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著名的人工智能先驱马尔文 明斯基去世了。麻省理工首先通报这个消息。
他是一个曾经影响人工智能和人工神经网络界几十年的争议性的天才人物。
想到三周前的一次博客上对明斯基评价的小争议,我有感而发此文。
12月23日,当时王小平老师在科学网博客上刚刚推荐了一篇关于明斯基的新著《情感机器》的文章,文中提到:
“明斯基是首批机械人手臂、世界上首位神经网络模拟器Snare、世界上最早能够模拟人类活动的机器人Robot C的创建者。同时,他还是世界上first人工智能实验室——MIT人工智能实验室的联合创始人,以及虚拟现实(VR)的最早倡导者。”
“人工智能在今年已经迈入了第59个年头。59年前,明斯基与约翰·麦卡锡一起发起并组织了达特茅斯会议,并首次提出“人工智能”的概念,而这场会议也成了人工智能的起点。期间,人工智能经历了两次上升、两次寒冬,终于在今日迸发出了野蛮生长的态势。”
“马文·明斯基在《情感机器》中对人类思维的本质进行了深入的剖析:人类大脑包含复杂的机器装置, 并由众多“资源”(resource)组成,而每一种主要的情感状态的转变,都是因为在激活一些资源的同时会关闭另外一些资源,这改变了大脑的运行方式。”
“在这本书中,明斯基为我们研究更高阶的人工智能——情感机器,提供了一幅详尽的路线图。他指出,情感是人类一种特殊的思维方式,,,提出了塑造未来机器的6大维度——意识、精神活动、常识、思维、智能、自我,揭示了人与机器根本性的不同,,,然后尝试将这种思维运用到理解人类自身和发展人工智能上。”
杜立智老师的博客评语:“这大概是马文.明斯基最后一本书了,不知道是否跟当年的《感知机》一样预言错误。”
我在杜老师后的跟评语:“明斯基当年没有错,如果不是当年他发挥的独特影响,世界还不知道在ANN上挥霍多少钱呐!当年他那么犀利的逻辑眼光,可惜现在衰退了。”
王小平老师的跟评语:“这大概是事后诸葛之论吧,明斯基确实很厉害也很有影响力,就像一个巨人一样会遮挡住别人视线一样,挑战大师的论点不容易。好在江山代有人才出,各领风骚几十年,几十年前做人工智能研究的,怎么也预想不到在AI应用领域如今又开始风光起来,不亚于以前专家系统、神经网络算法之热。不过,明斯基这本10年前的封笔之作,确实超前好几十年,他提倡的情感、意识方面的研究,现在让位于脑科学的先端研究。”
我的两句评价使王老师有些不平。为什么明斯基这么容易引起争议?
原因是,明斯基本身就是人工智能界几十年来的悲观与乐观两极化的最典型的自相矛盾的代表人物。一方面,他的灵感和远见鼓动人工智能界众多粉丝形成了集体的狂热,将梦想的概念变成了真实的技术。另一方面,他又用严格的逻辑理性批判感知机的符号处理能力。使人工神经网络研究受到致命一击。使ANN遭受20年的大萧条。
现在,因深度学习的兴起,人工神经网络的前景似乎柳暗花明。这仍是表面上的乐观,明斯基的对神经网络的两面性矛盾心态,今天仍然没有被根本消除。整个人工智能界深水区的的暗礁依然存在。因为,深度神经网络本质上就不是生物性的神经网络,它的工作模式本质上也不是脑神经的工作模式。虽然不少学者喜欢将两者做比喻或暗示它们之间的某种共性。但这不是真实的。
数字计算机的研发为什么60年一帆风顺?因为它的基础框架理论非常成熟和扎实。科学家们所要做的就是在材料和工艺上不断推陈出新就行了。但是看看人工神经网络的研发历时,几番低迷萧条。原因就在它的基本框架虚弱不堪。它能够从神经科学研究中吸取的精华非常有限,远没有找到自己真正的理论根基。所以,人工智能界对深度学习的谨慎态度或悲观的情绪仍时有流露。
就像明斯基在《情感机器》中试图构建未来会思考的机器人的蓝图思考中,他仍然没有把理论根基的希望放在神经科学的上,而是在心理学里翻找有价值的东东。再次显示出“深水区的暗礁”的困惑。本文最后引几段《科学/发现》杂志不久之前采访明斯基时他的观点,做为对他的纪念。
记者问:目前,神经科学对思维的理解是一个热点领域,而你却用心理学来解释这些现象。这是否脱离了主流研究?
明斯基答:我从不认为神经科学是严肃的,它们只有一些可笑的小理论,然后就做复杂的实验去证明。当你与神经科学家谈话,你会发现他们是如此的单纯,他们重视生物学,了解钾钙离子通道,但他们没有专业的心理学理论。
记者问:许多人感到人工智能从八十年代后就走下坡路了,你怎么看?
明斯基答:目前这个领域里的人们都在研究逻辑推理、遗传计算、统计推理或神经网络,但没有谁能够获得重要突破,因为这些过于简单了,建立一种新理论,只能解决部分问题,但对其他问题无能为力。我们不得不承认,神经网络不能做逻辑推理。它无法理解那些数字的真正意义是什么。
本文最后再引用柳渝老师所撰写的一段评论做为小结:
【小结】人工神经网络(ANN)是人工智能领域中具有可计算性意义的方向,但ANN既与图灵机不同,更与人类的大脑不同,L. Minsky 是看出了这一点的,所以他一方面努力推进人工智能的发展,同时又深知人工智能与人的智能的本质不同,这种两难不是他的问题而是人工智能的本身的困难,他二次尖锐地指出ANN的基本模型“感知器”不能解决高阶谓词问题(“异或”的不可表达性,也就是非线性问题),一方面确实给当年的研究浇了冷水,但却揭示了问题的深度,今天ANN的发展正是这种深度性的表现。但他提出的问题的本质性依然,我们今天对并行性或非线性的“计算”问题仍然没有本质性的了解。
【实验室工作超多,夜撰此文,匆志纪念!】
附两篇关于明斯基的博文:
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=1225851&do=blog&id=945089
http://blog.sciencenet.cn/blog-1225851-842842.html
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