智能 | #1 在神经网络之前

 文 | HW君 

系列文章:


 

在人工智能大热的今天,互联网上不乏相关的讨论。

然而讨论的深度却参差不齐,其中有两类倾向,一类是在不懂技术原理情况下就迫不及待地开始人文思辨,另一类则是沉醉于非常琐碎的工程细节之中无法自拔。

前者容易滑向无根基的空想,而后者也常常难以窥见人工智能的全貌。

因此我们认为有必要了解一下人工智能的历史。

 

1956年的达特茅斯会议(Dartmouth Conference)被广泛地认为是「人工智能」概念的起源,而在那时起学术研究路线就分化为「符号派」和「统计派」。

到今天符号派已经完全衰落,以「神经网络」为工具的统计派已经一统江湖。

 

普遍认为神经网络的开端是罗森布拉特(Rosenblatt)在1958年发表的论文《感知机:一种感知和识别的自动机》(The Perceptron: A Perceiving and Recognizing Automaton)

但实际上神经网络理论的开山之作是麦卡洛克(MacCulloch)和皮茨(Pitts)在1943年发表的《神经活动中固有观念的逻辑演算》(A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)

麦卡洛克和皮茨提出了人工神经元模型,定义了一种数学形式用于描述神经网络如何执行逻辑推理,奠定了神经网络的理论框架。

罗森布拉特则在计算机上模拟了第一个神经网络模型「感知机」,用于处理一些简单的视觉处理任务。

即麦卡洛克和皮茨在1943年开创了神经网络理论,而罗森布拉特在1958年最早实践了神经网络理论。

 

麦克罗克和皮茨的《神经活动中固有观念的逻辑演算》这篇文章引用了3篇文献。

第1是卡尔纳普的《语言的逻辑句法》,第2是希尔伯特的《数理逻辑基础》,第3是怀特海和罗素的《数学原理》。

因此这里也引出了我对上一期序言《智能 | #0 人工智能的哲学原理》的一个说明。

我们对于人工智能哲学原理的讨论,其底色是「分析哲学」的,而非「欧陆哲学」的,因此读者不要有错误的期待。

 

卡尔纳普的《语言的逻辑句法》毫无疑问是一部重要的分析哲学著作,而希尔伯特的《数理逻辑基础》、怀特海和罗素的《数学原理》,也对分析哲学的逻辑传统和方法论产生了重要影响。

因此整个人工智能神经网络理论,本身就是从分析哲学孵化出来的。

 

当然今天我们想要理解神经网络,并不需要学习晦涩难懂的分析哲学。

但却有必要弄清楚分析哲学孵化出来的另一个分支「可计算性问题」,它在今天归属于计算机科学领域。

其中重要的就有「丘奇-图灵论题」,是我们日后会重点讨论的话题。

当然这些话题仍然会有一些门槛,但是我们不会故作高深装腔作势,而是试图表达清楚每一个观点。

 

对于人工智能话题,没有理论支撑的人文思辨,并没有多大意义。

无事实根据的情绪价值,一文不值。

(本章节完,敬请期待下一节)

By HW君 @ 2024-11-17

guest
0 评论
内联反馈
查看所有评论