人工智能之起源与符号主义

除了逻辑理论和通用问题解决器以外，符号主义还为我们贡献了专家系统、知识库和知识图谱等一系列优秀的技术。发展出了很多，影响了很多领域的发展。

随着ChatGPT的火出圈，人工智能揿起了业界的又一波热潮。今天我们就来聊聊人工智能的发展历程。

通常人们认为的人工智能起源于1956年的DARTMOUTH会议，该次会议上研究者们提出了人工智能（Artificial Intelligence）这一概念。但是事实上在此之前，人工就已经开始发展了。1955年，美国西部计算机联合大会在洛杉矶召开，其中包括了一个学习机讨论会的Session（Session on Learning Machine）。

会上，人工智能符号主义学派的代表人物Allen Newell参加了该次讨论。

Allen Newell（1927年3月19日-1992年7月19日）

符号主义（Symbolism）与联结主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）是人工智能的三个主流学派。

符号主义(Symbolism)也被称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其主要观点是利用物理符号系统及有限合理性原理来实现人工智能。

具体来讲，符号主义认为人类思维的基本单元是符号，而基于符号的一系列运算就构成了认知的过程，所以人和计算机都可以被看成具备逻辑推理能力的符号系统，换句话说，计算机可以通过各种符号运算来模拟人的“智能”。

1955年末，Newell和Simon开发了一个名为逻辑理论（LOGIC THEORIST）的程序。这个程序被许多人认为是第一个AI程序。它将每个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题。该程序可以证明出《自然哲学的数字原理》(Principia Mathematica)中的38条数学定理(后来可以证明全部52条定理)，而且某些解法甚至比人类数学家提供的方案更为巧妙。

1957年，Herbert Simon、J.C. Shaw和Allen Newell等人又推出了通用问题解决器(General Problem Solver，GPS)推理架构以及启发式搜索思路，这一思路影响相当深远，前几年很火的，打败了柯洁的AlphaGO就借鉴了这一思想。

通用问题解决器可以解决很多常识问题。在该程序推出两年以后，IBM成立了一个AI研究组，专门对类似问题进行研究。

GPS是世界上首个尝试解决所有一般性问题的程序，它被设计成为解决所有能够使用基本算法描述的问题。为此，研究者们还专门为它创造了一门编程语言Information Processing Language(IPL)。使用该程序的前提是问题能够用一组规则的公式来表达。这些公式可以是一张有向图的一部分，带有多个源和汇（Sources and Sinks）。其中源表示起始节点，汇表示结束节点。在GPS中，源表示公理，汇表示结论。

尽管开发者的理想很庞大，但是事实上GPS只能被用于解决有着良好定义的问题，比如说数学题、几何题或者是棋类游戏。因为这些问题可以被形式化到可以被接受的程度。而在现实世界中，可能性爆炸式的增长，很快遍历所有的可能性就已经成为了超越计算能力的问题。

利用GPS解决一般性问题的步骤如下：

1、定义目标，比如说到商店买盒牛奶。

2、定义先决条件，这些先决条件应与目标有关，比如说想买牛奶的话，需要有通往商店的路径，而且商店也需要有牛奶卖。

3、在此基础上，我们就可以定义操作过程了。比如说去商店需要开车，而车又没有油了，那么我们就需要确定我们有钱加油，并且加完油之后还有钱买牛奶

一个操作过程可以基于条件处理所有的情况。它由行为、前提条件、和行为导致的变化组成。在前面的例子中，行为包括给商店付钱，而付钱的前提是手里有钱。而付钱的行为改变了钱的状态，并且获得了牛奶。

GPS可以解决类似的所有问题，但是因为它通过遍历所有可能的过程来实现这一目标的，因此在现实世界中，往往问题的复杂度超过了计算能力。

除了逻辑理论和通用问题解决器以外，符号主义还为我们贡献了专家系统、知识库和知识图谱等一系列优秀的技术。发展出了很多，影响了很多领域的发展。

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