風光無限的人工智慧不為人知的打臉史！
來源DataCastle數據城堡
作為誕生於上個世紀中葉的一門年輕科學，人工智慧在短短的幾十年時間裡取得了巨大的發展，並為人類科技的進步做出顯著貢獻。但是其中的過程並非一帆風順，甚至有過很長時間的停滯時期。這其中，很多大拿因為對人工智慧的錯誤預言而打臉……
01
在二戰的巨大壓力下，英美兩國獨立製造出了最原始的計算機，Colossus和ENIAC。它們驚人的相似：都利用打孔卡輸入，都運用真空管計算，都體積龐大，都對二戰勝利功勛卓著。二戰史學家普遍認為，在布萊切利園與Colossus相關的工作使歐洲戰場縮短了一年半到兩年的時間，並直接切斷了「沙漠之狐」隆美爾在北非的補給線；而與ENIAC相關的曼哈頓計劃則終結了太平洋戰場。
兩個核心人物圖靈和馮?諾伊曼都決心改進這兩台原始機器相似的缺陷：只為專門目的設計，不能儲存程序。改進的方向很明顯，一如圖靈所預言的那樣，造一台能完成任何目的的圖靈通用機。
人工智慧之父圖靈和計算機之父馮?諾伊曼
馮?諾伊曼教授向美國政府保證，世上只需要十五台這樣的機器，全部由像自己一樣聰明的科學家操作，用以計算最重要的問題：彈道曲線、核反應方程、天文觀測等。
而圖靈的願景在更深的地方：鑽研過希爾伯特1928年三個問題的博士生圖靈傷感地意識到，數學是不完美的，邏輯是不完美的，哲學是不完美的。在這搖晃的地基上我們永遠造不出任何完美的事物，我們必須不斷修葺改造，在每一次穩固地基的同時試圖變得更好。
如果一台完美的機器是不可能的，那麼能否造出一台不完美但是像孩童一樣不斷成長的機器呢？圖靈夢想著許多圖靈機連接在一起，一台提出問題，許多台都可以回答。可以是任何問題：從彈道曲線到老奶奶的購物清單到家庭旅行的地圖路線。可以由任何人操作：從最聰明的科學家到小學肄業生，因為每台圖靈機提供答案將經過更多的圖靈機甄選。
我們知道，馮?諾伊曼關於世界只需要十五台計算機的斷言錯了。世界沿著圖靈的夢想延展下去，一個扁平的千姿百態的世界。我們知道，圖靈的夢想已經那麼熟稔地被今天的人類掛在嘴邊：互聯網、人工智慧。
02
正是由於人工智慧在20世紀50年代到60年代的迅速發展和取得的一系列的研究成果，使科學家們歡欣鼓舞，並對這一領域給予了過高的希望。紐厄爾和西蒙在1958年曾作出以下預言：
不出十年，計算機將成為世界象棋冠軍，除非規定不讓它參加比賽；
不出十年，計算機將發現並證明那時還沒有被證明的數學定理；
不出十年，計算機將譜寫出具有較高美學價值並得到評論家認可的樂曲；
不出十年，大多數心理學家的理論將採用計算機程序來形成。
赫伯特?西蒙
非常遺憾的是，到目前為止，除了第一個預言，其他都還沒有完全實現，人工智慧的研究狀況比紐厄爾和西蒙等科學家的設想要複雜和艱難的多。事實上，到了20世紀70年代初，人工智慧在經歷一段比較快速的發展時期後，很快就遇到了許多問題。這些問題主要表現在：
（1）1965年魯賓遜發明了歸結（消解）原理，曾被認為是一個重大的突破，可是很快這種歸結法能力有限，證明兩個連續函數之和還是連續函數，推證了十萬步竟還沒有得證。
（2）塞繆爾的下棋程序，贏得了周冠軍後，沒能贏全國冠軍。直到1996年，「深藍」戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，成了第一個贏了國際象棋世界冠軍的電腦。
（3）機器翻譯出了荒謬的結論。如從英語俄語英語的翻譯中，又一句話：「The spirit is willing but the flesh is weak」(心有餘而力不足)，結果變成了」The wine is good but the meat is spoiled」(酒是好的，肉變質了)，鬧出了笑話。
（4）大腦約有10的15次方以上的記憶容量，此容量相當於存放幾億本書的容量，現有的技術條件下在機器的結構上模擬人腦是不大可能的。
（5）來自心理學、神經生理學、應用數學、哲學等各界的科學家們對人工智慧的本質、基本原理、方法及機理等方面產生了質疑和批評。
由於人工智慧研究遇到了困難，使得人工智慧在20世紀70年代初走向低落。
03
實際上在70年代，人工智慧的發展進入停滯，進入了第一次人工智慧發展的第一次低谷。
在80年代，「專家系統」的AI程序開始為全世界的公司所採納，而「知識處理」成為了主流AI研究的焦點。1981年，日本經濟產業省撥款八億五千萬美元支持第五代計算機項目，其目標是造出能夠與人對話，翻譯語言，解釋圖像，並且像人一樣推理的機器。美國國防部DARPA也行動起來，其1988年向AI的科研經費是1984年的三倍。當時的世界給AI從業者的感覺就是一個人工智慧的時代就要來臨了，而人們都在迫切地期待這天的到來。
然後三十年過去了，能夠像人一樣推理的機器依舊沒有出現，人工智慧的時代也還遠沒有到來。
隨著專家系統應用的不斷深入，專家系統自身存在的知識獲取難、知識領域窄、推理能力弱、只能水平低、沒有分布式功能、實用性差等等問題逐步暴露出來。日本、美國、英國和歐洲所制訂對那些針對人工智慧的大型計劃多數執行到20世紀80年代中期就開始面臨重重困難，已經看出達不到預想的目標。
進一步分析便發現，這些困難不只是個別項目的制訂又問題，而是涉及人工智慧研究的根本性問題。總的來講是兩個問題：一是所謂的交互（Interaction）問題，即傳統方法只能模擬人類深思熟慮的行為，而不包括人與環境的交互行為。另一個問題是擴展（Scaling up）問題，即所謂的大規模的問題，傳統人工智慧方法只適合於建造領域狹窄的專家系統，不能把這種方法簡單的推廣到規模更大、領域更寬的複雜系統中去。
04
2001年，雷·庫茲韋爾提出摩爾定律的擴展定理，即（Kurzweil s Law of Accelerated Return）。該定理指出，人類出現以來所有技術發展都是以指數增長。後來又搞出一個奇點理論，奇點理論認為很多技術處於指數增長中，如晶元的計算能力，DNA技術，數據的儲存等等。他預測技術在突破一個稱之為奇點的臨界點後爆發性增長，在2045年左右會出現自己思考的人工智慧。
雷?庫茲韋爾
毫無疑問這個理論受到很大質疑，首先摩爾定律已經在失效的邊緣，在一個可能失效的**理論**上的拓展的**理論**，雖然名字取得很牛逼，但這個理論的正確性的可能性，就和「隔幾十米，我一個指頭就能戳死他」一樣大。
計算機科學界泰斗斯圖爾特?羅素, 加州大學伯克利分校人工智慧教授，在2015年IJCAI（國際人工智慧聯合會議）上把奇點理論狠狠的批評了一頓，因為人工智慧的進步不符合指數規律。
斯圖爾特?羅素是誰？斯圖爾特?羅素就是最早和霍金等人發表了署名文章號召大家警惕人工智慧可能帶來的威脅的學者。這一言論引起了軒然大波，一時間媒體炮製出「人工智慧的發展可能意味著人類的滅亡」等人工智慧威脅論，在業內人士看來，這基本是玩弄文字遊戲。
05
扎克伯格在接受Axel Springer Award頒獎時接受採訪，在談及人工智慧威脅論，比如伊隆·馬斯克等擔心的未來機器將取代人類等擔憂時， 他認為這些擔憂毫無依據，簡直就是發神經。
在被問及如何看待機器可能在很多方面比大腦更聰明，比如IBM深藍戰勝棋王卡斯帕羅夫等問題時。扎克伯格是這麼回應的：「人類製造機器就是為了讓機器在某些方面強於人類，但是機器在某些方面超越人類不意味著機器有能力學習其他方面的能力，或者將不同的信息聯繫起來而做超越人類的事情，而這一點非常重要」。
扎克伯格
而接下來被問道「難道科幻小說里那種（機器超越人類）的事情真的就不可能發生么？我們難道一點都不需要擔心人工智慧的安全性么？」
扎克伯格解釋道：「我們現在擔憂人工智慧的安全性，就如同兩百年前擔心要是以後有飛機了飛機墜毀怎麼辦一樣。如果我們總是過度擔心安全性，我們就不可能造出飛機。不管怎麼樣，我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全性。我們過度擔憂人工智慧，將阻礙人工智慧實際的進步。我們要認識到無人駕駛汽車可能可以幫助我們減少車禍的發生，而且人工智慧系統甚至能夠幫我們診斷疾病，所以因為擔心安全性而阻礙人工智慧的進步可能是最糟糕的選擇，因為我們本來可以利用人工智慧讓世界更美好。」
怎麼說呢，看到小扎說的這麼中肯，筆者眼淚都流出來了，不愧是長期堅持寫代碼的人。而已經不寫代碼的比爾蓋茨顯然是贊同人工智慧威脅論的，他稱自己對人工智慧的快速發展感到擔憂。寫代碼的小扎果然打臉漂亮，不過在谷歌和臉書的壓力下，微軟目前已經意識到人工智慧的重要性。
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人工智慧的發展，已經六十多年，已經經歷過兩次高峰和兩次低谷，然而大部分人依然沒有時間或者機會去了解，往往望文生義。
但是在人工智慧的發展過程中，基於目前的狀況每個人對於未來都有自己的期望和判斷，即便是大神，也有判斷失誤的時候吧，那又何妨呢？
目前人工智慧處於空前繁榮的階段，一切以人工智慧為發展目標的產品都讓人興奮和充滿希望。但是從某種角度來說，人工智慧也還處在很低級的階段呢，或者說現在是「沒有人工，就沒有智能」。
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