“教学参考-07”版本间的差异
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| − | + | * 了解图灵去世后（1950）到达特茅斯会议之前（1956），人工智能学者们的探索，理解人工智能产生的历史背景 | |
| − | + | * 了解香农、约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔等人工智能早期代表人物的工作 | |
| − | + | * 了解达特茅斯会议所讨论的内容，了解人工智能学者们所关注的问题 | |
| − | + | * 通过本节讲解，进一步引导学生建立正确的人工智能史观，理解人工智能研究的对象和领域（例如，人工智能只是编程吗？人工智能是机器人吗？） | |
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| + | ===风起云涌=== | ||
| − | + | * 上世纪50年代，通用计算机刚刚诞生，其强大的计算能力引起来了研究者的广泛关注。另一方面，随着数理逻辑的发展，思维可计算的理念已经深入人心。受图灵“机器智能”思想的影响，利用计算机来模拟人类思维、实现类人智能激发起年轻学者的极大热情。 | |
| + | * 1950年，人工智能的开创者，著名计算机学家图灵自杀离世，大洋彼岸的美国却有一批年轻人接过了图灵未竟的事业，开启了对后世产生深远影响的一场惊天革命。 | ||
| + | * 1950-1956年间，一批新的研究成果涌现，包括的克劳德·香农的对弈算法，赫伯特•西蒙和艾伦•纽厄尔的“逻辑理论家”定理证明系统， 马文·闵斯基的SNARC神经网络学习机。这些成果启发人们，计算机能做的事可能远超过人们的想象。 | ||
| − | == | + | ===成果酝酿1：对弈程序=== |
| − | * | + | * 对弈一向被认为是需要很强智能才能完成的游戏，因此，对弈机器一直承载着人类的智能梦想。最早的自动对弈机器由西班牙数学家莱昂纳多·托里斯于1910年发明[https://www.chessprogramming.org/El_Ajedrecista]。 |
| − | * | + | * 计算机发明以后，包括图灵在内的很多科学家都研究过对弈算法（图灵没有机器，是用笔算的走棋步骤）。其中，克劳德·香农的研究最为深入。他在1949年的一篇论文中深入探讨了一种称为MinMax的走棋算法，并给出了优化方案。同年，香农还设计了一台电动走棋机器[https://www.chessprogramming.org/Claude_Shannon]。 |
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| − | * | + | ===成果酝酿2：定理证明=== |
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| − | * | + | * 定理证明是一项高智商活动。然而，数理逻辑的发展让人们相信，基于若干基础假设和简单的推理规则，通过计算是可以实现定理证明的。 |
| + | * 1955年，赫伯特•西蒙和艾伦·纽厄尔开始探讨机器定理证明的可能性，最后由来自兰德的计算机程序员约翰·克里夫·肖完成了程序编写。他们把这个程序命名为“逻辑理论家”[https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_Theorist]。 | ||
| + | * 逻辑理论家是一个树搜索程序，根结点是基础假设，通过设计好的推理原则进行扩展，直到扩展到定理的结论。这一程序的诞生具有深刻的历史意义，是“思维即计算”这一哲学思想的有力证明。 | ||
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| + | ===成果酝酿3：神经网络=== | ||
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| + | * 科学家们很早就知道，大脑是我们的智能中枢，而大脑是由大量神经元组成。这些神经元是同质的，互相连接起来产生功能。通过模拟大脑的这种连接机制，有可能复现人类的智能。 | ||
| + | * 1951年，当时还是普林斯顿大学数学系研究生的马文·闵斯基设计了一个称为[[SNARC]][https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_neural_analog_reinforcement_calculator]的人工神经网络。这个网络包括40个神经突触，从随机状态开始运行，并通过操作员的反馈进行训练。SNARC是早期神经网络的代表性工作。 | ||
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| + | ===约翰·麦卡锡=== | ||
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| + | * 1927年9月4日，麦卡锡出生于美国波士顿一个共产党家庭。父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶。 | ||
| + | * 信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者，同时也是一位发明家，拥有捻船缝机和桔汁冷冻机两项专利。他的母亲是立陶宛犹太人，最初在联合通讯社当记者，后来在一家共产党报社工作。夫妻俩都曾参加过美国给出的，受父母的影响，麦卡锡从小就把自己对科学的兴趣与家庭的政治倾向结合起来。 | ||
| + | * 麦卡锡认为自己的青少年时期平淡无奇，但事实证明并非如此。在上高三时，他得到了一份加州理工学院的课程目录，上面列出了该校一年级和二年级的微积分课本。他买了这些书，完成了所有的练习题目。这使得他最终在 1944 年进入加州理工后得以免修头两年的数学课程。 | ||
| + | * 1948年，他获得了加州理工学院数学学士学位，在1951年又获得了普林斯顿大学数学博士学位。 | ||
| + | * 1948年9月，他参加了加州理工主办的希克森脑行为机制研讨会，大数学家、计算机设计大师冯·诺依曼在会上演讲了一篇关于自复制自动机的论文，这是一种可以对自身进行复制的机器。 | ||
| + | * 尽管当时的与会人员并没有明确地将机器智能与人类智能联系起来，但冯·诺依曼的讲话却激发了麦卡锡的好奇心。麦卡锡敏锐地将机器智能与人的智能联系起来，打算从事更深入的研究。第二年，在普林斯顿大学数学系做博士论文时，麦卡锡幸运地与冯·诺依曼一起工作。 | ||
| + | * 在冯·诺依曼的鼓励和支持下，麦卡锡决定从在机器上模拟人的智能入手，主要研究方向定为计算机下棋。 | ||
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| + | ===达特茅斯会议申请=== | ||
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| + | * 1952年，普林斯顿大学的一个研究生向麦卡锡建议，可以找一些对机器智能感兴趣的人去收集一些该领域的文章。麦卡锡找到了贝尔实验室的克劳德·香农——“信息论”的创始人。在人工智能方面的若干深入探讨之后，他们萌生召开一次研讨会的共识。在洛克菲勒基金会的一笔微薄的赞助下，他们邀请到当时哈佛大学的明斯基和IBM工程师罗彻斯特等几位学者，参加这次会议 | ||
| + | * 1955年9月2日，约翰·麦卡锡（达特矛斯学院数学助理教授）联合克劳德·香农（贝尔电话实验室数学家） ，马文·闵斯基（哈佛大学数学与神经学初级研究员）和纳撒尼尔·罗切斯特（IBM信息研究经理）向洛克菲勒基金会提出申请，希望举办一次为期两个月，大约10人参加的讨论会。 | ||
| + | * 在申请中，麦卡锡等人首次提出“人工智能 （Artificial Intelligence）”的概念，为一门新学科的诞生埋下了种子[https://web.archive.org/web/20080930164306/http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html]。 | ||
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| + | ===达特茅斯会议=== | ||
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| + | * 会议大约开始于6月18号，差不多8月17号结束，前后大约有47人参加。讨论在达特矛斯数学系一座教学楼里进行，有时候会有人做主讲报告成果，更多时候是自由讨论。 | ||
| + | * 除了组织者麦卡锡、香农、闵斯基、罗切斯特，与会者还包括赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔、阿瑟·塞缪尔、雷·所罗门诺夫、约翰·纳什等。这些人在接下来的几十年里都是人工智能领域的领军人物，完成了一次又一次创举和突破，包括麦卡锡的LISP语言，塞费里奇的机器感知理论，塞缪尔的机器学习方法等。 | ||
| + | * 特茅斯会议宣告人工智能作为一门新学科正式登上历史舞台。 | ||
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| + | ===会议讨论的内容=== | ||
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| + | *麦卡锡等人的达特茅斯会议申请中列出的讨论内容包括： | ||
| + | :*如何对计算机进行编程； | ||
| + | :*如何让计算机理解和使用语言； | ||
| + | :*如何用神经网络来表达概念； | ||
| + | :*如何定义计算效率和复杂性； | ||
| + | :*如何实现机器的自我改进； | ||
| + | :*如何实现对象的抽象表示； | ||
| + | :*如何实现随机性和创造性。 | ||
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| + | * 可见，当时人工智能的研究方向还是很宽泛的，很多基础的事情都需要人工智能的学者们考虑。尽管如此，现代人工智能的主要研究内容已经基本确定了。 | ||
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| + | * 从某种意义上讲，人工智能可能是计算机诞生后的第一个研究方向。当时计算机刚出现，人们对计算机的强大能力极为期待，希望它做更多的事情。让它做什么事呢？研究者们首先想到的是让它模似人的能力，成为人们的助手。“除了计算，那就干点儿人干的事”，这是当时很自然的思路。 | ||
| + | * 随着人们探索的深入，才出出了如网络，多媒体处理等细分研究领域，而这些技术在没有出现之前，也是“智能”的，也是人工智能学者们想要达到的目标。 | ||
2022年7月31日 (日) 07:03的版本
目录
教学目标
- 了解图灵去世后（1950）到达特茅斯会议之前（1956），人工智能学者们的探索，理解人工智能产生的历史背景
- 了解香农、约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔等人工智能早期代表人物的工作
- 了解达特茅斯会议所讨论的内容，了解人工智能学者们所关注的问题
- 通过本节讲解，进一步引导学生建立正确的人工智能史观，理解人工智能研究的对象和领域（例如，人工智能只是编程吗？人工智能是机器人吗？）
教学内容
风起云涌
- 上世纪50年代，通用计算机刚刚诞生，其强大的计算能力引起来了研究者的广泛关注。另一方面，随着数理逻辑的发展，思维可计算的理念已经深入人心。受图灵“机器智能”思想的影响，利用计算机来模拟人类思维、实现类人智能激发起年轻学者的极大热情。
- 1950年，人工智能的开创者，著名计算机学家图灵自杀离世，大洋彼岸的美国却有一批年轻人接过了图灵未竟的事业，开启了对后世产生深远影响的一场惊天革命。
- 1950-1956年间，一批新的研究成果涌现，包括的克劳德·香农的对弈算法，赫伯特•西蒙和艾伦•纽厄尔的“逻辑理论家”定理证明系统， 马文·闵斯基的SNARC神经网络学习机。这些成果启发人们，计算机能做的事可能远超过人们的想象。
成果酝酿1：对弈程序
- 对弈一向被认为是需要很强智能才能完成的游戏，因此，对弈机器一直承载着人类的智能梦想。最早的自动对弈机器由西班牙数学家莱昂纳多·托里斯于1910年发明[1]。
- 计算机发明以后，包括图灵在内的很多科学家都研究过对弈算法（图灵没有机器，是用笔算的走棋步骤）。其中，克劳德·香农的研究最为深入。他在1949年的一篇论文中深入探讨了一种称为MinMax的走棋算法，并给出了优化方案。同年，香农还设计了一台电动走棋机器[2]。
成果酝酿2：定理证明
- 定理证明是一项高智商活动。然而，数理逻辑的发展让人们相信，基于若干基础假设和简单的推理规则，通过计算是可以实现定理证明的。
- 1955年，赫伯特•西蒙和艾伦·纽厄尔开始探讨机器定理证明的可能性，最后由来自兰德的计算机程序员约翰·克里夫·肖完成了程序编写。他们把这个程序命名为“逻辑理论家”[3]。
- 逻辑理论家是一个树搜索程序，根结点是基础假设，通过设计好的推理原则进行扩展，直到扩展到定理的结论。这一程序的诞生具有深刻的历史意义，是“思维即计算”这一哲学思想的有力证明。
成果酝酿3：神经网络
- 科学家们很早就知道，大脑是我们的智能中枢，而大脑是由大量神经元组成。这些神经元是同质的，互相连接起来产生功能。通过模拟大脑的这种连接机制，有可能复现人类的智能。
- 1951年，当时还是普林斯顿大学数学系研究生的马文·闵斯基设计了一个称为SNARC[4]的人工神经网络。这个网络包括40个神经突触，从随机状态开始运行，并通过操作员的反馈进行训练。SNARC是早期神经网络的代表性工作。
约翰·麦卡锡
- 1927年9月4日，麦卡锡出生于美国波士顿一个共产党家庭。父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶。
- 信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者，同时也是一位发明家，拥有捻船缝机和桔汁冷冻机两项专利。他的母亲是立陶宛犹太人，最初在联合通讯社当记者，后来在一家共产党报社工作。夫妻俩都曾参加过美国给出的，受父母的影响，麦卡锡从小就把自己对科学的兴趣与家庭的政治倾向结合起来。
- 麦卡锡认为自己的青少年时期平淡无奇，但事实证明并非如此。在上高三时，他得到了一份加州理工学院的课程目录，上面列出了该校一年级和二年级的微积分课本。他买了这些书，完成了所有的练习题目。这使得他最终在 1944 年进入加州理工后得以免修头两年的数学课程。
- 1948年，他获得了加州理工学院数学学士学位，在1951年又获得了普林斯顿大学数学博士学位。
- 1948年9月，他参加了加州理工主办的希克森脑行为机制研讨会，大数学家、计算机设计大师冯·诺依曼在会上演讲了一篇关于自复制自动机的论文，这是一种可以对自身进行复制的机器。
- 尽管当时的与会人员并没有明确地将机器智能与人类智能联系起来，但冯·诺依曼的讲话却激发了麦卡锡的好奇心。麦卡锡敏锐地将机器智能与人的智能联系起来，打算从事更深入的研究。第二年，在普林斯顿大学数学系做博士论文时，麦卡锡幸运地与冯·诺依曼一起工作。
- 在冯·诺依曼的鼓励和支持下，麦卡锡决定从在机器上模拟人的智能入手，主要研究方向定为计算机下棋。
达特茅斯会议申请
- 1952年，普林斯顿大学的一个研究生向麦卡锡建议，可以找一些对机器智能感兴趣的人去收集一些该领域的文章。麦卡锡找到了贝尔实验室的克劳德·香农——“信息论”的创始人。在人工智能方面的若干深入探讨之后，他们萌生召开一次研讨会的共识。在洛克菲勒基金会的一笔微薄的赞助下，他们邀请到当时哈佛大学的明斯基和IBM工程师罗彻斯特等几位学者，参加这次会议
- 1955年9月2日，约翰·麦卡锡（达特矛斯学院数学助理教授）联合克劳德·香农（贝尔电话实验室数学家） ，马文·闵斯基（哈佛大学数学与神经学初级研究员）和纳撒尼尔·罗切斯特（IBM信息研究经理）向洛克菲勒基金会提出申请，希望举办一次为期两个月，大约10人参加的讨论会。
- 在申请中，麦卡锡等人首次提出“人工智能 （Artificial Intelligence）”的概念，为一门新学科的诞生埋下了种子[5]。
达特茅斯会议
- 会议大约开始于6月18号，差不多8月17号结束，前后大约有47人参加。讨论在达特矛斯数学系一座教学楼里进行，有时候会有人做主讲报告成果，更多时候是自由讨论。
- 除了组织者麦卡锡、香农、闵斯基、罗切斯特，与会者还包括赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔、阿瑟·塞缪尔、雷·所罗门诺夫、约翰·纳什等。这些人在接下来的几十年里都是人工智能领域的领军人物，完成了一次又一次创举和突破，包括麦卡锡的LISP语言，塞费里奇的机器感知理论，塞缪尔的机器学习方法等。
- 特茅斯会议宣告人工智能作为一门新学科正式登上历史舞台。
会议讨论的内容
- 麦卡锡等人的达特茅斯会议申请中列出的讨论内容包括：
- 如何对计算机进行编程；
- 如何让计算机理解和使用语言；
- 如何用神经网络来表达概念；
- 如何定义计算效率和复杂性；
- 如何实现机器的自我改进；
- 如何实现对象的抽象表示；
- 如何实现随机性和创造性。
- 可见，当时人工智能的研究方向还是很宽泛的，很多基础的事情都需要人工智能的学者们考虑。尽管如此，现代人工智能的主要研究内容已经基本确定了。
- 从某种意义上讲，人工智能可能是计算机诞生后的第一个研究方向。当时计算机刚出现，人们对计算机的强大能力极为期待，希望它做更多的事情。让它做什么事呢？研究者们首先想到的是让它模似人的能力，成为人们的助手。“除了计算，那就干点儿人干的事”，这是当时很自然的思路。
- 随着人们探索的深入，才出出了如网络，多媒体处理等细分研究领域，而这些技术在没有出现之前，也是“智能”的，也是人工智能学者们想要达到的目标。
