人工智能的历史和启示 :人机对弈作为案例赵 海

zhaohai@cs.sjtu.edu.cn

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人工智能• 人工智能（ Artificial Intelligence 或简称 AI ）有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。 • 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”• 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”• 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 • 涉及学科

– * 哲学和认知科学 – * 数学 – * 心理学 – * 计算机科学 – * 控制论 – * 决策论 – * 不确定性原理

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人工智能• 研究范畴

– 自然语言处理 (NLP; Natural Language Processing)

– 知识表示 (Knowledge Representation) – 知识获取– 智能搜索 (Intelligent Search) – 推理 – 规划 (Planning) – 机器学习 (Machine Learning) – 模式识别

• 增强式学习 (Reinforcement Learning)

– 数据挖掘 (Data Mining)

– 逻辑程序设计 – 软计算 (Soft Computing) – 非单调和不确定推理 – 人工生命 (Artificial Life) – 遗传算法 – 人工神经网络 (Artificial Neural Network) – 模糊控制– 复杂系统– 感知问题

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人工智能• 人工智慧• Artificial intelligence

• 人工智能 (artificial intelligence, AI) 的历史源远流长 . 在古代的神话传说中 , 技艺高超的工匠可以制作人造人 , 并为其赋予智能或意识 . 正如 Pamela McCorduck 所说 , AI的起源是“古人成为造物神的愿望” .• 现代意义上的 AI 始于古典哲学家用机械符号处理的观点解释人类思考过程的尝试 . • 二十世纪四十年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明标志着这一工作的高潮 . • 计算机的出现及其背后的原理使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性 .

人工智能的三大流派

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符号主义• 西蒙和纽厄尔为代表的物理符号系统假说（ physical symbol system hypothesis ）• 由一组称为符号的实体组成系统，这些符号可作为组分出现在另一符号实体中。任何时候系统内部均有一组符号结构，以及作用在这些符号结构上生成其他符号结构的一组过程。• 任一物理符号系统如果是有智能的，则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样 6 种操作。反之，能执行这 6 种操作的任何系统，也就一定能够表现出智能。

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符号主义• 认知基元是符号，智能行为通过符号操作来实

现，以美国科学家 Robinson 提出的归结原理为基础，以 LISP 和 Prolog 语言为代表

• 着重问题求解中的启发式搜索和推理过程，在逻辑思维的模拟方面取得成功，如自动定理证明和专家系统。

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符号主义• 1977 年吴文俊 (1919- ) 院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论，在计算机上证明了一大批平面几何定理。• 1984 年科学出版社出版了他的《几何定理机器证明的基本原理》一书，被称为吴方法。

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联结主义方法• J. J. Hopfield 为代表的人工神经网络方法，思维的基元是神经元，把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果，其中以反向传播网络模型和 Hop

field 网络模型更为突出。• 着重结构模拟，研究神经元特征、神经元网络拓朴、学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。

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联结主义方法• 1975 年， John Holland 提出遗传算法，模仿生物染色体中基因的选择 (selection) 、交叉 (crossover) 和变异 (mutation) 的自然进化过程，通过个体结构重组，形成一代代新群体（ populations) ，最终收敛于近似优化解。• 用于处理多变量、非线性、不确定、甚至混沌的大搜索空间的有约束的优化问题；

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行为主义方法• 以 R. A. Brooks 为代表。反馈是控制论中的基石，没有反馈就没有智能。强调智能系统与环境的交互，从运行的环境中获取信息（感知），通过自己的动作对环境施加影响；• 控制论研究导致机器人和智能控制，机器人是“感知 -- 行为”模式 , 是没有知识的智能，强调直觉和反馈的重要性；• 智能行为体现在系统与环境的交互之中，功能、结构和智能行为不可分割。

人工智能发展史

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人工智能：历史概述• 1956 年 , 在 Dartmouth 学院校园里举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域 . 会议的参加者在接下来的数十年间是 AI 研究的领军人物 . 他们中有许多人预言 , 经过一代人的努力 , 与人类具有同等智能水平的机器将会出现 . 同时 , 上千万美元被投入到 AI 研究中 , 以期实现这一目标 .• 最终研究人员发现自己大大低估了这一工程的难度 . 由于 James Lighthill 爵士的批评和国会方面的压力 , 美国和英国政府于 1973 年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款 . 七年之后受到日本政府研究规划的刺激 , 美国政府和企业再次在 AI 领域投入数十亿研究经费 , 但这些投资者在八十年代末重新撤回了投资 . AI 研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现 ; 至今仍有人对 AI 的前景作出异常乐观的预测 .• 尽管在政府官僚和风投资本家那里经历了大起 大落 , AI 领域仍在取得进展 . 某些在二十世纪七十年代被认为不可能解决的问题今天已经获得了圆满解决并已成功应用在商业产品上 . 与第一代 AI 研究人员的乐观估计不同 , 与人类具有同等智能水平的机器至今仍未出现 . • Alan Turing 在 1950 年发表的一篇催生现代智能机器研究的著名论文中称 ,

“我们只能看到眼前的一小段距离… 但是 , 我们可以看到仍有许多工作要做” .

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先驱• McCorduck 在其著作“会思考的机器 (Machines Who Think)”(2004) 中写道 , “ 在西方文明史中随处可见关于人工智能的设想 . 这是人们迫切希望实现的一个梦想 .” 先民对人工智能的追求表现在诸多神话 , 传说 , 故事 , 预言以及各种发条机器人之中 .• 1.1 神话 , 幻想和预言中的 AI• 希腊神话中已经出现了机械人和人造人 , 例如

– Hephaestus 的金色机器人– Pygmalion 的 Galatea.

• 中世纪出现了使用巫术或炼金术将意识赋予无生命物质的传说 , 例如– Jābir ibn Hayyān 的 Takwin, – Paracelsus 的侏儒– Rabbi Judah Loew 的 Golem.

• 十九世纪的幻想小说中出现了人造人和会思考的机器之类题材 , 例如– Marry Shelley 的“弗兰肯斯坦 (Frankenstein)”, – Karel Čapek 的“ R.U.R(Rossum’s Universal Robots, – 卢梭的通用机器人 )”. – Samuel Butler 的“机器中的达尔文 (Darwin among the Machines)” 一文 (1863) 探讨了机器通过自然选择进化出智能的可能性 .

• 至今人工智能仍然是科幻小说的重要元素 .

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自动机器人• 许多文明中都有创造人形机器人的杰出工匠 , 例如

– 偃师 ( 中国西周 ), – Alexandria 的 Hero(希腊 ): 10-70 ，蒸汽机、风力鼓风机– Al-Jazari(阿拉伯 ) ： 1136-1206 ，机器人乐队！– Wolfgang von Kempelen(匈牙利 ). ： 1734-1804 ， the Turk, 下棋机

• 已知最古老的“机器人”是古代埃及和希腊的圣像 , 忠实的信徒认为工匠为这些神像赋予了思想 , 使它们具有智慧和激情 . • Hermes Trismegistus写道 , “ 自从发现神的本原 , 人类就能使之重现 .”

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自动机器人 : 偃师• 《列子汤问》：• 周穆王西巡狩道，有献工人名偃师。偃师所造倡者，趣步俯仰，颔其颐则歌合律，捧其手则舞应节，千变万化，惟意所适。王以为实人也，与盛姬内御并观之。伎将终，倡者瞬其目，而招王之左右侍妾。王大怒，欲杀偃师。偃师大慑，立剖散倡者以示王，皆傅会革木胶漆白黑丹青之所为

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形式推理• 人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化 . • 对于机械化推理 ( 即所谓“形式推理 (formal reason

ing)”) 的研究已有很长历史 . • 中国 , 印度和希腊哲学家均已在公元前的第一个千年里提出了形式推理的结构化方法 . 他们的想法为后世的哲学家所继承和发展 , 其中著名的有

– Aristotle( 对三段论逻辑进行了形式分析 ), – Euclid( 其著作“几何原本”是形式推理的典范 ), – al-Khwārizmī( 代数学的先驱 , “algorithm” 一词由他的名字演变而来 ) 以及– 欧洲经院哲学家 Ockham 的 William, Duns Scotus 等 .

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形式推理• 马略卡 ( 今西班牙 ) 哲学家 Ramon Llull(1232-1315) 开发了一些逻辑 “机” , 试图通过逻辑方法获取知识 . Llull 的机器能够将基本的 , 无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合 , 以求生成所有可能的知识 . Llull 的工作对 Gottfried Leibniz产生了很大影响 , 后者进一步发展了他的思想 .• 在十七世纪中 , Leibniz, Thomas Hobbes 和 René Descartes 尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系 . • Hobbes 在其著作“利维坦 (Leviathan, 又译巨灵论 )” 中有一句名言 :

“ 推理就是计算 (reason is nothing but reckoning).” • Leibniz 设想了一种用于推理的普适语言 ( 他的“通用表意文字 (char

acteristica universalis)”), 能将推理规约为计算 , 从而使“哲学家之间 , 就像会计师之间一样 , 不再需要争辩 . 他们只需拿出铅笔放在石板上 , 然后向对方说 ( 如果想要的话 , 可以请一位朋友作为证人 ), 我们开始算吧 .” • 这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设 , 而这一假设将成为 AI 研究的指导思想 .

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形式推理• 在二十世纪 , 数理逻辑研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出 . 这方面的基础著作包括 Boole 的“思维的定律 (The Laws of Thought)” 与 Frege (Friedrich

Ludwig Gottlob Frege,1848 –1925) 的“概念文字 (Begriffsschrift)”. • 基于 Frege 的系统 , Russell(Bertrand Arthur William Russell, 1872-1970) 和 W

hitehead 在他们于 1913 年出版的巨著“数学原理 (Principia Mathematica)” 中对数学的基础给出了形式化描述。– “ 理发师悖论”悖论

• 一位理发师说：“我只幫所有不自己刮脸的人刮脸。”那么理发师是否给自己刮脸呢？如果他给的话，但按照他的话，他就不该给自己刮脸（因為他 " 只 "幫 不自己刮脸的人刮脸）；如果他不给的话，但按照他的话，他就该给自己刮脸（因為是 " 所有 " 不自己刮脸的人，包含了理发师本人），于是矛盾出现了。– 罗素悖论

• 我们通常希望：任给一个性质，满足该性质的所有类可以组成一个类。但这样的企图将导致悖论：设性质 P(x) 表示“ x x”∉ ，现假设由性质 P 确定了一个类 A—— 也就是说“ A={x|x x}”∉ 。那么现在的问题是： A A∈ 是否成立？首先，若 A A∈ ，则 A 是 A 的元素，那么A 具有性质 P ，由性质 P 知 A A∉ ；其次，若 A A∉ ，也就是说 A 具有性质 P ，而 A 是由所有具有性质 P 的类组成的，所以 A A∈ 。

• 这一成就激励了 David Hilbert, 后者向二十世纪二十和三十年代的数学家提出了一个基础性的难题 : “ 能否将所有的数学推理形式化 ?”

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形式推理• 这个问题的最终回答由 Gödel 的不完全性证明 , Turing 机和 Church (Alonzo Church, 190

3-1995) 的 Lambda演算给出 . 他们的答案令人震惊 : – 首先 , 他们证明了数理逻辑的局限性 ; – 其次 ( 这一点对 AI 更重要 ), 他们的工作隐含了任何形式的数学推理都能在这些限制之下机械化的可能性 .

• Church-Turing 论题暗示 , 一台仅能处理 0 和1 这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程 .

• 这里最关键的灵感是 Turing 机 : 这一看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质 . 这一创造激发科学家们探讨让机器思考的可能 .

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哥德尔不完备定理• 哥德尔不完备定理是库尔特 ·哥德尔（ Kurt

Gödel  1906—1978 ）于 1931 年证明并发表的两条定理。• 第一条定理：• 任何一个相容的数学形式化理论中，只要它强到足以蕴涵皮亚诺算术公理，就可以在其中构造在体系中既不能证明也不能否证的命题。• 第二条定理：• 任何相容的形式体系不能用于证明它本身的相容性。

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歌德尔不完全定理对认知科学哲学的影响• 罗杰 ·彭罗斯声称“可被机械地证明的”和“对人类来说看起来是真的”的这一区别表明人类智能不同于自然的无意识过程。• 这一观点未被普遍接受，因为正如 Marvin Minsky 所指出的，人类智能有犯错误和理解不相容和谬误句子的能力。• 但 Marvin Minsky透露说库尔特 ·哥德尔私下告诉他，他相信人类有一种到达真理的直觉方法，但因为跟计算机式的方法不同，人类可以知道为真的事情并不受他的定理限制。• 不完备性的结论影响了数学哲学以及形式化主义（使用形式符号描述原理）中的一些观点。

– 我们可以将第一定理解释为“我们永远不能发现一个万能的公理系统能够证明一切数学真理，而不能证明任何谬误”– 以下对第二定理的另一种说： 如果一个（强度足以证明基本算术公理的）公理系统可以用来证明它自身的相容性，那么它是不相容的。

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计算机科学• 用于计算的机器古已有之 ; • 历史上许多数学家 (包括上面提到过的 Gottfried Leibniz)对其作出了改进 . • 十九世纪初 , Charles Babbage 设计了一台可编程计算机

(“ 分析机” ), 但未能建造出来 . • Ada Lovelace 预言 , 这台机器“将创作出无限复杂 , 无限宽广的精妙的科学乐章” . (她常被认为是第一个程序员 , 因为她留下的一些笔记完整地描述了使用这一机器计算 Bernoulli 数的方法 .)• 第一批现代计算机是二战期间建造的大型译码机 (包括 Z3,

ENIAC 和 Colossus 等 ). 这些机器的理论基础是 Alan Turing 和 John Von Neumann 提出和发展的学说 .

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人工智能的诞生• 人工智能的诞生 : 1943 – 1956

• 在二十世纪四十和五十年代 , 来自不同领域( 数学 , 心理学 , 工程学 , 经济学和政治学 )的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性 .

• 1956 年 , 人工智能被确立为一门学科 .

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控制论与早期神经网络• 最初的人工智能研究是三十年代末到五十年代初的一系列科学进展交汇的产物 . • 神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络 , 其激励电平只存在“有”和“无”两种状态 , 不存在中间状态 . • Norbert Weiner 的控制论描述了电子网络的控制和稳定性 . • Claude Shannon 提出的信息论则描述了数字信号 ( 即高低电平代表的二进制信号 ). • Alan Turing 的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算 . 这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性 .• 这一阶段的工作包括一些机器人的研发 , 例如 W. Grey Walter 的“乌龟 (turtles)”, 还有“约翰霍普金斯兽” (Johns Hopkins Beast). 这些机器并未使用计算机 , 数字电路和符号推理 ; 控制它们的是纯粹的模拟电路 .

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控制论与早期神经网络• Walter Pitts(1923-1969) 和 Warren McCulloch(189

8-1969) 分析了理想化的人工神经元网络 , 并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制 . 他们是最早描述所谓“神经网络”的学者 . • Marvin Minsky 是他们的学生 , 当时是一名 24岁的研究生 . 1951 年他与 Dean Edmonds 一道建造了第一台神经网络机 , 称为 SNARC. 在接下来的五十年中 , Minsky 是 AI 领域最重要的领导者和创新者之一 .

• Warren McCulloch and Walter Pitts, "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity", 1943, Bulletin of Mathematical Biophysics 5:115-133.

• Jerome Lettvin, Humberto Maturana, Warren McCulloch, and Walter Pitts, "What the Frog's Eye Tells the Frog's Brain", 1959, Proceedings of the Institute of Radic Engineers 47: 1940-1959

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游戏 AI• 1951 年 , Christopher Strachey(1916–

1975) 使用 Manchester 大学的 Ferranti Mark 1 机器写出了一个西洋棋 (checkers) 程序 ;

• Dietrich Prinz 则写出了一个国际象棋程序 .

• Arthur Samuel(1901–1990) 在五十年代中期和六十年代初开发的西洋棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者 .

• 游戏 AI 一直被认为是评价 AI 进展的一种标准 .

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Turing 测试• 1950 年 , Alan Turing 发表了一篇划时代的论文 , 文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性 . • 由于注意到“智能”这一概念难以确切定义 , 他提出了著名的 Turing 测试 :

– 如果一台机器能够与人类展开对话 (通过电传设备 )而不能被辨别出其机器身份 , 那么称这台机器具有智能 . • 这一简化使得 Turing 能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的 . 论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑 . • Turing 测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案 .

– "Computing machinery and intelligence" (Mind, October 1950)

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符号推理与“逻辑理论家”程序• 五十年代中期 , 随着数字计算机的兴起 , 一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作 , 而符号操作可能是人类思维的本质 . 这是创造智能机器的一条新路 .• 1955 年 , Allen Newell 和 ( 后来荣获 Nobel奖的 )Herbert Simon 在 J.

C. Shaw 的协助下开发了“逻辑理论家 (Logic Theorist)”. 这个程序能够证明 Russell 和 Whitehead 所著“数学原理”前 52 个定理中的38 个 , 其中某些证明比原著更加新颖和精巧 .

• Simon 认为他们已经“解决了神秘的心 /身问题 , 解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质 .” ( 这一断言的哲学立场后来被 John Searle 称为“强人工智能” , 即机器可以像人一样具有思想 .)

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AI 的诞生• 1956 年 Dartmouth 会议的组织者是 Marvin Minsky, John McCarthy

(1927.09.04- 2011.10.24) 和另两位资深科学家 Claude Shannon 以及 Nathan Rochester, 后者来自 IBM. • 会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述 , 使得机器可以对其进行模拟 .” • 与会者包括 Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arth

ur Samuel, Allen Newell 和 Herbert Simon, 他们中的每一位都将在 AI 研究的第一个十年中作出重要贡献 .

• 会上 Newell 和 Simon 讨论了“逻辑理论家”（ the Logic Theorist ） ,

• 而 McCarthy 则说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称 . • 1956 年 Dartmouth 会议上 AI 的名称和任务得以确定 , 同时出现了最初的成就和最早的一批研究者 , 因此这一事件被广泛承认为 AI诞生的标志 .

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Dartmouth 会议的 AI宣言• The proposal introduction states

– We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.

• (McCarthy et al. 1955)– McCarthy, John; Minsky, Marvin; Rochester, Nathan; Shannon, Claude

(1955), A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence

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AI 的黄金年代 : 1956 – 1974• Dartmouth 会议之后的数年是大发现的时代 . • 对许多人而言 , 这一阶段开发出的程序堪称神奇 : 计算机可以解决代数应用题 , 证明几何定理 , 学习和使用英语 . • 当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能” . 研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪 , 认为具有完全智能的机器将在二十年内出现 . • ARPA (Advanced Research Projects Agency, 高等研究计划局 ) 等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金 .

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黄金时代的研究工作• 从五十年代后期到六十年代涌现了大批成功的 AI 程序和新的研究方向 . • 下面列举其中最具影响的几个 .

– 搜索式推理 – 自然语言 –微世界

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搜索式推理• 许多 AI 程序使用相同的基本算法 . 为实现一个目标 ( 例如赢得游戏或证明定理 ), 它们一步步地前进 , 就像在迷宫中寻找出路一般 ; 如果遇到了死胡同则进行回溯 . 这就是“搜索式推理” .• 这一思想遇到的主要困难是 , 在很多问题中 , “迷宫”里可能的线路总数是一个天文数字 ( 所谓“指数爆炸” ). • 研究者使用启发式算法去掉那些不太可能导出正确答案的支路 , 从而缩小搜索范围 .• Newell 和 Simon 试图通过其“通用解题器 (General Problem Solve

r)” 程序 , 将这一算法推广到一般情形 . • 另一些基于搜索算法证明几何与代数问题的程序也给人们留下了深刻印象 , 例如 Herbert Gelernter 的几何定理证明机 (1958) 和 Minsky 的学生 James Slagle 开发的 SAINT(1961).• 还有一些程序通过搜索目标和子目标作出决策 , 如 Stanford 为控制机器人 Shakey 而开发的 STRIPS 系统 .

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自然语言• AI 研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言 ( 例如英语 ) 进行交流 . • 早期的一个成功范例是 Daniel Bobrow 的程序 STUDENT, 它能够解决高中程度的代数应用题 .• 如果用节点表示语义概念 ( 例如“房子” , “门” ), 用节点间的连线表示语义关系 ( 例如“有 — 一个” ), 就可以构造出“语义网 (semantic net)”. 第一个使用语义网的 AI 程序由 Ros

s Quillian 开发 ; • 而最为成功 ( 也是最有争议 ) 的一个则是 Roger Schank 的“概念依存 (Conceptual Dependency)”.• Joseph Weizenbaum(1923-2008) 的 ELIZA 是第一个聊天机器人 , 可能也是最有趣的会说英语的程序 . 与 ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类 , 而不是和一个程序 , 交谈 .

但是实际上 ELIZA根本不知道自己在说什么 . 它只是按固定套路作答 , 或者用符合语法的方式将问题复述一遍 .

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ELIZA: A Dialogue User: ELIZA:

Men are all alike. In what way? They’re always bugging us about something or other. Can you think of a specific example? Well, my boyfriend made me come here. Your boyfriend made you come here. He says I’m depressed much of the time. I am sorry to hear you are depressed. It’s true, I am unhappy. Do you think coming here will help you not to be unhappy? I need some help; that much seems certain. What would you mean to you if you got some help? Perhaps I could learn to get along with my mother. Tell me more about your family. My mother takes care of me. Who else in your family takes care of you? My father. Your father. You are like my father in some days. What resemblance do you see?

自然语言

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微世界• 六十年代后期 , MIT AI 实验室的 Marvin Minsky 和 Seymour Papert建议 AI 研究者们专注于被称为“微世界”的简单场景 . 他们指出在成熟的学科中往往使用简化模型帮助基本原则的理解 , 例如物理学中的光滑平面和完美刚体 .

– 许多这类研究的场景是“积木世界” , 其中包括一个平面 , 上面摆放着一些不同形状 , 尺寸和颜色的积木 .• 在 这一指导思想下 , Gerald Sussman( 研究组长 ), Adolfo Guzman,

David Waltz(“ 约束传播 (constraint propagation)” 的提出者 ), 特别是Patrick Winston 等人在机器视觉领域作出了创造性贡献 .

• 同时 , Minsky 和 Papert 制作了一个会搭积木的机器臂 , 从而将“积木世界”变为现实 . • 微世界程序的最高成就是 Terry Winograd(1946- ) 的 SHRDLU, 它能用普通的英语句子与人交流 , 还能作出决策并执行操作 .

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SHRDLU• Here is an extract from a famous demonstration of SHRDLU (with

messages converted from their original upper case for ease of reading):– Person: Pick up a big red block.

Computer: OK.Person: Grasp the pyramid.Computer: I don't understand which pyramid you mean.Person (changing their mind): Find a block which is taller than the one you are holding and put it into the box.Computer: By "it", I assume you mean the block which is taller than the one I am holding.Computer: OK.Person: What does the box contain?Computer: The blue pyramid and the blue block.Person: What is the pyramid supported by?Computer: The box.Person: How many blocks are not in the box?Computer: Four of them.Person: Is at least one of them narrower than the one which I told you to pick up?Computer: Yes, the red cube.etc.

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乐观思潮• 第一代 AI 研究者们曾作出了如下预言 :

– 1958 年 , H. A. Simon, Allen Newell: • “ 十年之内 , 数字计算机将成为国际象棋世界冠军 .” • “ 十年之内 , 数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理 .”

– 1965 年 , H. A. Simon: • “ 二十年内 , 机器将能完成人能做到的一切工作 .”

– 1967 年 , Marvin Minsky: • “ 一代之内… 创造 ` 人工智能’的问题将获得实质上的解决 .”

– 1970 年 , Marvin Minsky ( 在生命杂志 (Life Magazin) 上 ):• “ 在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器 .”

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经费• 1963 年六月 , MIT 从新建立的 ARPA( 即后来的 DARPA, 国防高等研究计划局 ) 获得了二百二十万美元经费 , 用于资助MAC 工程 , 其中包括Minsky 和 McCarthy五年前建立的 AI 研究组 . 此后 ARPA每年提供三百万美元 , 直到七十年代为止 .• ARPA还对 Newell 和 Simon 在 CMU 的工作组以及 Stanford AI 项目

( 由 John McCarthy 于 1963 年创建 ) 进行类似的资助 . • 另一个重要的 AI 实验室于 1965 年由 Donald Michie 在 Edinbugh 大学建立 . 在接下来的许多年间 , 这四个研究机构一直是 AI 学术界的研究 ( 和经费 ) 中心 .• 经费几乎是无条件地提供的 : 时任 ARPA主任的 J. C. R. Licklider 相信他的组织应该“资助人 , 而不是项目” , 并且允许研究者去做任何感兴趣的方向 . • 这导致了 MIT无约无束的研究氛围及其 hacker 文化的形成 .

• 但是好景不长 .

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第一次 AI 低谷 : 1974 – 1980• 到了七十年代 , AI 开始遭遇批评 , 随之而来的还有资金上的困难 .

• AI 研究者们对其课题的难度未能作出正确判断 : 此前的过于乐观使人们期望过高 , 当承诺无法兑现时 , 对 AI 的资助就缩减或取消了 . • 同时 , 由于 Marvin Minsky 对感知器的激烈批评 , 联结主义 ( 即神经网络 )销声匿迹了十年 .

• 七十年代后期 , 尽管遭遇了公众的误解 , AI 在逻辑编程 , 常识推理等一些领域还是有所进展 .

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问题• 七十年代初 , AI遭遇了瓶颈 . 即使是最杰出的 AI 程序也只能解决它们尝试解决的问题中最简单的一部分 , 也就是说所有的 AI 程序都只是“玩具” . AI 研究者们遭遇了无法克服的基础性障碍 . 尽管某些局限后来被成功突破 , 但许多至今仍无法满意地解决 .• 计算机的运算能力 . 当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的 AI 问题 . 例如 , Ross Quillian 在自然语言方面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示 , 因为内存只能容纳这么多 . • 1976 年 Hans Moravec 指出 , 计算机离智能的要求还差上百万倍 . 他做了个类比 : 人工智能需要强大的计算能力 , 就像飞机需要大功率动力一样 , 低于一个门限时是无法实现的 ; 但是随着能力的提升 , 问题逐渐会变得简单 .• 计算复杂性和指数爆炸 . 1972 年 Richard Karp根据 Stephen Cook于 1971 年提出的定理证明 , 许多问题只可能在指数时间内获解 ( 即 , 计算时间与输入规模的幂成正比 ). 除了那些最简单的情况 , 这些问题的解决需要近乎无限长的时间 . 这就意味着 AI 中的许多玩具程序恐怕永远也不会发展为实用的系统 .

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问题• 常识与推理 . 许多重要的 AI 应用 , 例如视觉和自然语言 , 都需要大量对世界的认识信息 . 程序应该知道它在看什么 , 或者在说些什么 . 这要求程序对这个世界具有儿童水平的认识 . • 研究者们很快发现这个要求太高了 : 1970 年没人能够做出如此巨大的数据库 , 也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息 .• Moravec悖论 . 证明定理和解决几何问题对计算机而言相对容易 , 而一些看似简单的任务 , 如人脸识别或穿过屋子 , 实现起来却极端困难 .

这也是七十年代中期视觉和机器人方面进展缓慢的原因 .• 框架和资格问题 . 采取逻辑观点的 AI 研究者们 ( 例如 John McCarth

y) 发现 , 如果不对逻辑的结构进行调整 , 他们就无法对常见的涉及自动规划 (planning or default reasoning) 的推理进行表达 . 为解决这一问题 , 他们发展了新逻辑学 ( 如非单调逻辑 (non-monotonic logics)和模态逻辑 (modal logics)).

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典型的灾难 : 机器翻译• Warren Weaver (1894-1978)• 1947 年 3月， Weaver写信给 Norbert Wiener谈论机器翻译的可行性。• Andrew Booth 和 Richard Richens 在 1948 年也做了一些尝试性的实验。• 备忘录• Reproduced in: Locke, W.N. and Booth, A.D. (eds.) Mac

hine translation of languages: fourteen essays (Cambridge, Mass.: Technology Press of the Massachusetts Institute of Technology, 1955), pp. 15-23.

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典型的灾难 : 机器翻译• 美国 1962 年 8月号的 Harper’s Magazine ，这期发表了题为《翻译的困扰》 (The trouble with translation) 的文章，作者 (John A. Kouwenhoven)

– 有几个电子工程师设计了一部自动翻译机，这部机器的词典包含1500 个基础英语词汇和相对应的俄语词汇。他们宣称这部机器可以马上进行翻译，而且不会犯人工翻译的错误。– 第一次试验时，观众要求翻译“ Out of sight, out of mind”( 眼不见心不烦 )这个句子，灯光一阵闪动之後，翻译出来的俄语句子的意思竟然是“看不见的疯子” (Invisible idiot) 。– 他们觉得这样的谚语式的句子比较难于翻译，于是又给机器翻译翻译另一个出自圣经的句子“ The spirit is willing, but the flesh is weak”（心有馀而力不足），机器翻译出来的俄语句子的意思却是“酒保存得很好，但肉已经腐烂” (The liquor is holding out all right, but the meat has spoiled) 。

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典型的灾难 : 机器翻译• 美国数理逻辑学家巴希勒 (Bar-Hillel) 在 1959 年就指出，“全自动高质量的机器翻译” (Fully Automatic, High Quality, MT, 简称 FAH

QMT) 是不可能的。• Bar-Hillel 说明， FAHQMT 不仅在当时的技术水平下是不可能的，而且，在理论原则上也是不可能的。他举出了如下简单的英语片段，说明要在上下文中发现多义词 pen 的正确译文是非常困难的事情。

– John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in the pen. John was very happy.

• 他的理由如下： – 1. pen 在这里只能翻译为 play-pen （“游戏的围栏”），而绝对不能翻译为书写工具“钢笔”。 – 2. 要确定 pen 的这个正确的译文是翻译好这段短文的关键所在。 – 3. 而要确定这样的正确译文依赖于计算机对于周围世界的一般知识。 – 4. 但是我们没有办法把这样的知识加到计算机中去。

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停止拨款• 由于缺乏进展 , 对 AI 提供资助的机构 ( 如英国政府 , DARPA 和 NRC) 对无方向的 AI 研究逐渐停止了资助 .

– 早在 1966 年 ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee, 自动语言处理顾问委员会 ) 的报告中就有批评机器翻译进展的意味 , 预示了这一局面的来临 . NRC(National Research Council, 美国国家科学委员会 ) 在拨款二千万美元后停止资助 .

– 1973 年 Lighthill针对英国 AI 研究状况的报告批评了 AI 在实现其“宏伟目标”上的完全失败 , 并导致了英国 AI 研究的低潮 ( 该报告特别提到了指数爆炸问题 , 以此作为 AI失败的一个原因 ). • DARPA 则对 CMU 的语音理解研究项目深感失望 , 从而取消了每年三百万美元的资助 . • 到了 1974 年已经很难再找到对 AI 项目的资助 .• Hans Moravec 将批评归咎于他的同行们不切实际的预言 : “ 许多研究者落进了一张日益浮夸的网中” . • 还有一点 , 自从 1969 年 Mansfield修正案通过后 , DARPA 被迫只资助“具有明确任务方向的研究 , 而不是无方向的基础研究” . • 六十年代那种对自由探索的资助一去不复返 ; 此后资金只提供给目标明确的特定项目 , 比如自动坦克 , 或者战役管理系统 .

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References to refuse AI

• ALPAC report– John R. Pierce, John B. Carroll, et al., Language and

Machines — Computers in Translation and Linguistics. ALPAC report, National Academy of Sciences, National Research Council, Washington, DC, 1966.

• Lighthill report– James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A Gener

al Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council

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来自大学的批评• 一些哲学家强烈反对 AI 研究者的主张 .

– 其中最早的一个是 John Lucas, 他认为 Gödel 的不完全性定理已经证明形式系统 ( 例如计算机程序 ) 不可能判断某些陈述的真理性 , 但是人类可以 . – Hubert Dreyfus(1929- )讽刺六十年代 AI界那些未实现的预言 , 并且批评 AI 的基础假设 , 认为人类推理实际上仅涉及少量“符号处理” , 而大多是具体的 , 直觉的 , 下意识的“窍门 (know how)”. – John Searle(1932- ) 于 1980 年提出“中文屋子”实验 , 试图证明程序并不“理解”它所使用的符号 , 即所谓的“意向性 (intentionality)” 问题 . – Searle 认为 , 如果符号对于机器而言没有意义 , 那么就不能认为机器是在“思考” .

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“ 中文屋子”实验• 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人工智能和强人工智能，分别认为机器智能只是一种模拟智能和机器确实可以有真正的智能。• 1980 年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。• 主要说明某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。 • 假设：西尔勒博士（扮演计算机中的 CPU ）在一个封闭的房子里，有输入和输出缝隙与外部相同。输入的是中文问题，而他对中文一窍不通。房子内有一本英语的指令手册（相当于程序），从中可以找到相应的规则。他按照规则办事，把作为答案的中文符号写在纸（相当于存储器）上，并输出到屋子外面。这样，看起来他能处理输入的中文问题，并给出正确答案（如同一台计算机通过了图灵测试）。但是，他对那些 问题毫无理解，不理解其中的任何一个词！ • The Chinese Room Argument, part 4 of the September 2, 1999 inter

view with Searle Philosophy and the Habits of Critical Thinking in the Conversations With History series

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来自大学的批评• AI 研究者们并不太把这些批评当回事 , 因为它们似乎有些离题 , 而计算复杂性和“让程序具有常识”等问题则显得更加紧迫和严重 . 对于实际的计算机程序而言 , “ 常识”和“意向性”的区别并不明显 . • Minsky 提到 Dreyfus 和 Searle 时说 , “ 他们误解了 , 所以应该忽略” .

• 在 MIT 任教的 Dreyfus遭到了 AI阵营的冷遇 : 他后来说 , AI 研究者们“生怕被人看到在和我一起吃中饭” . • ELIZA 程序的作者 Joseph Weizenbaum 感到他的同事们对待 Dreyfu

s 的态度不太专业 , 而且有些孩子气 . 虽然他直言不讳地反对 Dreyfus 的论点 , 但他“清楚地表明了他们待人的方式不对” .

• Weizenbaum 后来开始思考 AI 相关的伦理问题 , 起因是 Kenneth Colby 开发了一个模仿医师的聊天机器人 DOCTOR, 并用它当作真正的医疗工具 . 二人发生争执 ; – 虽然 Colby 认为 Weizenbaum 对他的程序没有贡献 , 但这于事无补 . – 1976 年 Weizenbaum 出版著作“计算机的力量与人类的推理 (Computer

Power and Human Reason)”, 书中表示人工智能的滥用可能损害人类生命的价值 .

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感知器与联结主义遭到冷落

• 感知器是神经网络的一种形式 , 由 Frank Rosenblatt(1928-1971) 于 1958 年提出 . • Rosenbllatt 和 Marvin Minsky 二人曾是 Bronx 科学高中的校友 . 与多数 AI 研究者一样 , 他对这一发明的潜力非常乐观 , 预言说“感知器最终将能够学习 , 作出决策和翻译语言” . • 整个六十年代里这一方向的研究工作都很活跃 .• 1969 年 Minsky 和 Papert(Seymour Papert,1928- ) 出版了著作“感知器 (Percept

rons)”, 书中暗示感知器具有严重局限 , 而 Frank Rosenblatt 的预言过于夸张 . – 这本书的影响是破坏性的 : 联结主义的研究因此停滞了十年 .

• 后来新一代研究者使这一领域获得重生 , 并使其成为人工智能中的重要部分 ; 遗憾的是 Rosenblatt 没能看到这些 , 他在“感知器”一书问世后不久即因游船事故去世 .

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“ 简约派 (the neats)”: 逻辑 , Prolog 语言和专家系统• 1958 年， John McCarthy 发明了 LISP 语言。• 1958 年 , John McCarthy 提出了名为“纳谏者 (Advice Tak

er)” 的一个程序构想 , 将逻辑学引入了 AI 研究界 . – McCarthy, John, Programs with common sense, Symposium on M

echanization of Thought Processes. National Physical Laboratory, Teddington, England, 1958.

• 1963 年 , J. Alan Robinson 发现了在计算机上实现推理的简单方法 : 归结 (resolution) 与合一 (unification) 算法 . • 然而 , 根据六十年代末 McCarthy 和他的学生们的工作 , 对这一想法的直接实现具有极高的计算复杂度 : 即使是证明很简单的定理也需要天文数字的步骤 .

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“ 简约派 (the neats)”: 逻辑 , Prolog 语言和专家系统• 七十年代 Robert Kowalsky 在 Edinburgh 大学的工作则更具成效 : 法国学者 Alain Colmerauer 和 Phillipe Roussel 在他的合作下开发出成功的逻辑编程语言 Prolog. • Prolog 使用计算较为易控 (tractable) 的逻辑子集 (Horn 子句 , 与“规则”或“产生规则”密切相关 ). • 规则的使用影响深远 , 为 Edward Feigenbaum 的“专家系统”奠定了基础 . • Alan Newell 和 Herbert Simon 的后续工作导致了 SOAR( 一种认知结构 ) 和“统一认知理论 (unified theories of cognition)” 的出现 .• Dreyfus 等人针对逻辑方法的批评观点认为 , 人类在解决问题时并没有使用逻辑运算 . 心理学家 Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversk

y, Daniel Kahneman 等人的实验证明了这一点 . McCarthy 则回应说 , 人类怎么思考是无关紧要的 : 真正想要的是解题机器 , 而不是模仿人类进行思考的机器 .

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“芜杂派 (the scruffies)”: 框架和脚本• 对 McCarthy 的做法持批评意见的还有他在 MIT 的同行们 . • Marvin Minsky, Seymour Papert 和 Roger Schank 等试图让机器像人一样思考 , 使之能够解决“理解故事”和“目标识别”一类问题 . • 为了使用“椅子” , “饭店”之类最基本的概念 , 他们需要让机器像人一样作出一些非逻辑的假设 . 不幸的是 , 这些不精确的概念难以用逻辑进行表达 . • Gerald Sussman注意到 , “ 使用精确的语言描述本质上不精确的概念 , 并不能使它们变得精确起来” . • Schank 用“芜杂 (scruffy)” 一词描述他们这一“反逻辑”的方法 , 与 McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell 和

Simon 等人的“简约 (neat)” 方案相对 .

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“芜杂派 (the scruffies)”: 框架和脚本• 在 1975 年的一篇开创性论 文中 , Minsky注意到与他共事的“芜杂派”研究者在使用同一类型的工具 , 即用一个框架囊括所有相关的常识性假设 .

– 例如 , 当我们使用“鸟”这一概念时 , 脑中会立即浮现出一系列相关事实 , 如会飞 , 吃虫子 , 等等 . – 我们知道这些假设并不一定正确 , 使用这些事实的推理也未必符合逻辑 , 但是这一系列假设组成的结构正是我们所想和所说的一部分 . 他把这个结构称为“框架 (frames)”.

• Schank 使用了“框架”的一个变种 , 他称之为“脚本 (scripts)”, 基于这一想法他使程序能够回答关于一篇英语短文的提问 .

• 多年之后的面向对象编程采纳了 AI“框架”研究中的“继承 (inheritance)” 概念 .

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繁荣 : 1980 – 1987

• 在八十年代 , 一类名为“专家系统”的AI 程序开始为全世界的公司所采纳 , 而“知识处理”成为了主流 AI 研究的焦点 .

• 日本政府在同一年代积极投资 AI 以促进其第五代计算机工程 . • 八十年代早期另一个令人振奋的事件是

John Hopfield （ 1933- ）和 David Rumelhart 使联结主义重获新生 .

• AI 再一次获得了成功 .

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专家系统获得赏识• 专家系统是一种程序 , 能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题 . • 最早的示例由 Edward Feigenbaum （ 1936- ）和他的学生们开发 . • 1965 年起设计的 Dendral 能够根据分光计读数分辨混合物 . • 1972 年设计的 MYCIN 能够诊断血液传染病 . 它们展示了这一方法的威力 .• 专家系统仅限于一个很小的知识领域 , 从而避免了常识问题 ; 其简单的设计又使它能够较为容易地编程实现或修改 . • 总之 , 实践证明了这类程序的实用性 . 直到现在 AI 才开始变得实用起来 .

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专家系统获得赏识• 1980 年 CMU 为 DEC(Digital Equipment Corpora

tion, 数字设备公司 ) 设计了一个名为 XCON 的专家系统 , 这是一个巨大的成功 — 在 1986 年之前 , 它每年为公司省下四千万美元 .

• 全世界的公司都开始研发和应用专家系统 , 到 1985 年它们已在 AI 上投入十亿美元以上 , 大部分用于公司内设的 AI 部门 .

• 为之提供支持的产业应运而生 , 其中包括 Symbolics, Lisp Machines 等硬件公司和 IntelliCorp, Aion 等软件公司 .

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知识革命• 专家系统的能力来自于它们存储的专业知识 . 这是七十年代以来 AI 研究的一个新方向 . • Pamela McCorduck 在书中写道 ,

– “ 不情愿的 AI 研究者们开始怀疑 , 因为它违背了科学研究中对最简化的追求 . 智能可能需要建立在对分门别类的大量知识的多种处理方法之上 .”– “ 七十年代的教训是智能行为与知识处理关系非常密切 . 有时还需要在特定任务领域非常细致的知识 .”

• 知识库系统和知识工程成为了八十年代 AI 研究的主要方向 .• 第一个试图解决常识问题的程序 Cyc 也在八十年代出现 , 其方法是建立一个容纳一个普通人知道的所有常识的巨型数据库 . 发起和领导这一项目的 Douglas Lenat 认为别无捷径 , 让机器理解人类概念的唯一方法是一个一个地教会它们 . 这一工程几十年也没有完成 .

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重获拨款 : 第五代工程• 1981 年 , 日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目 . 其目标是造出能够与人对话 , 翻译语言 , 解释图像 , 并且像人一样推理的机器 . 令“芜杂派”不满的是 , 他们选用 Prolog作为该项目的主要编程语言 .• 其他国家纷纷作出响应 .

– 英国开始了耗资三亿五千万英镑的 Alvey 工程 . – 美国一个企业协会组织了 MCC(Microelectronics and

Computer Technology Corporation, 微电子与计算机技术集团 ), 向 AI 和信息技术的大规模项目提供资助 . – DARPA 也行动起来 , 组织了战略计算促进会 (Strategi

c Computing Initiative), 其 1988 年向 AI 的投资是 1984 年的三倍 .

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联结主义的重生• 1982 年 , 物理学家 John Hopfield 证明一种新型的神经网络 ( 现被称为“ Hopfield 网络” ) 能够用一种全新的方式学习和处理信息 . • 大约在同时 (早于 Paul Werbos), David Rumelhart (1942- )推广了“反向传播算法 (back propagation)”, 一种神经网络训练方法 . 这些发现使 1970 年以来一直遭人遗弃的联结主义重获新生 .• 1986 年由 Rumelhart 和心理学家 James McClelland主编的两卷本论文集“分布式并行处理”问世 , 这一新领域从此得到了统一和促进 . • 九十年代神经网络获得了商业上的成功 , 它们被应用于光学字符识别和语音识别软件 .

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第二次 AI 低谷 : 1987 – 1993

• 八十年代中商业机构对 AI 的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式 , 泡沫的破裂也在政府机构和投资者对 AI 的观察之中 . • 尽管遇到各种批评 , 这一领域仍在不断前进 .

– 来自机器人学这一相关研究领域的 Rodney Brooks 和 Hans Moravec 提出了一种全新的人工智能方案 .

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AI 之冬• “AI 之冬 (AI winter)” 一词由经历过 1974 年经费削减的研究者们创造出来 . 他们注意到了对专家系统的狂热追捧 , 预计不久后人们将转向失望 . 事实被他们不幸言中 : 从八十年代末到九十年代初 , AI遭遇了一系列财政问题 .• 变天的最早征兆是 1987 年 AI 硬件市场需求的突然下跌 .

Apple 和 IBM 生产的台式机性能不断提升 , 到 1987 年时其性能已经超过了 Symbolics 和其他厂家生产的昂贵的 Lisp 机 . 老产品失去了存在的理由 : 一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解 .

• XCON 等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下 . 它们难以升级 , 难以使用 , 脆弱 (当输入异常时会出现莫名其妙的错误 ), 成了以前已经暴露的各种各样的问题 ( 例如资格问题 (qualification problem)) 的牺牲品 . 专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景 .

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AI 之冬• 到了八十年代晚期 , 战略计算促进会大幅削减对 AI的资助 .

– DARPA 的新任领导认为 AI 并非“下一个浪潮” , 拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目 .• 1991 年人们发现十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现 .

– 事实上其中一些目标 , 比如“与人展开交谈” , 直到 2010 年也没有实现 .

• 与其他 AI 项目一样 , 期望比真正可能实现的要高得多 .

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躯体的重要性 : Nouvelle AI 与嵌入式推理

• 八十年代后期 , 一些研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案 . 他们相信 , 为了获得真正的智能 , 机器必须具有躯体 – 它需要感知 , 移动 , 生存 , 与这个世界交互 . 他们认为这些感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要的 , 而抽象推理不过是人类最不重要 , 也最无趣的技能 ( 参见Moravec悖论 ). 他们号召“自底向上”地创造智能 , 这一主张复兴了从六十年代就沉寂下来的控制论 .• 另一位先驱是在理论神经科学上造诣深厚的 David Marr, 他于七十年代来到 MIT 指导视觉研究组的工作 . 他排斥所有符号化方法 ( 不论是 McCarthy 的逻辑学还是 Minsky 的框架 ), 认为实现 AI 需要自底向上地理解视觉的物理机制 , 而符号处理应在此之后进行 . (1980 年 , 因为白血病 , Marr 的工作减少了 .)

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躯体的重要性 : Nouvelle AI 与嵌入式推理

• 在发表于 1990 年的论文“大象不玩象棋 (Elephants Don’t Play Chess)” 中 , 机器人研究者 Rodney Brooks 提出了“物理符号系统假设” , 符号是可有可无的 , 因为– “ 这个世界就是描述它自己最好的模型 . 它总是最新的 . 它总是包括了需要研究的所有细节 . 诀窍在于正确地、足够频繁地感知它 .”

• 在八十和九十年代也有许多认知科学家反对基于符号处理的智能模型 , 认为躯体是推理的必要条件 , 这一理论被称为“嵌入式认知 (embodied mind/reason/cognition)” 论题 .

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AI: 1993 – 现在• 现已年过半百的 AI 终于实现了它最初的一些目标 . 它已被成功地用在技术产业中 , 不过有时是在幕后 .• 这些成就有的归功于计算机性能的提升 , 有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的 . • 不过 , 至少在商业领域里 AI 的声誉已经不如往昔了 .• “ 实现人类水平的智能”这一最初的梦想曾在六十年代令全世界的想象力为之着迷 , 其失败的原因至今仍众说纷纭 . • 各种因素的合力将 AI拆分为各自为战的几个子领域 , 有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌 . • AI比以往的任何时候都更加谨慎 , 却也更加成功 .

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里程碑和 Moore 定律• 1997 年五月十一日 , 深蓝成为战胜国际象棋世界冠军 Garr

y Kasparov 的第一个计算机系统 . • 2005 年 , Stanford 开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了 131 英里 , 赢得了 DARPA挑战大赛头奖 . • 2009 年 , 蓝脑项目 (Blue Brain Project)声称已经成功地模拟了部分鼠脑 .• 这些成就的取得并不是因为范式上的革命 . 它们仍然是工程技术的复杂应用 , 但是计算机性能已经今非昔比了 . 事实上 , 深蓝计算机比 Christopher Strachey 在 1951 年用来下棋的 Ferranti Mark 1快一千万倍 . • 这种剧烈增长可以用 Moore 定律描述 : 计算速度和内存容量每两年翻一番 . 计算性能上的基础性障碍已被逐渐克服 .

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智能代理• 九十年代 , 被称为“智能代理 (intelligent agents)” 的新范式被广泛接受 . 尽管早期研究者提出了模块化的分治策略 , 但是直到 Judea Pea

rl, Alan Newell 等人将一些概念从决策理论和经济学中引入 AI 之后现代智能代理范式才逐渐形成 . 当经济学中的“理性代理 (rational agent)” 与计算机科学中的“对象”或“模块”相结合 , “ 智能代理”范式就完善了 .

• 智能代理是一个系统 , 它感知周围环境 , 然后采取措施使成功的几率最大化 . 最简单的智能代理是解决特定问题的程序 . 已知的最复杂的智能代理是理性的 , 会思考的人类 . • 智能代理范式将 AI 研究定义为“对智能代理的学习” . 这是对早期一些定义的推广 : 它超越了研究人类智能的范畴 , 涵盖了对所有种类的智能的研究 .• 这一范式让研究者们通过学习孤立的问题找到可证的并且有用的解答 .

它为 AI各领域乃至经济学 , 控制论等使用抽象代理概念的领域提供了描述问题和共享解答的一种通用语言 . • 人们希望能找到一种完整的代理架构 (像 Newell 的 SOAR 那样 ), 允许研究者们应用交互的智能代理建立起通用的智能系统 .

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“ 简约派”的胜利• 越来越多的 AI 研究者们开始开发和使用复杂的数学工具 . • 人们广泛地认识到 , 许多 AI 需要解决的问题已经成为数学 , 经济学和运筹学领域的研究课题 . 数学语言的共享不仅使 A

I 可以与其他学科展开更高层次的合作 , 而且使研究结果更易于评估和证明 . • AI已成为一门更严格的科学分支 . Russell 和 Norvig(2003)将这些变化视为一场“革命”和“简约派的胜利” .• Judea Pearl 发表于 1988 年的名著将概率论和决策理论引入 AI. • 现已投入应用的新工具包括 Bayesian 网络 , 隐Markov 模型 , 信息论 , 随机模型和经典优化理论 . 针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来 .

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幕后的 AI• AI 研究者们开发的算法开始变为较大的系统的一部分 . • AI曾经解决了大量的难题 , 这些解决方案在产业界起到了重要作用 . • 应用了 AI 技术的有数据挖掘 , 工业机器人 , 物流 , 语音识别 , 银行业软件 , 医疗诊断和 Google 搜索引擎等 .• AI 领域并未从这些成就之中获得多少益处 . AI 的许多伟大创新仅被看作计算机科学工具箱中的一件工具 . • Nick Bostrom 解释说 , “很多 AI 的前沿成就已被应用在一般的程序中 ,

不过通常没有被称为 AI. 这是因为 , 一旦变得足够有用和普遍 , 它就不再被称为 AI 了 .”• 今天的许多 AI 研究者故意用其他一些名字称呼他们的工作 , 例如信息学 , 知识系统 , 认知系统或计算智能 . 部分原因是他们认为他们的领域与 AI 存在根本的不同 , 不过新名字也有利于获取经费 . • 至少在商业领域 , 导致 AI 之冬的那些未能兑现的承诺仍然困扰着 AI研究 , 正如 New York Times 在 2005 年的一篇报道所说 : “ 计算机科学家和软件工程师们避免使用人工智能一词 , 因为怕被认为是在说梦话 .”

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HAL 9000 在哪里 ?• 1968 年 Arthur C. Clarke 和 Stanley Kubrick创作的“ 2001: 太空漫游”中设想 2001 年将会出现达到或超过人类智能的机器 . 他们创造的这一名为 HAL-9000 的角色是以科学事实为依据的 : 当时许多顶极

AI 研究者相信到 2001 年这样的机器会出现 .• “ 那么问题是 , 为什么在 2001 年我们并未拥有 HAL呢 ?” Marvin Mi

nsky 问道 . • Minsky 认为 , 问题的答案是绝大多数研究者醉心于钻研神经网络和遗传算法之类商业应用 , 而忽略了常识推理等核心问题 . • 另一方面 , John McCarthy 则归咎于资格问题 (qualification problem). • Ray Kurzweil 相信问题在于计算机性能 , 根据 Moore 定律 , 他预测具有人类智能水平的机器将在 2029 年出现 . • Jeff Hawkins 认为神经网络研究忽略了人类大脑皮质的关键特性 , 而简单的模型只能用于解决简单的问题 . 还有许多别的解释 , 每一个都对应着一个正在进行的研究计划 .

人工智能的学术活动

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杰出人物 20 世纪 40位图灵奖获得者中有 6位人工智能学者： Marvin Minsky （ 1969 年） John McCarthy （ 1971 年） Herbert Simon 和 Allen Newell （ 1975 年） Edward Feigenbaum 和 Raj Reddy （ 1994 年） 可见人工智能学科在信息科学中的地位。

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重要会议 1969 年第一届国际人工智能联合会议（ Inter

national Joint Conference on AI ）召开 , 此后每两年开一次，成为人工智能界最高级别的学术盛会1979 年成立美国人工智能联合会（ American

Association for Artificial Intelligence ）， 2010 年是第 24届会议

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重要刊物1970 年起， IJCAI 定期出版：《 Intern

ational Journal of AI 》1979 年起， AAAI 定期出版： 《 AI Magazine 》，

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国内重要会议1981 年成立中国人工智能学会（ CAAI ）2010 年 8月召开第 16届全国人工智能学术年会（ CAAI—16 ）。1989 年首次召开中国人工智能控制联合会议（ CJCAI ），至今也已召开 7 次。

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强人工智能和弱人工智能• 人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰 ·麦卡锡在 1956 年的达特矛斯会议上提出的：

– 人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。• 但是这个定义似乎忽略了强人 工智能的可能性。• 另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即

– 机器“像人一样思考”、 – “像人一样行动”、– “ 理性地思考”– “ 理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

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强人工智能• 强人工智能观点认为

– 有可能制造出真正能推理（ Reasoning ）和解决问题（ Problem solving ）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。• 强人工智能可以有两类：

– 类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。 – 非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

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弱人工智能• 弱人工智能观点认为

– 不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。• 强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。• 就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。

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对强人工智能的哲学争论• “ 强人工智能”一词最初是 John Rogers Searle针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

– “ 强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”– （ J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sc

iences, vol. 3, 1980 ）• 关于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：

– 如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，那么这台机器是不是有思维的？• Searle 认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是转换数据，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。• 基于这一论点， Searle 认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

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对强人工智能的哲学争论• 也有哲学家持不同的观点。

– Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为：“人可以有智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。• 有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。

– 比如 Simon Blackburn 在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。• 基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。

– Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。• 需要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。

高速计算和知识等效

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AI is Computation with Knowledge• A Negative Example: inefficient fingerprint

identification

• Without any existing knowledge, fingerprint identification has to be formulated as a complete searching task– Store so many patterns, 264, and search for a match

among them!

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典型的例子：博弈• 对于人工智能研究而言， 人机对弈相当于遗传学研究中的果蝇的重要作用。• 普遍认为下棋是一项智力活动，具有下列基本特征：

– 规则和胜负判定标准都简单明确，不包含任何偶然性。– 问题的状态 ( 即局面 ) 数量在数学意义上是有限的 ( 尽管庞大！ ) 。– 问题的解决不需要过多的知识（但是还是需要知识！）。

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有效的计算的两个要素• 知识• 高速计算

博弈论：数学

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博弈论• 博弈论（ Game Theory ），有时也称为对策论，或者赛局理论，应用数学的分支：处理竞争与合作问题的数学决策方法和理论。• 表面上不同的相互作用可能表现出相似的激励结构 (incentive structure) ，所以它们是同一个游戏的特例。博弈论主要研究公式化了的激励结构（游戏或者博弈（ Game) ）间的相互作用。• 博弈论考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为，研究博弈行为中斗争各方是否存在着最合理的行为方案，以及如何找到这个合理的行为方案的数学理论和方法。• 具有竞争或对抗性质的行为成为博弈行为。在这类行为中，参加斗争或竞争的各方各自具有不同的目标或利益。为了达到各自的目标和利益，各方必须考虑对手的各种可能的行动方案，并力图选取对自己最为有利或最为合理的方案。比如日常生活中的下棋，打牌等。• 目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。

– 生物学家使用博弈理论来理解和预测演化（论）的某些结果。如， John Maynard Smith 和 George R. Price 在 1973 年发表于《自然》杂志上的论文中提出的“ evolutionarily stable strategy” 的这个概念就是使用了博弈理论。

90

数学• 近代博弈论研究，始于策墨洛（ Zermelo ），波莱尔（ Bo

rel ）及冯 ·诺伊曼（ von Neumann ）。• 1913年，数学家策墨洛（E.Zermelo）在第五届国际数学会议上发表了《关于集合论在象棋博弈理论中的应用》（ On an Application of Set Theory to Game of Chess）• 1928 年，冯 ·诺依曼证明了博弈论的基本原理，从而宣告了博弈论的正式诞生。• 1944 年，冯 ·诺依曼和摩根斯坦共著《博弈论与经济行为》将二人博弈推广到 n 人博弈结构并将博弈论系统的应用于经济领域，从而奠定了这一学科的基础和理论体系。• 1950～ 1951 年，约翰 · 福布斯 ·纳什（ John Forbes Nas

h Jr ， 1928- ）利用不动点定理证明了均衡点的存在，为博弈论的一般化奠定了坚实的基础。– 纳什的开创性论文《 n 人博弈的均衡点》（ 1950 ），《非合作博弈》（ 1951 ）等等，给出了纳什均衡的概念和均衡存在定理。

• 此外，塞尔顿（ R·Selten) 、哈桑尼的研究也对博弈论发展起到推动作用。

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分类• 博弈的分类根据不同的基准有不同的分类。• 博弈主要可以分为合作博弈和非合作博弈。　

– 合作博弈和非合作博弈的区别在于相互发生作用的当事人之间有没有一个具有约束力的协议，如果有，就是合作博弈，如果没有，就是非合作博弈。• 从行为的时间序列性，博弈论进一步分为静态博弈、动态博弈两类：　

– 静态博弈是指在博弈中，参与人同时选择或虽非同时选择但后行动者并不知道先行动者采取了什么具体行动；– 动态博弈是指在博弈中，参与人的行动有先后顺序，且后行动者能够观察到先行动者所选择的行动。– 通俗的理解： "囚徒困境 " 就是同时决策的，属于静态博弈；而棋牌类游戏等决策或行动有先后次序的，属于动态博弈

• 按照参与人对其他参与人的了解程度分为完全信息博弈和不完全信息博弈。– 完全博弈是指在博弈过程中，每一位参与人对其他参与人的特征、策略空间及收益函数有准确的信息。– 不完全信息博弈是指如果参与人对其他参与人的特征、策略空间及收益函数信息了解的不够准确、或者不是对所有参与人的特征、策略空间及收益函数都有准确的信息。

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分类• 目前经济学家们现在所谈的博弈论一般是指非合作博弈，由于合作博弈论比非合作博弈论复杂，在理论上的成熟度远不如非合作博弈论。• 非合作博弈及相对应的均衡概念为：

– 完全信息静态博弈：纳什均衡 (Nash equilibrium) ，– 完全信息动态博弈：子博弈精炼纳什均衡（ subgame perfect Nash equili

brium ），– 不完全信息静态博弈：贝叶斯纳什均衡 (Bayesian Nash equilibrium) ，– 不完全信息动态博弈：精炼贝叶斯纳什均衡 (perfect Bayesian Nash equi

librium) 。• 博弈论还有其他分类，如：

– 以博弈进行的次数或者持续长短可以分为有限博弈和无限博弈；– 以表现形式也可以分为一般型（战略型）或者展开型，等等。

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要素• (1)局中人（ players ）：在博弈中，每一个有决策权的参与者成为一个局中人。只有两个局中人的博弈称为“两人博弈” , 而多于两个局中人则称为 “多人博弈”。• (2) 策略 (strategiges) ：一局博弈中，每个局中人都有选择实际可行的完整的行动方案，即方案不是某阶段的行动方案，而是指导整个行动的一个方案，一个局中人的一个可行的自始至终全局筹划的一个行动方案，称为这个局中人的一个策略。如果在一个博弈中局中人都总共有有限个策略，则称为“有限博弈”，否则称为“无限博弈”。• (3) 得失 (payoffs) ：一局博弈结局时的结果称为得失。每个局中人在一局博弈结束时的得失，不仅与该局中人自身所选择的策略有关，而且与全局中人所取定的一组策略有关。所以，一局博弈结束时每个局中人的“得失”是全体局中人所取定的一组策略的函数，通常称为支付（ payoff ）函数。• (4) 次序（ orders ）：各博弈方的决策有先后之分，且一个博弈方要作不止一次的决策选择，就出现了次序问题；其他要素相同次序不同，博弈就不同。• (5)博弈涉及到均衡：均衡是平衡的意思，在经济学中，均衡意即相关量处于稳定值。在供求关系中，某一商品市场如果在某一价格下，想以此价格买此商品的人均能买到，而想卖的人均能卖出，此时我们就说，该商品的供求达到了均衡。所谓纳什均衡就是一个稳定的博弈结果。

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囚徒困境• 1950 年，由就职于兰德公司的梅里尔 ·弗勒德（ Merrill Flood ）和梅尔文 ·德雷希尔（ Melvin Dresher ）拟定出相关困境的理论，后来由顾问艾伯特 ·塔克（ Albert Tucker ）以囚徒方式阐述，并命名为“囚徒困境”。• 经典的囚徒困境如下：

– 警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯，但没有足够证据指控二人有罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯，分别和二人见面，并向双方提供以下相同的选择：• 若一人认罪并作证检控对方（相关术语称“背叛”对方），而对方保持沉默，此人将即时获释，沉默者将判监 10 年。• 若二人都保持沉默（相关术语称互相“合作”），则二人同样判监半年。• 若二人都互相检举（互相“背叛”），则二人同样判监 2 年。

• 表格概述如下：• 甲沉默（合作） 甲认罪（背叛）• 乙沉默（合作） 二人同服刑半年 甲即时获释；乙服刑 10年• 乙认罪（背叛） 甲服刑 10年；乙即时获释 二人同服刑 2年

人机博弈

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史前• 1769 年，匈牙利工程师 Baron Wolfga

ng von Kempelen 为奥地利皇后做了一台会下国际象棋的机器来消遣。• 这是一个外形呆板的机械装置，不过它的出色棋力来自一名巧妙地藏在机器里的象棋高手。• 所以这台会下棋的“机器”是个冒牌货。 • The turk

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Turing• 第一个棋弈程序写于电脑被真正发明之前，这是一个难以置信但有趣的事实。• Alan Turing 对国际象棋也非常感兴趣，不过他尽管智力超群并且下了很大工夫在学棋上，他还是一个蹩脚的棋手。• 二战结束不久，他就写下了能够让机器下棋的算法。 最终由 Alick Glennie 实现并验证。 • 图灵的“纸上机器” vs Alick Glennie (1925-2003)

– 曼彻斯特 1952– 1.e4 e5 2.Nc3 Nf6 3.d4 Bb4 4.Nf3 d6 5.Bd2 Nc6 6.d5 Nd4 7.h4 Bg4 8.a4

Nxf3+ 9.gxf3 Bh5 10.Bb5+ c6 11.dxc6 0-0 12.cxb7 Rb8 13.Ba6 Qa5 14.Qe2 Nd7 15.Rg1 Nc5 16.Rg5 Bg6 17.Bb5 Nxb7 18.0-0-0 Nc5 19.Bc6 Rfc8 20.Bd5 Bxc3 21.Bxc3 Qxa4 22.Kd2? [22.h5 本可得象 ] 22...Ne6 23.Rg4 Nd4? [23...Rxb2! 24.Bxb2 Rxc2+]　 24.Qd3 Nb5　 25.Bb3 Qa6 26.Bc4 Bh5 27.Rg3 Qa4 28.Bxb5 Qxb5 29.Qxd6 Rd8 0-1.

• Glennie 是第一个编译器 autocode 的作者。

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Shannon

• 贝尔实验室的香龙 (Claude Shannon) 也在探索教电脑下棋，发表第一篇人机对弈的论文– "Programming a Computer for Playing Chess"

Philosophical Magazine, Series 7, Vol. 41 (No. 314, March 1950).

• 他认识到问题在于棋步数量大得可怕，因此把搜索所有棋步的“ A 策略”和剔除某些变化路线的“ B 策略”区分开来。

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Neumann• 1946 年美籍匈牙利数学家约翰 ·冯 ·诺依曼 (J

ohn von Neumann) 被指派设计一台强大的计算机器以加快核武器设计工作的进度。• 1950 年，“ MANIAC 一号”的巨型机被交付使用，它内装有数千个电子管和开关，每秒能执行 10,000 条指令。它也可以编程。• 1956 年， Stan Ulam 领导的小组编写了一个下棋程序。在一个缩小的 6x6棋盘上，没有象。但程序搜索四层的深度就要 12 分钟，如果加上象，就需要 3 个小时。• 50 年代中期，这台机器下了三局棋。第一局是自己对自己，白胜。第二局是对一位让王后的强棋手，这局棋进行了 10 个小时，结果人类大师胜。第三局机器的对手是一位刚学棋一个星期的的小姑娘，结果程序 23 回合得胜。这可能是在智力博弈中人类首次负于电脑。

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象棋和数学• 程序下棋遇到的主要难题是所包含的棋步数量实在太多。

– 平均每个局面大约有 40步符合规则的着法。如果你对每步着法都考虑应着就会遇到 40 x 40 = 1600 个局面。这意味着两层 ( 一层为半步棋 ) 之后，单一步棋就会出现 1600 个不同的局面，而两步之后是 250 万个，三步之后是41 亿个。平均一局棋大约走 40步，于是所有可能局面就有 10 的 128 次方个，这个数字远远多于已知宇宙世界的原子总数目 ( 大约 10 的 80 次方 )！

• 显然没有一台机器可以搜索全部可能的着法来下棋，但人类也不行！• 使用纯粹的计算策略：

– 唯一的问题是机器要达到人类的策略水平，需要搜索多深的深度。– 早期的电脑可以每秒产生和评价大约 500 个局面，或者在比赛中三分钟内对每步计算 90,000 个可能。意思就是它们仅能搜索三层的深度 ( 即一步半 ) ，这是很低的水平了，相当于新手。– 要搜索多一层需要每秒计算大约 15,000 个局面，也就是要快 30倍。但即使能搜索四层也很浅薄。

• 知识？

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计算代价的比较以 10位指数的底

空间复杂度 时间复杂度国际象棋 50 123中国象棋 52 150将棋 71 226围棋 160 400

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中国象棋和国际象棋

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跳棋• Arthur L. Samuel (1901 –1990) 的跳棋程序运行于

IBM704—— 用电子管组装的大型通用电子计算机。• 该程序可以记住 17500张棋谱，实战中能自动分析猜测哪些棋步源于书上推荐的走法，准确率达 4

8％。塞缪尔让“跳棋机”首先与自己对奕，从而积累经验。• 1959 年，“跳棋机”战胜了塞缪尔本人；• 1962 年，一举击败美国一个州保持 8 年不败记录的跳棋冠军尼亚莱；• 然而，后来它终于被世界跳棋冠军击败。• 塞缪尔通过这项研究探讨机器模拟人的学习过程，他发表了题为《利用跳棋进行机器学习的研究》论文。

– Arthur, Samuel (1959-03-03). "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers" . IBM Journal 3 (3): 210–229.

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Chinook: 不会输的跳棋程序 • 2007 年，加拿大 alberta 大学教授号称解决了拥有 1020 复杂度的跳棋问题。• Jonathan Schaeffer, Neil Burch, Yngvi Bjornsson, Akihiro Kishimot

o, Martin Muller, Rob Lake, Paul Lu and Steve Sutphen. "Checkers is Solved," Science, 2007.

• http://webdocs.cs.ualberta.ca/~chinook/

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国际象棋的早年 • Simon 在 1957 年预测：“计算机在 10 年内将成为世界的国际象棋冠军！”• 1966 年， MIT 的 Richard Greenblatt 用汇编语言写了 MAC HACK VI (DEC PDP-6) 参加了人类象棋公开赛。• 1970 年，首届 ACM 计算机博弈竞标赛举办。运行于 CDC 6400 上的 Chess 3.0赢得冠军。作者是 Slate, Atkin and Gorlen ，他们来自 Northwestern University 。 • Chess 的后续版本将赢得以后 9届的几乎所有 ACM冠军，仅有两次失守。　• 1977 年， Chess 4.6 明尼苏达州象棋公开赛中，以 5 ： 1 的优异成绩正式晋升为“国际象棋大师” 　• 1974 KAISSA 赢得首届世界计算机国际象棋竞标赛冠，作者是 Donskoy and Arlazarov. 第二名是 CHESS 4.0 。• 1980 年，麻省理工学院教授 Edward Fredkin 设立 10 万美金的“弗雷德金奖”，声明这笔巨款将奖给第一个战胜世界国际象棋冠军的电脑程序设计者。

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Alpha-beta剪枝• 1958 年， Carnegie-Mellon 大学的 Allen New

ell, John Shaw and Herbert Simon 提出 Alpha-beta剪枝算法：– 可以从搜索树中剔除相当大的部分而不影响最后结果。

• 重要的是，这是一个纯数学技巧，独立于任何博弈知识。• 很粗略地描述一下 Alpha-beta 算法：

– 比方说电脑已经完成评价一步棋，开始计算第二步棋。一旦单个变化显示返回的值低于第一步棋的值，就可以立即中止这个搜索。我们不需要精确知道第二步棋究竟有多差，程序会明确选择第一步棋。 • Alpha-beta 算法产生的结果和完全搜索是一样的。早期的电脑突然间也能向前看五至六层了，到了 70 年代最快的电脑可以搜索七层，棋力令人瞩目了。• 但即使使用 Alpha-beta 算法，要搜索深一层还是需要提高 5倍速度。数目的指数爆发性增长再次赶上程序设计者。

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Belle

• 肯 ·汤普森 (Ken Thompson, 1943- ) 觉得不能等待快 5-25倍的百万美元级超级电脑来用于提高下棋能力。• 1977 年，他和贝尔实验室的同事 Joseph Condon 建造了一台专门用途的下棋机，使用了价值约 20,000 美元的几百个芯片。• 这台机器被称为“美人” (belle) ，它只会下国际象棋。它能够每秒搜索大约 18 万个局面 ( 而当时的超级电脑只能搜索 50

00 个 ) 。“美人”在比赛中可以搜索八至九层那么深，因此可以和大师同场竞技。• 从 1980 年到 1983 年它赢得了世界电脑国际象棋和所有其它电脑竞赛冠军，直到被价钱贵上千倍的克雷 X-MPs巨型机 (C

ray X-MPs) 取代为止。 • Belle 是第一台专门的博弈计算机，也是第一台达到大师级水平的计算机。

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残局数据库• 肯 ·汤普森在 80 年代就开始生成和储存棋盘上剩四至五子的所有符合规则的残局。• 一个典型的五子残局，比如王双象对王单马，包含总数 121 万个局面。加上一只移动不连续的兵，这个数字增加到 335 万。

– 汤普森编写程序产生所有符合规则的局面并计算出每个残局可能的强制变化。他还以一种方式把结果压缩，使得一张标准的 CD-ROM 能存放大约 20 个残局。• 电脑使用这些残局数据库，可以把每个残局走得绝对完美，就象上帝一样。对于棋盘出现子力及数目符合的任何局面，电脑可以立刻知道该胜、该和还是该负，并且知道要多少步。它经常宣布 15步棋之后取胜或将死，而执输棋那一种颜色的则能够最优化地防守。• 深蓝使用了汤普森的残局数据库，而象 Fritz 这样的个人电脑程序也把它们贯彻在搜索树中。这些对棋力有什么影响还有待观察。• 有些五子的残局极之困难甚至对于人类来说难以掌握，但这些五子残局对于汤普森正在努力的六子残局来说只是小巫见大巫，在某些六子局面里，要取胜不得不进行超过 200步的计算• 汤普森的六子残局，每个包含 80 到 200 亿个局面，刚好能够压缩进一张 DVD 。• 普遍应用于个人电脑程序的 Nalimov残局数据库，全部四子残局大约占 30MB 储存，全部五子残局需要 7GB• 至于六子残局，目前可见的只是一些比较简单局面而且一只兵也没有的，因为国际象棋的兵会升变，复杂性巨增

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CRAY BLITZ

• Cray Blitz最开始起源于 Robert Hyat 在 1968年读大学的时候写的对弈程序 blitz。• 1980年，克雷研究院选择资助 Hyatt 的这个程序，运行于克雷的超级计算机。• 作者： Robert Hyatt, Harry Nelson, and Albert Gower • 1983， 1986 年， Cray Blitz赢得两次世界计算机国际象棋冠军。• 1984年， ACM计算机国际象棋冠军。

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Deep Blue

• 20 世纪 80 年代中期，卡耐基 -梅隆大学的 Hans Berliner 教授接手肯 ·汤普森的工作。• Berliner曾经是世界国际象棋通讯赛冠军，他制造了一台硬件型的机器叫“高技术” (HiTech) ，他和他的研究生一起研究可拔插芯片。装有 64 个并行芯片的“高技术”差点赢得了 1986 年的世界电脑国际象棋冠军 (冠军是克雷 ) 。• 随后 Berliner 的几个学生包括许锋雄等自行研究叫“芯测 chiptest” 的机器，后来则是“深思” (Deep Thought) 。它只花 5000 美元但每秒搜索 50 万个局面。• 1987 ， 1988 年， CHIPTEST-M 和深思分别赢得 ACM计算机国际象棋冠军。• 1989 年，深思赢得世界冠军，同年许锋雄加入了 IBM ，和 Murray Campbell合作制造 IBM 的“深蓝” (Deep Blue) 。 • 国际象棋世界冠军加里 ·卡斯帕罗夫在费城和纽约面对的这台电脑包括一个装备大量专门用以进行高速运算芯片的 IBMSP/2服务器，每个芯片每秒能处理

2-3百万个局面。使用超过 200 个这种芯片，整个程序的速度达到了每秒处理2 亿个局面。

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1959 年出生于台湾1980 年毕业于台湾大学电机系，获硕士学位1989 年获美国卡内基梅隆大学计算机科学博士学位

“ 深蓝之父”——许峰雄

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“ 深蓝之父”——许峰雄• 1985 年，许峰雄开始了“人机博弈”的研究• 1988 年，研制出超级计算机 “深思”，首次战胜人类国际象棋特级大师本特 ·拉尔森。• 1989 年世界计算机象棋冠军 • 同年加入 IBM 研究院开始“深蓝”项目的研究• 1991 年，成为首位荣获美国计算机协会 Grace Murra

y Hopper奖的亚裔科学家• 1991 年 ACM 国际计算机象棋大赛奖• 1994 年 ACM 国际计算机象棋大赛奖 • 1996 年 IBM 优秀技术奖

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• 1997 年 5月 11 日，“深蓝”以 3.5比 2.5 的总比分击败国际象棋特级大师卡斯帕罗夫；• 获得 IBM奖 \Fredkin （弗雷德金）奖；• 1999 年， Funnov Inc. 公司总裁；• 2000 年，康柏研究院 (惠普研究院 ) 技术负责；• 2003 年 4月 17 日宣布加入微软亚洲研究院，任高级研究员。

“ 深蓝之父”——许峰雄

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击败• 1987 年，“深思”首次以每秒钟 75万步的速度露面，它的水平相当于拥有国际等级分 2450 的棋手．• 1988 年，“深思”击败丹麦特级大师拉尔森 (Bent Larsen,1935-2010.

9.9 )．• 1989 年，“深思”已经有 6台信息处理器，每秒思考速度达 200 万步，但在与世界棋王卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中，以 0比 2败北．• 1993 年，“深思”二代击败了丹麦国家队，并在与世界优秀女棋手小波尔加（ Judit Polgár ， 1976- ）的对抗中获胜．

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击败• 1995 年， IBM“深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度提高到每秒 300 万步．• 1996 年，“深蓝”在向卡斯帕罗夫的挑战赛中， 2比 4败北．• 1997 年，由 1名国际特级大师， 4名电脑专家组成的“深蓝”小组研究开发出“更深的蓝”，它具有更加高级的“大脑”，通过安装在 RS／ 6000S 大型计算机上的 256 个专用处理芯片，可以在每秒钟计算 2 亿步，并且存储了百年来世界顶尖棋手的 10 亿套棋谱• 1997 年 5月 11 日，“超级深蓝”以 3． 5比 2． 5击败了卡斯帕罗夫．

– 1997 年 6月，深蓝在世界超级电脑中排名第 259位，计算能力为 11.38 gigaflops 。

• IBM 在比赛后宣布深蓝退役。卡斯帕罗夫要求重赛，但没有得到回应．

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• 1963 年 4月 13 日生于阿塞拜疆的首都巴库。• 17岁晋升国际特级大师• 1985 年获世界冠军，此后，二度卫冕成功。• 2005 年 3月 11 日宣布退役。

卡斯帕罗夫Garry Kasparov

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卡斯帕罗夫的人机对弈记录 1989 vs Deep Thought 2.0 : 0 1995 vs Junior 1.5 : 0.5 1995 vs Fritz 4 1.5 : 0.5 1996 vs Deep Blue 4.0 : 2.0 1997 vs Deep Blue 2.5 : 3.5 2003 vs Deep Junior 3.0 : 3.0 2003 vs X3D-Fritz 4.0 : 4.0　 Deep Fritz比当年“深蓝”运算能力快 56倍　　　　（奔 4 、 2.8兆赫、 4G 内存）

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中国首次国际象棋“人机大战” • 1995 年 , 谢军对阵深蓝• 2004 年 6月 8 日和 12 日 两场比赛

– “紫光之星” (2600 分 ) ？– 中国的国际象棋特级大师诸宸 (249

3 分 )

– 紫光 2:0 获胜– 软件？

• 技术的进步还是拙劣的公关？

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中国象棋人机大战• 2006 年 8月 9 日，浪潮杯首届中国象棋人机大战• 最终浪潮天梭计算机以 5.5:4.5(两回合 10盘棋共 3 胜 5 和 2负 ) 取得了最后胜利。• 各位大师具体结果如下：

–徐天红先和黑和 ，卜凤波先和黑负 ，柳大华先负黑负 ，张强先胜黑和，汪洋先和黑胜。 • 8月 15 日，许银川加入，结果为和局。

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评估棋力• 棋弈机器每秒能处理 2 亿个局面意味着什么？

– 肯 ·汤普森，“ belle” 之父( 也是 Unix 和 C 语言之父 ) ，在 80 年代对搜索深度和棋力提高之间的关系做了非常有意义的试验。

– 他让“ belle” 自己跟自己下，但只有一方的搜索深度不断增加，平均每增加一个搜索深度可大约换算成 200 个国际象棋等级 Elo 分。于是，• “belle” 搜索四层其水平大约是 1230 分，搜索到九层它的水平达到了 2328 分。• 延伸这条曲线，到了顶端会变平缓，可以计算出搜索深度达到十四层时，就达到了世界冠军的程度即 2800 分。

横坐标是搜索层数，纵坐标是国际等级分。上部横线是卡斯帕罗夫的分数，A 线表示对电脑水平的乐观估计，B 线表示悲观估计，C 线表示现实估计

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结论• 一般认为：要与人类世界冠军争夺冠军，必须做一台每秒运算 10 亿次的电脑 ( 搜索到十四层的深度 ) 。深蓝接近了，但还达不到。• 当然，程序的质量也扮演重要角色。今天的顶级个人电脑程序象 Fritz 和 Junior 可以达到并超过每秒处理 50 万个局面。它们事实上已经超过 2600 分的水平，可以对抗除世界前 100名棋手之外的任何人。在快棋战里人类只有大约前十几位可以胜任，而在超快棋里大概只有两、三名人类棋手能过关。• 每升高等级而要求的运算速度的提高绝不是仅仅直线式的，而是指数式的。所以每秒计算 50 万次就达到 2600 分的特级大师水平，但要达到 2800 分，根据上面估算则需要每秒计算 10 亿次之多。

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“深蓝”没有人工智能• 1997 年 9月 23 日 IBM公司正式宣布：超级并行计算机“深蓝”，已经圆满地完成了它的历史性任务，正式退出棋坛。• 谭崇仁接受采访说，“深蓝”项目不包含“人工智能”。

– 当 IBM 决定开发与国际象棋世界冠军比赛的“深蓝”电脑时，他担任了研制小组的经理。• 他解释说，和今天所有计算机一样，“深蓝”不会学习，而只会推理。会学习的所谓“第五代”计算机，至今没有被研究出来。如果说“深蓝”有什么过人之处的话，那么就是它的不知疲倦的“蛮力”，研究人员把可以收集到的将近 100 年来的 60 万盘高手的棋谱都储存在“深蓝的”的“外脑”――大型快速阵列硬盘系统中。• “深蓝”系统是由两个数据库组成的：一个是开局数据库，它最初几步棋的下法都是到大约 2兆字节的开局数据库中寻找的：设计“深蓝”的难点集中在终局数据库的构建中。• “深蓝”终局数据库的数据量达到了 5 千兆字节，它集成了 32 个国际象棋专用处理器协同工作，能在规定的每 3 分钟内从储存的棋谱中寻找出自己应该走的妙着来。

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深蓝之后• 1997 年深蓝在“回敬赛”中战胜棋王卡斯帕罗夫，但那次的场外不明朗因素太多，结果说服力一直存疑，注意到两次比赛总成绩其实还是卡帕罗夫以 6.5-5.5战胜深蓝。• 卡斯帕罗夫本人当初认为电脑真正稳定战胜人类世界冠军要到 2010 年，汤普森则认为可能要到 2018 年。• 有趣的是，包括 Berliner 、许锋雄等人在 20 世纪 90 年代初认为电脑在 199

4 年就可以达到这点。• 2007 年， Campbell 接受采访说，

– 我想目前在国际象棋界进行计算机与特级大师的对抗已经差不多走到了尽头。人们对这类比赛的兴趣在逐渐降低。人类特级大师已经很难与计算机相抗衡了。人们甚 至开始考虑给计算机设置一些障碍，以使比赛力量对比更加平均。我们已经越过了人与计算机谁下得更好的阶段。人们现在正在寻找有趣的方式使人机对抗更加平 衡。 • 2002 年 10月的克拉姆尼克对 Deep Fritz 人机大战， 4比 4战平。

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弗拉基米尔 ·克拉姆尼克Vladimir Kramnik

• 1975 年 6月 25 日出生于俄罗斯的图阿普谢• 16岁获得男子 18岁组世界冠军。• 2000 年 11月，在伦敦举行的职业棋协世界冠军赛中击败卡斯帕罗夫成为世界冠军• 2006 年 4月世界棋王争霸赛冠军• 2007 年 9月被 Viswanathan A

nand击败失去冠军头衔

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Junior• 作者是来自以色列的 Amir Ban 和 Shay Bushinsky ，顾问是特级大师 Boris Alterman • 2003 年 1～ 2月“ Deep Junior” 与卡斯帕罗夫举行人机对抗，双方 3比 3战平。• 赢得多次世界计算机国际象棋冠军。

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• 80 年代初，德国人 Frans Morsch 和 Mathias Feist 完成了 Fritz 的早期版本。 • 2001 年，“ Deep Fritz” 击败了除了卡斯帕罗夫和阿南德，以及克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手。 　• 2002 年 10月，“ Deep Fritz” 与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒 600 万步。双方战成 4比 4 平。• 2003 年， X3D Fritz 和卡斯帕罗夫 4-4战平。•2006 年 5月 , Deep Fritz 4:2 在波恩击败克拉姆尼克

Fritz

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Rybka

• 国际大师 Vasik Rajlich 在 2003 年开始设计• 目前为止的顶尖人机对弈引擎• 主要项目成员是顶尖棋手，而不是计算机科学家

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更多挑战：中国象棋• 国际象棋棋盘 8 行 8列总计 64格• 中国象棋 10 行 9列总计 90 个交点，中国象棋的运子空间更大。• 中国象棋某些着法更为特殊（蹩马脚、压象眼）。• 随着计算机博弈在 Othello 、 Checker 和国际象棋三种棋类上的成功，全世界的学者又把目光投到更为复杂的中国象棋 (Chinese Chess) 、日本将棋（ S

hogi ）、围棋 (Go) 上面。

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更多挑战：将棋专业选手• 2010 年 10月 12 日

– The Mainichi Daily News– （朝日新闻） reports that top

women's shogi player Ichiyo Shimizu took part in a match staged at the University of Tokyo, playing against a computer called Akara 2010.

– Akara is apparently a Buddhist term meaning 10224, the newspaper reports, and the system beat Shimizu in six hours, over the course of 86 moves.

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终极挑战：围棋• 围棋竞赛是一种超高智力水平的运动。虽然它的棋规十分简洁，基本上只有一条：排除四面被对方围着而没有空隙的状态，但是它的棋路却变化繁多。• 围棋盘上有 19×19＝ 361 个交叉点，每一点有黑子、白子和空位三种可能性，因此，围棋的棋局就可能组合成 3的 361 次方。• 电脑在下围棋方面的“才疏学浅”，反映了人工智能在问题求解领域与人类智能的差距。• 高速计算不能弥补知识的差距 !

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起源• 最早的围棋程序是由 Albert Zobrist 作为他模式识别专业博士论文的一部分提出的

– A. Zorbrist, Feature extractions and representation for pattern recognition and the game of Go. PhD thesis, Graduate School of the University of Wisconsin, 1970.

• 1991 年世界电脑冠军 Goliath 在对 5段棋手的受 15 子比赛中三局全胜但在受 14 子对局中三局全败。 • 1994 年世界电脑围棋冠军 Go Intellect 在对年青棋手的受

14 子对局中连败三局，由于应氏规则允许让子由下手自行摆放，这就意味着让 15 子即由黑方（电脑）先下 16手，再由白 走。

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陈志行• 1991 年中山大学的陈志行教授 (1931-2008)退休后从事电脑围棋研究。 1993年起， 10次获得电脑围棋世界冠军 • 1995 年“应氏杯”国际电脑围棋赛，陈志行教授的“手谈”程序 5战全胜重夺冠军。 “手谈”程序后来与三名韩国少年好手对阵 2： 1 获胜，又破了让子 12手的记录。• 1997 年 5月，陈志行教授撰文说：“我只敢说，围棋程序要达到人类的最高水平，需要许多有献身精神的人，一代接一代地不懈努力，把研究成果继承和发展下去。而我自己的十年奋斗目标，只是使程序被我这个业余 5段水平的人让 9 子能顶得住。就是这样的目标，靠我一个人的力量也难以达到。”• “深蓝之父”许峰雄在接受采访时也指出：“围棋高深莫测，要设计出能够打败高段位围棋手的电脑绝非易事，人们可能还得等三四十年，甚至更长的时间。”• 1985 年，设立“应氏杯”的台湾著名实业家应昌期先生 (1916-1997) ，悬赏一百万美金，找寻能够打败职业棋士的电脑程式而不可得。该项奖金在 2000年到期时无法兑现，电脑围棋程序设计师们一致要求把截止期推迟一两个世纪。

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MOGO• 作者 Yizao Wang, Sylvain Gelly, David Silver, Remi Munos, Olivier

Teytaud, Pierre-Arnaud Coquelin.

• 2008 年，“ MOGO”第一次与职业棋手下棋，在美国围棋公开赛中，在授九子的情况下战胜了韩国职业八段棋手。• 2008 年 9月，“魔围棋MOGO 计算机围棋程序”在台南大学参加全球九路计算机围棋赛，赢得了甲组冠军。•     • 不过，在没有任何附加条件的情况下与职业九段棋手对弈，对于“ M

OGO”还是第一次。最终“ MOGO” 输掉了对阵周俊勋九段的全部 3场比赛。 • 在不让子的情况下，目前电脑下围棋的水平还是完全无法与人脑相提并论。• http://www.lri.fr/~gelly/MoGo.htm

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计算机围棋：策略• 最小最大树搜索

– 象棋• 基于知识的方法

–手谈• Monte-Carlo 方法

– mogo• 机器学习

– 神经网络和遗传算法

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中国机器博弈锦标赛• 由中国人工智能学会主办的，面向全国开展的棋类博弈计算机软件竞赛，计划为每年举办一届。• 2006 年举行首届比赛，名为中国象棋计算机博弈锦标赛，从 2007 年的第二届比赛起正式命名为中国机器博弈锦标赛。它是棋类电脑软件及其开发人员的竞技平台，而非人类棋手的赛场。• 比赛项目：历届比赛开展过的棋类项目包括中国象棋、六子棋、围棋、九路围棋。具体开展何种项目，依据赛前报名情况决定。• 2006 年 8月 2 日至 7 日，首届中国象棋计算机博弈锦标赛。地点：北京，中国科技馆。承办单位：东北大学、清华大学、北京理工大学。比赛项目：中国象棋。• 2007 年 10月 3 日至 8 日，第二届中国机器博弈锦标赛。地点：重庆，重庆工学院。承办单位：重庆工学院。比赛项目：中国象棋、六子棋、围棋、九路围棋。• 2009 年 11月 16 日至 19 日， 2009 中国计算机博弈锦标赛。地点：深圳，深圳大学城。主办单位：中国人工智能学会、中创科技发展战略研究中心、深圳大学城。承办单位：北大深圳研究生院、清华深圳研究生院、哈工大深圳研究生院、深圳市航天意尚会展策划有限公司。协办单位：深圳大学计算机与软件学院、中科院深圳先进技术研究院。比赛项目：中国象棋、六子棋、围棋、九路围棋。• 2010 年 11月 10 日，第四届中国机器博弈锦标赛在北京理工大学举行。共有来自北京理工大学、北京邮电大学、东北大学、哈尔滨工程大学等 13 所高校和 5 家 IT界单位的

110名选手设计的 54 个程序参加。

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North American Computer Chess Championship

Event # Year Location Winner

1 1970 New York, NY Chess 3.0

2 1971 Chicago Chess 3.0

3 1972 Boston Chess 3.0

4 1973 Atlanta Chess 3.5

5 1974 San Diego Ribbit

6 1975 Minneapolis Chess 4.4

7 1976 Houston Chess 4.5

8 1977 Seattle Chess 4.6

9 1978 Washington, D.C. Belle

10 1979 Detroit Chess 4.9

11 1980 Nashville Belle

12 1981 Los Angeles Belle

Event # Year Location Winner

13 1982 Dallas Belle

14 1983 New York, NY Cray Blitz

15 1984 San Francisco Cray Blitz

16 1985 Denver HiTech

17 1986 Dallas Belle

18 1987 Dallas ChipTest-M

19 1988 Orlando, Florida Deep Thought

20 1989 Reno, Nevada HiTech and Deep Thought

21 1990 Deep Thought

22 1991 Albuquerque Deep Thought II

23 1993 Indianapolis Socrates II

24 1994 Cape May, New Jersey Deep Thought II

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Computer Olympiad• 1st Computer Olympiad - 1989, London, United Kingdom• 2nd Computer Olympiad - 1990, London, United Kingdom• 3rd Computer Olympiad - 1991, Maastricht, Netherlands• 4th Computer Olympiad - 1992, London, United Kingdom• 5th Computer Olympiad - 2000, London, United Kin

gdom• 6th Computer Olympiad - 2001, Maastricht, Netherlands• 7th Computer Olympiad - 2002, Maastricht, Netherlands• 8th Computer Olympiad - 2003, Graz, Austria• 9th Computer Olympiad - 2004, Ramat Gan, Israel• 10th Computer Olympiad - 2005, Taipei, Taiwan• 11th Computer Olympiad - 2006, Turin, Italy• 12th Computer Olympiad - 2007, Amsterdam, Netherlands• 13th Computer Olympiad - 2008, Beijing, China.• 14th Computer Olympiad - 2009, Pamplona, Spain• 15th Computer Olympiad - 2010, Kanazawa, Japan

Amazons Arimaa Backgammon Bridge Chess Computational Pool Connect6 Chinese Chess Dots and boxes International draughts 19×19 Go 9×9 Go Hex Havannah Kriegspiel (chess) Lines of Action Shogi Surakarta

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World Computer Chess Championship

Event # Year Location Winner

1 1974 Stockholm Kaissa

2 1977 Toronto Chess 4.6

3 1980 Linz Belle

4 1983 New York, NY Cray Blitz

5 1986 Cologne Cray Blitz

6 1989 Edmonton, Canada Deep Thought

7 1992 Madrid, Spain ChessMachine (Gideon)

8 1995 Hong Kong Fritz

9 1999 Paderborn, Germany Shredder

10 2002 Maastricht, Netherlands Deep Junior

11 2003 Graz, Austria Shredder

12 2004 Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel Deep Junior

13 2005 Reykjavík, Iceland Zappa

14 2006 Torino, Italy Junior

15 2007 Amsterdam, Netherlands Rybka

16 2008 Beijing, China Rybka

17 2009 Pamplona, Spain Rybka

18 2010 Kanazawa, Japan Rybka

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World Microcomputer Chess Championship

Event # Year Location Winner

1 1980 London Fidelity Chess Challenger

2 1981 Travemünde Fidelity X

3 1983 Budapest Fidelity Elite A/S

4 1984 Glasgow Fidelity Elite X, Mephisto, Princhess X, Psion

5 1985 Amsterdam Mephisto / Nona

6 1986 Dallas Mephisto

7 1987 Rome Mephisto / Psion

8 1988 Almería Mephisto

9 1989 Portorož Mephisto

10 1990 Lyon Mephisto

11 1991 Vancouver, Canada ChessMachine (Gideon)

12 1993 Munich HIARCS

13 1995 Paderborn, Germany MChess Pro 5.0

14 1996 Jakarta Shredder

15 1997 Paris Junior

16 1999 Paderborn, Germany Shredder

17 2000 London Shredder

18 2001 Maastricht Deep Junior