哪些因素促使人工智慧研究在 20 世紀 70 年代下降?
Context:在1974年至1980年冬天, 在20世紀70年代, 人工智慧受到了批評和財務挫折. 人工智慧研究人員未能瞭解他們所面臨的難題的難度. 他們的極大樂觀讓人對人工智慧的期望高得難以置信, 這項研究也被馬文·明斯基對感知子的強烈批評所導致, 儘管在 70 年代後期對人工智慧的公眾認識存在困難, 但在<unk>輯程式設計,常識推理與許多其他領域,  如何解決問題? 在七十年代初, 這些程式在某種程度上都是"玩具". 人工智慧研究人員開始遇到幾項根本的限制, 儘管這些限制在後來的幾十年裡被克服,  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. 羅斯·奎利安在自然語言上的成功研究顯示, 數以百萬計的電腦仍然太弱弱, 他提出一項比喻:人工智慧需要計算能力, 但隨著力量的增加, 莫拉維克估計, 只要能實時匹配人體網膜的邊緣與運動檢測能力, 就需要一臺能執行109個操作/秒 (1000 MIPS) 的通用電腦. 2011 年實際的電腦視覺應用需要 10,000 至 1,000,000 MIPS. 比較而言,1976年最快的超級電腦Cray-1 (零售價為500萬至800萬美元),只有80至130 MIPS左右, 這種現象在歐洲已發生, 在 1972 年, 理查德·卡普 (基於史蒂芬·庫克 1971 年的定理) 顯示許多問題可能只能在指數級時間 (輸入的大小) 內解決. 尋找最佳解決方案需要大量的電腦時間, 這幾乎肯定意味著人工智慧所使用的許多"玩具"解決方案可能永遠不會擴充套件成有用的系統. 沒有人能理解, 很多重要的人工智慧應用, 像是視覺或自然語言, 需要大量關於世界的資訊: 這需要程式知道與孩子一樣的世界. 很快研究人員發現這真的是一個巨大的資訊量. 沒有人能建立如此龐大的資料庫, 摩拉維克的悖論: 證明定理和解幾何問題對電腦來說相對容易, 這也解釋了為什麼在20世紀70年代中期, 這種問題在於, 人工智慧研究人員 (如John McCarthy) 使用<unk>輯發現他們無法表達涉及規劃或預設推理的普通<unk>輯, 他們開發了新的<unk>輯 (如非單調的<unk>輯和模式<unk>輯) 來解決問題. 資金的結束 請參閱:冬天 那些資助人工智慧研究的機構 (如英國政府,DARPA和NRC) 對缺乏進步感到<unk>喪,並最終切斷了對人工智慧無定向研究的幾乎所有資金. 這種模式早在1966年開始, 在花費2000萬美元後, 1973 年,英國人工智慧研究狀況的 Lighthill 報告批評人工智慧完全失敗於達成其"巨集偉目標", 該報告特別提到結合式爆炸問題是人工智慧失敗的原因. 這項研究的目標是要讓人更好地理解語言, 1974 年, 人工智慧計畫的資金很難找到.  這場危機的起因是他的同事不切實的預測. 許多研究人員陷入了越來越誇張的網羅. 但還有一項問題:自從1969年曼斯菲爾德修正案通過以來, 這項創意,自由探索的資金並不來自DARPA. 這項計畫的目標很明顯,  來自校園各地的批評 請參閱:人工智慧的哲學 許多哲學家對人工智慧研究人員的說法有強烈的異議. 根德爾的不完整性定理顯示, 一種正式的系統 (如電腦程式) 永遠看不到某些陳述的真實性, 而人類卻能. Hubert Dreyfus 嘲笑 1960 年代破碎的承諾,並批評 AI 的假設,他認為人類的推理實際上只涉及很少的"符號處理"和大量體現的,本能的,無意識的"如何". 喬恩·塞爾 (John Searle) 在1980年提出的"中文房"論點, 試圖表明程式無法"理解"它使用的符號 (稱為"故意性"的品質). 如果這些符號對機器沒有任何意義,  這些批評並未被人工智慧研究人員認真對待, 像是難以解決的問題和常識知識, 沒有人知道"如何"或"故意性"對實際的電腦程式有何不同. 他們不理解, 應該被忽視. 他後來說, 人工智慧研究人員"不敢被人看到和我一起吃午餐". 他認為他的同事對待屈裡弗斯的態度是不專業且幼稚的. 儘管他是德雷福斯立場的公然批評者,  當肯尼斯·科爾比 (Kenneth Colby) 寫了一套基於ELIZA的"能夠進行心理治療對話的電腦程式"時, 威森<unk>姆開始對人工智慧產生嚴重的道德懷疑. 威森<unk>對科爾比把這個無知的程式看成是治療工具感到不安. 科爾比沒有對威森<unk>姆的貢獻表示信任, 在1976年, 威森<unk>姆發表了"電腦力量與人類理性" (Computer Power and Human Reason),  感知子與對聯絡論的攻擊 感知器是1958年由弗蘭克·羅森布拉特 (Frank Rosenblatt) 提出的一種神經網路, 他認為"感知器最終可能能夠學習,做出決定,並翻譯語言". 在1960年代進行了積極的研究計畫, 但隨著明斯基和帕珀特在1969年出版的"感知器"一書, 這項研究顯示, 這本書的影響是毀滅性的: 這項研究將成為人工智慧的重要與有用部分. 羅森布拉特在這本書出版後不久死於一場船上事故.  <unk>輯與象徵性推理:這些"<unk>客" <unk>輯在人工智慧研究中最早是在 1959 年由 John McCarthy 在他的 Advice Taker 提案中引入. 在1963年, 然而,像麥卡西和他的學生在1960年代末所嘗試的簡單實現, 尤其難以解決:程式需要天文數的步<unk>來證明簡單的定理. 在1970年代由愛丁堡大學的羅伯特·科瓦爾斯基 (Robert Kowalski) 發展了一種更有成果的<unk>輯方法, Prolog使用了一個<unk>輯子集 (與"規則"和"生產規則"密切相關的Horn條款), 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. 紐爾和赫伯特. 賽蒙的持續工作提供基礎,  德雷福斯的論點是人類很少在解決問題時使用<unk>輯. 心理學家比如Peter Wason,Eleanor Rosch,Amos Tversky,Daniel Kahneman等人的實驗提供了證據. 麥卡西回應說人們所做的事並不重要. 他認為真正需要的是能解決問題的機器,  <unk>和劇本:這些"<unk>" 在美國各地的麻省理工學院的同事們都批評麥卡西的做法. 試圖解決像"故事理解"和"物體識別"這樣的問題, 他們必須做出與一般人一樣的不合<unk>輯假設. 這種不精確的概念很難用<unk>輯表達. 沒有人能說明這些事實, Schank 描述他們的"反邏輯"方法是"粗<unk>的", 相反的是麥卡西,科瓦爾斯基,費根<unk>姆,紐爾和西蒙所使用的"整潔"正規化.  在1975年的一篇重要論文中, 敏斯基指出他許多"粗<unk>"的研究同事都在使用相同的工具: 我們可能會假設它飛翔,吃<unk>蟲等等. 我們知道這些事實並非總是真實的, 也知道使用這些事實的推斷不會是"合乎<unk>輯的", 他稱這些結構為"框架". 他用"指令碼"來成功地回答英國短篇小說的問題.
不切實的期望,資金缺乏,取得重大成果的挑戰,以及人工智慧科學家在 1970 年代無法克服的一系列基本限制的發現,