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AI發展80年 從狂熱到理性的啓示錄
AI發展80年:經驗與教訓
人工智能(AI)領域在過去80年裏經歷了起起落落。盡管預測AI的未來發展仍然困難,但回顧歷史可以讓我們更好地理解爲什麼過去的預測未能實現,以及在哪些方面、以何種方式、出於什麼原因未能實現。
AI的發展歷程始於1943年12月,神經生理學家麥卡洛克和邏輯學家皮茨發表了一篇關於理想化神經元網路的論文。這篇論文雖然缺乏實驗依據,但卻啓發了"聯結主義",即當今佔主導地位的深度學習AI。然而,這種方法與大腦實際運作方式並無關聯,盡管常被描述爲"模仿大腦"。
這提醒我們要警惕將工程學與科學混爲一談,將科學與推測混爲一談。更重要的是,要抵制"我們如同神明"的錯覺,即認爲人類能夠創造出像人類一樣的機器。這種傲慢在過去80年裏一直是科技泡沫和AI週期性狂熱的催化劑。
從20世紀50年代開始,就有人預言通用AI(AGI)即將出現。然而,這些預測往往基於"第一步謬論",即認爲只要機器能完成一項之前被認爲無法完成的任務,即使做得很糟糕,也只需要進一步的技術發展就能完美完成。事實證明,從無法做某事到做得不好,通常比從做得不好到做得很好的距離要短得多。
20世紀60年代中期開始,專家系統將重點放在獲取和編程現實世界知識上。然而,到90年代初,這場AI熱潮破滅,主要是因爲知識獲取過程繁瑣、耗時且昂貴。這表明,即使經過十年或十五年的廣泛採用和大量投資,也未必能催生一個持久的"新產業"。
長期以來,基於規則的符號AI和基於統計的聯結主義一直在爭奪主導地位。2012年聯結主義復興之前,AI研究主要由學術界推動,存在教條主義。然而,近年來AI發展重心已轉向私營部門,但整個領域仍執着於單一研究方向。這提醒我們不要把所有的AI"雞蛋"都放在同一個"籃子"裏。
回顧AI的80年發展歷程,這些經驗教訓或許能幫助當前的AI領軍企業度過未來的起伏。保持警惕、多元化發展,以及認識到技術發展的不確定性,將是未來AI發展的關鍵。