導讀：本文主要是人工智能的基本概述，包括人工智能的起源、發(fā)展以及分類。

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作者：王健宗 瞿曉陽

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：bigdatadt）

01?人工智能的定義和起源 在計算機科學領域中，人工智能是一種機器表現(xiàn)的行為，這種行為能以與人類智能相似的方式對環(huán)境做出反應并盡可能提高自己達成目的的概率。 人工智能這個概念最早于1956年8月的達特茅斯會議上由約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·明斯基（Marvin Minsky）、克勞德·香農（Claude Shannon）、納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester）等人提出。在此之前，人工智能有著許多種叫法，如“自動機理論”“復雜數(shù)據(jù)處理”等。 會議召開的兩年前，也就是1954年，達特茅斯學院數(shù)學系有4位教授退休，這對于達特茅斯學院這樣的小學校來說無疑是巨大的損失。剛上任的系主任約翰·克門尼（John Kemeny）趕忙向母校普林斯頓大學求援，從母校數(shù)學系帶回4位剛畢業(yè)的博士來任教，而麥卡錫就是其中之一。 1955年夏，麥卡錫應邀參與IBM的一個商業(yè)項目，邀請他的人是羅切斯特。羅切斯特是IBM第一代通用機701的主設計師，并且對神經網絡表現(xiàn)出極大的興趣。倆人一拍即合，決定發(fā)起一個將于次年夏天舉辦的研討會，還說服了香農和在哈佛做研究員的明斯基來共同提議。 麥卡錫給這個研討會起了個別出心裁的名字—“人工智能夏季研討會”（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。同年9月2日，麥卡錫、明斯基、香農和羅切斯特正式發(fā)出提案引入“人工智能”一詞，該提案的主要內容如下：

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我們提議于1956年夏，在新罕布什爾州漢諾威的達特茅斯學院進行一項10人、為期兩個月的人工智能研究。這項研究基于這樣一個猜想，即原則上，我們可以足夠精確地描述學習或智能的任何其他特征的各個方面，從而能夠讓機器來進行模擬。我們試圖找到方法讓機器使用語言、形成抽象和概念、解決人類尚未解決的各類問題以及自我改進等。我們認為，一群經過精心挑選的科學家一起努力一個夏天，就可以在上述的一個甚至多個問題上取得重大進展。

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會議于1956年6月開始，同年8月結束。會議討論了人工智能相關問題的各個方面，如自動化計算機、如何通過編程讓計算機使用語言、神經網絡、計算規(guī)模的理論、自我改進、隨機性和創(chuàng)見性等。 明斯基認為，設計出一種具備某種特定學習能力的機器并非不可能，機器的本質是通過某種轉換將輸入變成輸出的過程。機器的這種反應能力可以通過不斷的“試錯”過程訓練獲得。 例如我們可以將這樣的一臺機器放置在某種特定的環(huán)境中，不斷給予它“成功”和“失敗”的判據(jù)來訓練它達成某種目標的能力。更進一步，如果機器能通過學習使自身形成感知和運動抽象能力，那么它就會進行內部探索找尋解決問題的方案。 羅切斯特分享了關于機器性能的獨創(chuàng)性話題。在為自動計算器編寫程序時，人們通常會向機器提供一套規(guī)則，這些規(guī)則涵蓋了機器可能會面對的各種意外情況。機器遵守這一套規(guī)則但不會表現(xiàn)出獨創(chuàng)性或常識。 此外，只有當機器因為規(guī)則矛盾而變得混亂時，人們才會對自己設計出糟糕的規(guī)則感到惱火。最后，在編寫機器程序時，有時人們必須以非常費力的方式解決問題，然而，如果機器有一點直覺或者可以做出合理的猜測，問題就可以直接被解決。 會議進行了兩個月，雖然每個人對AI的定義都不盡相同，但它卻具有重要的開創(chuàng)意義和深遠影響。由于會議上提出了人工智能（Artificial Intelligence）這一概念，因而1956年被稱作“人工智能元年”。

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02 弱人工智能、強人工智能與超人工智能

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人工智能大體上可以分為3類：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

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1. 弱人工智能

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弱人工智能（Weak AI），也被稱為狹隘人工智能（Narrow AI）或應用人工智能（Applied AI），指的是只能完成某一項特定任務或者解決某一特定問題的人工智能。

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蘋果公司的Siri就是一個典型的弱人工智能，它只能執(zhí)行有限的預設功能。同時，Siri目前還不具備智力或自我意識，它只是一個相對復雜的弱人工智能體。

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2. 強人工智能

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強人工智能（Strong AI），又被稱為通用人工智能（Artificial General Intelligence）或全人工智能（Full AI），指的是可以像人一樣勝任任何智力性任務的智能機器。這樣的人工智能是一部分人工智能領域研究的最終目標，并且也作為一個經久不衰的話題出現(xiàn)在許多科幻作品中。

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對于強人工智能所需要擁有的智力水平并沒有準確的定義，但人工智能研究人員認為強人工智能需要具備以下幾點：

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• 思考能力，運用策略去解決問題，并且可以在不確定情況下做出判斷；

• 展現(xiàn)出一定的知識量；

• 計劃能力；

• 學習能力；

• 交流能力；

• 利用自身所有能力達成目的的能力。

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3. 超人工智能

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哲學家、牛津大學人類未來研究院院長尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）把超級智能定義為“在幾乎所有領域都大大超過人類認知表現(xiàn)的任何智力”。

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超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）正是超級智能的一種。首先，超人工智能能實現(xiàn)與人類智能等同的功能，即可以像人類智能實現(xiàn)生物上的進化一樣，對自身進行重編程和改進，這也就是“遞歸自我改進功能”。

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其次，波斯特洛姆還提到，“生物神經元的工作峰值速度約為200 Hz，比現(xiàn)代微處理器（約2 GHz）慢了整整7個數(shù)量級”，同時，“神經元在軸突上120 m/s的傳輸速度也遠遠低于計算機比肩光速的通信速度”。這使得超人工智能的思考速度和自我改進速度將遠遠超過人類，人類作為生物上的生理限制將統(tǒng)統(tǒng)不適用于機器智能。

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03 人工智能三大主義

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簡要回顧人工智能的發(fā)展歷史，我們會發(fā)現(xiàn)它主要由3個方面相互交織發(fā)展：符號主義、連接主義和行為主義。

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• 符號主義：旨在用數(shù)學和物理學中的邏輯符號來表達思維的形成，通過大量的“如果-就”（if-then）規(guī)則定義，產生像人一樣的智能，這是一個自上而下的過程，包括專家系統(tǒng)、知識工程等。

• 連接主義：主張智能來自神經元之間的連接，它讓計算機模擬人類大腦中的神經網絡及其連接機制，這是一個自下而上的過程，包括人工神經網絡等。

• 行為主義：指的是基于感知行為的控制系統(tǒng)，使每個基本單元實現(xiàn)自我優(yōu)化和適應，這也是一個自下而上的過程，典型的代表有進化算法、多智能體等。

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由這3個方面構成的人工智能設計模型如圖1-1所示。

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▲圖1-1 人工智能設計模型

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在人工智能設計模型中，“創(chuàng)造者驅使”是一個自上而下的過程，這里的“創(chuàng)造者”不僅指的是創(chuàng)造者，也可以是一些其他的高級角色，如開發(fā)者，甚至可以是設計規(guī)范和材料屬性。而“環(huán)境驅動”是一個自下而上的過程，其中“環(huán)境”可以是交互約束，如行為規(guī)則；也可以是外部因素，如位置和氣候。

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總之，“創(chuàng)造者驅使”指明了一個宏觀層面的方向，而“環(huán)境驅使”允許智能體自由發(fā)展，甚至可以改變它們的行為規(guī)則，從而實現(xiàn)自身的變化性和多樣性。

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關于作者：王健宗，大型金融集團科技公司深度學習平臺和AutoML平臺負責人，中國人工智能開源軟件發(fā)展聯(lián)盟副理事長，美國佛羅里達大學人工智能博士后，發(fā)表聯(lián)邦學習、深度學習、云計算和大數(shù)據(jù)等領域國際論文30余篇，以及發(fā)明專利200余項。

瞿曉陽 ，華中科技大學計算機系統(tǒng)結構博士，美國中佛羅里達大學訪問學者，大型金融集團科技公司資深算法工程師，一直從事機器學習、大數(shù)據(jù)、體系結構方面的研究工作，在AutoML平臺、面向AI的云原生架構、高性能計算、高效能存儲系統(tǒng)等方面經驗豐富。

本文摘編自《深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺》，經出版方授權發(fā)布。

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推薦語：這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統(tǒng)、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，大型金融集團科技公司深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了騰訊、阿里、字節(jié)跳動、微眾銀行、浙江大學、新智元等企業(yè)界、學術界、媒體界的8位資深專家聯(lián)袂推薦。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的从起源到未来：能自己编程和改进的超人工智能会出现吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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