人工智能60年 从图灵测试到深度学习

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1、人工智能60年从图灵测试到深度学习战略前沿技术整理作者：万赟，美国休斯敦大学维多利亚分校人工智能诞生 2014年英美合作的电影《模仿游戏》讲述了英国数学家艾伦·图灵60年前在二战期间帮助设计电子计算机破译纳粹德国军事密码的真实故事。不过影片的名字与图灵在电影中的事迹并没有直接关系，而是来自当时英国流行的游戏。游戏中一男一女分别躲在幕后，参加游戏的人向他们两个人不断提问题，他们通过无法识别笔迹的笔答方式来回答，提问题的人根据回答来判断这两个人的性别。1950年图灵在《计算机与智能》[1]一文中借用这个游戏做为判断

2、计算机是否具有人类智能的标准，也就是把一个人和一台计算机放在幕后，让测试人员通过提问来判断哪一个是计算机，如果判断错误的话，就认为计算机通过了图灵测试，具有人的智能。后来人工智能学者将图灵这篇论文中描述的计算机称为图灵机，这一测试方式称为图灵测试（注：图灵本人曾经预测随着足够多内存的出现，50年内（也就是到2000年）计算机能够达到图灵机的标准）。40年后的1990年英国剑桥大学为了推动图灵机的实现设立了总额为10万美元的图灵测试比赛（TheLeobnerPrize），每年举办一次，直到有人能够设计出达到标准的

3、图灵机为止，结果16年后的今天比赛仍在继续。尽管如此，图灵测试为人工智能领域的发展竖立起一个目标。随着几代人工智能学者的不断研究，逐渐认识到人脑的高度复杂性和计算机的局限性。这些发现帮助我们不断把人工智能技术应用到生产和生活的诸多方面。   第二次世界大战期间，英国军方需要尽快破译纳粹德国军事密码，图灵参与并主导了英国电子计算机的研制。同时期美国科学家也投入到计算机的研制工作。战后电子计算机开始从纯军事领域转向民用，很多具有不同学术背景的专家聚拢到计算机的应用领域，其中不乏青年才俊。1956年夏天，一批学者聚集

4、在达特茅斯学院召开了一次关于人工智能的研讨会，该会议成为人工智能领域正式创立的标志。会议的召集人是达特茅斯学院的数学系助理教授麦卡锡（JohnMcCarthy），参与人包括明斯基（MarvinMinsky），西蒙（HerbertSimon）以及西蒙的合作伙伴纽厄尔（AllenNewell）。由于不同的学术背景和对智能以及实现智能的不同看法，人工智能从一开始就形成两类不同的流派和方法。   第一类是以西蒙和纽厄尔代表的理性学派。这一学派认为人脑与计算机可以看成信息处理器。计算机的智能和人脑的智能主要表现在对抽象化

5、问题的解决上。任何能够以一定的逻辑规则描述的问题都可以通过人工智能程序来计算解决，尤其是对人脑来说过于复杂的逻辑问题。西蒙有一段时间专门研究公司里人们的行为决策，他发现由于认知能力的限制，人在做决策时并不像经济学里的理性人描述地那样，能够总是去寻求最优解，大多数情况下是寻找能够满足最低要求的解决方案。他将这一现象称为“满意解（satisficing）”，用来区别对理性人所假设的“最优解（optimizing）”。他认为这一现象产生的原因是人理性的有限性或者说是有边界的理性（boundedrationality）

6、。在这一观念的影响下，他认为计算机带来的人工智能可以大大延伸人类理性。按照这一思路，西蒙和纽厄尔在人工智能领域取得了不少成果。1955年他们设计的逻辑机程序成功证明了罗素和怀特海所著的《数学原理》一书提出的52个定理中的38个，其中不少证明比原书中的更加精彩。根据对逻辑机的研究，1957年他们又设（generalproblemsolver），希望以此来解决任何可以形式化的符号问题（定理证明、几何问题及国际象棋对抗等）。   西蒙所代表的理性流派虽然在机器定理证明和简单逻辑问题解决（比如汉诺塔问题）上取得了显著的

7、成就，但一旦面对复杂的问题，有限的计算机内存空间很快就因为探索问题解决空间时考虑不同路径带来的组合爆炸而无法进行下去。由于同样的原因，很多人工智能专家认为计算机程序虽然可以击败人类国际象棋冠军，但可能永远无法击败人类围棋冠军，因为后者的探索空间太大（图1）。   图1 无论是国际象棋还是围棋，目前都是通过对树结构空间的广度b（每一步可能的下法）与深度d（总回合）搜索相结合进行判断（bd），国际象棋的搜索维度（广度35；深度80）远远少于围棋（广度250；深度150）与西蒙他们的理性学派在方法上形成对比的是感性学

8、派。感性学派简单说就是通过对脑神经的模拟来获得人工智能。   人脑神经元一般由细胞体、树突和轴突组成。树突用来接收其他神经元传递过来的信息，轴突及其顶端的突触则用来传递信息给其他神经元。1949年加拿大神经心理学家赫布提出理论，解释了人脑在学习过程中脑神经元发生的变化。赫布理论认为如果一个神经元持续激活另一个神经元，这种持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。具体表现为前者的轴突将会