当今时代，普通人必须了解人工智能（AI）的五大原因

在日新月异的当代社会，人工智能（AI）正悄然改变着我们的生活。对于很多普通人来说，AI可能听起来高深莫测，但其实它已经无处不在，影响着我们生活的各个方面。那么，作为普通人，我们为什么要了解人工智能呢？笔者将从日常生活、职业发展、教育与学习、隐私与安全等角度来探讨这个问题。

1.日常生活中的便利

首先，人工智能给我们的日常生活带来了诸多便利。无论是智能手机上的语音助手，还是智能家居设备，AI都在默默地为我们服务。例如，使用语音助手我们可以轻松查询天气、设定提醒、播放音乐，甚至是操控家里的智能设备。而智能家居设备则能够根据我们的习惯自动调整灯光、温度，为我们创造更舒适的生活环境。

此外，很多人已经习惯了使用导航程序来规划出行路线，这些应用依赖于AI技术来实时分析交通状况，提供最优路径，从而节省我们的时间和精力。了解这些技术背后的原理，可以帮助我们更好地利用它们，提高生活质量。

2.职业发展的需求

其次，了解人工智能对于我们的职业发展也至关重要。无论你从事的是哪一个行业，AI技术的应用都在不断扩展，影响着工作方式和岗位要求。例如，在办公室环境中，AI可以帮助我们自动处理邮件、安排会议、分析数据，从而提高工作效率。掌握一些基本的AI知识，可以帮助我们更好地适应这种变化，提升自己的职场竞争力。

即便是非技术岗位，也可以通过了解AI，找到更智能的工作方法。例如，营销人员可以利用AI分析客户行为，制定更有效的营销策略；教师可以利用AI辅助教学，根据学生的学习情况提供个性化的教学方案。这些应用无疑都能在我们的职业发展中起到积极的作用。

3.教育与学习的工具

在教育和学习方面，人工智能同样发挥着重要的作用。AI技术可以为学生提供个性化的学习体验，帮助他们更好地掌握知识。例如，在线教育平台利用AI分析学生的学习数据，为每个学生定制个性化的学习路径。这不仅提高了学习效率，还能激发学生的学习兴趣。

对于成年人来说，AI也可以帮助我们更好地进行终身学习。通过使用智能学习应用，我们可以随时随地获取最新的知识和技能，保持自己的竞争力。同时，了解AI技术的发展趋势，可以让我们更好地理解未来教育的方向，做出更明智的学习选择。

4.隐私与安全的考量

在享受AI带来便利的同时，我们也不能忽视它对隐私和安全的影响。越来越多的个人信息被收集和存储，这给我们的隐私保护带来了新的挑战。了解AI的基本原理和应用，可以帮助我们更好地理解数据收集和使用的过程，从而更好地保护自己的隐私。

此外，AI技术的广泛应用也带来了新的安全风险，例如深度伪造技术（deepfake）可以生成逼真的假视频或假照片，可能被不法分子用于欺诈或诽谤。近日，北京一名男子因利用AI技术“一键去衣”制造不雅照片而被捕，该案件引起社会的广泛关注。这便是AI应用风险的典型案例。通过了解这些技术的运作方式，我们可以提高警惕，采取必要的防范措施，保护自己免受侵害。

5.社会责任与伦理思考

最后，了解人工智能也有助于我们思考社会责任和伦*理问题。AI技术的发展不仅带来了便利和机遇，也引发了诸如失*业风险、算法偏*见等社会问题。作为普通人，我们有责任了解这些问题，并参与讨论，推动技术的健康发展。

例如，自动化技术可能会取代某些工作岗*位，但同时也会创造新的就*业机会。了解AI的发展趋势，可以帮助我们更好地应对这些变化，做好职业规划。同时，关注AI伦理问题，可以促使我们支持和推动制定合理的法律法规，确保技术发展造福全社会，而不是成为少数人的特*权。

6.结论

总的来说，了解人工智能不仅可以让我们在日常生活中享受更多便利，也能提升我们的职业技能，增强我们的学习能力，保护我们的隐私安全，甚至推动社会的健康发展。在这个快速变化的时代，人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。作为普通人，我们每个人都有必要了解这项技术，积极适应和利用它，为自己创造更美好的未来。（完）

https://m.toutiao.com/is/i62sJ6Dy/ - 小哥哥和西瓜：斯坦福大学人工智能专家谈：何谓“人工智能”？（1） - 今日头条

从零开始学AI（2）：人工智能的诞生及早期历史

1. 人工智能的诞生（1943—1956）

现在普遍认为由沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨完成的工作是人工智能的第一项研究工作。他们受到皮茨的顾问尼古拉斯·拉舍夫斯基对数学建模工作的启发，选择了3方面的资源构建模型：基础生理学知识和大脑神经元的功能，罗素和怀特海对命题逻辑的形式化分析，以及图灵的计算理论。他们提出了一种人工神经元模型，其中每个神经元的特征是“开”或“关”，并且会因足够数量的相邻神经元受到刺激而切换为“开”。神经元的状态被认为是“事实上等同于提出其充分激活的命题”。

例如，他们证明任何可计算的函数都可以通过一些神经元互相连接的网络来计算，以及所有的逻辑联结词（AND、OR、NOT等）都可以通过简单的网络结构来实现。麦卡洛克和皮茨还表明适当定义的网络可以学习。唐纳德·赫布示范了用于修改神经元之间连接强度的简单更新规则。他的规则，现在称为赫布型学习（Hebbian learning），至今仍是一种有影响力的模式。

哈佛大学的两名本科生马文·明斯基和迪安·埃德蒙兹在1950年建造了第一台神经网络计算机——SNARC。SNARC使用了3000个真空管和B-24轰炸机上一个多余的自动驾驶装置来模拟由40个神经元组成的网络。后来，明斯基在普林斯顿大学研究了神经网络中的通用计算。他的博士学位委员会对这类工作是否应该被视为数学持怀疑态度，但据说冯·诺伊曼评价：“如果现在还不能被视为数学，总有一天会的。”

还有许多早期工作可以被描述为人工智能，包括1952年由曼彻斯特大学的克里斯托弗·斯特雷奇和IBM公司的亚瑟·塞缪尔分别独立开发的西洋跳棋程序。然而，还是图灵的观点最有影响力。早在1947年，他就在伦敦数学协会就这一主题发表了演讲，并在其1950年的文章“Computing Machinery and Intelligence”中阐明了有说服力的议程。在论文中，他介绍了图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。回答了许多针对人工智能的质疑。他还认为，通过开发学习算法然后教会机器，而不是手工编写智能程序，将更容易创造出人类水平的人工智能。他在随后的演讲中警告说，实现这一目标对人类来说可能不是最好的事情。

1955年，达特茅斯学院的约翰·麦卡锡说服明斯基、克劳德·香农和纳撒尼尔·罗切斯特帮助他召集对自动机理论、神经网络和智能研究感兴趣的美国研究人员。他们于1956年夏天在达特茅斯组织了为期两个月的研讨会。会议的提案指出：“1956年夏天，我们提议在新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院进行为期两个月共10人参与的人工智能研讨。这次研讨是基于这样的假设：理论上可以精确描述学习的每个方面或智能的任何特征，从而可以制造机器来对其进行模拟。我们将试图寻找让机器使用语言，形成抽象和概念，解决人类特有的各种问题并改进自身的方法。我们认为，如果一个精心挑选的科学家团队在一整个夏天里共同研究这些问题，则可以在一个或多个方面取得重大进展。”

尽管有这种乐观的预测，但达特茅斯的研讨会并没有带来任何突破。纽厄尔和西蒙提出了也许是最成熟的工作——一个称为“逻辑理论家”（Logic Theorist，LT）的数学定理证明系统。西蒙声称：“我们已经发明了一种能够进行非数值思维的计算机程序，从而解决了神圣的身-心问题。”研讨会结束后不久，这个程序就已经能证明罗素和怀特海的Principia Mathematica第2章中的大多数定理。据报道，当罗素被告知LT提出了一个比Principia Mathematica书中更精巧的证明时，罗素感到很高兴。但《符号逻辑杂志》的编辑们没被打动，他们拒绝了由纽厄尔、西蒙和LT合著的论文。

2. 早期的热情及期望（1952—1969）

纽厄尔和西蒙继LT成功之后又推出了通用问题求解器，即GPS。与LT不同，GPS从一开始就被设计为模仿人类求解问题的协议。结果表明，在它可以处理的有限类型的难题中，该程序考虑的子目标和可能采取的行为的顺序与人类处理相同问题的顺序类似。因此，GPS可能是第一个体现“人类思维”方式的程序。作为认知模型，GPS和后续程序的成功使得纽厄尔和西蒙（1976）提出了著名的物理符号系统（physical symbol system）假说，该假说认为“物理符号系统具有进行一般智能动作的必要和充分方法”。意思是，任何显示出智能的系统（人类或机器）必须通过操作由符号组成的数据结构来运行。这个假说已经受到了多方面的挑战。

在IBM，纳撒尼尔·罗切斯特和他的同事开发了首批人工智能程序。赫伯特·盖伦特构造了几何定理证明程序（Geometry Theorem Prover），它能够证明许多数学学生认为相当棘手的定理。这项工作是现代数学定理证明程序的先驱。

从长远来看，这一时期所有探索性工作中，最有影响力的可能是亚瑟·萨缪尔对西洋跳棋的研究。通过使用现在称之为强化学习的方法，萨缪尔的程序可以以业余高手的水平进行对抗。因此，他驳斥了计算机只能执行被告知的事情的观点：他的程序很快学会了玩游戏，甚至比其创造者玩得更好。该程序于1956年在电视上演示，给人留下了深刻的印象。萨缪尔的程序是许多后继系统的前身，如TD-GAMMON和ALPHAGO。TD-GAMMON是世界上最好的西洋双陆棋棋手之一，而ALPHAGO因击败人类世界围棋冠军而震惊世界。

1958年，约翰·麦卡锡为人工智能做出了两项重要贡献。在麻省理工学院人工智能实验室备忘录1号中，他定义了高级语言Lisp，Lisp在接下来的30年中成为了最重要的人工智能编程语言。

在一篇题为“Programs with Common Sense”的论文中，麦卡锡为基于知识和推理的人工智能系统提出了概念性议案。这篇论文描述了“建议接受者”（Advice Taker），这是一个假想程序，它包含了世界的一般知识，并可以利用它得出行动规划。该程序还被设计为能在正常运行过程中接受新的公理，从而实现无须重新编程就能够在新领域中运行。因此，“建议接受者”体现了知识表示和推理的核心原则：对世界及其运作进行形式化、明确的表示，并且通过演绎来操作这种表示是很有用的。这篇论文影响了人工智能的发展历程，至今仍有意义。

1958年也是马文·明斯基转到麻省理工学院的一年。然而，他与麦卡锡的最初合作并没有持续。麦卡锡强调形式逻辑中的表示和推理，而明斯基则对程序工作并最终形成反逻辑的观点更感兴趣。1963年，麦卡锡在斯坦福大学建立了人工智能实验室。1965年亚伯拉罕·鲁滨逊归结原理（一阶逻辑的完备定理证明算法）的发现推进了麦卡锡使用逻辑来构建最终“建议接受者”的计划。麦卡锡在斯坦福大学的工作中强调了逻辑推理的通用方法。逻辑的应用包括柯德尔·格林的问答和规划系统以及斯坦福研究所（SRI）的Shakey机器人项目，后者是第一个展示逻辑推理和物理活动完全集成的项目。

在麻省理工学院，明斯基指导了一批学生，他们选择了一些似乎需要智能才能求解的有限问题。这些有限的领域被称为微世界（microworld）。詹姆斯·斯莱格尔的SAINT程序能够求解大学一年级课程中典型封闭形式的微积分问题。托马斯·埃文斯的ANALOGY程序能够解决智商测试中常见的几何类比问题。丹尼尔·博布罗的STUDENT项目能够求解代数应用问题。

最著名的微世界是积木世界（blocks world），由一组放置在桌面上的实心积木组成（或者更常见的是模拟桌面），如下图所示。在这个世界中，一个典型的任务是用机械手以某种方式重新排列积木，这个机械手一次可以拿起一块积木。积木世界孕育了戴维·哈夫曼的视觉项目、戴维·沃尔茨的视觉和约束传播工作、帕特里克·温斯顿的学习理论、特里·温诺格拉德的自然语言理解程序以及斯科特·法尔曼的规划器。

积木世界的场景

建立在麦卡洛克和皮茨提出的神经网络上的早期工作也蓬勃发展。什穆埃尔·温诺格拉德和杰克·考恩的研究展示了大量元素如何共同代表一个独立的概念，同时提升稳健性和并行性。赫布的学习方法分别得到了伯尼·维德罗和弗兰克·罗森布拉特的改进，他们的网络分别被称为线性自适应神经网络（adaline）和感知机（perceptron）。感知机收敛定理（perceptron convergence theorem）指出，学习算法可以调整感知机的连接强度来拟合任何输入数据（前提是存在这样的拟合）。

3. 现实的困难（1966—1973）

从一开始，人工智能研究人员对未来成功的预测毫不避讳。下面这句1957年赫伯特·西蒙的名言经常被引用：“我的目的不是使大家感到惊讶或震惊，我可以总结出的最简单的说法是，现在世界上存在着能够思考、学习和创造的机器。此外，它们的这些能力将迅速提高，在可见的未来内，它们能够处理的问题范围将与人类思维的应用范围一样广泛。”

虽然“可见的未来”这个词是模糊的，但西蒙也做出了更具体的预测：“10年内，计算机将成为国际象棋冠军以及机器将能证明重要的数学定理。”实际上，这些预测的实现（或近似实现）用了40年时间，远远超过10年。当初西蒙的过度自信来自于早期人工智能系统在简单示例任务上的出色表现。但是，在几乎所有情况下，这些早期系统在更困难的问题上都失败了。

失败有两个主要原因。第一个主要原因是许多早期人工智能系统主要基于人类如何执行任务的“知情内省型”，而不是基于对任务、解的含义以及算法需要做什么才能可靠地产生解的仔细分析。

第二个主要原因是对人工智能要求解的问题的复杂性缺乏认识。大多数早期的问题求解系统都会尝试组合不同的步骤，直到找到解为止。这一策略最初奏效是因为微世界所包含的对象非常少，因此可能的动作非常少，解的动作序列也非常短。在计算复杂性理论发展完备之前，人们普遍认为“扩展”到更大的问题仅仅是需要更快的硬件和更大的内存。但是当研究人员无法证明涉及几十个事实的定理时，伴随着归结定理证明发展而来的乐观情绪很快就受到了打击。一般而言，程序可以找到解的事实并不意味着该程序具备任何在实践中找到解所需的机制。

无限计算能力的幻想并不局限于求解问题的程序。早期的机器进化（machine evolution）［现在称为遗传编程（genetic programming）］实验基于绝对的信念，即通过对机器代码程序进行一系列适当的小变异，就可以为任何特定任务生成表现良好的程序。这个想法就是通过选择过程来尝试随机突变，并保留似乎有用的突变。尽管使用了长达数千小时的CPU时间，但几乎没有任何进展。未能处理“组合爆炸”是莱特希尔报告中对人工智能的主要批评之一，基于这份报告，英国政府决定在除两所大学外的所有大学中停止支持人工智能研究。

此外，产生智能行为的基础结构存在一些根本限制也是导致失败的原因。例如，明斯基和派珀特的著作Perceptrons证明，尽管感知机（一种简单的神经网络形式）被证明可以学习它们能够表示的任何事物，但它们能表示的事物很少。举例来说，我们无法训练双输入感知机来判断它的两个输入是否相同。尽管他们的研究结果并不适用于更复杂的多层网络，但用于神经网络研究的经费很快就减少到几乎为零。讽刺的是，在20世纪80年代和21世纪10年代再次引起神经网络研究巨大复兴的新反向传播学习算法，早在20世纪60年代初已经在其他情景下得到了发展。

4. 专家系统（1969—1986）

在人工智能研究的前十年提出的问题求解是一种通用搜索机制，试图将基本的推理步骤串在一起，找到完整的解。这种方法被称为弱方法（weak method），这种方法虽然很普适，但它不能扩展到大型或困难的问题实例上。弱方法的替代方案是使用更强大的领域特定的知识，这些知识允许更大规模的推理步骤，并且可以更轻松地处理特定专业领域中发生的典型案例。有人可能会说，必须已经差不多知道答案才能解决一个难题。

DENDRAL程序是这种方法的早期例子。它是在斯坦福大学开发的，爱德华·费根鲍姆（曾是赫伯特·西蒙的学生）、布鲁斯·布坎南（从哲学家转行的计算机科学家）和乔舒亚·莱德伯格（诺贝尔生理学或医学奖得主，遗传学家）联手解决了从质谱仪提供的信息推断分子结构的问题。该程序的输入包括分子的基本分子式（如）和质谱，其中质谱给出了分子被电子束轰击时产生的各种碎片的质量。例如，质谱可能在m = 15处有一个峰，这对应于甲基（）碎片的质量。

简单版本的程序生成所有可能的符合分子式的结构，然后预测每个结构在质谱仪中的观测结果，并将其与实际质谱进行比较。正如人们所预期的，这对中等规模的分子来说也是难以处理的。DENDRAL的研究人员咨询了分析化学家，并发现他们通过寻找质谱中已知的峰模式来工作，这些峰表明分子中的常见子结构。

认识到分子包含特定的子结构，可以极大地减少可能候选项的量级。据作者称，DENDRAL之所以强大，是因为它不是以第一性原理的形式，而是以高效“食谱”的形式体现了质谱的相关知识。DENDRAL的意义在于它是第一个成功的知识密集型系统：它的专业知识来源于大量专用规则。1971年，费根鲍姆和斯坦福大学的其他研究人员开启了启发式编程项目（heuristic programming project，HPP），以此来研究专家系统（expert system）的新方法可以在多大程度上应用到其他领域。

接下来的一个主要工作是用于诊断血液感染的MYCIN系统。MYCIN有大约450条规则，它能够表现得和一些专家一样好，甚至比初级医生要好得多。MYCIN与DENDRAL有两个主要区别。首先，不像DENDRAL规则，不存在可以推导出MYCIN规则的一般理论模型，MYCIN规则不得不从大量的专家访谈中获得。其次，规则必须反映与医学知识相关的不确定性。MYCIN引入了一种称为确定性因子的不确定性计算，这在当时似乎与医生评估证据对诊断影响的方式非常吻合。

第一个成功的商用专家系统R1在数字设备公司（DEC）投入使用，该程序帮助公司配置新计算机系统的订单。截至1986年，它每年为公司节省约4000万美元。到1988年，DEC的人工智能小组已经部署了40个专家系统，而且还有更多的专家系统在开发中。同时期，杜邦公司有100个专家系统在使用，500个在开发。当时几乎每家美国大公司都有自己的人工智能团队，不是在使用专家系统，就是在研究专家系统。

领域知识的重要性在自然语言理解领域也很突出。尽管特里·温诺格拉德的SHRDLU系统取得了成功，但它的方法并没有扩展到更一般的任务：对于歧义消解之类的问题，它使用了依赖于积木世界中微小范围的简单规则。

包括麻省理工学院的尤金·查尔尼克和耶鲁大学的罗杰·尚克在内的几位研究人员一致认为，强大的语言理解需要关于世界的一般知识以及使用这些知识的一般方法。尚克和他的学生们建立了一系列的程序，这些程序都用于理解自然语言。但是，重点不在于语言本身，而在于用语言理解所需的知识来表示和推理问题。

在真实世界中的广泛应用引发了表示和推理工具的广泛发展。有些是基于逻辑的，例如，Prolog语言在欧洲和日本流行，而PLANNER家族在美国流行。其他人则遵循明斯基的框架（frame）思想，采用了一种更结构化的方法，将有关特定对象和事件类型的事实组合起来，并将这些类型组织成类似于生物分类法的大型分类层次结构。

1981年，日本政府宣布了“第五代计算机”计划，这是一个十年计划，旨在建造运行Prolog的大规模并行智能计算机。按现在的货币系统衡量，预算将超过13亿美元。作为回应，美国成立了微电子与计算机技术公司（MCC），这是一个旨在确保国家竞争力的联盟。在这两个项目中，人工智能都是广泛努力的一部分，包括芯片设计和人机界面研究。在英国，阿尔维报告恢复了被莱特希尔报告取消的资助资金。然而，这些项目都没有在新型的人工智能能力或经济影响方面下实现其宏伟目标。

总的来说，人工智能行业从1980年的几百万美元增长到1988年的数十亿美元，还产生了数百家构建专家系统、视觉系统、机器人以及专门服务于这些目的的软硬件的公司。但此后不久，经历了一段被称为“人工智能冬天”的时期，许多公司因未能兑现夸张的承诺而停滞。事实证明，为复杂领域构建和维护专家系统是困难的，一部分原因是系统使用的推理方法在面临不确定性时会崩溃，另一部分原因是系统无法从经验中学习。

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