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17世纪中,莱布尼兹、托马斯·霍布斯和笛卡儿提出形式符号系统假设,为人工智能(AI)的研究打下了基础。19世纪初,查尔斯·巴贝奇设计了一台机械式可编程计算机(“差分机”),但未能建造出来。20世纪,布尔的《思维的定律》、弗雷格的《概念文字》、罗素和怀特海的《数学原理》这些著作在数理逻辑研究上有了极大的突破,使得人工智能呼之欲出。1936年,数学家阿隆佐·邱奇和艾伦·图灵命名邱奇-图灵论题,提出所有计算或算法都可以由一台图灵机来执行,该论题被誉为构建计算机科学的基础之一。1946年2月14日,发展了图灵和约翰·冯·诺伊曼学说的、世界上第一台电子多用途计算机ENIAC在美国宣告诞生,为人工智能的出现奠定了基础。1947年,神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络,其激励电平只存在“有”和“无”两种状态,不存在中间状态。1948年,早在计算机时代刚刚进入黎明时,诺伯特 · 维纳就提出了一种“控制论”的概念。维纳是最先预见到信息技术双重可能性的人,这把双刃剑可能 逃离人类掌控并反过来控制人类。此外,他还是最早对机器智能的到来提出批判的学者。1948年10月,香农发表论文《通信的数学理论》,被作为现代信息论研究的开端,而香农也因此被誉为“信息论之父”。1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。1951年,马文·明斯基与迪恩·埃德蒙兹一道建造了第一台神经网络机SNARC。1954年乔治·戴沃尔,设计了世界上第一台可编程机器人。1955年,纽厄尔和西蒙在J. C. 肖的协助下开发了“逻辑理论家”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个,其中某些证明比原著更加新颖和精巧。这一断言后来被约翰·塞尔称为“强人工智能”,即机器可以像人一样具有思想。1956年,马文 · 明斯基与约翰 · 麦卡锡、克劳德 · 香农等人一起发起并组织“达特茅斯会议”,并在会议上首度提出“人工智能”概念,这次会议之后被誉为“人工智能的起点”。1956年戴沃尔与约瑟夫恩格尔博格,创建了世界上第一家机器人公司,名为“尤尼梅新”。1956年,奥利弗·萨尔夫瑞德研制出第一个字符识别程序,开辟了模式识别这一新的领域。1957年,纽厄尔和西蒙等开始研究一种不依赖于具体领域的通用问题求解器,他们称之为GPS(General Problem Solver),这一时期,搜索式推理是许多AI程序使用相同的基本算法。1958年,约翰·麦卡锡发明 Lisp 计算机分时编程语言,该语言至今仍在人工智能领域广泛使用。1958年,美国国防部先进研究项目局(Defense Advanced Research Projects Agency)成立,主要负责高新技术的研究、开发和应用。40多年来,DARPA已为美军研发成功了大量的先进武器系统 ,同时为美国积累了雄厚的科技资源储备,并且引领着美国乃至世界军民高技术研发的潮流。1962年,世界上首款工业机器人“尤尼梅特”开始在通用汽车公司的装配线上服役。1963年6月,MIT从新建立的ARPA(即后来的DARPA,国防高等研究计划局)获得了二百二十万美元经费,用于资助MAC工程,其中包括明斯基和麦卡锡五年前建立的AI研究组。此后ARPA每年提供三百万美元,直到七十年代为止。1964年,IBM 360型计算机成为世界上第一款规模化生产的计算机。早在1958年,约翰·麦卡锡就提出了名为“纳谏者”的一个程序构想,将逻辑学引入了AI研究界。然而,根据60年代末麦卡锡和他的学生们的工作,对这一想法的直接实现具有极高的计算复杂度:即使是证明很简单的定理也需要天文数字的步骤。麦卡锡认为,人类怎么思考是无关紧要的:真正想要的是解题机器,而不是模仿人类进行思考的机器。麦卡锡等人一派被称为“简约派”。1966年到1972年间,美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shakey, 并为控制机器人而开发了STRIPS系统,Shakey是首台采用了人工智能学的移动机器人,引发了人工智能早起工作的大爆炸。1966年,MIT的魏泽堡发布了世界上第一个聊天机器人Eliza。 Eliza的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言,并能产生类似人类的互动。而其中最著名的脚本便是模拟罗吉斯心理治疗师的Doctor。1968年12月9日,加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明计算机鼠标,构想出了超文本链接概念,它在几十年后成了现代互联网的根基。恩格尔巴特提倡“智能增强”而非取代人类,被誉为“鼠标之父”。1972年,维诺格拉德在美国麻省理工学院建立的一个用自然语言指挥机器人动作的系统SHRDLU,它能用普通的英语句子与人交流,还能作出决策并执行操作。70年代初,AI遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识,研究者们很快发现这个要求太高了:1970年没人能够做出如此巨大的数据库,也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。由于缺乏进展,对AI提供资助的机构(如英国政府,DARPA和NRC)对无方向的AI研究逐渐停止了资助。NRC(美国国家科学委员会)在拨款二千万美元后停止资助。单克用“芜杂(scruffy)”一词描述他们“反逻辑”的方法,与麦卡锡等人的“简约(neat)”方案相对。在1975年的一篇开创性论文中,明斯基注意到与他共事的“芜杂派”研究者在使用同一类型的工具,即用一个框架囊括所有相关的常识性假设。他称之为“脚本(scripts)”,基于这一想法他使程序能够回答关于一篇英语短文的提问。 多年之后的面向对象编程采纳了AI“框架”研究中的“继承(inheritance)”概念。1977年,SRI的人工智能研究员哈特和杜达开发了Prospector,用于探测矿藏。约翰·塞尔于1980年提出“中文房间”实验,试图证明程序并不“理解”它所使用的符号,即所谓的“意向性”问题。Searle认为,如果符号对于机器而言没有意义,那么就不能认为机器是在“思考”。在80年代,一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳,而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。专家系统的能力来自于它们存储的专业知识。知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。第一个试图解决常识问题的程序Cyc也在80年代出现,其方法是建立一个容纳一个普通人知道的所有常识的巨型数据库。1981年,日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话,翻译语言,解释图像,并且像人一样推理的机器。其他国家纷纷作出响应,DARPA也行动起来,组织了战略计算促进会,其1988年向AI的投资是1984年的三倍。
80年代早期另一个令人振奋的事件是约翰·霍普菲尔德和大卫·鲁姆哈特使神经网络重获新生。AI再一次获得了成功。1982 年年初,硅谷著名人工智能公司Teknowledge终于能够用两个月的时间处理 100 万美元的业务了。1986年,在里根时代“星球大战计划”(SDI)的推动下,美国与人工智能相关的软硬件销售额高达4.25亿美元。80年代中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式,泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。“AI之冬”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧,预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中,专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。到了80年代晚期,战略计算促进会大幅削减对AI的资助。DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”,拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。80年代后期,一些研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案。他们相信,为了获得真正的智能,机器必须具有躯体。他们号召“自底向上”地创造智能,这一主张复兴了从60年代就沉寂下来的控制论。年过半百的AI终于实现了它最初的一些目标。它已被成功地用在技术产业中,不过有时是在幕后。这些成就有的归功于计算机性能的提升,有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的。不过,至少在商业领域里AI的声誉已经不如往昔了。各种因素的合力将AI拆分为各自为战的几个子领域,有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌。AI比以往的任何时候都更加谨慎,却也更加成功。1997年5月11日,“更深的蓝”成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统。90年代,被称为“智能代理”的新范式被广泛接受。尽管早期研究者提出了模块化的分治策略, 但是直到朱迪亚·珀尔,纽厄尔等人将一些概念从决策理论和经济学中引入AI之后现代智能代理范式才逐渐形成。当经济学中的“理性代理”与计算机科学中的“对象”或“模块”相结合,“智能代理”范式就完善了。越来越多的AI研究者们开始开发和使用复杂的数学工具。人们广泛地认识到,许多AI需要解决的问题已经成为数学,经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作,而且使研究结果更易于评估和证明。AI已成为一门更严格的科学分支。这些变化被视为一场“革命”和“简约派的胜利”。AI研究者们开发的算法开始变为较大系统的一部分。AI曾经解决了大量的难题,这些解决方案在产业界起到了重要作用。应用了AI技术的有数据挖掘,工业机器人,物流,语音识别,银行业软件,医疗诊断和Google搜索引擎等。90年代的许多AI研究者故意用其他一些名字称呼他们的工作,例如信息学,知识系统,认知系统或计算智能。部分原因是他们认为他们的领域与AI存在根本的不同,不过新名字也有利于获取经费。2005年,斯坦福开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里,赢得了DARPA挑战大赛头奖。2007年,奇耶等人创立Siri,当时的Siri只是iOS中的一个应用。苹果公司在2010年4月28日完成了对Siri公司的收购,重新开发后只允许Siri在iOS中运行。2010年,塞巴斯蒂安·特龙领导的谷歌无人驾驶汽车曝光,当时已经创下了超过 16万千米无事故的纪录。2013年年末,当时的联合创始人兼CEO马克·扎克伯格前往位于塔霍湖的一家酒店参加神经信息处理系统(NIPS)技术会议。因为扎克伯格的到来而成了一个风向标,人工智能再一次从单纯的学术研究走向商业化。
云计算、语音识别技术、增强现实技术等能力的提升,使人类掌握了机器人时代的更多选择权,自动化和人工智能对人类的影响再次成为人们关注的焦点。但问题也不期而至:智能机器是会取代人类、迫使大量人类工人失业,还是会增强人类的能力、帮助人类不断挖掘自身潜力?
普利策奖得主、《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫在《与机器人共舞》一书中将带领我们探寻人工智能从遭遇寒冬到野蛮生长的发展历程,直击自动驾驶汽车、救援机器人、软件助手、Siri、工业机器人等人工智能的前沿领域,而他也会再次探讨“人与机器谁将拥有未来”这一核心伦理问题。

| 《与机器人共舞》 [美] 约翰·马尔科夫 (John Markoff)著 郭雪 译 |
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◆ 普利策奖得主、“硅谷独家大王”、科技预言家约翰·马尔科夫洞悉人工智能大未来的深度力作!
◆ 迄今为止最完整、最具可读性的人工智能史著作。人工智能究竟是天使,还是魔鬼?人工智能为何在经历“寒冬”之后在今日迸发出野蛮生长的态势?人工智能和智能增强最终将走向何方?本书将给你答案。
◆ 国际人工智能大会(IJCAI)常务理事、中国人工智能学会副理事长、腾讯微信事业群技术顾问杨强,中国人工智能学会副秘书长、地平线机器人科技创始人余凯,英特尔中国研究院院长吴甘沙,《史蒂夫·乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森,Nest联合创始人、iPod之父托尼·法德尔,美国艾伦人工智能研究所CEO奥伦·埃奇奥尼联袂推荐!

约翰·马尔科夫
◆ 《纽约时报》高级科技记者,普利策奖得主,被誉为“硅谷独家大王”。他对互联网发展有着惊人的洞察力与敏锐度,他是最早对互联网进行报道的记者,将互联网誉为“信息时代的藏宝图”;并最早对首个通过互联网传播的蠕虫病毒进行了报道。
◆ 有40多年的媒体从业经历,专注于机器人与人工智能领域的报道。他是报道谷歌无人驾驶汽车第一人,更是乔布斯等业界大咖极为信赖的记者。
杨强
国际人工智能大会(IJCAI)常务理事,中国人工智能学会副理事长,腾讯微信事业群技术顾问,香港科技大学教授
50多年来,人工智能既经历了初期的爆发式增长,又遭遇过发展的“寒冬”,而今终于迸发出了野蛮生长的态势。在软件技术获得极大发展的今天,所有人都将无法避开以下问题:人工智能究竟是天使,还是魔鬼?奇点来临时,人类将何去何从?《与机器人共舞》一书的作者马尔科夫将会直击这些核心问题的本质,并为我们指明方向。
余凯
中国人工智能学会副秘书长,地平线机器人科技创始人
在大数据时代,移动互联网催生了不计其数的数据量;而在机器人时代,万物互联也将使数据呈现暴增之势。随着数据的增长,机器智能的计算能力、深度学习能力、人机交互能力实现了大幅度的提升,而它们也正在一步步取代重复性、低增值信息的人类劳动,这样看来,各个领域的产业跃迁将无法避免。那么最终,机器人会成为我们的主人,还是伙伴?这一终极选择的答案就在《与机器人共舞》一书中。
吴甘沙
英特尔中国研究院院长
这是迄今为止最完整、最具可读性的人工智能史著作。穿越AI(人工智能)和IA(智能增强)半个世纪恩怨的迷雾,一座座巨星的雕塑参差对立,历史纵深感和人文主义情怀跃出纸面。
沃尔特·艾萨克森
《史蒂夫·乔布斯传》作者
未来的机器人将会成为我们的伙伴还是弗兰肯斯坦的怪物?想知道答案,就要阅读这本书。正如马尔科夫在他引人入胜的叙述中阐释的那样,答案取决于我们自身。
托尼·法德尔
Nest联合创始人,iPod之父
我们应该如何平衡“机器能为我们做些什么”和“机器能在帮助我们做自己上做些什么”这两大问题?毫无疑问,马尔科夫给出了这一技术时代核心问题的答案。
奥伦·埃奇奥尼
美国艾伦人工智能研究所CEO
我将这本书视作一部惊悚的间谍片,是因为人类的命运正在其中上演,而且马尔科夫的描述也是如此迷人。
中文版序 智能机器时代的抉择
前言 是谦逊地生存,还是傲慢地死去
01 人与机器,谁将称王
◇ 比尔· 杜瓦尔,在AI 和IA 中游走的第一人
◇ 两大阵营的奇点之争:主人、奴隶还是伙伴
◇ 人机交互,机器的终极智慧
◇ 悬而未决的伦理困境
02 无人驾驶汽车,将人类排除在外
◇ 特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
◇ 问鼎冠军,威廉·惠特克的复仇
◇ 塞巴斯蒂安·特龙,用科技重塑交通系统
◇ 谷歌无人驾驶汽车的诞生
◇ 2014,无人驾驶汽车商业化元年
◇ Mobileye,无人驾驶汽车的另一种可能
◇ 应对分心,将人类完全排除在驾驶之外
◇ 手推车难题,是否选择“更小的恶魔”
03 跨越2045 年,人类将去往何处
◇ 诺伯特· 维纳,一位科学家的反叛
◇ 技能错配,技术性失业的元凶
◇ 奇点临近,人类会否被机器取代
◇ 生产力之争,回归还是告别
04 从寒冬到野蛮生长,人工智能的前世今生
◇ 世界首个机器人Shakey,引爆人工智能大爆炸
◇ 约翰·麦卡锡,“人工智能”概念之父
◇ 斯坦福大学人工智能实验室,语音识别技术滥觞
◇ 汉斯·莫维拉克,人工智能最坚定的信徒
◇ 人工智能商业化的冬天
◇ 像人脑一样思考,人工神经网络出现突破
◇ 机器学习重燃人工智能研究
◇ 人工智能再现巨浪
05 以人为本,重新定义“机器”智能
◇ 人机共生,AI 与IA 重塑的新世界
◇ AI vs. IA,数十年的科学家大战
◇ “理性主义”与“以人为本”之争
◇ 拟人化界面,来自人机交互的冲击
◇ 软件助手,数字化生存之道
06 学会协作,人类与机器共存
◇ 让工具变成玩具
◇ 是伙伴不是敌人
◇ 虚拟机器人,更自由、更放松的人机交互
07 救援机器人,从模拟智慧到智能增强
◇ 从机械兽到机械展馆
◇ 仿生机器人,进入极端环境作业
◇ 安迪· 鲁宾,移动机器人时代的预言家
◇ 谷歌的机器人帝国计划
◇ 巅峰之战:DARPA 机器人挑战赛
◇ 机械手,触摸的科学
◇ 加里· 布拉德斯基,将机器视觉技术融入机械手臂之中
◇ 智能增强,以人类为中心重塑计算
08 收购Siri,苹果正式踏入智能增强阵营
◇ 收购Siri,乔布斯的最后一件事情
◇ 汤姆·格鲁伯,从建模知识到建模策略
◇ Intraspect,流星般的人机交互系统
◇ Web2.0,群体智慧改变一切
◇ 亚当·奇耶,下一个恩格尔巴特
◇ Siri核心创始团队的建立
◇ 携手苹果,让人类与机器优雅地合作
结语 选择,一切与机器无关
热烈祝贺新智元上线。祝愿新智元成为人工智能领域的新起点,新平台,传播智慧,汇聚智者,开创人工智能新时代!1. Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms2. Deep Learning:From AI to True AI
1. Deep Learning:From AI to True-AI2. 图像识别:全球顶级计算机视觉专家华山论剑实录3. 腾讯17年核心技术干货大放送【118PPT珍藏版】