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1. AI的起源與目前各種技術之發展
    人工智慧(Artificial Intelligence,AI)亦稱為機器智慧,是指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智慧技術。該時同時也指研究這樣的智慧系統是否能夠實現,以及如何實現的科學領域。一般教材中的定義領域是「智慧主題(intelligence agent)的研究與設計」,智慧主題是指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰.麥卡錫於1955年定義是製造智慧機器的科學與工程。
 
 
    AI的核心問題包括建構能跟人類似甚至超越的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。強人工智慧目前仍然是該領域的長遠目標。目前強人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題是一樣的AI程式,無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究。目前有大量的工具應用了人工智慧,其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演,而基於仿生學、認知心理學,以及基於機率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。
 
 
 
(1) AI人工智慧史
    人工智慧的歷史源遠流長,在古代的神話傳說中,技藝高超的工匠可以製作人造人,並為其賦予智能或意識。現代意義上的AI始於古典哲學家用機械符號處理的觀點解釋人類思考過程中的嘗試。20世紀40年代基於抽象數學推理的可程式數字計算機的發明使一批科學家開始嚴肅地探索構造一個電子大腦的可能性。
 
    1956年在達特茅斯學院(Dartmouth College)舉行的一次會議上正式確立了人工智慧的研究領域。會議的參加者在接下來的數十年間是AI研究的領軍人物。他們中有許多人預言,經過一代人的努力,與人類具有同等智能水準的機器將會出現。同時,上千萬美元被投入到AI研究中,以實現這個目標。最終,由於計算機硬體設備的限制,研究人員發現自己嚴重低估了這一工程的難度,再者,因James Lighthill的批評以及國會持續的施壓,美國和英國政府於1973年停止像沒有明確目標的人工智慧研究項目撥款。七年後,受到日本政府研究規劃的刺激,美國政府和企業再次在AI領域投入數十億研究經費,但這些投資者在80年代末重新撤回了投資。AI研究領域諸如此類的高潮和低谷不斷交替出現;至今仍有人對AI的前景作出異常樂觀的預測。
 
    儘管人工智慧前景大起大落,最後仍得以進展,某些在20世紀70年代被認為不可能解決的問題今天已經獲得了圓滿解決並且成功應用在各大領域之中。與第一代AI研究人員的樂觀評估不同,具有與人類同等智能水平的機器至今仍未出現。圖靈(Turing)在1950年發表的一篇現代智能機器研究的著名論文中稱,「我們只能看到眼前的一小段距離,但是我們可以看到仍有許多工作要做」。
 
A. 先驅
    McCorduck寫道:「某種形式上的人工智慧是一個遍布於西方知識分子歷史的觀點,是一個急需被實現的夢想。」,先民對人工智慧的追求表現在諸多神話、傳說、故事、預言以及製作機器人偶(automaton)的實踐之中。
 
    希臘神話中已經出現了機械人和人造人,如黃金機器人赫淮斯托斯(Hephaestus)和皮格馬利翁的伽拉忒亞(Pygmalion’s Galatea)。中世紀出現了使用巫術或煉金術將意識賦予無生命物質的傳說,如賈比爾(Jābir ibn Hayyān)的Takwin,帕拉賽爾蘇斯(Paracelsus)的何蒙庫魯茲(homunculus)和Rabbi Judah Loew的魔像(Golem)。19世紀的幻想小說中出現人造人和會思考的機器人之類的題材,例如瑪莉.雪萊(Mary Shelley)的《弗蘭肯斯坦》(Frankenstein)和卡雷爾.恰佩克(Karel Čapek)的《羅素姆的萬能機器人》(Rossum’s Universal Robots),和Samuel Butler的《機器中的達爾文》(Darwin among the Machines)。直至現今人工智慧仍然是科幻題材最重要的元素。
     
圖:Takwin(圖左)及homunculus(圖右)
 
    人工智慧的基本假設是人類的思考過程可以機械化,對於機械化推理(即所謂「形式推理(formal reasoning)」)的研究已有很長歷史。中國、印度和希臘哲學家均已在公元前的第一個千年裡提出了形式推理的結構化方法。馬略卡(Majorcan)哲學家拉蒙.柳利(Ramon Llull,1232-1315)研發數台的「邏輯機」(Logic machines),試圖通過邏輯方法獲取知識。柳利的機器能夠將基本、無可否認的真理透過機械手段用簡單的邏輯操作進行組合,以求生成所有可能的知識。17世紀中,萊布尼茲‧霍布斯(Leibniz, Thomas Hobbes)和笛卡兒(René Descartes)嘗試將理性的思考系統化為代數或幾何學那樣的體系。霍布斯在其著作《利維坦》(Leviathan)中有一句名言:「推理就是計算(reason is nothing but reckoning)」。
 
圖:Logic machines
 
    在20世紀,數理邏輯研究上的突破使得人工智慧好像呼之欲出。這方面的基礎著作包括布爾(George Boole)的《思維的定律》(The Laws of Thought)為了製造邏輯推論而引進他的形式語言,1879年弗雷格(Gottlob Frege)的《概念文字》(Begriffsschrift)創造出了一種邏輯,除了某些符號改變,成為現在最基本的知識表達系統所使用的一階邏輯。希爾伯特(David Hilbert)在1920-30年間向外界數學專家提出質疑:「能否將所有的數學推理形式化?」,爾後出現的哥德爾(Gödel)的不完備定理、圖靈機以及Alonzo Church的Lambda演算則回應了希爾伯特當時的疑問。他們的答案令人震驚:首先,他們證明了數理邏輯的侷限性;其次(對AI更重要),他們的工作隱含了任何形式的數學推理都能在這個限制之下機械化的可能性。邱奇-圖靈論題(Church-Turing thesis)暗示,一台僅能處理0和1,這樣簡單的二元符號的機械設備能夠模擬任意數學推理過程。這裡最關鍵的靈感是圖靈機(Turing machine):一個看似簡單的理論構造抓住了抽象符號處理的本質,這一創造激發科學家們探討讓機器思考的可能性。
 
圖:Turing machine
 
    用於計算的機器古已有之,歷史上許多數學家對其做出了改進。19世紀初,查爾斯.巴貝奇(Charles Babbage)設計了一台可程式計算機(「分析機(Analytical Engine)」),但未能建造出來。愛達.勒芙蕾絲(Ada Lovelace)預言,這台機器「將創作出無限複雜,無限寬廣的精妙科學樂章」。首台軍事用的電腦是杜林的團隊,二戰期間為了破解德文信件,於1940年設計出Heath Robinson,當德國採用了更複雜的編碼方式,Robinson的電子機械傳輸速度變顯得極為緩慢,於是他們改用真空管建構新的機器Colossus。首台軍事用的可程式電腦是由Konard Zuse於1941年在德國所發明的Z3。Zuse替Z3創造了浮點數,並繼而1945年發展了第一套高階程式語言Plankalkul。ENIAC是第一台電子、數位化的通用性電腦,它的第一個應用是計算火炮射擊表。
 
圖:Colossus computer
圖:Z3 computer
圖:ENIAC computer
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曾教授與古董保時捷

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