浙江大学DeepSeek系列专题线上公开课 ZHEJIANGUNINEFSITY DeepSeek:回望AI三大主义与加强通识教育浙江大学计算机科学与技术学院 飞 人工智能单词首次登上人类历史舞台 1955年8月基本猜想:学习的所有特点以及大多数智能原则上都可被精确描述出来,从而用一台机器来模拟 WhatIcannotcreate,Icannotunderstand 不可造也,未能知也 AProposalforthe DartmouthSummer 麦卡锡(JohnMcCarthy)、明斯基(MarvinLeeMinsky)、香农(ClaudeShannon)ResearchProjecton 和罗切斯特(NathanielRochester)四位学者向美国洛克菲勒基金会递交了一份ArtificialIntelligence 题为“关于举办达特茅斯人工智能夏季研讨会的提议【aproposalfortheAugust31,1955 Dartmouthsummerresearchprojectonartificialintelligence)”的建议书,希望洛 克菲勒基金会资助拟于1956年夏天在达特茅斯学院举办的人工智能研讨会。 评审意见:研究内容难以让人彻悟(difficulttograspveryclearly),但是鉴于这一 研究所具有长期挑战性特点,基金会愿意资助其申请经费的一半。希望你们不 会觉得我们过于谨慎(overcautious】,对思维的数学模型研究从长远来看非常 具有挑战性,是一场适度的赌博,因此在现阶段冒任何大风险会令人犹豫重重。 JeluMaGatiosMinL,Missiy wlClauE.Shaww 人工智能诞生之初所提研究问题 七大议题议题描述 自动计算机让计算机完成特定人类工作使用语言对计算机进行编程通过语言对计算机编程 40位专家神经网络通过神经网络让计算机形成抽象概念 计算复杂度计算任务所耗费的时间和空间 达特茅斯会议合影8周时间 (1956年6月18日至8月17日) 智能算法的自我改进算法能够苟日新、日日新 智能算法的抽象能力大数据读薄、然后厚积薄发(归纳和演绎】智能算法的随机性和创造力智能算法具备学会学习能力 人工智能登上人类历史舞台的“舞者 你们的名字已被知晓,你们的功绩永世长存 4Thecas)k8++4.$++t8,157)+AA4.t XieTigpky 麦卡锡、明斯基和素洛莫洛夫 42.5 (RaySolomonoff)三位学者全AeaatteaCyheriaataak,tx 程参与了会议。 Memoto: 参加会议的还包括1975年图灵奖ProdJ,MeCarthy 1F:1+.2.4± 得主纽厄尔(AllenNewell)O.G,Seifride 1975年图灵奖和1978年诺贝尔 经济学奖得主西蒙(HerbertA.Simon)、1977年图灵奖得主巴 .H A TnedadHka 18P*KA.R,4L,* 1P+M.R,R.a4MamsLmMakyI&9 115*8.8.4) 克斯(JohnBackus)、机器学 getyouax7forS.45ozaa&x10for$.75,plusafowcealamaillagchargo. 习一词的创立者塞缪尔(ArthurRegarda, Samuel)和控制论之父维纳等等。Nat TN394.F+*+15181+ W,Wai 人工智能三剑客之一:符号主义人工智能的逻辑推理 “逻辑”指进行正确推理和充分论证的研究(thestudyofcorrectreasoningandgoodarguments),其关心 的是从一个或若干前提出发,是否存在一个有效的论证或推理来支持所得到的结论,也就是说在前提和结论之间架 构逻辑结构的桥梁。 苏格拉底三段论(syllogism) 大前提:所有人都是要死的小前提:苏格拉底是人 结论:苏格拉底是要死的 Vx(Person(x)→Mortal(x) Person(Socrates) Person(Socrates)→Mortal(Socrates) 人晓人语机懂机言 路德维布·维特根斯坦《逻辑哲学论》:语言的边界就是惠想的边界 Thelimitsofmylanguagearethelimitsofmymind.AllIknowiswhatIhavewordsfor.(Ludwigwittgenstein) 符号主义人工智能的逻辑推理:推理即计算 反调节P已知事实: (拐级水电站)三峡大坝和葛洲坝同时位于长江流域、两者具有反调节关系;小 三门快水库黄河流域小浪底水库 发电,改善航道和促进种植 良浪底水库和三门峡水库同时位于黄河流域、两者具有反调节关系 工程是(索属)水利工程是(康局)三峡大坝·世界最大归纳总结荐到新知识: 装机客量任何两个水库如果位于同一个水域,则两者具有反调节关系 长江流域演绎推理得到新知识: 哥伦比亚河 人位于 达拉斯水坝葛洲坝反调节 已知任何两个水库如果位于同一个水域,则两者具有反调节关系:已知大古力水项和达拉斯水项都位于哥伦比亚河流域 功能逻辑准理所知:功能 《梯极水电站) 推理得到:大古力水项和达拉斯水项具有反调节关系 蓄水式 反调节电(站模级水 径流式 发电、改善航道 知识图谱:条理化结构化表示知识 推理就是计算(reasonisnothingbutreckoning):让一切描述同数学一样切实有形(tangible),这样我们就能一眼就我出推理 的错误所在。在人们有争议之时,我们可以简单地说,让我们来计算(calculemus)一下,而无须进一步的悦忙乱(ado),就可知就对敦错。 符号主义人工智能的逻辑推理:牛刀小试的知识工程 围绕某一特定领域(如牙病治疗、工具组装等)的应用,将人类专家知识转化为结构化知识,存储进入数据库,从而支 持该领域应用,构建“知识水晶球”,这就是知识工程(knowledgeengineering)和专家系统(expertsystem)的动机。 KnowledeBase ExternalInterfaces (facts,heuristics) 结构化知识(如知识图谱等) InferenceEngine (reasoningmechanism) 逻辑(如三段论等) UserInterface User (consultation,conclusions) 1965年,图灵奖获得者、斯担福大学计算机科学家费根鲍姆(EdwardFeigenbaum)和化学家勒德贝格(J.Lederberg)合作(1958 年诺贝尔生理学或医学奖),结合化学领域的专门知识,研制了世界上第一个专家系统Dendral,进行分子结构分析。Dendral这一 单词来源于古希腊语“树”,这也是继承和发展了雷蒙·卢尔(RamonLlull)对知识进行规范化描述的"知识树或科学树"的努力。 符号主义人工智能的逻辑推理:人类知识水晶球的无奈折戟 所有的鸟都会飞驼鸟是鸟 鸟会飞 知识推理引擎 麦卡锡批评当时盛行的专家系统因为缺乏常识而给出令人一头雾水的解决方案。在向专家系统询问有关如何治疗肠道中存在霍乱弧菌的方案时,专家系统开出了服用两周四环素的处方。虽然这很可能会杀死所有的细菌,但到那时病人已经死了。 人工智能三剑客之二:连接主义人工智能的数据驱动 层层递进、逐层抽象 隐藏层:一层又一层,真深(deep)呀! HowManyComputerstoIdentifyaCat?16.000 输入图像 训学习得到神经元 之间链接参数 神经元 输出医像识别结果 多少台机器机可识别一只猫(2012.6) 深度学习的基本动机在于通过“端到端学习(end-to-endlearning)"这一机制来构建多层神经网络,以学习隐含在数 据内部的关系,从而使学习所得特征具有更强的表达能力 连接主义人工智能的数据驱动:角解码神经元之奥秘 /来自其他神经元轴实神经末梢 实科 0突池 神经元工作机制:加权累加、阐值输出 细胞体 细胞被神经求栉 树实 W W WW,I, 如果中)0,刚编出 如果日 则输出0 神经元k 联结权人 联结权重/ 联结权盈 神经Xn 元 线性加权求和输出 W 神经元/神经元i 联结权盈 1943年,神经科学家沃伦(WarrenMcCulloch)和逻辑学家沃尔 神经特·皮兹(WalterPitts】合作提出了以他们名字命名的"MCP神经 元 神经元元"模型:在科学史上第一次,我们知道了我们是怎么知道的。 m联结权重m 连接主义人工智能的数据驱动:超越费曼极限的多者异也 ·巴普洛关条件反射定律:刺激说 大脑的一切心理活动都是对刺激的反应,包含有意识和无意识 理查德·费曼(RichardFeymman)在《物理学讲义》中曾提及到,在生物学、 保度神经网络(误差后向传播束报合效据)人类学或经济学等复杂系统中,很少有一种简洁的数学理论能与数学物理学理论中的数值精确度相媲美,其原因在于“其过于复杂,而我们的思维有限”这被称为费曼极限。 像素点空间语文空间 :美国物理学家安德森(PhilipW.Anderson)(1977年诺贝尔物理学奖获得者) 非线性映射用尽洪荒之力1972年在《科学》杂志上发表了一篇题为"Moreisdifferent"(多者异也)的 打通任督二脉 文章,深刻指出:还原论假说从来都不意味着建构论(constructionist)假说 将所有事物还原为简单的基本定律的能力并不意味看从那些基本定律出发并重建整个宇宙的能力。 连接主义人工智能:概率为王下黑箱效应之困惑 Cat 0.97INPUTOUTPUT Image Dog NeuralNetwork0.01 Other 0.02 BLACKBOX 众多参数构成的复杂深度模型虽然在许多任务上取得了亮丽效果,但对模型知其然且知其所以然的理解却举步维艰,面对神经网络犹如炼金术一样的“黑箱效应”,不得不感叹复杂深度模型“无他、但手熟尔”,与知其然且知其所以然相去甚远。 连接主义人工智能:数据驱动下的滑铁卢 神经网络只是学会了区分阴天和晴天,而不是区分特斯拉的悲剧损失(ATragicLoss) 伪装而成的坦克和森林(数据拟合而非学习) H2OWTHESMASHHAPPENED 2016年7月,40岁的JoshuaBrown驾驶特斯拉启动了Autopilot自动驾驶功能, 在车内观看《哈利波特》时,没注意到前方逆面而来卡车,国而车毁人亡。 连接主义人工智能:拜托呀,数据 美国哥伦比亚大学统计学后湖黄册库(玄武湖) 沃德教授(AbrahamWald) 黄斯的书写格式 及村面内字 大数据杀熟 Gentlemen,gouneedtoputmorearmour-plate wherethgholesaren'tbecausethat'swheretheholes wereontheairplanesthatdidn'treturn-Abrakam Wald1942明代黄册 幸存者偏差核实户口、征调赋役 国家运行的根本 大数据杀熟/信息革房 (survivorshipbias) 注:公元1645年,清军攻占南京后,对存放于玄武湖的黄册库很感兴趣,打开黄册库房看后,没想到黄册上所记录人口、田产等信息已经编排到了崇祯二十四年,明朝末代皇帝朱由检早于崇祯十七年留下“皆诸臣之误联也”您恨,在煤山自蕴而死,黄册记录信息已“人为超前”了七年之久。 人工智能三剑客之三:行为主义人工智能的百折不挠 谋定而后动,知止而有得 Environment 从经验中的 ctior强化学习:人工智能算法在不断与其所处环境交互中进行学习,通过“尝试与试错”不断与环境交互,形成序贯决策,直至进入终 止状态。 策略学习·强化学习既不是从已有数据出发、也不是依赖于已有知识的学习 用问题引导 方式,犹如"tabularasa(拉丁语)"所蕴含"一张白纸绘蓝图之义, (反馈牵引)从“授之以鱼"迈向"授之以渔”