2.1人工智能的孕育2.1人工智能的孕育人工智能的孕育階段主要是指1956年以前。自古以來，人們就一直試圖用各種機(jī)器來代替人的部分腦力勞動(dòng)，以提高人們征服自然的能力。人工智能是一門邊緣學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及哲學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。2.1人工智能的孕育2.1.1哲學(xué)（公元前428年—現(xiàn)在）亞里士多德認(rèn)為哲學(xué)是科學(xué)，而不是感覺、經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)。雷內(nèi)·笛卡爾給出了第一個(gè)關(guān)于意識(shí)和物理之間的區(qū)別以及由此引起的問題的清晰討論。有了能處理知識(shí)的物理意識(shí)，下一個(gè)問題就是建立知識(shí)的來源。魯?shù)婪颉た柤{普的著作《世界的邏輯結(jié)構(gòu)》中定義了一個(gè)清楚的計(jì)算過程，用以從基本實(shí)驗(yàn)中抽取知識(shí)。它很可能是第一個(gè)把意識(shí)當(dāng)作計(jì)算過程的理論。復(fù)旦大學(xué)哲學(xué)學(xué)院教授徐英瑾專門為復(fù)旦學(xué)生開了“人工智能哲學(xué)”課。這門課第一講的標(biāo)題是：為何人工智能科學(xué)需要哲學(xué)的參與？或者換句話來說，一個(gè)哲學(xué)研究者眼中的人工智能，應(yīng)該是什么樣的？亞里士多德的算法在2300年后由計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙在他們的GPS程序中實(shí)現(xiàn)了。我們現(xiàn)在可以稱之為回歸規(guī)劃系統(tǒng)。安托萬·阿爾諾正確地表述了用于在類似情況下決策該采取什么行動(dòng)的一個(gè)定量規(guī)則。約翰·斯圖爾特·密爾的著作《功利主義》把理性決策規(guī)范的思想發(fā)揚(yáng)推廣到人類行為的各個(gè)層面。2.1人工智能的孕育2.1.2數(shù)學(xué)（約800年—現(xiàn)在）哲學(xué)家們標(biāo)志出了AI的大部分重要思想，但是實(shí)現(xiàn)一門規(guī)范科學(xué)的飛躍發(fā)展就要求在邏輯、計(jì)算和概率三個(gè)基礎(chǔ)領(lǐng)域完成一定程度的數(shù)學(xué)形式化。形式邏輯的思想可以追溯到古希臘哲學(xué)家，但是其數(shù)學(xué)的發(fā)展其實(shí)是從布爾的工作開始的，他于1847年完成了命題邏輯，也稱布爾邏輯的細(xì)致工作。一般認(rèn)為第一個(gè)不可忽視的算法是歐幾里得的計(jì)算最大公約數(shù)的算法。1900年，大衛(wèi)·希爾伯特提出了著名的可判定性問題。1930年，庫特·哥德爾提出存在一個(gè)有效的過程可以證明羅素和弗雷格的一階邏輯中的任何真值語句。在邏輯和計(jì)算之外，數(shù)學(xué)對(duì)AI的第三個(gè)重要貢獻(xiàn)是概率理論。意大利人吉羅拉莫·卡爾達(dá)諾首先搭建了概率思想的框架。皮埃爾·德·費(fèi)馬、布雷西·帕斯卡、詹姆斯·貝努利、彼埃爾·拉普拉斯以及其他人推進(jìn)了理論并引入了新的統(tǒng)計(jì)方法。托馬斯·貝葉斯提出了根據(jù)新證據(jù)更新概率的法則。貝葉斯法則及由其衍生出來的“貝葉斯分析”形成了大多數(shù)AI系統(tǒng)中不確定推理的現(xiàn)代方法的基礎(chǔ)。2.1人工智能的孕育2.1.3經(jīng)濟(jì)學(xué)（1776年—現(xiàn)在）經(jīng)濟(jì)學(xué)的科學(xué)研究從1776年開始，當(dāng)時(shí)蘇格蘭哲學(xué)家亞當(dāng)·斯密（AdamSmith）出版了《國家財(cái)富的性質(zhì)和原因的研究》（也稱作《國富論》，AnInquiryintotheNatureandCausesoftheWealthofNations）一書。對(duì)于“偏好的結(jié)果”或稱效用的數(shù)學(xué)處理，最先由經(jīng)濟(jì)學(xué)家瓦爾拉斯（LeonWalras）完成形式化，由弗蘭克·拉姆齊（FrankRamsey）于1931年加以改進(jìn)，后來由約翰·馮·諾依曼（JohnvonNeumann）和奧斯卡·莫根施特恩（OskarMorgenstern）在他們的著述《博弈論與經(jīng)濟(jì)學(xué)行為》（TheTheoryofGamesandEconomicBehavior，1944年出版）中進(jìn)一步改進(jìn)。雖然AI研究多年來一直沿著完全獨(dú)立的道路發(fā)展，但是經(jīng)濟(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)的研究工作對(duì)于我們的理性智能體很有貢獻(xiàn)。一個(gè)原因就是制定理性決策的明顯的復(fù)雜性。AI研究者的先驅(qū)赫伯特·西蒙于1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，是因?yàn)樗缒甑墓ぷ黠@示出基于滿意度的模型制定“足夠好”的決策，而不是艱苦計(jì)算得到最優(yōu)化決策—能更好地描述真實(shí)人類行為。到了20世紀(jì)90年代，對(duì)于智能體系統(tǒng)中使用決策理論技術(shù)的興趣開始復(fù)蘇。2.1人工智能的孕育2.1.4神經(jīng)科學(xué)（1861年—現(xiàn)在）神經(jīng)科學(xué)研究的是神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦。大腦產(chǎn)生思維的精確方式是科學(xué)上最重大的神秘現(xiàn)象之一。幾千年來人們一直贊同大腦以某種方式和思維聯(lián)系在一起，因?yàn)橛凶C據(jù)表明頭部受到重?fù)魰?huì)導(dǎo)致精神缺陷。大約公元前335年，亞里士多德寫道：“在所有的動(dòng)物中，人擁有相對(duì)于其體型比例而言最大的大腦?！比欢钡?8世紀(jì)中期人們才廣泛地承認(rèn)大腦是意識(shí)的居所。在那之前，一般認(rèn)為意識(shí)存在于心臟、脾或松果體。法國神經(jīng)學(xué)家保羅·布魯卡（PaulBroca）通過解剖語言障礙者的大腦發(fā)現(xiàn)了人類的語言中樞，現(xiàn)在被稱為布魯卡區(qū)。那時(shí)，人們已經(jīng)知道大腦是由神經(jīng)細(xì)胞或稱神經(jīng)元組成的，但是直到1873年卡米洛·高爾基（CamilloGolgi）開發(fā)出一項(xiàng)染色技術(shù)，人們才觀察到了大腦的單個(gè)神經(jīng)元。該技術(shù)由圣地亞哥·拉蒙·卡哈爾（SantiagoRamonyCajal）用于他對(duì)大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的先驅(qū)研究中。右圖為神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖2.1人工智能的孕育現(xiàn)在有一些數(shù)據(jù)顯示出大腦區(qū)域與它們控制或者接收傳感器輸入的軀體部分之間的映射關(guān)系，這樣的映射能夠在數(shù)周時(shí)間內(nèi)發(fā)生根本性的改變，而一些動(dòng)物似乎具有多重映射。另外，我們尚不完全了解其他區(qū)域如何能夠接管一個(gè)受到損傷的區(qū)域的原有功能，幾乎沒有理論能說明單獨(dú)的記憶是如何保存的。對(duì)于本來狀態(tài)的大腦活動(dòng)的測量始于1929年，使用了漢斯·貝格爾（HansBerger）發(fā)明的腦電圖記錄儀（EG）。之后由小川誠二（SeijiOgawa）開發(fā)的功能性核磁共振（MRI）為神經(jīng)科學(xué)家們提供了關(guān)于大腦活動(dòng)的空前細(xì)致的圖像，使得以某些有趣的方式與正在進(jìn)行的認(rèn)知過程相符合的測量成為可能。真正令人震驚的結(jié)論是簡單細(xì)胞的集合能夠?qū)е滤季S、行動(dòng)和意識(shí)，或者換句話說，大腦產(chǎn)生意識(shí)。唯一的實(shí)際可替代理論是神秘主義：存在某種神秘的領(lǐng)域，精神在其中運(yùn)作，它超出了自然科學(xué)的范圍。2.1.4神經(jīng)科學(xué)（1861年—現(xiàn)在）2.1人工智能的孕育2.1.5計(jì)算機(jī)工程（1940年—現(xiàn)在）要使人工智能獲得成功，我們需要兩樣?xùn)|西：智能和人工制品。計(jì)算機(jī)就是被選中的人工制品。我們?nèi)绾尾拍苤圃斐瞿芨傻挠?jì)算機(jī)？現(xiàn)代的數(shù)字電子計(jì)算機(jī)是獨(dú)立地和幾乎同時(shí)地被3個(gè)第二次世界大戰(zhàn)參戰(zhàn)國的科學(xué)家發(fā)明出來的。第一臺(tái)可運(yùn)轉(zhuǎn)的計(jì)算機(jī)是電動(dòng)機(jī)械式的，名為希斯·羅賓遜（HeathRobinson），由圖靈的研究組建造于1940年，其唯一目的是解密德國人的消息。1943年，同一個(gè)研究組開發(fā)了巨人計(jì)算機(jī)Colossus，是基于真空電子管的強(qiáng)大的通用機(jī)器。第一臺(tái)能運(yùn)轉(zhuǎn)的可編程計(jì)算機(jī)是Z3，是由康拉德·楚澤（KonradZuse）于1941年在德國發(fā)明的。楚澤還發(fā)明了浮點(diǎn)數(shù)和第一種高級(jí)編程語言Plankalkül。第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ABC，于1937—1941年間由阿塔納索夫和他的研究生貝瑞在愛荷華大學(xué)裝配成功。阿塔納索夫的研究很少得到支持或承認(rèn)。在賓夕法尼亞大學(xué)作為秘密軍事項(xiàng)目的一部分開發(fā)出來的ENIAC被公認(rèn)是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)最有影響的先驅(qū)。從那時(shí)起半個(gè)世紀(jì)的時(shí)間，每一代計(jì)算機(jī)硬件都帶來了速度和容量的提高以及價(jià)格的下降。計(jì)算機(jī)的性能大約每18個(gè)月翻一番，這樣的增長速度還可以保持10～20年。之后，我們將需要分子工程或者其他新技術(shù)。2.1人工智能的孕育當(dāng)然，在電子計(jì)算機(jī)之前還有一些計(jì)算裝置。最早的自動(dòng)機(jī)器應(yīng)該從17世紀(jì)算起，第一臺(tái)可編程的機(jī)器是1805年由約瑟夫·瑪麗·雅卡爾（JosephMarieJacquard）設(shè)計(jì)的一臺(tái)織布機(jī)，它使用穿孔卡片存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)于要編織圖案的操作指令。19世紀(jì)中葉，查爾斯·巴貝奇（CharlesBabbage）設(shè)計(jì)了兩臺(tái)機(jī)器，但都沒有完成。一臺(tái)是“差分機(jī)”，其設(shè)計(jì)意圖是計(jì)算用于工程和科學(xué)項(xiàng)目的數(shù)學(xué)用表，它最終于1991年被建造出來，并在倫敦的科學(xué)博物館展覽。巴貝奇的另一臺(tái)機(jī)器“分析機(jī)”更野心勃勃：它包含可編程存儲(chǔ)器、存儲(chǔ)的程序以及條件跳轉(zhuǎn)，而且是第一臺(tái)能夠進(jìn)行通用計(jì)算的人工制品。巴貝奇的同事愛達(dá)·勒芙蕾絲（AdaLove