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各位老铁,上回咱们聊了图灵这老哥,他用“模仿游戏”给机器智能立了个“小目标”。今天,咱们要聊聊AI这门学科,它是怎么“正式出道”的,以及那场载入史册的“达特茅斯会议”。这简直就是AI界的“开宗立派”大会,一群大佬们夏天不度假,跑去“闭关”搞事情,结果搞出了个大新闻!

1. 一场夏日之约:AI的“受洗”仪式

话说在1955年,有个年轻的数学家,名叫约翰·麦卡锡(John McCarthy)。这哥们儿胆子大啊,直接给洛克菲勒基金会写了份提案,说要搞个为期两个月的夏季研讨会。提案的标题,那叫一个霸气侧漏:“达特茅斯人工智能夏季研究项目”(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)。

达特茅斯会议(占位符)

没错!“人工智能”(Artificial Intelligence)这个词,就是在那次会议上“注册”的!这标志着AI这个新领域,终于有了自己的“身份证”,不再是哲学家的“脑洞”和数学家的“模型”了。

1956年夏天,麦卡锡这哥们儿,把马文·明斯基(Marvin Minsky)克劳德·香农(Claude Shannon)、**赫伯特·西蒙(Herbert Simon)艾伦·纽厄尔(Allen Newell)**等一帮顶尖科学家,都忽悠到达特茅斯学院去了。这帮大佬们有个共同的信念:人类智能的每一个方面,原则上都能被精确描述,然后就能造出机器来模拟它。这不就是说,人类的“思维代码”,理论上是可以被“反编译”出来的嘛!

2. 符号主义的核心:智能就是一堆“if-else”?

达特茅斯会议虽然没搞出个统一的“武功秘籍”,但它汇聚了当时最前沿的“武林高手”,并催生了早期AI研究的主流“门派”——符号主义(Symbolicism)。其中,赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔提出的“物理符号系统假说”(Physical Symbol System Hypothesis),简直就是符号主义AI的“门规”!

这“门规”说白了就是:智能行为,就是通过对“符号”的操纵来实现的。这些“符号”,你可以理解成我们代码里的“变量”、“对象”、“数据结构”;而“操纵”,就是一堆“if-else”、“for循环”、“函数调用”和“搜索算法”。只要把现实世界的东西都抽象成“符号”,然后用逻辑规则去“操作”它们,机器就能“聪明”起来!这不就是我们现在写业务逻辑的底层思路嘛!

赫伯特·西蒙的老婆跟他说下班回来买包盐,看见西瓜就买俩。回到家他老婆看见他拿两包盐就感叹没嫁错男人。

3. 早期辉煌:AI的“Hello World”和“通用工具箱”

在符号主义这套“门规”的指导下,早期AI研究还真搞出了点名堂,让大家眼前一亮:

  • 逻辑理论家(Logic Theorist,1956年): 这玩意儿是纽厄尔、西蒙和肖(J.C. Shaw)搞出来的,号称是第一个真正的AI程序。它能自动证明数学定理,甚至还找到了比原书更“优雅”的证明方法。这不就是最早的“AI程序员”嘛!能自动“写证明”,比我们现在写单元测试还牛!
  • 通用问题求解器(General Problem Solver, GPS,1957年): 还是纽厄尔和西蒙这俩哥们儿搞的。这玩意儿想模拟人类解决问题的“通用套路”,比如“手段-目的分析”。GPS能解决各种不同的问题,从逻辑谜题到数学证明,简直就是个早期的“万能AI盒”。

在这里插入图片描述

这些早期成功,让科学家们对AI的未来充满了“蜜汁自信”。他们觉得,只要算力够,规则写得好,AI很快就能“统治世界”了。这种乐观情绪,也为AI的第一个“黄金时代”奠定了基础。当年那帮大佬,比我们现在画大饼还敢画,觉得AI很快就能“上天”了。饼画得有多大,脸就有多疼,后面再细说

结语

达特茅斯会议,不光给人工智能“注册”了名字,还确立了以“符号操纵”为核心的“门派”。在“物理符号系统假说”的指引下,“逻辑理论家”和“通用问题求解器”这些“AI程序猿”的成功,让大家看到了机器智能的无限可能。然而,这种基于逻辑和规则的AI,在未来的“版本迭代”中,也会遇到自己的“bug”,甚至引发AI领域的第一次“寒冬”。

下一篇,咱们就聊聊AI的第一次“实用浪潮”——专家系统,看看它当年是怎么“忽悠”大家,又怎么“翻车”的。敬请期待!

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