈子宫的外部环境和内部环境进行互动，从而产生了一个非常简单的“我是“的概念。出生后，由于视觉、听觉等感官发育不成熟，更多的是通过触觉来接触世界，了解身边的一些事物。随着自主能力的发展，他们会努力摆脱大人的束缚，更愿意自己爬、走，不希望别人帮助自己。我们在研究中发现，人工智能的出发点，第一个词是“存在”，即存在，客观物质，这是西方哲学中非常重要的一个词，无论世界是物质的还是意识的，哪里物质是“存在”。关于人的聪明才智，也有“应该”（“should”）。《三国演义》中的“义”是“应该”（“应该”）的意思，“义义”中的“义”也是“应该”的意思。“应该”这个词在西方很重要，在东方也很重要。它是东西方交流的交汇点。“应该”，翻译成哲学语言，就是意识，即“意识”或“意识”。此外，还有“想要”。人有“欲”，即想做什么；而机器不“想要”，机器只能按照程序和指令运行；而人也有一个“罐头”（“can”）。问题是能不能做到。机器没有这个问题，它只是功能。休谟在他的哲学体系中提出了一个非常重要的问题：“是”不能从“应该”推导出来，也就是说价值不能从事实推导出来。中国古代有句名言：“天行健，君子自强不息”。这不是真的。“天行健”是事实，“君子自强不息”是价值观，两者不能划等号。这就涉及到一个很重要的词“变化”（“change”）。人会不断变化，但机器不会。因此，“事实不能推导价值”是人工智能与人类智能的重要区别。DavidHume?bilibili另外，人类还有一个非常重要的特征，那就是知觉的恒常性。在不断变化的外部环境中，人们通常能保留对这个事物原貌的感知，比如某种颜色。在不同的背景下，这种颜色的影响会发生变化，但人们可以在这种变化中找到相同的感觉；但是机器不是，机器会对外界颜色的变化有实时的反应，很难找到不变化的东西。什么是“聪明”？AI源于智慧。什么是智力？在最深处，这是一个哲学问题。早期，一群哲学家一直在讨论什么是智能和知识。MichaelPolanyi曾在60年代写过一本书《默会维度》（TheTacitDimension），提出“知道的越多，知道的越少”。同时，他认为我们知道的远比我们能说的多（Wecanknowmorethanwecantell）。从波兰尼的话可以看出，隐性知识主导着我们向显性知识的不断进步和进化。弗里德里希·哈耶克的经济学对世界产生了巨大影响，他获得了诺贝尔经济学奖。他一生涉足政治、社会、经济、文化、艺术、哲学、心理学等领域。在认知科学领域，他有一本书《感觉的秩序》（TheSensoryOrder）。在这本书中，他明确提出了一个观点：“行为远比设计重要”，大意是说人的各种感受是通过行为来表现的，而不是刻意设计的，后来的演化导致了设计的出现。维基百科的创始人之一吉米·威尔士非常推崇《感觉的秩序》这本书，并认为这本书启发了他创建维基百科。卡尔·波普尔是一位伟大的哲学家，他提出了物质世界、精神世界和人工世界三个世界的思想。此外，在《科学发现的逻辑》一书中，他提出科学不是证实而是证伪。他认为科学就是提出问题做出猜想，然后再反驳。经过不断的尝试和错误，新的科学出现了。而不是传统意义上的经验机制，通过观察和归纳来证实。归纳法有很多漏洞，因为归纳法是不完全的归纳法，波普尔有针对性地梳理了归纳法。一般认为，人工智能学科起源于1956年的美国达特茅斯会议。但实际上，其科学渊源可以追溯到19世纪的查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）。他是剑桥大学卢卡斯教授，世界机械计算机鼻祖。它可以用来计算正弦值和余弦值的大小，人类从此拉开了计算的帷幕。另一个是剑桥大学的伯特兰·罗素。罗素用他的哲学思想和数学基础开创了哲学的一个重要新分支——分析哲学。正是路德维希·维特根斯坦将分析哲学推上了制高点。他在《逻辑哲学论》一书中提出，语言是哲学的重要工具，是哲学的切入点。人机融合智能的起源?刘炜在此之前，哲学的发展有两个里程碑，一个是关于世界的起源，即世界是物质的还是意识的。这个问题已经讨论了一千多年。后来，迪卡尔提出了二元论。之后，人们找到了很多研究哲学的方法，但收效甚微，直到维特根斯坦改变了哲学的轨迹。他前半生研究的是语言的人工性。所谓人工语言，就是标准化的、格式化的、程序化的、程序化的语言；后半生主要否定了前半生的工作，开始研究激活。他认为真正的哲学是通过栩栩如生的语言呈现出来的，体现了哲学的深刻意义。对于智力的概念，权威词典《韦氏大词典》中的解释是“理解能力和各种适应行为”；《牛津词典》中的陈述是“观察、学习、理解和认识的能力”；《新华字典》解释是“智力和能力”；美国著名的人工智能研究专家阿不思（JamesAlbus）在回复另一位人工智能专家亨利·赫克斯穆尔时说：“智能包括知识如何获取、表达和存储；智能行为如何产生和学习；动机、情感和行为如何开发和使用优先级；传感器信号如何转换为符号；符号如何用于执行逻辑运算、对过去的推理和对未来的计划；智能机制如何产生幻觉、信念、希望、恐惧、梦想，甚至仁慈和爱。”然而，人工智能作为一门前沿科学和交叉学科，至今还没有一个统一的定义，不同科学背景的学者对人工智能做出了不同的解释：符号学派认为人工智能是建立在数理逻辑基础上，模拟人类通过计算机符号运算进行认知过程，从而建立以知识为基础的人工智能系统；联结主义学派认为人工智能是以仿生学为基础的，特别是对人脑模型的研究。通过神经网络和链接机制和学习算法网络之间，建立以人脑为基础的人工智能系统；行为主义学派认为，智能取决于感知和行动，身体与外界环境的相互作用和适应，建立人工智能系统m基于“感知-行为”。实际上，这三个学派分别从思维、大脑和身体三个方面阐述了人工智能。目标是创造出与人类一样聪明、能适应环境的智能体。人工智能的发展经历了哪些阶段？人工智能的发展可分为四个阶段，即孕育阶段、初步发展阶段、反思发展阶段和蓬勃发展阶段。(1)酝酿阶段任何事物的形成和发展都有一定的基础，人工智能也不例外。首先，在哲学领域，学者们对意识问题情有独钟。自17世纪笛卡尔提出“我思故我在”以来，关于意识构成的争论就从未停止过。托马斯·霍布斯、梅洛-庞蒂等人曾明确反对身心二元论。前者认为人是纯粹理性的，而后者则认为身心不是独立的独立个体。可以说，这些哲学争论对早期的人工智能起到了很好的推动和推动作用。1943年，McCulloch和Pitts提出了著名的M-P模型（McCullochPittsneuralmodel），他们把神经元看作二元开关，通过不同的组合可以实现不同的逻辑操作。该模型的意义在于建立人工神经网络的研究。1949年，唐纳德·赫布（DonaldHebb）提出了一种学习模型。一般的想法是，如果突触前后的两个神经元被同步激活，则突触连接得到加强。M-P模型和Hebb学习规则的建立为后来的联结主义奠定了基础。在其他领域，“现代计算机之父”冯诺依曼（vonNeumann）于1945年提出了一种计算机体系结构，后来被称为冯诺依曼结构，沿用至今。1948年，诺伯特·维纳（NorbertWiener）指出了神经系统与计算机工作的相似性，发现了它们之间的内在联系，将自动控制的研究提高到一个新的高度，为后来的人工智能学科做出了贡献。创作产生了巨大的影响。1936年和1950年，艾伦·图灵先后提出图灵机和图灵测试的概念，旨在阐明计算机能做什么、如何定义智能等关键问题。维特根斯坦也思考过这个问题。他在《哲学研究》中明确指出：机器一定不能思考。(2)初期发展阶段人工智能早期发展的主要领域在于公理证明。AllenNewell和HerbertSimon等人编写了一个称为逻辑理论家(LT)的智能程序来证明数学命题。不同于一般的数学推理过程，本程序从结论开始，由后向前逐步分析，直到找到合适的证明题。1963年，LT程序证明了罗素和怀特海的第一章的所有定理《数学原理》。两年后，逻辑学家王浩和数理逻辑学家亚伯拉罕·罗宾逊（AbrahamRobinson）用归结法用机器证明了《数学原理》中的所有命题演算定理。在其他研究领域，人工智能也取得了初步进展。1957年，弗兰克·罗森布拉特（FrankRosenblatt）首次提出感知机的概念，推动了联结主义的研究。同时，感知器的出现，使神经网络露出了本来面目。几年后，开始出现以约翰·霍兰德和大卫·福格尔为代表的模仿自然生物进化机制的进化计算。1965年，麻省理工学院人工智能实验室的罗伯茨编写了多面体识别程序，开创了机器视觉领域。(3)反思发展阶段在发展初期，各个领域都取得了一定的进展，但这距离人工智能最初设想的还有很大差距。1969年，被誉为“人工智能之父”的MarvinMinsky和SeymourPapert出版了《认知器演算法》（Perceptrons）一书，指出单层感知器无法实现XOR（异或问题）逻辑，极大地影响了研究人员的信心。20世纪70年代初，美国国防高级研究计划局(DARPA)和美国核管理委员会(NRC)等为人工智能提供资金的机构逐渐停止资助无方向的人工智能研究。人工智能的第一个寒冬已经到来。低谷期，人工智能界开始反思。一组以HubertDreyfus为代表，他无情地批评人工智能。他曾说过，人工智能研究终将陷入困境；而另一派则对人工智能抱有希望，以费根鲍姆（EdwardFeigenbaum）为代表，他认为要摆脱困境，需要运用大量的知识。因此，知识工程和专家系统在各个领域应运而生。例如，早期的反向链接专家系统MYCIN可以诊断某些特定类型的传染病。这一阶段（1976-1980）也称为复兴期。进入80年代后，人工智能学术界重新肯定了早期人工智能研究中的神经连接法和遗传算法。1982年，约翰·霍普菲尔德（JohnHopfield）提出了霍普菲尔德神经网络，引入了“计算能量”的概念，并给出了网络稳定性判断。1984年，他提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经网络的研究开辟了先河。1986年，Jeffrey借助Hinton、Rumelhart（大卫鲁梅尔哈特）和麦克莱兰（JamesMcClelland）重新提出反向传播算法，即BP算法。值得一提的是，联结主义不同于符号主义，其研究方法巧妙地回避了知识表示带来的困难。与此同时，RodneyBrooks教授在1991年发表了一篇论文，批评联结主义和象征主义不切实际，把简单的事情复杂化了。他强调感知与行为的直接联系，也极大地推动了人工智能研究的另一个流派——行为主义的发展。可见，在这个阶段，人工智能的研究空前繁荣，但好景不长。1987年现代计算机的出现，让人工智能的寒冬再次降临。人们普遍认为，人工智能领域没有取得实质性突破，所谓专家系统的使用仍然有限。由此，人工智能研究再次陷入停滞。（四）蓬勃发展阶段。1997年“深蓝”的胜利，重新点燃了人们对人工智能的兴趣。2006年，Hinton提出深度信念网络，使得训练深度神经网络成为可能，也由此迎来了深度学习的春天。2011年，国际商业机器公司（IBM）的“沃森”参加了《危险边缘》（Jeopardy!）问答节目，击败了两位人类冠军，引起轰动。2012年，Hinton的学生亚历克斯·克里热夫斯基（AlexKrizhevsky）利用AlexNet大胜ImageNet图像分类比赛，深度神经网络开始大放异彩。同年，使用深度学习技术的谷歌大脑在观看了数千个视频后，自发地找到了视频中的猫。2016年，谷歌DeepMind的“阿尔法围棋”（AlphaGo）战胜了世界顶级围棋大师李世石，从而再次推动了人工智能的发展，目前正处于人工智能发展的第三次高潮。“华生”参加综艺节目《危险边缘》试探能力总的来说，人工智能诞生已经过去了60多年。在这漫长的时间里，有高潮也有低谷。对于人类来说，过了六十岁就意味着逐渐步入暮年，很多方面都开始走下坡路；而对于人工智能来说，在经历了数次大起大落、跌宕起伏之后，今天依然百花齐放。看起来越来越年轻。
