【人工智能】科普系列-1|人工智能发展回顾

 

  这两年，随着ChatGPT大模型的发布和广泛应用，整个社会掀起了一股人工智能（AI）热潮。那么，AI是从哪里开始，又如何一步一步走到今天的呢？曾经震惊世界的超级AI“深蓝”和“AlphaGo”，在AI发展史上扮演什么样的角色？我们来简单回顾一下，AI历史上的一些重大事件。

 

——图灵测试——

 

数字电子计算机正式诞生之后，很快就有科学家开始探索通过计算机来实现“智能”。1950年，阿兰·图灵在《心灵》杂志上发表了一篇非常重要的论文，名叫《计算机器与智能（Computing Machinery and Intelligence）》。

 

 

他提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答。如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机是智能的。”

 

        

——AI的定义——

 

1956年6月，十余位来自不同领域的专家，聚集在达特茅斯学院，召开了一场为期将近两月的学术研讨会，专门讨论机器智能。这次研讨会，就是著名的达特茅斯会议。

 

  

达特茅斯会议明确了“人工智能（Artificial Intelligence）”的命名，标志着人工智能作为一个研究领域正式诞生，也被后人视为现代人工智能（AI）的起点。

 

——机器学习——

 

1959年，IBM科学家亚瑟·塞缪尔编写了一套西洋跳棋程序。这个程序具有“学习能力”，可以通过对大量棋局的分析，逐渐辨识出“好棋”和“坏棋”，从而提高自己的下棋水平。

 

 

因为首次提出 了“机器学习（Machine Learning）”的概念，亚瑟·塞缪尔被后人誉为“机器学习之父”。

 

——工业机器人——

 

   1959年，发明家乔治·德沃尔与约瑟夫·英格伯格发明了人类首台工业机器人——Unimate。Unimate重达两吨，安装运行于通用汽车生产线。它可以控制一台多自由度的机械臂，搬运和堆叠热压铸金属件。

 

 

——通用机器人——  

 

1966年，查理·罗森领导的美国斯坦福研究所（SRI），研发成功了首台人工智能机器人——Shakey。Shakey全面应用了人工智能技术，装备了电子摄像机、三角测距仪、碰撞传感器以及驱动电机，能简单解决感知、运动规划和控制问题。它是第一个通用移动机器人。

 

 

——聊天机器人ELIZA——

 

1966年，麻省理工学院的魏泽鲍姆，发布了世界上第一个聊天机器人——ELIZA。ELIZA的名字源于萧伯纳戏剧作品《卖花女》中的主角名。它只有200行程序代码和一个有限的对话库，可以针对提问中的关键词，进行答复。

 

 

ELIZA可以说是现在Siri、小爱同学等问答交互工具的鼻祖。

 

——专家系统——

 

 专家系统，就是一个面向专业领域的超级“知识库+推理库”。它找来很多人，对大量的专家知识和经验进行整理，分析并编写出海量的规则，导入系统。然后，系统根据这些基于知识整理出来的规则，进行逻辑推理，来模拟和延伸人类专家的决策能力，解决复杂的问题。

 

 

1968年，美国科学家爱德华·费根鲍姆提出了第一个专家系统——DENDRAL，并对知识库给出了初步的定义。这标志着专家系统的诞生。DENDRAL面向的是化学行业。它可以帮助化学家判断物质的分子结构。系统推出之后，因为能够减少人力成本并且提升工作效率，受到了化学行业的欢迎和认可。

 

 

——深蓝和神经网络——

 

1997年5月3日至11日，IBM公司的超级电脑“深蓝”以2胜1负3平的成绩，险胜卡斯帕罗夫，震惊了世界。这是AI发展史上，人工智能首次战胜人类。

 

 

深蓝的背后，是20世纪80年代人工智能研究方向发生了重大转折。机器学习和神经网络（联结主义）加速崛起，逐渐取代专家系统（符号主义），成为人工智能的主要研究方向。

 

——深度学习和GPU——

 

   2006年，多 伦多大学的杰弗里·辛顿发表了重要的论文《Reducing the dimensionality of data with neural networks（用神经网络降低数据维数）》，提出深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）。深度学习（Deeping Learning）正式诞生。2006年被后人称为深度学习元年，杰弗里·辛顿也因此被称为“深度学习之父”。

 

 

2012年，杰弗里·辛顿和他的学生伊利亚·苏茨克沃（后来创立了OpenAI）和亚历克斯·克里切夫斯基设计的深度神经网络模型AlexNet，在ImageNet视觉识别挑战赛中大获全胜，以压倒性优势获得第一名。

 

 

他们三人用于训练模型的，是2张英伟达GTX 580显卡。GPU在深度神经网络训练上开始表现出惊人的能力。

 

 

黄仁勋也开始领导英伟达将战略重心全面转向人工智能。此后公司深耕于深度学习领域，全方位且系统性地改造了构成AI基础设施的每一层级，涵盖了芯片设计、互连技术、网络构建、软件开发、模型优化，乃至整个系统集成，实现了从单一GPU制造商到涵盖AI全链条的行业巨擘的华丽转身。

 

——AlphaGo和深度学习——

 

  当深蓝在国际象棋称王的时候，人们自我安慰说电脑下围棋是赢不了人类的，因为围棋的变数要比国际象棋大万亿倍。2016年3月，DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo（阿尔法狗），对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜，再次震惊了全世界。

 

 

AlphaGo基于深度神经网络算法设计，使用了176块GPU提供算力，因此具备了很强的自我学习能力，能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。

 

——ChatGPT和GPU集群——

 

2022年11月，OpenAI发布了基于GPT大模型的人工智能对话应用服务——ChatGPT，彻底引爆了全世界。除了文本生成，生成式AI也积极向多模态发展，能够处理图像、音频、视频等多种媒体形式。

 

 

ChatGPT使用数万块英伟达GPU组成的集群，以每秒一千万亿次的速度进行训练，模型参数达到1800亿。

 

 

——结语——

 

人工智能（AI）短短六十年的发展史，经历了几次重大的技术变革。如今，AI三要素是算法、算力和数据。随着算力瓶颈的突破，人工智能将在金融、医疗、服务、制造等各个领域发挥出巨大的作用。