• 人工智能早期:阿兰图灵没告诉你的3件秘事

    AI历史通常侧重于机器是怎样随着时间变得越来越智能。而这些历史中,鲜少有关于人的因素,比如智能机器是如何经过人类的思想和身体被设计以及训练的。在这篇文章中,我们将探索AI历史中的人类因素,即那些创新者、思想家、工人,甚至是小贩,他们如何创造出能够复制人类思想和行为(或者至少看起来是这样)的算法。

    一、“土耳其人”骗局激发的灵感

    1770 年,在奥地利皇后玛丽亚·特蕾莎的宫殿里,一位名叫沃尔夫冈·冯·肯佩伦的发明家发明了一台国际象棋机,并给它取名为“土耳其人”。这个机器人的大小跟真人差不多,用枫木雕刻而成,穿着土耳其长袍,坐在一个木柜子后面,柜子之上放着棋盘。

    肯佩伦声称,这台机器可以打败宫廷里的每一个人。之后,玛丽亚·特蕾莎的一名顾问接受了挑战。

    肯佩伦打开柜门,展示了一种类似钟表的机械装置,这是一个由杠杆和齿轮组成的错综复杂的网络。然后,肯佩伦把一把钥匙插入机器并上紧发条。机器人活了过来,抬起它的木臂移动?#35828;?#19968;颗棋子。 30 分钟不到,它就打败了对手。

    理所?#27604;?#22320;,“土耳其人”引起?#21496;?#22823;的轰动。在接下来的十年里,肯佩伦带着这台国际象棋机游历了整个?#20998;蓿?#25171;败?#35828;?#26102;最?#30475;?#30340;一些人物,包括本杰明·富兰克林和腓特烈大帝。

    1804 年,肯佩伦去世,乐器制造者约翰·内波穆克·梅尔采尔当时还在?#38142;?#23398;,他买下了这台机器,带着它进行世界巡演。某一天,有一个人得到了近距离观察这台机器的机会,他就是著名的英国工程师兼数学家查尔斯·巴贝奇。 1819 年,巴贝奇和“土耳其人”打了两场比赛,均以失败退场。

    根据知情者汤姆·斯坦德奇对“土耳其人”的历史描述,巴贝奇怀疑这台机器并不“智能?#20445;?#32780;是一个精心设计的骗局。它的内部藏着一个人,用尚不明晰的方式控制着机器人的运作。

    巴贝奇猜对了。“土耳其人”柜子里钟摆的背后,是肯佩伦和梅尔采尔雇的象棋大师。象棋大师可以通过?#30424;?#35266;察外面棋盘的情况,因为?#30424;?#22312;?#38647;?#32972;面呈?#33267;?#26827;盘的景象。为了移动机器人的?#30452;郟?#36825;个隐蔽的玩家使?#27809;?#36718;系?#24120;?#35753;坐在上面的木制傀儡与?#32422;?#30340;?#30452;?#36827;行同步运动。他通过扭动棋盘上的杠杆来?#27599;?#21046;傀儡的手指,然后将棋子移动到理想的位置。

    他坐在一个密闭的空间里,里面有许多滑动板和一把滚轮椅子,这把椅子放置在涂了油的轨道上,好让他在梅尔采尔打开柜子向别人展示的时候来回滑动。

    虽然巴贝奇注意到了这个诡计,但他没有像同时代的人那样,花时间写一篇揭露真相的文章。但在接下来的几年里,他与“土耳其人”之间的秘密似乎刻在了他的脑海中。不久之后,巴贝奇开始设计一种叫做差分机的自动机械计算器,他想用这台计算器来生成没有错误的对数表。这台机器重约 4 吨,进行设计的第一步就需要大约 25000 个金属部件。

    但他在 19 ?#20848;?30 年代放弃了这个项目,开?#20339;?#31350;分析机,这种仪器更复杂。这种分析机有一个“仓库”和一个“工厂?#20445;直?#20316;为内存和处理器,它还有通过穿孔卡解释编程指令的能力。

    巴贝奇最初设想分析机只是作为差分机的更新版本。但是他的分析机合作者阿达·洛夫莱斯(据称是历史上第一个女程序员)意识到,分析机的可编程性赋予了它通用的功能。她说,机器将产生一种全新的“诗学?#20445;?#25968;学家将通过编程来教机器如何执行任务。她甚至预测,这台机器因此能够创作出“精致而科学的音乐作品”。

    巴贝奇最终同意了洛夫莱斯的观点,并设想通?#27809;?#22120;拥有改变世界的潜力,而不仅仅是一台处理数字的通?#27809;?#22120;。

    无独有偶,他又回想起“土耳其人”背后的秘密。 1864 年,他在日记中写道,他希望用“机器符号”来应对一种全新的挑战。“经过深思熟虑,我选择了用一种机器来进行测试,这种机器应该能够出色地完成一种纯智力技能的游戏,比如,国际象棋。”虽然“土耳其人”和巴贝奇的机器之间没有?#38469;?#19978;的联系,但是肯佩伦的恶作剧体?#33267;?#30340;机器智能的可能性,这一点似乎激发了巴贝奇以全新的方式来思考机器。

    巴贝奇的另一名合作者大卫·布鲁斯特爵士曾对“土耳其人”进行描述:“那些曾经逗?#33267;似?#27665;百姓的自动玩具,现在被用于开发更?#30475;?#30340;力量,促进我们人类的文明。”

    总的来说,巴贝奇在计算机历史起点与“土耳其人”的邂逅?#24471;鰨?#28818;作和创新有时是齐驱并驾的。然而,这也给我们上了另一课:机器的智能几乎总是依赖于人类技能的隐形。

    二、ENIAC背后的女程序员

    1946 年 2 月 14 日,记者们聚集在宾夕法尼亚大学摩尔工程学?#28023;?#20182;们目睹了世界上第一批通用电子数字计算机——电子数字积分器?#22270;?#31639;机(ENIAC)的公开展示。

    亚瑟·伯克斯是ENIAC团队的数学家兼高级工程师,他当时负责展示这台机器的性能。首先,他让这台计算机把 5000 个数字加起来,然而,完成这项任务只用了一秒。然后,他让这台机器计算了一?#25490;?#24377;的轨迹,计算时间比炮弹从枪口飞到目标的时间还短——这一切都让记者们印象深刻。

    据记者们回忆,伯克斯接下来会按一个?#30913;ィ?#28982;后这台机器就会呼呼作响,在短短几分钟内能计算出过去人类需要几天才能完成的工作量。但记者们并不知道,在这台智能电脑的背后,隐藏着由六名女性组成的团队所做的艰巨且具开创性的编程工作。

    建造一台计算机来计算炸弹轨迹的计划在第二?#38382;?#30028;大战初期就已成形。摩尔工程学院当时正在与弹道研究实验室(BRL)合作, 100 个“人脑计算机”组成团队,接受训练来手工计算炮弹的射击表。这项任务需要高水平的数学技能,得具备非线性微分方程和使用微分分析仪?#22270;?#31639;尺的能力。

    在当时,计算一直被认为是文书工作,?#34892;?#24037;程师觉得这项工作太枯燥了。因此BRL雇佣了女性来处理这项工作,这些女?#28304;?#22810;拥有大学学位,并且拥有很高的数学素养。后面随着战争的进展,预测炸弹飞行轨迹的能力变得越来越重要,军事战略越来越需要BRL的帮助。

    1942 年,物理学家约翰·莫奇利写了一份书面声明,提议建造一种可编程的通用“电子计算器?#20445;?#35753;计算过程实现自动化。 1943 年 6 月,莫奇利和电气工程师普雷斯帕·埃克特获得了建造ENIAC的资金。电子计算机旨在取代BRL的百台人工计算机,使计算过程更快、更有效。

    阿黛尔和赫尔曼?戈德斯坦是BRL人类计算业务的负责人,他们建议团队中数学技能最娴熟的人来完成这项任务。他们一起挑选了六名女性,并提名这六位女?#28304;印?#20154;脑计算机”为机器操作员。

    六名女性被安排的第一个任务是彻?#36164;?#24713;ENIAC。她们研究这台机器的蓝图,了解它的电路、逻辑和物理结构。这个 30 吨重的庞然大物占地约 140 平方米( 1500 平?#25509;?#23610;),使用了 17000 多个真空管、 70000 个电阻、 10000 个电容器、 1500 个继电器和 6000 个手动开关。

    团队除了要负责配置和连接机器来执行特定的计算,还要管理穿孔卡设备,并调试其操作。有时甚至需要操作人员爬进机器内部更换有故障的真空管或电线。

    在战争期间,ENIAC没有及时完成炸弹轨迹的计算。但不久之后,约翰·冯·诺依曼将它用于计算?#21496;?#21464;。洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)的物理学家依赖于女性程序员的编程技能,只有她们知道如何处理复杂繁多的操作。然而,女性程序员的贡献几乎没有得到认可或赞扬。

    从一定程度上来说,这是因为计算机编程仍然与人类计算密切相关,因此它被认为是一种缺乏专业性的工作。主要的工程师和物理学家专注于设计和建造硬件,他们认为硬件对于计算机的未来更重要。出于这个原因, 1946 年,ENIAC最终向新闻界公开时,这六名女性程序?#27604;?#28982;没有露面。

    那时正是冷战的开端,美国军方急于展示?#32422;?#30340;?#38469;?#23454;力。通过把ENIAC描绘成一台自主的智能机器,工程师们的身上?#25104;?#20986;一种?#38469;?#20248;势,同时又隐藏了其中涉及的人力。

    这种公关策略奏效了,并影响了未来几十年里媒体对计算机的报道。在全球各地有关ENIAC的新闻报道中,这台机器占据了中心位置,人们称它为“电子大脑”、“?#36164;Α?#21644;“人造机器人大脑”。

    六名女程序员爬过的机器电线和真空管实?#33267;?#25152;谓的机器智能行为,然而,她们的艰苦工作却无人?#24335;頡?/p>

    三、图灵给聪明人留下的?#23454;?/h3>

    1950 年正值数字时代的黎明,艾伦·图灵发表了《计算机和智能?#32602;?#36825;篇论文后来成为他最著名的代表作。在文中,图灵提出了一个问题:“机器会思考吗?”

    图灵没有试图定义“机器”和“思考”这两个词,而是想出了一种与众不同的方法来回答这个问题。当时有一个模仿游戏,游戏规则规定,在不同的房间里,一名男子和一名女子将通过?#20013;幢始?#19982;?#38376;?#20132;流。?#38376;?#24517;须猜出?#22987;?#30340;主人是谁,但由于这名男子试图模仿一同游戏的女子,?#38376;?#30340;任务变得复杂起来。

    受这个游戏的启发,图灵设计了一个思维实验,其中一个参赛者被一台电脑取代。图灵认为,如果这台电脑的程序能够出色地完成模拟游戏,以至于?#38376;?#26080;法?#30452;?#20986;机器和真人,那么我们就有理由得出这样的结论:这台机器是智能的。

    这个思维实验被称为图灵测试,直到今天,它仍然是AI领域中最著名也是最热议的实验之一。这个测试经久不衰的吸引力在于,它为“机器会思考吗?”这个哲学难题提供了一个明确的答案。如果计算机通过了图灵的测试,那?#21019;?#26696;是肯定的。

    但仔细阅读图灵的论文就会发现,有一个小细节让测试变得模棱两可。这个小细节暗示了图灵测试的目的可能是对机器智能的哲学挑衅,而不是真的为了测试。

    在论文中的一节,图灵想象了未来智能计算机模拟测试的样子(人在问问题,电脑在回应)。

    问:请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。

    答:不要问我这道题,我从来不会写诗。

    问: 34957 加 70764 等于多少?

    答:(停 30 秒后)105621

    问:你会下国际象棋吗?

    答:是的。

    问?#20309;以?#25105;的K1 处有棋子K;你仅在K6 处有棋子K,在R1 处有棋子R。轮到你走,你应该下哪步棋?

    答:(停 15 秒钟后)棋子R走到R8 处,将军!

    在这场问答中,计算机其实在算术上犯了一个错误。 34957 加 70764 的和是105721,而不是105621。图灵是一位杰出的数学家,他不可能偶然地把这个错误留在那里。更有可能的是,这是他为那些警觉的读者准备的?#23454;啊?/p>

    图灵似乎在他文章的其他地方暗示,错误的计算是一?#30452;?#31243;?#35760;桑?#19968;?#21046;?#39575;?#38376;?#30340;花?#23567;?#22270;灵明白,如果?#24863;?#30340;读者发现计算机的错误,他们就会相信?#32422;?#26159;在和人通信,因为他们觉?#27809;?#22120;不会犯这样一个基本的算术错误。图灵写道,机器可以被编程,“故意引入错误来迷惑审讯者。”

    虽然在 1950 年,用引入错误的方法来隐藏人工智能的身份很难被理解,但现在,它已经成为自然语?#28304;?#29702;程序员的一种设计?#23548;?/p>

    例如, 2014 年 6 月,新闻报道一个名为Eugene Goostman的聊天机器人成为第一个通过图灵测试的计算机。但批评人士很快指出,Eugene之所以能通过?#38469;裕?#26159;因为他有一种与生俱来的作弊行为:他模仿了一个 13 岁的男孩,并把英语作为第二语言。这意味着他在语法和句法上的错误,以及他缺乏的知识储备被误认为是天真和不成熟,而不是自然语?#28304;?#29702;能力上的缺陷。

    同样,谷歌的语音助手系统Duplex去年以类似人类迟疑时的语气惊艳了众人,在那之后,许多人指出这不是机器自主进行思考的结果,而是人类编码时注入的其他心思。

    这两?#26234;?#20917;都体?#33267;?#22270;灵的想法,即人们可以为计算机设计一些简单的错误,从而营造出人性化的假象。和图灵一样,Eugene Goostman和Duplex的程序员也明白,表面?#40092;?#20110;人类易犯的错误就足以欺骗我们。

    也许图灵测试的重点并不在于机器是否智能,而是我们是否愿意接受它的智能。正如图灵?#32422;?#25152;说:“智力的概念本身是情感的,而不是数学的。我们认为某物是否智能,不仅取决于这个对象的性质,还取决于我们?#32422;?#30340;思维状态和训练模式。”

    图灵似乎暗示,也许智力并不是一种可以被编程到机器中的物质,而是一种通过社会互动构建的品质。

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