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【深度】AI领域三大范式的发展简史

2016-08-31 09:01
科技那回事
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  今天,我们一起来回顾过去50年人工智能(AI)领域形成的三大范式:逻辑学、概率方法和深度学习。如今,无论依靠经验和“数据驱动”的方式,还是大数据、深度学习的概念,都已经深入人心,可是早期并非如此。很多早期的人工智能方法是基于逻辑,并且从基于逻辑到数据驱动方法的转变过程受到了概率论思想的深度影响,接下来我们就谈谈这个过程。

  本文按时间顺序展开,先回顾逻辑学和概率图方法,然后就人工智能和机器学习的未来走向做出一些预测。

 

  图1:图片来源Coursera的概率图模型课

  一、逻辑和算法(常识性的“思考”机)

  许多早期的人工智能工作都是关注逻辑、自动定理证明和操纵各种符号。JohnMcCarthy于1959年写的那篇开创性论文取名为《常识编程》也是顺势而为。

  如果翻开当下最流行的AI教材之一——《人工智能:一种现代方法》(AIMA),我们会直接注意到书本开篇就是介绍搜索、约束满足问题、一阶逻辑和规划。第三版封面(见下图)像一张大棋盘(因为棋艺精湛是人类智慧的标志),还印有阿兰·图灵(计算机理论之父)和亚里士多德(最伟大的古典哲学家之一,象征着智慧)的照片。

 

  图2:AIMA的封面,它是CS专业本科AI课程的规范教材

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