人工智慧之起源與符號主義

除了邏輯理論和通用問題解決者以外，符號主義也為我們貢獻了專家系統、知識庫和知識圖譜等一系列優秀的技術。發展出了很多，影響了很多領域的發展。

隨著ChatGPT的火出圈，人工智慧撳起了業界的另一波熱潮。今天我們就來聊聊人工智慧的發展歷程。

通常人們認為的人工智慧起源於1956年的DARTMOUTH會議，該次會議上研究者提出了人工智慧（Artificial Intelligence）這個概念。但事實上在此之前，人工就已經開始發展了。 1955年，美國西部電腦聯合大會在洛杉磯召開，其中包括了一個學習機討論會的Session（Session on Learning Machine）。

會上，人工智慧符號學派的代表人物Allen Newell參加了這次討論。

Allen Newell（1927年3月19日-1992年7月19日）

符號主義（Symbolism）與連結主義（Connectionism）、行為主義（Actionism）是人工智慧的三個主流學派。

符號主義(Symbolism)也被稱為邏輯主義(Logicism)、心理學派(Psychlogism)或電腦學派(Computerism)，其主要觀點是利用物理符號系統及有限合理性原理來實現人工智慧。

具體來講，符號主義認為人類思維的基本單元是符號，而基於符號的一系列運算就構成了認知的過程，所以人和計算機都可以被看成具備邏輯推理能力的符號系統，換句話說，電腦可以透過各種符號運算來模擬人的「智慧」。

1955年末，Newell和Simon發展了一個名為邏輯理論（LOGIC THEORIST）的程式。這個程式被許多人認為是第一個AI程式。它將每個問題都表示成一個樹形模型，然後選擇最可能得到正確結論的那一支來解問題。此程式可以證明出《自然哲學的數字原理》(Principia Mathematica)中的38條數學定理(後來可以證明全部52條定理)，而且某些解法甚至比人類數學家提供的方案更為巧妙。

1957年，Herbert Simon、J.C. Shaw和Allen Newell等人又推出了通用問題解決器(General Problem Solver，GPS)推理架構以及啟發式搜尋思路，這一思路影響相當深遠，前幾年很火紅的，打敗了柯潔的AlphaGO就借鏡了這個想法。

通用問題解決器可以解決很多常識問題。在程式推出兩年後，IBM成立了一個AI研究小組，專門針對類似問題進行研究。

GPS是世界上首個嘗試解決所有一般性問題的程序，它被設計成解決所有能夠使用基本演算法描述的問題。為此，研究者也特別為它創造了一門程式語言Information Processing Language(IPL)。使用該程式的前提是問題能夠用一組規則的公式來表達。這些公式可以是一張有向圖的一部分，帶有多個來源和匯（Sources and Sinks）。其中來源表示起始節點，匯表示結束節點。在GPS中，源表示公理，匯表示結論。

儘管開發者的理想很龐大，但事實上GPS只能用來解決有著良好定義的問題，比如說數學題、幾何題或棋類遊戲。因為這些問題可以被形式化到可以被接受的程度。而在現實世界中，可能性爆炸性的成長，很快地遍歷所有的可能性就已經成為了超越運算能力的問題。

利用GPS解決一般性問題的步驟如下：

1、定義目標，比如說到商店買盒牛奶。

2、定義先決條件，這些先決條件應與目標有關，比如說想買牛奶的話，需要有通往商店的路徑，而且商店也需要有牛奶賣。

3、在此基礎上，我們就可以定義操作過程了。比如說去商店需要開車，而車又沒有油了，那麼我們就需要確定我們有錢加油，並且加完油之後還有錢買牛奶

一個操作過程可以基於條件處理所有的情況。它由行為、前提條件、和行為導致的改變所組成。在前面的例子中，行為包括給商店付錢，而付錢的前提是手上有錢。而付錢的行為改變了錢的狀態，並且獲得了牛奶。

GPS可以解決類似的所有問題，但是因為它透過遍歷所有可能的過程來實現這一目標的，因此在現實世界中，往往問題的複雜度超過了計算能力。

除了邏輯理論和通用問題解決者以外，符號主義也為我們貢獻了專家系統、知識庫和知識圖譜等一系列優秀的技術。發展出了很多，影響了很多領域的發展。

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