人工智能往事:大模型的理论基础,曾一度被判死刑
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简介:【编者按:人工智能技术的飞速发展,在短短一两年内彻底改变了人类对于未来的想象。 例如,近期萝卜快跑刷屏,让不少人惊呼无人驾驶已经近在眼前,并担忧AI给社会造成的冲击。 大语言模型也仿佛在一夜之间就产生了神奇的涌现。 甚至在2023年初,有人认为历史已经终结,OpenAI在大模型领域已经不可动摇。 然而,在很多从业者看来,大模型从来不是突然出
【编者按:人工智能技术的飞速发展,在短短一两年内彻底改变了人类对于未来的想象。
例如,近期萝卜快跑刷屏,让不少人惊呼无人驾驶已经近在眼前,并担忧AI给社会造成的冲击。
大语言模型也仿佛在一夜之间就产生了神奇的涌现。
甚至在2023年初,有人认为历史已经终结,OpenAI在大模型领域已经不可动摇。
然而,在很多从业者看来,大模型从来不是突然出现的,AI的发展也经历了漫长的起起伏伏。
不久前,各大模型分不清9.11和9.9哪个大的新闻,证明目前的大模型能力尚有巨大缺陷。
OpenAI也被曝出,正在开发不同于ChatGPT的、更侧重推理能力的新模型。
事实上,人类期待的通用人工智能(AGI)目前还远远没有出现,甚至大模型是不是通向AGI的正确道路,在学术界都充满了争议。
纵观人工智能发展史,作为大模型理论基础的联结主义学派,曾经还一度被判死刑,被讥讽为炼金术。
如今,联结主义开始占据绝对话语权,但谁又能保证,未来不会再次反转?我们可以对AI技术的未来心怀乐观,但以史为鉴,也无需过早地认为,人类已经找到了人工智能的终极答案。
】
回顾人工智能的发展历史,有三个主要的人工智能学派,分别是机器模拟人类心智(mind)的符号主义、机器模拟人类大脑(brain)的联结主义以及机器模拟人类行动(action)的行为主义(见表 1-1)。
由于行为主义的研究主要和机器人学高度相关,往往被视为相对独立的分支,且其主要观点已经融入联结主义的方法论,因此本书主要介绍符号主义与联结主义这两个观点相对的人工智能学派。
表 1-1 人工智能学派主要思想和典型应用
称霸早期人工智能的符号主义
从 1956 年达特茅斯会议第一次提出人工智能一词到 20 世纪 90 年代末,符号主义统治了早期的人工智能。
如果用一句话来描述符号主义的思想,那就是将现实世界抽象为可被机器识别和计算的符号,利用运算模仿人脑思考,通过逻辑推理来认知世界。
简言之,符号主义认为智能就是计算。
由于逻辑和计算是人类典型的心智活动,因此符号主义也常常被称为心智派。
追根溯源,符号主义直接脱胎于艾伦 · 麦席森 · 图灵的思想。
图灵定义了什么是人工智能,以及人工智能应该具备什么样的能力。
20 世纪 40 年代,二战带来的计算科学和半导体技术的大爆发,让人们越来越多地在现实层面讨论机器智能的可能。
但在那个约翰 · 冯 · 诺依曼还没提出计算机架构的年代,学术界根本无法对人工智能的定义达成一致,更不用说形成一门严谨的学科了。
此时图灵的天才尽显无遗,他另辟蹊径,先假定机器可以具有类似人类的智能,然后给出一个判断方法:人与一台机器和另一人进行对话,通过提问与回答,分辨与之对话的是机器还是人类。
如果人无法区分机器和人类,则代表机器通过了测试,是具备智能的。
这就是大名鼎鼎的图灵测试,起初它只是在论文中的一个思维实验。
图灵没有想到的是,图灵测试会成为判断人工智能水平的重要标准。
到 2024 年的今天,每隔几年就会有研究团队带着自己的人工智能向图灵测试发起挑战,但还没有一个可以成功,即便是今天最强大的生成式 AI 模型也没有完成图灵的愿景。
1950 年,图灵发表了题为《计算机器与智能》的重要论文,探讨机器能否思考这一问题。
图灵的明智之处,是他没有纠结于机器如何思考的问题,而是开创性地提出用计算和推理达到智能的效果,并提出了用图灵机的计算架构去实现这种智能,以及用图灵测试来验证智能效果。
可以说他一个人定义了什么是人工智能(计算)、如何实现智能(图灵机)以及人工智能的标准(图灵测试),因此被公认为人工智能之父。
回看历史,如果我们承认图灵是人工智能的奠基人,那我们可以说早期的人工智能就是符号主义的。
顾名思义,符号主义得名于符号,其思想主要继承于图灵,认为智能等同于计算。
为了实现智能,就要用各种方法将现实世界的各种物体抽象成符号,然后利用逻辑和计算替代人类大脑的思考。
在图灵、马文 · 明斯基和赫伯特 · 西蒙等代表人物的引领下,符号主义学说在人工智能领域的统治地位维持了半个多世纪,直到杰弗里 · 辛顿等学者引领的机器学习潮流出现。
然而由于时代和相关技术的局限性,符号主义 AI 取得的两大主要成就是符号表达和专家系统。
将知识符号化的过程又被称为符号表达,也是实现符号主义 AI 的基础步骤,其中应用最广的一个系统就是语义网络。
语义网络可以直观地呈现信息,并且能进行复杂的语义推理。
进入互联网时代,谷歌在 2012 年提出了知识图谱的概念,语义网络的相关研究和应用又迎来了一个小高潮。
在知识图谱的帮助下,搜索引擎能够确定 Apple(品牌)和 apple (水果)之间的区别。
语义网络在自然语言处理(NLP)和知识图谱等领域至今仍广泛应用,是符号主义在今天仍然在发挥作用的为数不多的重要遗产。
符号主义的另一个主要成就是专家系统。
顾名思义,专家系统是一套回答人们特定问题的计算机系统。
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