Rodney Brooks談人工智慧的起源與發展
作者：RethinkRobotics的聯合創始人、主席兼首席技術官Rodney Brooks
凡是過往，皆為序章。
Past isprologue.
— 莎士比亞《暴風雨》
人們對這句話有兩種理解。一種理解是，過去已經預先決定了後續將要發生的事。因此，我相信，人工智慧如何發展到今時今日的過程將決定我們在這個領域的未來方向。所以研究過去是值得的；另一種是，過去其實無足輕重，大部分重大的事情接下來才會發生。我也認同這種理解。在人工智慧領域，現在甚至連起步階段都算不上，我們還需要應對很多難題。早期階段
John McCarthy 在1956年舉辦的Dartmouth會議上提出“人工智慧”（artificial intelligence）這個詞。這份提案由多人共同完成，按照順序依次是達特茅斯學院的 John McCarthy、哈佛大學的 Marvin Minsky、IBM 的 Nathaniel Rochester 以及貝爾實驗室的 Claude Shannon。John McCarthy在提案的導言裡概括了一些人工智慧的主題，包括如何讓計算機使用人類語言；如何利用神經元網路；機器如何自我改進（學習或者進化）；機器如何憑藉自身的感測器形成抽象畫面，以此來“觀察”世界等。
當然，John McCarthy並不是第一位討論機器和“智慧”的人。實際上，Alan Turing在此之前就已經撰寫和發表過相關文章，但並不是以“人工智慧”這個詞去描述。他最廣為人知的著作是出版於1950年的《計算機器與智慧》（Computing Machinery andIntelligence）。在這篇論文中，他介紹了“模仿遊戲”（Imitation Game），後來被稱為“圖靈測試”（Turing Test）。雖然論文題目包含了“智慧”，但是正文裡這個詞僅提到一次。這個詞是指嘗試製造模仿成年人的機器的人類智慧。他相信機器可以像人類一樣思考的可能性，並在當時預測2000
在更早之前，一篇名為《智慧機器》（Intelligent Machinery）的論文在1948年已經撰寫完成，但直到1970年才發表。
人工智慧最初的靈感來源於人類表現和人類智慧。我認為在最開始的60年，這個目標已經吸引了大量的研究人員進入該領域。但實際上，我們還沒有任何研究成果是接近這個目標的。這並非因為研究人員不夠努力，也不是他們不夠出色，而是實現這個目標過於艱難。發展至今
正如圖靈所推論的一樣，人工智慧的早期研究主要集中在幾乎不需要感知或行動的領域。當時在遊戲方面有一些研究，利用鍵盤和印表機，人類動作可以輕鬆地輸入計算機或從計算機輸出。
編寫可以玩遊戲的程式很快就衍生出了“樹搜尋”的概念，這是很多早期人工智慧實驗的關鍵，而且事實上，它現在已成為很多電腦科學的基本工具。
人們開發了一個“積木世界”的領域，可以探索所有型別的智慧技術。1963年，美國麻省理工大學的Larry Roberts發表論文，展示了在精心設計的光照場景中，擁有平滑表面的積木的所有邊緣都可以復原。這可能是最早一篇關於計算機視覺的博士論文。
有人研究過在一個二維積木世界中利用虛擬機器器人解決問題。這個機器人可以從積木堆頂部拾取木塊，或者將木塊放置至一個虛擬的一維空間裡。
還有人研究自然語言理解領域，所有這些問題都在複雜的三維積木世界中尋求答案。
隨著時間推移，人們對人工智慧分支領域特定問題的解決方案理解愈加深入，人工智慧的子領域就有可能隨之發展起來。之後不久出現了新的研究課題。人工智慧覆蓋的課題很廣泛，沒人能全部都瞭解。這些子領域包括：自然語言處理、搜尋、遊戲、神經元網路、機器推理、統計機器學習、機器人技術、移動機器人技術、同步定位和繪圖、計算機視覺和圖片理解等等。
強人工智慧或通用人工智慧(AGI)
我認為媒體和那些非業內人士最近被一個名字搞糊塗了，他們稱之為強人工智慧或通用人工智慧。還有一些機構稱呼他們自己為AGI機構/公司。據我所知這個領域的進展微乎其微。這會使媒體和非業內人士產生誤解，以為現在才真正地推動與人類智慧水平相當的人工智慧。然而，事實上成千上萬的人工智慧研究人員已經在這個領域工作了62年，並沒有突然出現拐點。
為什麼寫這篇文章？
我是想澄清關於人工智慧的一些混淆之處。我的下一篇博文中，我計劃概括地介紹如何建立一個全面的人工智慧實體，這些都是我們現在尚未了解的知識。
新的博文的目的是：
- 有些人認為超級人工智慧的發生迫在眉睫，並對此表示憂慮。我希望打消他們這種憂慮。（但是，我知道，他們會享受這種令人毛骨悚然的想法，並會繼續不合理地炒作它）。
- 提出可能對人工智慧的未來產生真正影響的研究方向，並加快研究人員朝著這個方向開展工作的步伐。
- 為了顯示人工智慧研究的樂趣，鼓勵人們迎難而上，真正解決問題，而不僅僅是炫耀性的演示。
最後，我想引用Alan Turing在《計算機器與智慧》中最後的一句話。即使是68年前的觀點，但放在今天，仍然適用。
我們的目光所及，只是不遠的前方；但是可以看到，那裡有許多工作要做。
We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there thatneeds to be done.
本文為節選，原文連結請點選：https://rodneybrooks.com/forai-the-origins-of-artificial-intelligence/
關於Rodney Brooks
Rodney Brooks出生於澳大利亞，獲得南澳大利亞弗林德斯大學數學本科學位及美國斯坦福大學計算機博士學位。1984年至2010年間，Rodney Brooks在麻省理工學院任教，是著名的機器人教授。他創立了麻省理工學院電腦科學和人工智慧實驗室，並一直擔任總監一職至2007年。
1990年，他聯合創辦了iRobot公司(納斯達克: IRBT)，先後擔任首席技術官、主席及董事會成員直至2011年。
他入選美國國家工程院院士，並且是多家權威行業機構的成員，分別為美國人文與科學院、美國計算機協會、美國人工智慧協會、電氣電子工程師協會及美國高階科學協會。
Rodney Brooks還致力於推廣機器人技術及人工智慧，活躍於全球各大重要活動。
關於Rethink Robotics
Rethink Robotics通過其智慧協作型的機器人, 可完成目前90%傳統自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業的生產方式。Baxter和Sawyer機器人在Intera軟體平臺支援下，能夠適應現實世界的多變性，靈活快速地在不同應用場景中切換，像人一樣完成任務。不同規模和行業型別的製造商都能享用極速部署、易於採用和靈巧多樣的自動化解決方案，提高生產的靈活性、降低成本和推動創新。
Rethink Robotics總部位於美國波士頓，其產品行銷亞洲、歐洲和北美市場。公司的投資方包括Bezos Expeditions、CRV、Highland Capital Partners、Sigma Partners、DFJ、GE Ventures和高盛集團。