Page 150 - 信息的脉络

·信息的脉络·
且最终得以影响人类发展进程的新兴科学领域，也正是因为这群参会者，才令达
特茅斯会议被誉为人工智能的开端。
20 世纪 80 年代，人工智能形成三大门派，即符号主义门派，核心是符号推理
与机器推理，用符号表达的方式来研究智能、研究推理；连接主义门派，核心是

神经元网络与深度学习，仿造人的神经系统，把人的神经系统的模型用计算的方
式呈现，用它来仿造智能；行为主义门派，推崇控制、自适应与进化计算。

人工智能第一次浪潮

20 世纪的 60—70 年代，人工智能经历了一段黄金时期，获得了井喷式的发展，
有关机器推理、机器定理证明等好消息接踵而至。人工智能建立的最初 20 多年里，
符号主义学派的学者们首先考虑的寻找人工智能的入手点是从假设将现有已知的
知识都可以通过形式语言精确描述，并可以全部灌输给计算机（这点只能是假设，

因为当时计算机硬件的限制，只能从理论上或者规模十分有限的数据量上去模拟），
然后通过计算机的运算能力实现在这些知识基础上的演绎推理，得出新的未知的
知识，或者作出正确的决策，从而令机器展现出具有智能的行为。这个时期人工
智能努力的目标，就可以概括为本节标题的八个字：“描述已知，推理未知”。

符号人工智能的支持者认为，想要在计算机上获得智能，并不需要构建模仿
大脑运行的程序。相反，其观点是，通用智能完全可以通过正确的符号处理程序
来获得。
然而，这方面的进展也很快地遭遇瓶颈，还有更为令人沮丧的情形发生在机

器翻译等领域。事实上第一波人工智能浪潮止步于以下三种困难：
第一种困难是早期的人工智能程序对句子的真实含义完全不理解，它们主
要依赖于句法处理获得成功。这样一来，它们“the spirit is willing but the flesh is

weak”（英文：心有余而力不足）到 the vodka is good but the meat is rotten（俄语：
伏特加酒是好的，而肉是烂的）的英译俄再俄译英就不可能做对。诸如此类的错
误让人们当年对人工智能领域的科学家们嗤之以鼻。
第二种困难则是《莱特希尔报告》里重点强调的组合爆炸。这导致让程序每

次产生一个小变化，最终产生出可以解决问题的程序这种思路被堵死了。这就好
比用试错法寻找正确的路，但每条路上都有无数的岔路甚至岔路间还彼此勾连，
因此可走的路近乎无限多，那么试错法毫无价值。
第三种困难则是那时候发现虽然人工智能具有的神经网络简单形式可以学会

它们能表示的任何东西，但它其实只能表示很少的东西，应用范围十分有限。正
因为这些困难得不到有效地解决，在 20 世纪 70 年代人工智能渐渐冷却，直到专

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