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电脑人心 之 引言（七）历史总评
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AI这个娃的身世大致如此：一个遗腹子，没有太多祖辈的慈爱，叔叔们牵着跑江湖卖艺，牛皮吹得很大，世面见得也多，目前似乎总算找到了自己在社会上的位置，颇能养家糊口了。（如果Google真的可以算做AI公司，那AI更是要征服世界了。）
在给它判个分数之前，先来四条总评吧。
首先，AI这个娃的发展，跟人类小朋友比起来，似乎整个就是在逆行。
它一上来就是个玩深沉的思想者：逻辑啊、证明啊什么的，一副不食人间烟火，矢志玩弄符号的样子。然后，倒退为有知识者；不过，那大体上还是一副生而知之的样子，并不了解自己知识的来龙去脉，根基枝杈。接着，再倒退，成为一个努力学而知之者，开始把知识建立在经历的基础上。最后，似乎才终于脚踏实地的参与到生活中去。
反观人类的小朋友，还在懵懵懂懂的时候，就已经别无选择地生活在家庭里，活动在世界上了。然后他们学喝学吃，学爬学跑，学说话学常识，打酱油学人情，上学校学知识，最后，其中的一小部分经过寒窗苦读，甚至是在利诱威逼之下，才学逻辑，搞证明。
为什么AI的历史发展与人类的个体发展，会有如此强烈的背道而驰的对比，这是个有很多值得思考的地方。但不管这究竟是咋回事儿，AI这个娃现在能够脚踏实地的参与生活似乎是件好事。而这种参与或许也会是它进一步发展，甚至走向电脑人心的新的地基。
第二，在AI发展的60年历程中，虽然经历了多个阶段，变换了若干范式，尝试了各种方法，却有一条红线一以贯之，这就是所有的AI研究都使用计算机。逻辑推理也好，知识表示也好，神经网络的学习也好，知觉动作的协调也好，概率统计也好，无论理论和范式如何变化，都以计算机来展示；下棋程序也好，指纹识别也好，自然语言的翻译也好，机器人的控制也好，无论什么应用领域，都以计算机来实现。大体上可以说是没有不用计算机的AI研究的：1950年代以来，只要试图用机器来做AI的，用的机器就是计算机。（后面将会看到，不是说没有人声称不要用，不该用计算机了，而必须要用别，比如蒸汽机什么的，而是说即使这些人，也其实也并没有那么去做。）
人工智能和计算机的这种全方位形影不离，风雨同舟的关系，其实是蛮有暗示性的：或许计算机对于人工智能的意义，并不在于提供一种理论框架、或者一条特定的研究路径，而更多的是提供一块实验场地，在其中，任何想法、任何理论都可以通过建造实际系统来加以发展和检验？
第三，前面讲到，在直到相当最近的时候，在AI开始脚踏实地参与生活之前，AI系统们几乎总是做出来展示展示而已，像墨子的木头飞鹰一样，飞一天就玩完了。而另一方面，AI这个领域的奠基性想象，乃至很多应用许诺（比如Cyc），又从来都是以电脑人心为参照的。那么，这些展示系统与实际应用之间的空白，更不要说这些展示系统与货真价实的人心之间的鸿沟，究竟是如何填补的呢？按照哈密德•艾克比亚（Hamid Ekbia）《人工梦想》（Artificial Dreams）的分析，这是靠“说辞”（rhetoric）。
就是说，这些展示系统的魅力，从来都不完全在于它们本身是什么样的，而是在于它们按照一定的说辞，所指示的所代表的可能性。比如说，虽然“深蓝”并不玩棋，并不会摆棋子，并不在乎输赢，并不享受胜利的喜悦，而只是“生成”棋步，但是我们难免不用“下棋”，“一步妙招”，“打败世界冠军”之类的说法来描述它；难免不把“深蓝”的所作所为投射到人类棋手所处境里，从而拔高“深蓝”的“作为”的意义。再比如说，前面提到的ALVINN，它在从匹兹堡到圣迭戈的几千公里的旅程中，其实只是控制方向盘，而不控制油门和刹车，更不会在汽油快耗光的时候，离开高速去寻找加油站。但是，我们难免把这趟旅行说成是ALVINN在驾车，毕竟那是要简单、直观、容易理解得多的一种描述。
结果呢，一旦这种描述，这样有意无意之中采纳的说辞，被不知不觉地接受下来，翩翩的联想就是在所难免，展示系统所代表的意义和未来的可能性就好说了。很多时候连系统设计者自己也给绕进去，对他们的系统所做的事情的性质或者潜力深信不疑。比如搞Cyc的那位伦纳特，大概就是这样一个无意之中自己把自己给绕进去的例子吧。（当然，没给绕进去的例子也有，比如：SHRDLU的作者温罗格拉德。）
如此这般，当说辞习惯性地帮助填补或者掩盖实质性的研究空白的时候，展示系统的局限性就不妨碍它们展示一个尽管尚未实现，但前景非常灿烂的AI的未来，由此吸引科研经费和投资，招募一批批充满激情的研究生都不是太难。
第四，与前面一点相关，目前人工智能研究的局面，感觉有点像大家都在如墨子所说的吭哧吭哧“造轮子”的情况。假如今天某位有雄心壮志的年轻人，投身AI这领域，宣称：“师父，我要跟你学造人。”这位师父，恐怕多半会告诫道：“小子，‘不敢语艺，而时执规矩’听说过吗？你还是先学‘规矩’，造轮子吧！”
造轮子，绝对是今日AI研究的大头。那些明确针对电脑人心的造人努力，比如上回说到的Cyc和Cog，还有目前欧洲的RobotCub那样的项目，则是小头。虽然参与这些项目的绝对的人数恐怕不算太少，与AI发展初期相比应该是有很大的增加，但是就在整个AI研究中的比重而言，绝对是相当稀释了的。
这种局面应该如何理解呢。
首先这应该不算意外。AI从来就是工程性的，它进入脚踏实地的第四阶段以后有了广阔的施展武艺的空间，再加上智能体视角也给各种具体的工程努力提供了一个基本理论框架，所以大家专心致志地“造轮子”，不奇怪。
当然，很多这种实际意义很清楚“造轮子”的工作，跟电脑人心的前景， 恐怕是不会有太大关系的，比如数据挖掘方面的研究；还有很多，比如DARPA的Grand Challenge里面那些基于激光测距和全球定位（GPS）的自动驾驶系统，跟电脑人心的前景是啥关系则是很不清楚的:
Stanley：
再有一些，尽管实际应用的意义也很清楚，其与电脑人心，或者至少是电脑人形，的相关性似乎也大致是明显的。看看来自Boston Dynamics的（同样由美国军方支持的）非常具体的造“轮子”──造“脚”──的例子吧：
BigDog：
Petman：
看到这样的行为水平，震撼一下恐怕是难免的。而这个东东，在打仗之外，打酱油恐怕也用得着。所以说，这些造“轮子”的工作，虽然有它的理论视角上的局限性，但是它们对于电脑人心的理想的意义，是不可一概而论的。
一般而言，AI实际参与到社会生活中，化身为各种智能体，从事各种具体工作，而不再是作为某个特定的理论（比如思维是像形式逻辑系统那样组织的）、特定的方法（比如各种知识表示的方法）的体现的展示而已，那么它在做些什么，完成什么任务，就是由具体的环境来限定的，反而不想以前那样需要各种说辞的有意无意的装饰，至少不如以前那么需要了。这样，AI研究反而可能因此更为脚踏实地往前走也说不定。
综合起来，大致就是下面这样一个情况。
AI诞生至今60年了，如果说AI只是要让电脑做人们用心才能完成的一些事情，那么它不光可能，而且早已成为现实：从最简单的加减乘除到最高水平的国际象棋，从语音合成到手写字符识别，从家居吸尘机器人到火星探索机器人。AI技术，可以说早已走出学院和研究所，在互联网、在社会生活的各个方面，包括战争（比如无人机和扫雷机器人），越来越实实在在地担当起一定的角色。
然而如果我们以货真价实的电脑人心为标准，那么AI到目前为止可以说是失败的，至少远远还没有成功。AI创立至今60年尚未造出真正的电脑人心；虽然AI里面似乎是经历了一个回到脚踏实地的过程，但基本的问题，比如体系结构的问题并没有解决。如何造出能够在认知上（以及道德上？社会上？）全面担当起人的角色的电脑或机器人，尚无实质性的突破。
六十年了，AI这娃儿，也年过花甲了，而电脑人心究竟可不可能，前景可以说依然充满未知。
https://m.sciencenet.cn/blog-453866-346560.html
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首先，AI这个娃的发展，跟人类小朋友比起来，似乎整个就是在逆行。
它一上来就是个玩深沉的思想者：逻辑啊、证明啊什么的，一副不食人间烟火，矢志玩弄符号的样子。然后，倒退为有知识者；不过，那大体上还是一副生而知之的样子，并不了解自己知识的来龙去脉，根基枝杈。接着，再倒退，成为一个努力学而知之者，开始把知识建立在经历的基础上。最后，似乎才终于脚踏实地的参与到生活中去。
反观人类的小朋友，还在懵懵懂懂的时候，就已经别无选择地生活在家庭里，活动在世界上了。然后他们学喝学吃，学爬学跑，学说话学常识，打酱油学人情，上学校学知识，最后，其中的一小部分经过寒窗苦读，甚至是在利诱威逼之下，才学逻辑，搞证明。
为什么AI的历史发展与人类的个体发展，会有如此强烈的背道而驰的对比，这是个有很多值得思考的地方。但不管这究竟是咋回事儿，AI这个娃现在能够脚踏实地的参与生活似乎是件好事。而这种参与或许也会是它进一步发展，甚至走向电脑人心的新的地基。
第二，在AI发展的60年历程中，虽然经历了多个阶段，变换了若干范式，尝试了各种方法，却有一条红线一以贯之，这就是所有的AI研究都使用计算机。逻辑推理也好，知识表示也好，神经网络的学习也好，知觉动作的协调也好，概率统计也好，无论理论和范式如何变化，都以计算机来展示；下棋程序也好，指纹识别也好，自然语言的翻译也好，机器人的控制也好，无论什么应用领域，都以计算机来实现。大体上可以说是没有不用计算机的AI研究的：1950年代以来，只要试图用机器来做AI的，用的机器就是计算机。（后面将会看到，不是说没有人声称不要用，不该用计算机了，而必须要用别，比如蒸汽机什么的，而是说即使这些人，也其实也并没有那么去做。）
人工智能和计算机的这种全方位形影不离，风雨同舟的关系，其实是蛮有暗示性的：或许计算机对于人工智能的意义，并不在于提供一种理论框架、或者一条特定的研究路径，而更多的是提供一块实验场地，在其中，任何想法、任何理论都可以通过建造实际系统来加以发展和检验？
第三，前面讲到，在直到相当最近的时候，在AI开始脚踏实地参与生活之前，AI系统们几乎总是做出来展示展示而已，像墨子的木头飞鹰一样，飞一天就玩完了。而另一方面，AI这个领域的奠基性想象，乃至很多应用许诺（比如Cyc），又从来都是以电脑人心为参照的。那么，这些展示系统与实际应用之间的空白，更不要说这些展示系统与货真价实的人心之间的鸿沟，究竟是如何填补的呢？按照哈密德•艾克比亚（Hamid Ekbia）《人工梦想》（Artificial Dreams）的分析，这是靠“说辞”（rhetoric）。
就是说，这些展示系统的魅力，从来都不完全在于它们本身是什么样的，而是在于它们按照一定的说辞，所指示的所代表的可能性。比如说，虽然“深蓝”并不玩棋，并不会摆棋子，并不在乎输赢，并不享受胜利的喜悦，而只是“生成”棋步，但是我们难免不用“下棋”，“一步妙招”，“打败世界冠军”之类的说法来描述它；难免不把“深蓝”的所作所为投射到人类棋手所处境里，从而拔高“深蓝”的“作为”的意义。再比如说，前面提到的ALVINN，它在从匹兹堡到圣迭戈的几千公里的旅程中，其实只是控制方向盘，而不控制油门和刹车，更不会在汽油快耗光的时候，离开高速去寻找加油站。但是，我们难免把这趟旅行说成是ALVINN在驾车，毕竟那是要简单、直观、容易理解得多的一种描述。
结果呢，一旦这种描述，这样有意无意之中采纳的说辞，被不知不觉地接受下来，翩翩的联想就是在所难免，展示系统所代表的意义和未来的可能性就好说了。很多时候连系统设计者自己也给绕进去，对他们的系统所做的事情的性质或者潜力深信不疑。比如搞Cyc的那位伦纳特，大概就是这样一个无意之中自己把自己给绕进去的例子吧。（当然，没给绕进去的例子也有，比如：SHRDLU的作者温罗格拉德。）
如此这般，当说辞习惯性地帮助填补或者掩盖实质性的研究空白的时候，展示系统的局限性就不妨碍它们展示一个尽管尚未实现，但前景非常灿烂的AI的未来，由此吸引科研经费和投资，招募一批批充满激情的研究生都不是太难。
第四，与前面一点相关，目前人工智能研究的局面，感觉有点像大家都在如墨子所说的吭哧吭哧“造轮子”的情况。假如今天某位有雄心壮志的年轻人，投身AI这领域，宣称：“师父，我要跟你学造人。”这位师父，恐怕多半会告诫道：“小子，‘不敢语艺，而时执规矩’听说过吗？你还是先学‘规矩’，造轮子吧！”
造轮子，绝对是今日AI研究的大头。那些明确针对电脑人心的造人努力，比如上回说到的Cyc和Cog，还有目前欧洲的RobotCub那样的项目，则是小头。虽然参与这些项目的绝对的人数恐怕不算太少，与AI发展初期相比应该是有很大的增加，但是就在整个AI研究中的比重而言，绝对是相当稀释了的。
这种局面应该如何理解呢。
首先这应该不算意外。AI从来就是工程性的，它进入脚踏实地的第四阶段以后有了广阔的施展武艺的空间，再加上智能体视角也给各种具体的工程努力提供了一个基本理论框架，所以大家专心致志地“造轮子”，不奇怪。
当然，很多这种实际意义很清楚“造轮子”的工作，跟电脑人心的前景， 恐怕是不会有太大关系的，比如数据挖掘方面的研究；还有很多，比如DARPA的Grand Challenge里面那些基于激光测距和全球定位（GPS）的自动驾驶系统，跟电脑人心的前景是啥关系则是很不清楚的:
Stanley：
再有一些，尽管实际应用的意义也很清楚，其与电脑人心，或者至少是电脑人形，的相关性似乎也大致是明显的。看看来自Boston Dynamics的（同样由美国军方支持的）非常具体的造“轮子”──造“脚”──的例子吧：
BigDog：
Petman：
看到这样的行为水平，震撼一下恐怕是难免的。而这个东东，在打仗之外，打酱油恐怕也用得着。所以说，这些造“轮子”的工作，虽然有它的理论视角上的局限性，但是它们对于电脑人心的理想的意义，是不可一概而论的。
一般而言，AI实际参与到社会生活中，化身为各种智能体，从事各种具体工作，而不再是作为某个特定的理论（比如思维是像形式逻辑系统那样组织的）、特定的方法（比如各种知识表示的方法）的体现的展示而已，那么它在做些什么，完成什么任务，就是由具体的环境来限定的，反而不想以前那样需要各种说辞的有意无意的装饰，至少不如以前那么需要了。这样，AI研究反而可能因此更为脚踏实地往前走也说不定。
综合起来，大致就是下面这样一个情况。
AI诞生至今60年了，如果说AI只是要让电脑做人们用心才能完成的一些事情，那么它不光可能，而且早已成为现实：从最简单的加减乘除到最高水平的国际象棋，从语音合成到手写字符识别，从家居吸尘机器人到火星探索机器人。AI技术，可以说早已走出学院和研究所，在互联网、在社会生活的各个方面，包括战争（比如无人机和扫雷机器人），越来越实实在在地担当起一定的角色。
然而如果我们以货真价实的电脑人心为标准，那么AI到目前为止可以说是失败的，至少远远还没有成功。AI创立至今60年尚未造出真正的电脑人心；虽然AI里面似乎是经历了一个回到脚踏实地的过程，但基本的问题，比如体系结构的问题并没有解决。如何造出能够在认知上（以及道德上？社会上？）全面担当起人的角色的电脑或机器人，尚无实质性的突破。
六十年了，AI这娃儿，也年过花甲了，而电脑人心究竟可不可能，前景可以说依然充满未知。
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