[美]爱德华·A.费吉鲍姆 帕梅拉·麦考黛克著
汪致远 童振华 江绵恒 江 敏译 白英彩校
格致出版社 上海公民出版社出版
AI的发展不是一帆风顺的，既有高潮，也有低潮
人工智能（artificial intelligence，AI）的观点源于1956年的达特茅斯会议。这场在美国新罕布什尔州汉诺佛小镇达特茅斯学院召开的人工智能夏季研讨会，云集了克劳德·喷鼻香农、约翰·麦卡锡、马文·明斯基、艾伦·纽威尔、赫伯特·西蒙等十位重量级人物，他们在信息论、逻辑和打算理论、掌握论、神经网络理论等领域都做过许多奠基性的事情。凭借各自善于，他们在会议上就打算机科学领域的一些前沿问题展开了“头脑风暴”，催生了“人工智能”观点的正式亮相，有人认为这是AI研究的第一波高潮。韶光将会证明达特茅斯会议的预言是历史性的，这些预言奠定了后来全体AI发展的思想根本。然而实现这些极为前瞻性的预言，还有待于科学根本和技能创新的不断进步和打破，实践证明这一过程不是一帆风顺的，既有高潮，也有低潮，既有酷暑，也有寒冬。
在经历了上世纪60年代至70年代的低潮之后，AI的第二波高潮开始于上世纪80年代。这次AI高潮的掀起，与《第五代：人工智能与日本打算机对天下的寻衅》第一作者费吉鲍姆教授有很大关系。他是人工智能研究的先驱者之一，从上世纪60年代起，他开始了“专家系统”（expert system）的研究和设计，到了上世纪80年代，费吉鲍姆的专家系统框架及其理论成为当时AI研发烧潮的主要推动力，各国政府纷纭为此订定发展方案，个中日本政府最为激进，欲以8.5亿美元巨额预算，花十年旁边的韶光开拓出“第五代打算机”系统。所谓“第五代打算机”是相对付业已成型的前面四代而言的：上世纪四五十年代的电子管打算机、五六十年代的晶体管打算机、六七十年代的集成电路打算机、七八十年代的超大规模集成电路打算机，而日本方案目标中的“第五代打算机”是具有人工智能的打算机系统。
费吉鲍姆对1981年日本开启的以第五代打算机为核心的这一波人工智能浪潮有过近间隔的打仗和不雅观察。那一年他应邀参加了日本第五代打算机会议，第二年又参不雅观了日本为五代机项目特殊设立的“新一代打算机技能研究所”（ICOT），再加上他娶了日裔妻子H.彭妮·新子(H.Penny Nii)——一位知识工程（knowledge engineering）领域的专家和先驱者，因此费吉鲍姆被人们算作这天本五代机项目的外籍“智囊”。而他和麦考黛克合著的这本书则记录了人工智能发展史中具有主要节点意义的一段历史。
书中很大篇幅是讲日本的五代机方案，这和当时的历史背景有很大关系。日本的经济总量在上世纪80年代时已位于天下第二，人均GDP也遇上美国。由于美国感想熏染到当时“日本领业”带来的威胁，日美贸易摩擦不断升级。在此背景下，日本政府希望借助强力推动“第五代打算机”方案，到上世纪90年代在技能上抢占制高点。费吉鲍姆和麦考黛克看到了日本年夜志勃勃推动研发“第五代打算机”的计策动机，担忧美国会在这一场竞争中失落去上风。他们在本书的媒介中写道，“此事关系重大，在贸易战中，这可能是决定性的寻衅”，“如果我们对此仍旧漠然置之，就可能使我们的国家沦为后工业社会中的第一个‘农业大国’”，以此唤醒并敦促美国政府也发起一个像航天飞机操持那样的全国性行动操持来应对寻衅。
人工智能运用，正在渗入到社会的方方面面
《第五代》虽然不是打算机科学的学术专著，但对人工智能第二波高潮的关键技能核心，即“专家系统”和“知识工程”作了全面的先容。作甚“专家系统”？它是一个已被授予知识和才能的打算机程序，这种程序所起的浸染将达到专家的水平。而每一个“专家系统”都是用以办理某一特界说务的。许多“专家系统”的凑集就形成知识库，知识库越大，办理问题的“专家系统”就越多，能力也越强。因此知识库的不断发展扩大成为“专家系统”成功的先决条件，其过程称为“知识工程”。须要强调的是，这里的知识还都是人类产生的，是人类授予打算机的，“知识工程”的主体是人。而新一波人工智能发展的紧张标志是，打算机可以通过“深度学习”（deep learning）来产生习得知识，也容许以称之为当代“知识工程”，但主体已不是人类，而是机器。由于AI的研发目标是面向运用，办理实际问题的，《第五代》重点先容了“专家系统”在研发过程中所采取的运用处景和研究问题，包括康健医疗、科学研究等，这些运用处景对付本日的“深度学习”研发大概仍能供应一定的参考和借鉴浸染。
人工智能研究从上世纪90年代开始进入第二个寒冬，历时20多年之久，直到2016年“阿尔法狗”（AlphaGo）击败李世石，机器人对人类围棋冠军的首次胜利再度掀起一波人工智能巨浪。纵然在寒冬期间，坚持AI研究的科学家团队还是取得了许多重大成果，特殊是在打算机视觉、语音识别、自然措辞处理、人工神经网络等领域取得打破性进展。伴随移动互联网、大数据、云打算、物联网、机器人及无人机等信息技能的不断发展和进步，以“深度学习”为引领的人工智能运用，正在渗入到社会的方方面面，从政府到学界，从企业到个人，人们对付人工智能的激情有增无减，各国政府也都纷纭出台干系的家当政策和各种行动操持。《第五代》有相称的篇幅先容当年美、英、法等国对日本第五代打算机的相应和对策，而这些相应和对策更多是从国家计策层面的考虑。举例来说，人工智能乃至信息技能发展最大的瓶颈来自人才缺少，《第五代》中有这样一段描述：
……从1975年到1981年，主修打算机科学的大学生增加了一倍，按守旧估计，到1987年还会增长60%。如果这些学生唯一的动机是为了金钱，那么他们是作了明智的决议。在1980年，每个打算机学士均匀有12个事情机会，开始年薪就在2万美元以上，而且年薪还在不断提高。打算机科学博士则更是出路似锦，在1980年，一个刚毕业的打算机科学博士有34个事情机会可选择。不幸的是，如果这些新博士选择留在学术界，则几年的研究生就算白读了，只能拿到相称于新学士的薪水……由于大学毕业生现有的薪水跟刚进校的教员差不多，以是没有什么勉励能把他们留在研究院。
历史有惊人的相似性，本日我们学校打算机专业学生的情形和当年的美国一模一样，报考打算机专业的学生数量全校第一，逐年增长；本科和硕士毕业生的年薪远超其他学科的毕业生。攻读博士学位的比例开始增加，但毕业后的事情首选仍旧是工业界。《第五代》作者通过对宏不雅观政策多少问题的谈论，包括政府在重大科技方案推进方面的主导浸染、企业参与研发投入所发挥的市场浸染、根本前瞻研究和技能开拓引领的相互关系、模拟跟踪和原始创新的差别、教诲培养体系和人才需求构造的抵牾等，都提出了具有敏锐计策眼力和超前思维的意见。他们的一些见地，对本日这些问题的磋商和实践仍有相称的参考代价。
只管还会碰到寒冬和酷暑，AI的未来是充满希望的
虽然作者对日本的第五代打算机操持大为推崇，为当时美国政府的相应之缓慢而大声疾呼，但是他们没有估量到日本的年夜志伟愿到了上世纪90年代前期就消声匿迹，不仅进入了AI的第二个寒冬，乃至开始了经济发展的“结束的20年”（两者并非因果关系）。我们大概要问为什么？他们也没有估量到20年之后当新一波AI热潮来到时，美国在人工智能研究的各个领域都仍旧处于领先的地位。我们大概要再问为什么？还有，《第五代》完备没有提及金融成本市场对当今科学技能发展（包括AI）所起的浸染。美国是金融成本市场最发达的国家，从硅谷的风险基金投资开始，到1971年创建涵盖高技能行业的纽约纳斯达克股票交易市场，美国在这方面动作频频。中国也于2019年建立上海科创板股票交易市场。科学技能成果的成本化、证券化已成为推动科技发展的主要手段。当然，成本市场的浸染还有其余的一壁，利用不当则会产生悲观的后果。2000年就曾发生了互联网泡沫的破灭。这一轮AI的高潮也得到了成本市场的推波助澜，会不会也形成泡沫？对付这些疑问，《第五代》虽然没有给出答案，但或容许以从中探求答案的端倪。
费吉鲍姆因“首创了大规模人工智能系统的设计与制造，证明了人工智能技能的实际主要性和潜在的商业影响”，1994年与拉伊·雷迪（Raj Reddy）共同得到了打算机科学领域最负盛名的图灵奖。2018年暑假，当时正逢AI在海内如日中天，我借赴硅谷开会之机，托斯坦福的教授朋友联系，终于有机会当面求教费吉鲍姆教授。当我问起当年日本的操持为何没有成功，他回答说“这里面的成分很繁芜”，颇有中国人的哲学风格。
历史是波浪式提高、螺旋式上升的。只管还会碰到一个又一个寒冬和酷暑，人类文明迈向信息时期的步伐是不会停顿的，AI的未来是充满希望的。
中国数据经济的发展机遇在于两个方面：一是我们有大量“米”的存在根本，作为天下最大互联网用户量产生的社会数据资源（如何区分虚实真伪是寻衅）和未来最大物联网（internet of things，IOT）产生的（与经济体量有关）物理天下的数据资源（大部分是客不雅观存在的），将成为数据经济赖以生存和发展的最大规模的根本资源。二是把“生米”煮成“熟饭”，不只要有如AI等“软”的信息科学和技能，还要有诸如数据获取、传输、存储和处理等相应的硬件举动步伐才能完成，而这些根本举动步伐的硬核则是微纳电子IC。我们已经在信息根本举动步伐的系统技能方面产生了天下级的企业华为公司，但是在集成电路的核心技能和制造设备方面仍旧受制于人。值得一提的是，由于集成电路发展遵照的摩尔定律碰着了物理极限，正是这一瓶颈为我们在这一领域供应了创新发展的韶光和空间，成为数据经济发展的又一个机遇。