AI 寫給自己的好奇 2 - AI 的流派符號主義

話接前言，雖然Turing Test是AI的緣起，公認的AI元年實際上是6年後的達特茅斯會議。

達特茅斯會議 - AI元年

1956年還在達特茅斯大學做助教（associate professor？）的John McCarthy從洛克菲勒基金會拿到了一筆錢，在學校暑假期間邀請誌同道合的幾位跨領域學者，天馬行空的討論如何讓機器“模仿人類的學習和智能”。為了對得起洛克菲勒基金會的資助，McCarthy提出了一個高大上的名稱 Artificial Intellengcy - AI。

當當當！AI正式進入舞台。

看看這張照片裏的來著包括數學、計算機科學、心理學和工程學的年輕學者，七大牛人。

（偏題，紫檀某人每天diss所以除了哈佛的美國各大學校，淺薄之極！美國的精神就是崇尚個人的貢獻，學校提供資源，不是權利，priority或者認證。達特茅斯今天還是一所Ivy，而在計算機發展史上，州大一樣能放光彩。比如計算機圖形的發源地就是猶他州的University of Utah。關鍵是人！）

以上圖片來自網絡！請忽略有關大火ChatGPT內容！

達特茅斯會議後AI發展最初迎來了第一個高潮Symbolism符號主義。

萬物皆可function

講符號主義前，先說一下人們對數學的膜拜。早期的古希臘貴族們，吃飽了沒事幹，最流行的事不是扯談哲學，就是研究數學。古希臘人對數學的癡迷，是因為他們認為世界萬物都是有數學規律轉換而來，探索數學就是窺探神的力量。古希臘人對古典幾何的貢獻是有目共睹的。今天，科學界依然有不可忽視的力量認為萬物皆可function，這個想法的信徒在CS領域中特別多。因為不管時代變遷，各種各樣的計算機，實際上就是個大function機，輸入，function（幹點啥），輸出。所以搞電腦的，要搞啥就是用function解決，這是個自帶DNA，萬物皆可function 是俺們的信仰。

我到底想說啥呢？

為啥是符號？

回到達特茅斯會議，七大牛人中的一小撮人， 認為任何東西都可以拆分成符號，而隻要足夠多的符號，就可以來推斷結果。要知道那是1956年，離圖靈機時隔11年，離第一台商用計算機IBM701才6年。50年代的計算機輸入就是個讀卡機，長長的紙帶，上麵固定的位置，有個洞代表1，沒洞代表0。ASCII（American Standard Code for Information Interchange）就是一個對二進製編碼的標準。一竄10101010111101101011010101...按照編碼能解釋稱可理解的語言。比如字母A在ASCII表對應碼是65，二進製代碼就是01000001。

既然簡單的0和1符號能夠造出複雜的計算機，那麽人世間人類的智慧也可以拆分成各種符號，把各種符號定義組合，就能得到知識庫，按照某種已知的邏輯（專家係統）進行演算，就能解決所有的問題。這就是符號主義的誕生。

比如蘋果可以拆分成以下各個符號。符號主義是前十年大數據的分類以及數據標標簽的基礎

以上圖片來自網絡！

90s年代流行的object orientated編程語言也是和符號主義息息相關。

符號係統的問題是在他設計完成後，規則就是固定的，無法與時俱進。更要命的是物體到底應該有多少符號，符號是否能夠窮盡？符號計算是典型的線性計算，也就是if else if else if else的套裝，有多少個符號，就有多少個if開關的計算。當參數過大時，計算變得非常沉重。 AI在符號主義研究下的商業用途碰到了瓶頸。

（請記住這個，黃教主的GPU就是強大的並行運算，多線程計算可以把多個參數同步運行。而在GPU誕生之前，即使是00年後CPU芯片發展到多核多線程，CPU的計算邏輯就是線程，serialize）

符號主義的徹底奔潰來自於參加達特茅斯會議的另一位牛人 明斯基的一本書The Society of Mind。當時Minsky拿了圖靈獎不久。在符號主義商業化進展受挫時，他的論點基本上把當時AI的研究打入冰河期。不過Minsky在批評Symbolism的同時，提出了connectionism的理念，也就是現在發展成 神經網絡 （Neural Networks）和 深度學習 （Deep Learning) 的開端。

累，今天到這吧

本篇重點，CS人信仰萬物皆可function