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        淺談人工智能的前世今生

        2024-12-01 00:00:00朱旭琪
        民主與科學(xué) 2024年5期

        在人類文明的長河中,科技的發(fā)展總是伴隨著時代的脈搏跳動,不斷推動著社會的進(jìn)步與變革。人工智能作為當(dāng)今世界科技創(chuàng)新的前沿領(lǐng)域之一,正以其獨(dú)特的魅力和巨大的潛力,引領(lǐng)著全球新一輪產(chǎn)業(yè)變革。中共二十屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革 推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》,全文多次提到人工智能關(guān)鍵詞,并在論述發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力時,明確提到“完善推動新一代信息技術(shù)、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端裝備、生物醫(yī)藥、量子科技等戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策和治理體系”。不可否認(rèn),人工智能已成為媒體和公眾接觸的高頻科技詞匯之一,了解它的前世今生有助于我們更好地工作和生活。

        人工智能的萌芽傳說

        一般學(xué)術(shù)描述都會從1956年達(dá)特茅斯會議開始。這次會議上首次提出了人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)這一概念,標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。但是不難看到,更樸素的人工智能想法其實很早時候就埋下種子了。例如,在中國古代民間傳說中有道士捏泥人辦事的故事,無獨(dú)有偶,在古希臘神話中也有銅制巨人守護(hù)小島的故事。這些傳說樸素地表達(dá)著人類希望有非人類的“智能伙伴”來貼心幫我們完成一些任務(wù)。如果按當(dāng)下的標(biāo)準(zhǔn)來看,這些“智能伙伴”都達(dá)到了高級智能體的標(biāo)準(zhǔn),因為我們不需要細(xì)致地為助手去說明規(guī)則或具體動作體系,只需要表達(dá)任務(wù)目標(biāo),“智能伙伴”自己就可以理解我們的需要,規(guī)劃和使用他們自己可用的工具執(zhí)行。

        后來,這類夢想開始變得沒有那么“全能化”,顯得更加“專業(yè)化”。例如,傳說諸葛亮的“木牛流馬”專用于運(yùn)輸物資,達(dá)·芬奇的“機(jī)甲騎士”專用于驅(qū)動機(jī)甲等。

        而隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,我們有了布爾代數(shù)、首臺計算機(jī)以及圖靈測試等必要元素。這些便促進(jìn)了1956年人工智能概念的正式誕生。

        人工智能的幾多寒暑

        人工智能概念提出后,隨著技術(shù)發(fā)展也不斷演進(jìn)。中國科學(xué)院院士譚鐵牛的觀點(diǎn)較為典型并被廣泛接受:“人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),研究目的是促使智能機(jī)器會聽(語音識別、機(jī)器翻譯等)、會看(圖像識別、文字識別等)、會說(語音合成、人機(jī)對話等)、會思考(人機(jī)對弈、定理證明等)、會學(xué)習(xí)(機(jī)器學(xué)習(xí)、知識表示等)、會行動(機(jī)器人、自動駕駛汽車等)。”

        人工智能從1956年走來至今,并非一帆風(fēng)順,用“幾經(jīng)風(fēng)雨”來形容不夸張。

        早期的人工智能并不像當(dāng)下跟數(shù)據(jù)那么緊密地聯(lián)系在一起,跟最早人類的“智能伙伴”傳說形態(tài)相距更遠(yuǎn)。例如,當(dāng)時有個模擬心理治療師對話的程序ELIZA,可以通過模式匹配和簡單的規(guī)則生成對話,“相對簡單”地體現(xiàn)人工智能。這些應(yīng)用場景v0sHrRF75b5C6su8td7xp3xVCkyDN75kW4r9Xnq5IT0=的早期實現(xiàn),極大提升了人們對人工智能的期望值。大家于是不斷設(shè)定新的挑戰(zhàn),但很快,隨著這些新的挑戰(zhàn)計劃不斷遇到各類挫折失敗,人工智能迎來了它的第一次寒冬。

        20世紀(jì)70年代出現(xiàn)了專家系統(tǒng),通過基于一系列的“如果-那么”規(guī)則支持,來模擬人類知識認(rèn)知,以體現(xiàn)人工智能反饋。我們可以想象,這樣的規(guī)則和知識,濃縮了人類特別是特定領(lǐng)域的專家的經(jīng)驗沉淀,易于人類理解,且推理過程透明,在醫(yī)療等領(lǐng)域也很快獲得初步落地。這讓人工智能從概念真正走向了領(lǐng)域應(yīng)用,又迎來了春天。但是問題也很快就來了,隨著應(yīng)用普及規(guī)模擴(kuò)大,那么多領(lǐng)域的各類規(guī)則知識,實際提取以及整合操作越發(fā)復(fù)雜?!皼]人可以搞定現(xiàn)實中所有的因為所以”,人工智能迎來了它的第二次寒冬。

        隨著上世紀(jì)90年代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,以及計算軟硬件成本的不斷下降,我們逐漸邁入了計算思維時代。比如,假設(shè)現(xiàn)在我們要解x3=8這個 方程的實數(shù)根,如果從符號邏輯角度來說,需要設(shè)定一元三次方程的知識,然后來邏輯性獲得實數(shù)解x=2;如果是計算思維,那么可以想象為兩步:先隨意猜個實數(shù),然后“根據(jù)方向”再猜,不斷猜下去,直到答案穩(wěn)定逼近等式成立,同樣可獲得答案x=2。正是依靠這樣的數(shù)據(jù)計算優(yōu)勢,我們在解決問題時,可以在顯式規(guī)則知識之外,多了數(shù)據(jù)驅(qū)動解決的新范式。伴隨著計算思維普及和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展,數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能逐漸興起,有效克服了之前專家系統(tǒng)的各類落地弊端,人工智能再次迎來全新的春天至今。

        這樣的數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。我們終于可以不用勞煩各類專家主動小結(jié)知識與提煉規(guī)則了。只要有可靠的數(shù)據(jù),無需顯式規(guī)則在先,我們也可以用機(jī)器自我學(xué)習(xí)的方式,隱式地獲得數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)則和知識,形成可用的技術(shù)模型。假設(shè)我們有《王者榮耀》游戲的眾多英雄角色龐雜的各項屬性值數(shù)據(jù),那么哪怕我們不知道各個英雄屬于游斗刺客法師等確切類別,也可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類方法,快速根據(jù)需要聚成不同的組。實驗證明,如此機(jī)器挖掘判定出來的分組結(jié)果,與實際游戲運(yùn)營設(shè)定的事先分組高度一致。于是在計算時代,顯式知識的先決價值就被數(shù)據(jù)集的蘊(yùn)含價值逐步消融取代。我們也因此逐漸習(xí)慣和接受人工智能與數(shù)據(jù)兩個詞之間越來越緊密的關(guān)聯(lián)性。

        而隨著各類數(shù)據(jù)規(guī)??焖僭龃?,在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)分支中,其“分分支”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到進(jìn)一步的發(fā)展和完善,層數(shù)和結(jié)構(gòu)也不斷演化生長,從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法發(fā)展成為深度學(xué)習(xí),并在實際應(yīng)用中發(fā)揮越來越重要的價值,成為當(dāng)今“數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能”主流中的主流技術(shù)。例如,經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以不需要顯式定義貓與狗,卻可以通過學(xué)習(xí),讓模型通過大量貓與狗的圖像數(shù)據(jù),自主學(xué)習(xí)和提煉知識沉淀到龐大模型參數(shù)上。雖然這些參數(shù)沉淀(海量的0到1之間浮點(diǎn)數(shù)集合),不像人類可理解的顯式知識和概念定義,不方便直觀解釋,但在應(yīng)用測試中卻“真香”,具備并超越人類水平的“智能識別率”。但是這種深度學(xué)習(xí)掩蓋了原有清晰的邏輯規(guī)則傳遞,帶來的不可解釋性,也為在嚴(yán)謹(jǐn)倫理場景下,給人工智能的普及帶來了實際挑戰(zhàn)。

        作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展又催生了深度學(xué)習(xí)這一前沿技術(shù)。深度學(xué)習(xí)相關(guān)細(xì)分技術(shù)近年來取得了顯著的進(jìn)展。例如,AlphaGo在圍棋比賽中以壓倒性的優(yōu)勢擊敗了人類頂尖棋手,展示了人工智能在復(fù)雜決策和策略制定方面的巨大潛力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于圖像識別和自然語言處理等領(lǐng)域,使得我們可以通過掃一掃功能輕松識別各種植物,極大地豐富了我們的日常生活和工作。從醫(yī)療診斷到金融分析,從自動駕駛到智能制造,深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在逐步滲透到社會的各個角落。

        隨著數(shù)據(jù)和技術(shù)的飛速進(jìn)步,源自深度學(xué)習(xí)的大模型、生成式人工智能以及智能體等正蓬勃發(fā)展,為人工智能的未來注入了更多可能性。以盤古氣象大模型為例,通過分析大量的氣象數(shù)據(jù),無需傳統(tǒng)天氣預(yù)報的氣象原理偏微分方程計算,精度首次超過傳統(tǒng)數(shù)值方法,速度提升1000倍,為農(nóng)業(yè)、交通、能源等多個行業(yè)提供了重要的決策支持,充分體現(xiàn)了新質(zhì)生產(chǎn)力特性,為社會應(yīng)對氣候變化提供了有力的技術(shù)保障。通過類似這樣的技術(shù)應(yīng)用,人工智能正在廣泛地改變我們的生活和工作方式,為社會的可持續(xù)發(fā)展注入新的動力。

        結(jié)語

        自1956年以來,我們見證了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展起伏。目前,熱門大模型范式是否將步入新一輪寒冬,一些專家表達(dá)了他們的擔(dān)憂。可解釋性、數(shù)據(jù)安全以及價值倫理對齊等挑戰(zhàn),也是當(dāng)前大家關(guān)注的重點(diǎn)。另一角度,從人類發(fā)展的長遠(yuǎn)歷史來看,智能的概念從古代簡單傳說和夢想開始,經(jīng)歷了歷史的洗禮,逐漸變得具體化、場景化,并最終催生了現(xiàn)代人工智能的概念和學(xué)科。隨后,這一學(xué)科領(lǐng)域經(jīng)過多次技術(shù)的突破和應(yīng)用的普及,人工智能又開始逐步升級,不斷回歸接近人類最初的那個夢想。

        祝人類“智能伙伴”大時代早日成真。

        (作者為九三學(xué)社安徽省委會科技專委會委員,安徽清博大數(shù)據(jù)科技有限公司總經(jīng)理)

        兼職編輯:常思哲

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