人工智能发展之潮起潮落
引子:在迷雾中寻找光的轨迹
人工智能的演进史是一部充满悖论的启示录:图灵用停机问题为计算划定边界,却意外点燃了智能革命的导火索;罗森布拉特的感知机本欲模仿神经元放电,最终演变成深度学习中抽象的矩阵运算;辛顿在冷板凳上坚守神经网络四十年,等来的却是算力暴力破解智能密码的"苦涩教训"。这些戏剧性的转折揭示着一个残酷的真相:我们对智能的理解,始终在知其然与不知其所以然之间徘徊。
当下的人工智能狂欢背后暗涌着深刻的认知危机:当GPT-4能通过律师资格考试却无法理解"正义"的哲学内涵,当Stable Diffusion创作出媲美莫奈的画作却对光影美学毫无感知,我们不得不追问——这究竟是智能的曙光,还是复杂曲线拟合制造的认知幻觉?尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中的警告振聋发聩:“人类正在创造比自己更了解自己的神灵,但这些神灵可能根本不在乎人类的存亡。”
这次人工智能“考古”之旅,既是向那些在寒冬中守护火种的先驱者致敬(从图灵到辛顿),更是对当下AI神话的祛魅仪式。在本文中,我们将看到:
- 神经网络惊人的模式识别能力背后,是统计力学对生物智能的粗糙模拟
- Transformer架构的革命性突破,本质是利用预训练机制对大规模数据的概率关系的高效建模
- 强化学习的试错进化,不过是达尔文主义在数字世界的投影
在这个深度学习主导的"暴力美学"时代,重访人工智能发展的潮起潮落,不仅是为了理解技术演进的内在逻辑,更是为了在算法黑箱与人类认知的裂隙中,寻找智能本质的蛛丝马迹。
下文将系统梳理人工智能发展的三次高潮与两次低谷,剖析符号主义、连接主义、行为主义三大流派的哲学分野,并探讨哥德尔不完备定理对强人工智能的理论约束。通过跨学科的视角,试图在数学的严谨、神经科学的实证与哲学的思辨之间,勾勒人工智能演进的可能图景。