哪些因素導致了20世紀70年代人工智慧研究的衰落?
Context:第一個AI冬天1974~1980 在20世紀70年代,人工智慧受到批評和經濟挫折. 人工智慧研究人員沒有意識到他們面臨的問題有多難. 他們的極大樂觀使人們對人工智慧的期望變得高得難以置信, 當承諾的結果未能實現時, 人工智慧的資金消失了. 同時,連線論 (或神經網路) 的領域幾乎完全被關閉了10年, 儘管70年代後期公眾對人工智慧的認知存在困難,但在邏輯程式設計,常識推理和其他許多領域中仍有新的想法被探索.  這些問題 在七十年代初, 人工智慧程式的功能是有限的. 即使是最令人印象深刻的程式也只能處理他們應該解決的問題的微不足道版本; 所有程式在某種意義上都是"玩具". 人工智慧研究人員已經開始遇到幾種根本的限制, 雖然這些限制中的一些在後來的幾十年裡被克服了,但其他限制仍然阻礙了這一領域.  有限的計算機能力:沒有足夠的記憶體或處理速度來完成任何真正有用的事情. 例如,羅斯·奎利安在自然語言方面的成功工作, 只有20個單詞的詞彙表現, 1976年, 漢斯·莫拉維克 (Hans Moravec) 認為, 計算機仍然是數百萬倍弱, 他提出了一個比喻:人工智慧需要計算機的力量, 但隨著功率的增加, 最終可能變得容易. 關於計算機視覺,莫拉維克估計,只要實時匹配人類視網膜的邊緣和運動檢測能力,就需要一臺能夠執行109次操作/秒 (1000 MIPS) 的通用計算機. 截至2011年,實際的計算機視覺應用需要1萬至100萬 MIPS. 相比之下,1976年最快的超級計算機Cray-1 (零售價為500萬美元至800萬美元),只有80到130 MIPS左右,而當時的典型桌面計算機的效能低於1 MIPS. 它們的<unk>縮性和組合性爆炸性. 1972年,理查德·卡普 (基於斯蒂芬·庫克1971年的定理) 表明,許多問題可能只能在指數時間內 (輸入的大小) 得到解決. 尋找最佳解決方案需要大量的計算機時間, 這幾乎肯定意味著人工智慧使用的許多"玩具"解決方案可能永遠不會擴充套件到有用的系統. 常識知識和推理. 許多重要的人工智慧應用,如視覺或自然語言, 需要大量關於世界的資訊:程式需要知道它可能在看什麼或在說什麼. 這就要求程式知道與兒童相同的世界知識. 研究人員很快發現, 沒有人知道一個程式如何學習這麼多資訊. 莫拉維克的悖論:證明定理和解幾何問題對於計算機來說相對容易, 這有助於解釋為什麼在20世紀70年代中期, 視覺和機器人研究進展如此之少. 框架和資格問題. 使用邏輯的人工智慧研究人員 (如約翰·麥卡錫) 發現,他們無法在不對邏輯結構本身進行更改的情況下表現出涉及規劃或預設推理的普通推斷. 他們開發了新的邏輯 (如非單調邏輯和模態邏輯) 試圖解決問題. 資助結束 另見:AI冬季 資助人工智慧研究的機構 (如英國政府,DARPA和NRC) 由於缺乏進展而感到<unk>喪,並最終切斷了對人工智慧的非定向研究的幾乎所有資金. 這種模式早在1966年就開始了, 在花費了2000萬美元之後, 1973年,關於英格蘭人工智慧研究現狀的Lighthill報告批評了人工智慧完全未能實現其"巨集偉目標",並導致該國人工智慧研究被拆除. (報告特別提到組合式爆炸問題是AI失敗的原因. DARPA對在 CMU 開展語音理解研究專案的研究人員深感失望, 到1974年,人工智慧專案的資金很難找到.  危機的原因是他的同事們的不切實際的預測. "許多研究人員陷入了越來越誇張的網路中. 然而,還有另一個問題:自1969年曼斯菲爾德修正案通過以來,DARPA一直面臨著越來越大的壓力, 資金用於創意,自由自在的探索在60年代已經沒有來自DARPA. 資金轉移到具有明確目標的具體專案,  校園各地的批評 另見:人工智慧的哲學 一些哲學家對人工智慧研究人員的說法提出了強烈反對. 最早的一個是約翰·盧卡斯,他認為戈德爾的不完整性定理表明,正規系統 (如計算機程式) 永遠看不到某些陳述的真實性,而人類則可以. 休伯特·德萊弗斯嘲笑了20世紀60年代的破碎承諾,並批評了人工智慧的假設,認為人類的推理實際上涉及很少的"符號處理"和大量的體現,本能,無意識的"知道如何". 約翰·塞爾的"中國房間"論點於1980年提出,試圖表明一個程式不能說"理解"它使用的符號 (一種稱為"意圖性"的質量). 如果這些符號對機器沒有意義, 塞爾認為, 那麼機器就不能被描述為"思考".  人工智慧研究人員並沒有認真對待這些批評,因為它們往往看起來太過錯了. 難以解決的問題和常識知識似乎更直接,更嚴重. 不清楚"如何"或"故意"對實際計算機程式有什麼不同. 對於德雷弗斯和塞爾, 敏斯基說:"他們誤解了, 在麻省理工學院任教的德雷弗斯被冷漠的看待:他後來說人工智慧研究人員"不敢被看到和我一起吃午飯". 他認為他的同事對待德雷福斯的做法是不專業的,幼稚的. 儘管他公開批評德萊弗斯的立場,但他"故意明確表示,他們對待人類的方式不是這樣的".  當肯尼斯·科爾比 (Kenneth Colby) 基於ELIZA編寫了一個"可以進行心理治療對話的計算機程式"時,韋森<unk>姆開始對人工智慧產生嚴重的道德懷疑. 威森<unk>姆感到不安, 科爾比認為一個愚蠢的程式作為一個嚴重的治療工具. 一個仇恨開始了,當科爾比不承認韋森<unk>姆為該計劃做出貢獻時,情況並沒有得到幫助. 1976年,韋森<unk>姆發表了"計算機力量與人類理性",認為濫用人工智慧有可能降低人類生命的價值.  感知子和攻擊連線主義 感知器是一種神經網路形式,由弗蘭克·羅森布拉特於1958年推出,他是布朗克斯科學高中馬文·明斯基的同學. 像大多數人工智慧研究人員一樣, 他對它們的力量持樂觀態度, 預測"感知機最終可能能夠學習,做出決定, 並翻譯語言". 在整個20世紀60年代,對這個正規化進行了積極的研究計劃,但隨著明斯基和帕珀特在1969年出版的"感知器"一書的出版,突然停止了. 它暗示感知子所能做的事情存在嚴重的限制, 這本書的效果是毀滅性的:在連線論的研究幾乎沒有進行了10年. 最終,新一代的研究人員將重振這一領域, 羅森布拉特在出版這本書後不久死於一場船上事故.  邏輯和象徵性推理:這些"禮貌" 邏輯在人工智慧研究中被引入,早在1959年,由約翰·麥卡錫在他的建議採納者提案中. 在1963年,J. Alan Robinson發現了一種簡單的方法來在計算機上實現推斷,即解析度和統一演算法. 然而,像麥卡錫和他的學生在20世紀60年代後期嘗試的簡單的實現是特別難以解決的:程式需要天文數量的步驟來證明簡單的定理. 在20世紀70年代,愛丁堡大學的羅伯特·科瓦爾斯基 (Robert Kowalski) 開發了一種更為富有成果的邏輯方法,這很快導致了與法國研究人員阿蘭·科爾默勞爾 (Alain Colmerauer) 和菲利普·羅塞爾 (Philippe Roussel) 的合作,他們建立了成功的邏輯程式語言Prolog. 普羅洛格使用邏輯的子集 (與"規則"和"生產規則"密切相關的Horn條款),允許可處理的計算. 規則將繼續具有影響力,為愛德華·費根<unk>姆的專家系統和艾倫·紐威爾和赫伯特·A·西蒙的持續工作提供了基礎,這將導致Soar及其統一的認知理論.  邏輯方法的批評者指出,正如德雷弗斯所說,人類在解決問題時很少使用邏輯. 心理學家比如彼得·沃森,埃莉諾·羅什,阿莫斯·特弗斯基,丹尼爾·卡內曼等人的實驗提供了證據. 麥卡錫回答說人們所做的事情是無關緊要的. 他認為真正需要的是能夠解決問題的機器, 而不是像人一樣思考的機器.  框架和指令碼:一個"<unk>" 麥卡錫的批評者包括美國麻省理工學院的同事. 馬文·明斯基,西摩·帕珀特和羅傑·尚克試圖解決"故事理解"和"物體識別"等問題, 為了使用"椅子"或"餐廳"等普通概念, 他們不得不做出同樣不合邏輯的假設, 不幸的是,這些不精確的概念很難用邏輯表達. 傑拉爾德·薩斯曼 (Gerald Sussman) 指出",使用精確的語言來描述基本上不精確的概念並不能使其變得更加精確". 尚克將他們的"反邏輯"方法描述為"粗<unk>",而不是麥卡錫,科瓦爾斯基,費根<unk>姆,紐爾和西蒙所使用的"整潔"正規化.  1975年,在一篇具有開創性的論文中,明斯基指出,他的許多"粗俗"的研究夥伴都在使用同樣的工具:一個框架, 例如,如果我們使用鳥類的概念, 一系列事實會立即浮現在腦海中:我們可能會假設它會飛翔,吃<unk>蟲等等. 我們知道這些事實並不總是真實的,並且使用這些事實進行推斷並不"合乎邏輯",但這些結構化的假設集是我們所說和思考的一切背景的一部分. 他稱這些結構為"框架". 史坎克使用他稱之為"指令碼"的框架版本, 成功地回答了關於英語短篇小說的問題.
不切實際的期望,缺乏資金,產生重大結果的挑戰,以及人工智慧科學家在20世紀70年代無法克服的一系列基本侷限性的發現,所有這些都導致了該十年人工智慧研究的衰退.