人工智能的江湖

楊玄章

在人工智能這個(gè)江湖，有著太多的天才和大師，有的“為笑傲江湖而曇花一現(xiàn)”，有的“沉淪數(shù)十載，一鳴驚人”，有的卻“人在江湖，身不由己”。無(wú)論最終他們選擇了一個(gè)什么樣的劇本，最終都在人類探索自己智慧的道路上做出了貢獻(xiàn)。

在工業(yè)界，圍繞人工智能進(jìn)行的技術(shù)和資本大戰(zhàn)來(lái)得比2016年”AlphaGo與李世石的圍棋對(duì)決有過之而無(wú)不及。谷歌早在2014年就打開了這場(chǎng)大戰(zhàn)的序幕，以4億英鎊（約合6億美元）的高價(jià)收購(gòu)了英國(guó)人工智能公司DeepMind，這次的圍棋大戰(zhàn)的主角AlphaGo就是出自這家公司。 在這之后，與人工智能技術(shù)相關(guān)的并購(gòu)高達(dá)數(shù)十次，總額達(dá)到幾百億美元。并購(gòu)的主角都是些業(yè)界的大佬：谷歌、蘋果、Facebook、Twitter、Intel、Saleforce、IBM逐步走上世界舞臺(tái)的中國(guó)巨頭們也當(dāng)仁不讓，華為、百度、騰訊、阿里等公司也紛紛砸巨資研究和開發(fā)自己的人工智能平臺(tái)及產(chǎn)品。

細(xì)心的讀者也許會(huì)發(fā)現(xiàn)，早在群雄進(jìn)行人工智能的資本大規(guī)?；鞈?zhàn)之前的2013年初，谷歌孤零零地收購(gòu)了一個(gè)叫DNNresearch的公司。細(xì)查一下它的底細(xì)，發(fā)現(xiàn)雖然這是一家只有3個(gè)人的公司，但是公司創(chuàng)始人卻是一個(gè)叫杰佛里·辛頓（Geoffrey Hinton）的人。所有人工智能的江湖中人看到這個(gè)名字后都會(huì)為之一震，接下來(lái)會(huì)很信服地說(shuō)：“谷歌真會(huì)買。這個(gè)生意做得值了?！毙令D是誰(shuí)？他有什么故事？人工智能的技術(shù)江湖還有哪些大佬？我們就在這里說(shuō)一說(shuō)這個(gè)江湖吧。

江湖風(fēng)起，祖師下山

說(shuō)起這個(gè)江湖，最初應(yīng)該提起的不是計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者，而是一位人們耳熟能詳?shù)恼軐W(xué)家和文學(xué)家：伯特蘭·羅素（Bertrand Russell）。這位奇人活了近100歲，創(chuàng)建了邏輯分析哲學(xué)，同時(shí)在哲學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域作出了卓越的貢獻(xiàn)。1950年，他還獲得了諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)。那他跟人工智能有什么關(guān)系呢？很少有人知道，他還是一位數(shù)學(xué)家。他提出了羅素悖論，把邏輯分析和數(shù)學(xué)建立聯(lián)系。1910年他發(fā)表了《數(shù)學(xué)原理》，對(duì)于20世紀(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)產(chǎn)生了巨大的影響。為什么要提羅素呢？因?yàn)橄旅嫣岬降膸孜蝗斯ぶ悄茴I(lǐng)域的祖師爺級(jí)的人物，都和這位“達(dá)摩老祖”有緊密的關(guān)系。

首先出場(chǎng)的是神一樣的祖師：阿蘭·圖靈（Alan Turing），現(xiàn)代人工智能的思想來(lái)自于這位著名的科學(xué)家。這位大師一出場(chǎng)就是天才級(jí)選手，在劍橋?qū)W習(xí)的時(shí)候，他讀到了羅素的《數(shù)理哲學(xué)導(dǎo)論》，開始了自己在邏輯學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合領(lǐng)域的研究。1935年，年僅23歲的圖靈就當(dāng)選了劍橋大學(xué)國(guó)王學(xué)院院士。

在劍橋期間，圖靈成為羅素最器重的研究員之一。除了圖靈機(jī)以外，圖靈的另一項(xiàng)偉大的貢獻(xiàn)就是提出了著名的圖靈測(cè)試。在他1950年的論文《計(jì)算機(jī)器和智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，他首先提出問題：“機(jī)器能思考么？”同時(shí)，他提出判定機(jī)器是否具有智能的試驗(yàn)方法。在這項(xiàng)測(cè)試中，如果具備人工智能的設(shè)備能在5分鐘內(nèi)回答由人類測(cè)試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測(cè)試者誤認(rèn)為是人類所答，則可以認(rèn)為這個(gè)設(shè)備可以通過測(cè)試，也就是具備人工智能。

圖靈測(cè)試在那之后的60多年里一直作為人工智能領(lǐng)域中標(biāo)桿性的判定標(biāo)準(zhǔn)，也一直在這個(gè)領(lǐng)域是一座不可逾越的大山。直到2014年，才有智能設(shè)備首次通過圖靈測(cè)試。為了紀(jì)念這位偉大的科學(xué)家，專門設(shè)立了圖靈獎(jiǎng)以表彰在計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)者。這被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)。

第二位出場(chǎng)的天才級(jí)祖師：諾伯特·維納（Norbert Wiener）。維納的老爸也是哈佛教授，很小的時(shí)候就帶維納拜訪了羅素。在劍橋大學(xué)學(xué)習(xí)的時(shí)候，他就是羅素老祖的學(xué)生，18歲取得博士學(xué)位。了解維納的人都知道，他是現(xiàn)代控制理論的奠基人。與此同時(shí)，他還為人工智能理論作出了卓越的貢獻(xiàn)。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)，只要這個(gè)系統(tǒng)能得到數(shù)據(jù)，就應(yīng)該能做幾乎任何事情。他從控制論出發(fā)，特別強(qiáng)調(diào)反饋的作用，認(rèn)為所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果，而反饋機(jī)制是可以用機(jī)器模擬的。維納的理論抓住了人工智能核心——反饋，因此可以被視為人工智能行為主義學(xué)派的奠基人，其對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也影響深遠(yuǎn)。此外，維納靠控制論名聲大噪的時(shí)候，得到了大筆的經(jīng)費(fèi)，邀請(qǐng)了一大批優(yōu)秀的科學(xué)家在他的實(shí)驗(yàn)室工作，這里面就包括下面這位祖師。

第三位出場(chǎng)的大師頗有些令狐沖式的經(jīng)歷。沃爾特·皮茨（Walter Pitts）出身窮苦人家，連學(xué)都上不起。然而，天才級(jí)選手才不會(huì)受家貧的影響。他初中時(shí)讀了羅素的《數(shù)學(xué)原理》，然后就給羅素寫信。要知道，那時(shí)候羅素已經(jīng)是著名的大哲學(xué)家了?？吹剿囊娊猓_素還曾邀請(qǐng)12歲的皮茨同學(xué)去劍橋，可惜被皮茨的文盲父母粗暴地拒絕了。之后，上不起學(xué)的皮茨聽說(shuō)羅素在芝加哥大學(xué)任教，就只身跑到那里，被安排了一個(gè)打掃衛(wèi)生的工作。

他這里碰到了神經(jīng)醫(yī)學(xué)教授沃倫·麥克洛奇（Warren McCulloch）。兩位一拍即合，共同展開了計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，并在1943年發(fā)表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基之作（A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity），開人工智能的一個(gè)流派之先河。這一年，皮茨只有20歲，主要職業(yè)仍然是掃廁所。也是在這一年，他去了波士頓，結(jié)識(shí)了上面提到的控制論之父維納。據(jù)說(shuō)他在第一見維納的時(shí)候，在這位學(xué)霸級(jí)教授面前推了一黑板公式，就被破格錄取這位只有初中畢業(yè)證的大學(xué)旁聽生兼清潔工為MIT的博士。這位祖師不僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人，還精通多國(guó)語(yǔ)言，在植物學(xué)、化學(xué)、鳥類學(xué)、解剖學(xué)和物理等多個(gè)領(lǐng)域都有著大師級(jí)的貢獻(xiàn)。

人工智能早期的故事說(shuō)到這里，這個(gè)江湖還算清凈。幾位祖師爺分別在哲學(xué)、數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等多個(gè)方面為人工智能打開了大門。更為重要的是，這些祖師爺都曾是教書先生和研究學(xué)者，為這個(gè)領(lǐng)域培養(yǎng)出一大批高手，這些人在今后的江湖混戰(zhàn)中各顯神通。

華山論劍，1956

1956年，人工智能領(lǐng)域的一次史詩(shī)級(jí)的“華山論劍”在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行。在這次會(huì)議上，一個(gè)里程碑性的進(jìn)展就是在學(xué)術(shù)界創(chuàng)立了人工智能方向，AI（Artificial Intelligence）就此誕生了！

關(guān)于這次會(huì)議的參加人數(shù)，一直都是個(gè)謎。有人說(shuō)是只有11個(gè)人，有人說(shuō)有20人之多。不管有多少人參加，這個(gè)陣容可以說(shuō)是現(xiàn)代計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域陣容最豪華的一次會(huì)議了?？梢源笾掳阉麄兎譃槿齻€(gè)類別：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派：約翰·麥卡錫，馬文·明斯基，沃倫·麥克洛奇。

符號(hào)學(xué)派：赫伯特·西蒙（也稱司馬賀），艾倫·紐厄爾。

其余道骨仙風(fēng)醬油派：香農(nóng)、所羅門諾夫、塞弗里奇、撒繆爾等人。

人工智能從一誕生起就分為兩派。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派也被稱為聯(lián)結(jié)主義學(xué)派，其主要思想來(lái)自于對(duì)于人腦微結(jié)構(gòu)的模擬，是一種自頂向下方法，頗似金庸筆下華山派的“劍宗”。而符號(hào)主義的主要思想是應(yīng)用邏輯推演法則，主張從各個(gè)基本的“符號(hào)”出發(fā)，沿著嚴(yán)密的代數(shù)推理過程，讓機(jī)器能得出與人的理解相同的結(jié)論。這是一種自下向上的方法，重視積累和邏輯，有點(diǎn)像金庸筆下華山派的“氣宗”。

在一開始的人工智能界，大家公認(rèn)的“名門正派”應(yīng)該是“劍宗”這一派。連“人工智能”這個(gè)詞匯都是這一派的創(chuàng)始人約翰·麥卡錫（John McCarthy）最早提出的。這位高手雖然算不上天才級(jí)選手，但是由于資格老且活的長(zhǎng)，確實(shí)也做出了非凡的貢獻(xiàn)。首先，他發(fā)明了人工智能界第一個(gè)廣泛流行的高級(jí)語(yǔ)言LISP，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里壟斷著人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用；他也是分時(shí)技術(shù)的發(fā)明人，使得計(jì)算機(jī)第一次能同時(shí)允許數(shù)十甚至上百用戶使用。同時(shí)，他與明斯基一起創(chuàng)建了MIT的人工智能實(shí)驗(yàn)室，他自己后來(lái)又跑到斯坦福大學(xué)協(xié)助建立那里的人工智能實(shí)驗(yàn)室。為了表彰他在AI領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)，麥卡錫于1971年獲得圖靈獎(jiǎng)。

另一位“劍宗”的掌門人馬文·明斯基（Marvin Minsky）也是高手中的高手。早在1951年，他就設(shè)計(jì)開發(fā)了世界上第一臺(tái)能夠自我學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)（SNARC），一舉奠定了其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的創(chuàng)始人的地位。他創(chuàng)建了MIT的人工智能實(shí)驗(yàn)室，并為之付出了畢生的心血。除了人工智能方面的貢獻(xiàn)外，他還發(fā)明了共聚焦顯微鏡（如今在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用）以及頭戴式顯示器（后來(lái)逐步發(fā)展為現(xiàn)在的頭戴VR裝置）。1969年，明斯基獲得圖靈獎(jiǎng)。這位高手還有個(gè)過人之處，就是一直活到了2016年。到后來(lái)，大家辦點(diǎn)兒有影響力的人工智能的活動(dòng)，都會(huì)請(qǐng)這位“劍宗”掌門。所以，他的名氣是這個(gè)領(lǐng)域里最大的。

“氣宗”的掌門赫伯特·西蒙（Herbert Simon）也是一位天才級(jí)高手，他一共有九個(gè)頂級(jí)大學(xué)的博士學(xué)位，一生在計(jì)算科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、公共行政、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)和科學(xué)哲學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域都有著卓越的貢獻(xiàn)。他獲得了1975年的圖靈獎(jiǎng)、1978年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)、1986年的美國(guó)國(guó)家科學(xué)獎(jiǎng)?wù)潞?993年美國(guó)心理學(xué)會(huì)的終身成就獎(jiǎng)。這樣一位大家還是個(gè)出色的政治家，在上世紀(jì)七十年代為中美建交做出了很大的貢獻(xiàn)。因此，他還有一個(gè)中文名字叫司馬賀。1994年，他當(dāng)選為中國(guó)科學(xué)院最早的外籍院士。

司馬賀的搭檔艾倫·紐厄爾（Allen Newell）也是這個(gè)領(lǐng)域響當(dāng)當(dāng)?shù)娜宋铮麄児餐瑒?chuàng)建了卡耐基梅隆大學(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)室。他發(fā)明了IPL語(yǔ)言，是麥卡錫的LISP語(yǔ)言的基礎(chǔ)之一。紐厄爾在1975年與司馬賀一同獲得了圖靈獎(jiǎng)。

除了兩派的掌門人外，其他來(lái)打醬油的人也都是大師級(jí)人物。信息論的創(chuàng)始人香農(nóng)當(dāng)時(shí)已經(jīng)是貝爾實(shí)驗(yàn)室的老大之一。如今，那條難以逾越的“香農(nóng)極限”仍然是折磨現(xiàn)代通信界的一道夢(mèng)魘。塞弗里奇則是模式識(shí)別的開創(chuàng)者。還有“歸納推理機(jī)”的發(fā)明者所羅門諾夫。其他人的背景就不一一贅述了。

“劍宗”的掌門把這些“絕頂高手”湊在一起，本來(lái)是要大家在一起閉門練功兩個(gè)月，設(shè)計(jì)出第一個(gè)人工智能機(jī)器，從而開創(chuàng)一個(gè)學(xué)科。然而，“氣宗”的老大們并不買帳，呆了一個(gè)星期就閃人了。這也為后來(lái)兩派之間的“混戰(zhàn)”埋下了伏筆。不過在會(huì)上，還是明確提出了人工智能的目標(biāo)：學(xué)習(xí)或者智能的任何其他特性的每一個(gè)方面都應(yīng)能被精確地加以描述，使得機(jī)器可以對(duì)其進(jìn)行模擬。在這之后迎來(lái)了人工智能領(lǐng)域的第一個(gè)春天，達(dá)特茅斯會(huì)議上的與會(huì)者成為這一時(shí)期人工智能研究的主要貢獻(xiàn)者。在這一時(shí)期，很多該領(lǐng)域的奠基之作被完成，也開辟了很多經(jīng)典的研究方向。

“劍”“氣”恩怨幾多年

其實(shí)，“劍宗”和“氣宗”的較量，從人工智能誕生的時(shí)候就已經(jīng)開始了。事實(shí)上，“劍宗”的老大們?cè)诮M織達(dá)特茅斯會(huì)議的時(shí)候，本來(lái)是想請(qǐng)一群大佬來(lái)，一起做兩個(gè)月的“封閉開發(fā)”，最終見證自己的劃時(shí)代貢獻(xiàn)的。然而會(huì)議一開始，司馬賀和紐厄爾這兩個(gè)同門不同宗的外人卻做了個(gè)讓人刮目相看的報(bào)告，并公布了一款程序“邏輯理論家”（Logic Theorist）。這個(gè)程序可不簡(jiǎn)單，在那個(gè)“史前時(shí)代”，可以證明祖師爺羅素的《數(shù)學(xué)原理》中命題邏輯部分的一個(gè)很大子集，當(dāng)場(chǎng)引起了大家的關(guān)注。

“氣宗”的兩位老大也夠有個(gè)性，在那里只呆了一周，掃了個(gè)場(chǎng)子，賺足了眼球，也砸了“劍宗”的臺(tái)子，揚(yáng)長(zhǎng)而去。據(jù)說(shuō)此后的很多年里，MIT的人工智能教授和卡耐基梅隆的人工智能教授一直沒法坐在一張桌子上，他們之間的交流只能通過研究生在私下進(jìn)行。直到后來(lái)，各個(gè)大學(xué)的學(xué)生開始到對(duì)方大學(xué)當(dāng)教授，這種門戶偏見才慢慢消除。由此可見，科學(xué)家也不是圣人，也會(huì)為結(jié)下的梁子耿耿于懷很久很久。

其實(shí)當(dāng)時(shí)“氣宗”瞧不起“劍宗”也不無(wú)道理。畢竟，司馬賀和紐厄爾有拿得出手的“邏輯理論家”。卡耐基梅隆大學(xué)一直有腳踏實(shí)地的傳統(tǒng)，在這個(gè)時(shí)候顯示出很大的威力。多年之后，“劍宗”創(chuàng)始人明斯基也不得不承認(rèn)，“邏輯理論家”是第一個(gè)也是當(dāng)時(shí)唯一一個(gè)可以工作的AI程序。而當(dāng)時(shí)的“劍宗”還只是空談，本來(lái)寄希望達(dá)特茅斯會(huì)議能夠開天辟地，跑馬圈地，創(chuàng)立自己當(dāng)家的AI學(xué)科，還是被“氣宗”兩位老大攪了局。紐厄爾打心底里看不上明斯基，認(rèn)為他除了“拉大旗作虎皮和稀泥”以外，沒什么真本事，而且人也太刁滑了。在紐厄爾晚年，只說(shuō)是香農(nóng)邀請(qǐng)他參加這些會(huì)議的，對(duì)明斯基和麥卡錫只字不提，可見門戶偏見有多深。

“劍宗”的劣勢(shì)很快就有了改觀，這要?dú)w功于一位來(lái)自康奈爾大學(xué)的心理學(xué)家：弗蘭克·羅森布利特（Frank Rosenblatt）。這位神人是個(gè)實(shí)驗(yàn)心理學(xué)家，在嘗試用IBM的計(jì)算機(jī)來(lái)模擬他在認(rèn)知心理學(xué)上的發(fā)現(xiàn)的過程中，發(fā)明了一個(gè)名為“感知機(jī)”（Perceptron）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一下引起了不小的轟動(dòng)，感知機(jī)證明了單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理線性可分的模式識(shí)別問題時(shí)，其實(shí)是可以收斂的。以此為基礎(chǔ)，羅森布利特做了若干感知機(jī)有學(xué)習(xí)能力的實(shí)驗(yàn)。

感知機(jī)本來(lái)是可以讓“劍宗”翻身的發(fā)明，然而“劍宗”的掌門人明斯基卻并不買帳。因?yàn)?，這位外來(lái)戶的風(fēng)頭太盛了，甚至蓋過了明斯基這位AI的創(chuàng)始人。當(dāng)時(shí)，羅森布利特拿到了國(guó)防部和海軍的大把經(jīng)費(fèi)，不可避免地動(dòng)了MIT的蛋糕。媒體也對(duì)這位AI新貴大加贊賞，各大報(bào)紙頭版頭條都是他的新聞。羅森布利特本人也確實(shí)沒把其他“劍宗”的人放在眼里，或者說(shuō)他根本就不覺得自己要加入組織的。這可讓明斯基這一派人馬惱怒不已，他們開始了自己的反擊。明斯基畢竟還是AI領(lǐng)域的學(xué)霸，想要踩死這個(gè)不知天高地厚的“異類”似乎易如反掌。他們動(dòng)用自己的一切力量去否定感知機(jī)，明斯基甚至在自己的書中明確地說(shuō)：羅森布利特的論文大多沒有科學(xué)價(jià)值。很難相信這是一位科學(xué)界泰斗可以說(shuō)出的話。羅森布利特畢竟不是這個(gè)圈子的人，在“劍宗”學(xué)霸明斯基的面前，還是顯得勢(shì)單力薄了很多，最終離奇地意外死亡。

可笑的是，明斯基本人也曾是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大的擁護(hù)者，他的博士論文的主題就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他最早的發(fā)明SNARC也是一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)。那時(shí)候，他卻為了斗倒羅森布利特，連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一并打入深淵。后來(lái)，明斯基肯定也意識(shí)到自己的做法前后矛盾，想方設(shè)法擺脫與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干系。后來(lái)，他曾經(jīng)接受采訪說(shuō)：他的博士論文從來(lái)沒發(fā)表過，大概只印了三本，他自己也記不清內(nèi)容了?？礃幼铀窍霕O力開脫自己和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)科的關(guān)系。

“劍宗”有了這樣的掌門，在競(jìng)爭(zhēng)中處于弱勢(shì)肯定是不可避免了，而且這一弱就是幾十年。后來(lái)很多學(xué)者稱這一段時(shí)間為“二十年大饑荒”。直到近十年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“重出江湖”，才給羅森布利特平反，學(xué)者們也認(rèn)為明斯基這樣打壓科學(xué)家的做法是不可原諒的。為了紀(jì)念羅森布利特，IEEE（美國(guó)電氣電子工程師協(xié)會(huì)）在2004年設(shè)立了羅森布利特獎(jiǎng)，以表彰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的杰出科學(xué)家。2014年，這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)得主就是后來(lái)一統(tǒng)江湖的“劍宗”大師：杰佛里·辛頓。

“劍宗”暫時(shí)一統(tǒng)江湖

時(shí)間來(lái)到了20世紀(jì)70年代，人工智能領(lǐng)域碰到了第一個(gè)低潮期。由于長(zhǎng)時(shí)間沒有可實(shí)用的研究成果出來(lái)（或者說(shuō)第一批先驅(qū)有些低估了這個(gè)領(lǐng)域的難度），主要資助方們漸漸失去了信心，甚至有些人認(rèn)為人工智能就是個(gè)永遠(yuǎn)沒法用的“玩具”。明斯基們給人工智能開了一個(gè)很高的調(diào)子，然而在很長(zhǎng)一段時(shí)間里在搞派系斗爭(zhēng)，卻拿不出可以實(shí)用的成果。在這之后的幾十年里，人工智能幾經(jīng)沉浮，有過短暫的繁榮，又經(jīng)歷過兩次低潮期，最終迎來(lái)了真正的爆發(fā)期。

事實(shí)上，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“大饑荒”時(shí)代，還是有不少人為這個(gè)領(lǐng)域做出了有益的貢獻(xiàn)。很可惜，科學(xué)家也是人，他們也需要經(jīng)費(fèi)來(lái)養(yǎng)家，養(yǎng)學(xué)生，養(yǎng)實(shí)驗(yàn)室。因此，當(dāng)無(wú)數(shù)人給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流派判“死刑”的時(shí)候，很多人都半途放棄了。有意思的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是信息科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)相結(jié)合的學(xué)科。在眾多科學(xué)家在斗爭(zhēng)中從信息科學(xué)被“趕出來(lái)”之后，一些堅(jiān)持這方面研究的人就把發(fā)力點(diǎn)放在了神經(jīng)科學(xué)方面。他們當(dāng)中的佼佼者就是哈佛大學(xué)的神經(jīng)生物學(xué)家胡貝爾和威瑟爾。他們的研究雖然是圍繞視網(wǎng)膜和視皮層展開的，使用的卻是信息處理的方法。他們因此獲得了1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。

當(dāng)所有人對(duì)于人工智能失去信心的時(shí)候，還有這樣一位“劍宗”大師，他一直在這個(gè)領(lǐng)域堅(jiān)持了三十多年。讓我們記住這個(gè)人的名字：杰佛里·辛頓（Geoffrey Hinton）。

這是一個(gè)在人工智能領(lǐng)域中“風(fēng)清揚(yáng)”式的人物。在幾乎所有人都認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)流派已經(jīng)走到盡頭的時(shí)候，他卻一直在堅(jiān)持！完全超乎偏執(zhí)地堅(jiān)持！經(jīng)費(fèi)的短缺，使之不得不輾轉(zhuǎn)于多個(gè)大學(xué)，尋找落腳的地方。那時(shí)候他已經(jīng)50多歲了，搞了三十多年被認(rèn)為沒有任何前途的研究，四處求爺爺告奶奶，希望能要來(lái)點(diǎn)兒研究經(jīng)費(fèi)。

關(guān)于辛頓和他的戰(zhàn)友們，業(yè)界還流傳著這樣的故事。在2003年，以辛頓為首的十五名來(lái)自世界各地的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者們齊聚溫哥華，他們的主要目的是向加拿大先進(jìn)研究院（Canadan Institue oF Advanced Research，簡(jiǎn)稱 CIFAR）的基金申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)。當(dāng)時(shí)該基金的管理負(fù)責(zé)人Melvin Silverman問他們說(shuō)：為什么CIFAR要支持他們的研究項(xiàng)目。

他們回答道：“因?yàn)槲覀冇幸恍┕殴帧Ｈ绻鸆IFAR可以跳出自己的舒適區(qū)（comfort zone），試圖尋求一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)，極具探索性的領(lǐng)域及團(tuán)隊(duì)，就應(yīng)當(dāng)資助我們！”

最終，CIFAR同意從2004年起資助這個(gè)團(tuán)隊(duì)十年，經(jīng)費(fèi)總額為一千萬(wàn)加元。這些預(yù)算對(duì)于某些學(xué)霸來(lái)說(shuō)真的不算什么。但是，對(duì)于已經(jīng)山窮水盡的辛頓及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)卻是彌足珍貴的。CIFAR成為當(dāng)時(shí)世界上唯一支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的機(jī)構(gòu)。毫不夸張地說(shuō)，如果沒有CIFAR的資金支持，整個(gè)人工智能領(lǐng)域還可能在黑暗中繼續(xù)掙扎。

拿到資金后，辛頓把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)流派改了一個(gè)名字，這就是后來(lái)威名遠(yuǎn)揚(yáng)的深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。前面說(shuō)的AlphaGo就是在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練，積極“學(xué)習(xí)”圍棋知識(shí)，最終戰(zhàn)勝了李世石。

九十年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究遇到的困境之一就是計(jì)算的瓶頸。那時(shí)候，人們提起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一反應(yīng)就是慢。深度學(xué)習(xí)也有同樣的瓶頸， 需要的計(jì)算資源太多。當(dāng)大量的數(shù)據(jù)在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候，真是讓人“等得花兒已謝了”。當(dāng)時(shí)有人調(diào)侃“劍宗”的研究試驗(yàn)流程是：一年做一次，一次做一年。

2009年六月，斯坦福大學(xué)的華裔科學(xué)家吳恩達(dá)（Andrew Ng，現(xiàn)百度首席科學(xué)家）博士與別人合作發(fā)表論文：“用 GPU 大規(guī)模無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)”。論文模型里的參數(shù)總數(shù)（即各層不同神經(jīng)元之間鏈接的總數(shù)）已經(jīng)達(dá)到一億，與之相比，辛頓在2006年的論文里用到的參數(shù)數(shù)目只有一百七十萬(wàn)。論文結(jié)果顯示，使用GPU運(yùn)行速度和用傳統(tǒng)雙核CPU相比， 最快時(shí)要快近七十倍。在一個(gè)四層，一億個(gè)參數(shù)的深信度網(wǎng)絡(luò)上，使用GPU把程序運(yùn)行時(shí)間從幾周降到一天。后來(lái)，吳博士在谷歌的X實(shí)驗(yàn)室中，建造了當(dāng)時(shí)最大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持17億個(gè)神經(jīng)元。他隨后在斯坦福大學(xué)又造了一個(gè)超大號(hào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有112億個(gè)神經(jīng)元之多。

至此，全世界掀起了深度學(xué)習(xí)的研究和產(chǎn)業(yè)化狂潮。在各個(gè)領(lǐng)域里，最新的人工智能紀(jì)錄不斷被刷新。谷歌將語(yǔ)言識(shí)別的準(zhǔn)確度從2012年的84%提升到現(xiàn)如今的98%以上。經(jīng)過谷歌、微軟、香港中文大學(xué)等多家研究機(jī)構(gòu)的努力，圖像識(shí)別領(lǐng)域中的標(biāo)桿工程——人臉識(shí)別的精度已經(jīng)超過了99%。要知道，人類對(duì)于自然圖像序列的識(shí)別準(zhǔn)確度也只有98%。再后來(lái)，就有了AlphaGo的故事，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃金時(shí)代正式到來(lái)，“劍宗”暫時(shí)一統(tǒng)江湖。

責(zé)任編輯：方丹敏