人工智能简史 - 笔记

alswl
2020-01-26 看过

感想:

作者尼克很神秘,我找了一下几乎没有什么相关信息,从另外一本作品 [哲学评书 (豆瓣)](https://book.douban.com/subject/25852934/)

可以看到他给「上海书评」投过文章,还有信息说「人工智能一线科学家,国家千人计划专家」。

不管他身份如何,毫无疑问,尼克博闻强记,不仅在计算机科研上面,在哲学史和逻辑史也有深刻理解。

他行文旁征博引,大事件和小轶事贯穿全书,有人喜欢这种风格,有人则觉得这不是正统的科技史描述方法。

书中整体描述了自达特茅斯会议以来,人工智能发展的路程和相关几个领域的发展。

主脉络是逻辑形式和神经网络的竞争。应用主题是自动定理证明、专家系统和知识图谱、计算机下棋、NLP;

最后本书还讨论了一些计算机和哲学层面的寓意。

笔记:

- 链接

- [人工智能简史 (豆瓣)](https://book.douban.com/subject/27193496/)

- 题材

- 科普

- 科技史

- 主题

- 介绍自达特茅斯会议以来,人工智能发展的路程和相关几个领域的发展

- 阅读对象

- 科普读者

- 阅读前问题

- 怎么定义人工智能

- 人工智能发展阶段是哪些,里程碑是哪里

- 哪些人工智能应用主题

- 学界和工程界关注问题有哪些差异

- 阅读中问题

- SKIP

- 脉络

- 背景

- 达特茅斯会议

- 定义:人工思维(Artificial Thinking)、复杂信息处理、人工智能

- 人工智能两大派系:逻辑和神经网络

- 核心主题:

- 神经网络简史

- 遗传算法和强化学习

- 应用主题

- 自动定理证明兴衰纪

- 专家系统到知识图谱

- 日本五代机

- 计算机下棋

- NLP

- 哲学

- 人工智能计算机理论基础

- 智能的进化

- 给我带来的冲击和改变

- 了解人工智能相关领域的来龙去脉

- 了解学术和工程之间一些差异

- 做工程久了感觉理论没啥大用处,没有什么存在感。看完书对做理论研究的前辈产生了更多尊重

- 本文提到的其他书籍

- 太多了,作者旁征博引,附录满满引用来源

- 可以看看作者另外一本书 [哲学评书 (豆瓣)](https://book.douban.com/subject/25852934/)

- 作者

- 尼克,职业读书人,业余投资者,作品主要发表于《上海书评》。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有有趣的轶事。

- 评价

- 优点

- 旁征博引,储备确实丰富

- 缺点

- 有炫技之嫌,有时候细节点太多反而将核心主题关注度降低了

- 个人还是喜欢阅读吴军风格的技术史:按时间线或者主题讲故事,然后归纳总结、衍生话题

摘抄:

AI 的两条路线斗争史:

> 他把AI历史当作斗争史,把历史分为两个阶级、两条路线的斗争,于是历史成了一串儿对立的议题,如模拟与数字,串行与并行,取代与

> 增强,语法与语义,机械论与目的论,生物学与活力论,工程与科学,符号与连续,逻辑与心理等,在每一议题下有进一步可分的子议

> 题,如在逻辑与心理下又有定理证明与问题求解等。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 234-236). Kindle Edition.

刺猬与狐狸:

> 科学达人戴森(FreemanDyson)在他的《一面多彩的镜子》一书中借鉴过伯林(IsaiahBerlin)“刺猬与狐狸”的比喻:刺猬是那些构建理

> 论体系的人,而狐狸则是那些解决问题的人。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 312-314). Kindle Edition.

技术边界:

> 机器有没有悟性的边界其实就是人的解释能力的极限。量变到质变的临界点就是人的解释能力,人解释不了的东西就有悟性,解释了的

> 东西就没有悟性。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 380-381). Kindle Edition.

数学哲学有三大派:

> 数学哲学有三大派:逻辑主义、形式主义以及直觉主义。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Location 429). Kindle Edition.

定理证明的状况:

> 有些领域,一开始就把百分之八十的容易问题都解决了,而后就一直很难,进展很慢,少有突破。人工智能就是这样,定理证明尤其如

> 此。深度学习领域近来的进步更多得益于硬件。而定理证明,即使是硬件再发达很多,也还没有看到曙光。

>

> 定理证明是极端的符号派。所

> 有符号派的人工智能技术的基础都是定理证明,如专家系统、知识表示和知识库(甚至数据库)。专家系统的很多术语都是重新包装过的

> 定理证明术语。例如“知识库”就是“公理集合”,“规则库”就是“支持集”,“推理引擎”更是直接照搬。当下流行的(或马上要流行的)知识

> 图谱的基础也是定理证明技术——知识表示的理论“描述逻辑”就是被约束的一阶逻辑的子集。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 770-776). Kindle Edition.

必然性和可能性:

> 必然性(necessity)和可能性(possibility)是相对的。底层的必要性约束了上层的可能性。物理定律的可能性被更底层的数学定理的

> 必然性所约束;依次,数学定理的可能性又被逻辑的命题和定义所约束。上层的思想(thought)恰是底层的世界(world),一类人的思

> 想是另一类人的世界。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 818-821). Kindle Edition.

专家系统现状(非常真实,很多时候成为概念制造的温床,但具体使用场景不开阔):

> 20世纪80年代初到20世纪90年代初,专家系统经历了十年的黄金期,随着日本五代机的幻灭,“专家系统”变成了一个不仅不时髦,反而

> 有负面含义的词。互联网催生的电子商务,有很多和XCON类似的应用场景,于是新瓶装旧酒,专家系统摇身一变,改名规则引擎,成为

> 中间件的标配。征信、反欺诈和风险控制一直是规则系统擅长的领域

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 1028-1031). Kindle Edition.

知识表示语言 KPL:

> KRL要同时解决两个问题:第一,知识工程师的可用性,也就是说人可读可写;第二,得有底层的麦卡锡风格的逻辑来支撑语义。要同时解决这两个互相矛盾的问题,必然导致结果太复杂,四不像,知识工程师和逻辑学家都不买账。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 1035-1037). Kindle Edition.

计算科学的划分:

```

符号(Symbol)

Core |

Computer | AI

Sciense |

|

算法(Algorithmic)----------+------------ 启发式(Heuristic)

|

Numberic | Simulation

Analysis |

|

数值(Numeric)

```

两个派别核心之争:

> 自图灵提出“机器与智能”起,就一直有两派观点:一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统,这一派看问题是自顶向下的;还有一

> 派认为通过仿造大脑可以达到人工智能,这一派是自底向上的,他们认为如果能造一台机器,模拟大脑中的神经网络,这台机器就有智

> 能了。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 1437-1439). Kindle Edition.

性能提升驱动力:

> 他在图灵奖的致辞中说,计算机性能的提升主要源于三个方面:算法、编译器和体系结构。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 2143-2144). Kindle Edition.

问答系统:

> 问答系统有三个必备的组成部分,第一部分是问题理解,第二部分是知识查询,第三部分是答案生成。这三个部分相辅相成,第一部分

> 和第三部分是自然语言处理的工作,它们通过知识图谱被有机地整合在一起,在定理证明火的时候,被当成狗皮膏万能灵药。问

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 2172-2175). Kindle Edition.

两种派别衍生的角色:

> 即使人类在不理解力学的时候,就会造弹弓了。对那时的人类,弹弓的工作原理就是黑匣子。乔姆斯基和诺维格分别所代表的两种人关心

> 的是两种不同的问题。一种人力图打造实用的工具,没有解释也能凑合,他们是不求甚解的工程师;另一种人寻求终极的知识,他们是科

> 学家。只不过,在计算机科学这个特定的学科中,科学家和工程师的角色变换太快,这门学科的开拓者,很多都是身兼二职,例如图灵和

> 冯诺伊曼。

>

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 2223-2226). Kindle Edition.

Lambda 来源:

> λ演算的来源也是件有意思的事。怀特海和罗素的大部头《数学原理》里面有的记法,表示括号里的x是变量。发音为xhat,就是x戴个

> 帽子的意思。丘奇仿效了罗素的记法,但排版师傅不知道怎么排,就把大写的希腊字母Λ(发音“朗目达”)来表示,后来又慢慢演变成

> 小写希腊字母的λ。

> 尼克. 人工智能简史 (Chinese Edition) (Kindle Locations 2798-2801). Kindle Edition.

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