教学参考-06

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。
• 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。

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”。
• 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。