每周AI揭秘｜AI也有“門(mén)派”？符號(hào)、神經(jīng)、行為，誰(shuí)才是真·武林正宗？

當(dāng)ChatGPT流暢回答你的問(wèn)題，當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)在街頭穿梭，你是否想過(guò)，這些AI究竟是如何“思考”的？

我們聽(tīng)過(guò)武俠世界有少林、武當(dāng)、峨眉三大門(mén)派。但是你肯定想不到，人工智能的發(fā)展史上，竟然也形成了三大思想流派——符號(hào)主義（Symbolism）、連接主義（Connectionism）、行為主義（Behaviorism）。它們對(duì)“智能是什么”給出了截然不同的答案，展開(kāi)了長(zhǎng)達(dá)半個(gè)多世紀(jì)的學(xué)術(shù)爭(zhēng)鋒。

這一切的起點(diǎn)，是1956年夏天的達(dá)特茅斯會(huì)議。十位頂尖學(xué)者（包括麥卡錫、明斯基、香農(nóng)）在此齊聚，首次提出將“人工智能”確立為獨(dú)立學(xué)科。他們雄心勃勃地預(yù)言：用一個(gè)夏天，就能讓機(jī)器學(xué)會(huì)使用語(yǔ)言、形成概念并自我改進(jìn)。雖然他們嚴(yán)重低估了實(shí)現(xiàn)難度，但這場(chǎng)會(huì)議為AI“江湖”寫(xiě)下了創(chuàng)世宣言，正式開(kāi)啟了此后長(zhǎng)達(dá)70年的智能探索之路。

圖注：達(dá)特茅斯會(huì)議上七位主要科學(xué)家合影

符號(hào)主義：邏輯至上的“規(guī)則學(xué)霸”

20世紀(jì)50-80年代，符號(hào)主義是當(dāng)之無(wú)愧的主流學(xué)派。以約翰·麥卡錫（出生于美國(guó)波士頓，畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家）為代表的學(xué)者堅(jiān)信：智能就是符號(hào)操作與邏輯推理。

圖注：約翰·麥卡錫

在他們看來(lái)，實(shí)現(xiàn)AI就像編寫(xiě)一本巨大的“規(guī)則手冊(cè)”——把人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為“如果-那么”的邏輯規(guī)則，讓機(jī)器像解數(shù)學(xué)題一樣進(jìn)行推理。這便是符號(hào)主義的核心信條。

最著名的符號(hào)主義成就，是1997年IBM“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。深藍(lán)的核心是一套復(fù)雜的評(píng)估函數(shù)和搜索算法，它能在每秒鐘計(jì)算2億步棋，通過(guò)暴力搜索找到最優(yōu)解。

圖注：1997年5月11日，國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與“深藍(lán)”

但符號(hào)主義有個(gè)致命缺陷：現(xiàn)實(shí)世界太復(fù)雜了，遠(yuǎn)非幾條規(guī)則能概括。

早期的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN能識(shí)別血液感染，它內(nèi)置了400多條醫(yī)學(xué)規(guī)則，能像資深醫(yī)生一樣推理。但當(dāng)患者說(shuō)“我肚子不舒服”時(shí)，系統(tǒng)就茫然了——它沒(méi)有“肚子不舒服可能與闌尾炎相關(guān)”這種常識(shí)性知識(shí)。

“人們逐漸意識(shí)到，把世界所有知識(shí)都寫(xiě)成規(guī)則，幾乎是不可能完成的任務(wù)。”AI先驅(qū)羅德尼·布魯克斯曾如此批評(píng)。

更激進(jìn)的嘗試是“CYC計(jì)劃”：從1984年開(kāi)始，項(xiàng)目試圖將人類所有常識(shí)（如“鳥(niǎo)會(huì)飛”“水是濕的”）手工編碼成邏輯規(guī)則。近40年過(guò)去，該知識(shí)庫(kù)已經(jīng)包含了320萬(wàn)條人類定義的斷言，涉及30萬(wàn)個(gè)概念，15000個(gè)謂詞，卻仍無(wú)法覆蓋常識(shí)的全部維度。

圖片來(lái)源：《新智元》報(bào)道

如今，符號(hào)主義并未消失，而是以知識(shí)圖譜、大模型中的“思維鏈（Chain-of-Thought）”等形式低調(diào)回歸，為AI提供可解釋的邏輯骨架。

連接主義：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“直覺(jué)大師”

就在符號(hào)主義陷入瓶頸時(shí)，另一派學(xué)者提出了截然不同的思路：與其教AI規(guī)則，不如讓它自己學(xué)習(xí)。

連接主義者從生物學(xué)獲得靈感，認(rèn)為應(yīng)該模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。他們創(chuàng)建了“人工神經(jīng)元”，通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，讓網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)規(guī)律。這就像一位熱愛(ài)模仿自然的“手工耿”，堅(jiān)信生物結(jié)構(gòu)是終極答案。

圖片來(lái)源：該圖片由即夢(mèng)AI生成

這條路的開(kāi)端充滿坎坷。1958年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父）發(fā)明了“感知機(jī)”，這是首個(gè)能夠?qū)W習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一度被譽(yù)為“電子大腦”。然而1969年，AI權(quán)威馬文·明斯基證明了感知機(jī)連簡(jiǎn)單的“異或”(XOR，即無(wú)法進(jìn)位的二進(jìn)制加法）問(wèn)題都無(wú)法解決，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究就此陷入十多年的寒冬——這被稱為“異或”引發(fā)的血案。

轉(zhuǎn)折發(fā)生在1986年。戴維·魯梅爾哈特（David Rumelhart）、杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton，深度學(xué)習(xí)之父）等人改進(jìn)了“反向傳播算法”（BP算法），讓多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能。但真正的爆發(fā)要等到2012年——AlexNet在ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽中以壓倒性優(yōu)勢(shì)獲勝，錯(cuò)誤率比傳統(tǒng)方法降低了10個(gè)百分點(diǎn)。

從此，深度學(xué)習(xí)（連接主義的現(xiàn)代表現(xiàn)）一路高歌猛進(jìn)。AlphaGo、GPT、Stable Diffusion……這些震撼世界的AI，核心都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式的能力。

但連接主義也有軟肋：它是個(gè)“黑盒子”。你很難搞清楚它到底是怎么想的，為什么GPT會(huì)給出某個(gè)答案？?jī)?nèi)部的決策過(guò)程如同一團(tuán)迷霧。更尷尬的是，大模型有時(shí)會(huì)一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道，這被稱為“幻覺(jué)”（Hallucination）——它知道“鳥(niǎo)會(huì)飛”，是因?yàn)樵谟?xùn)練數(shù)據(jù)中無(wú)數(shù)次看到這兩個(gè)詞同時(shí)出現(xiàn)，但當(dāng)問(wèn)“一只充氣鳥(niǎo)會(huì)飛嗎？”時(shí)，早期模型常會(huì)犯錯(cuò)。

圖片來(lái)源：Upsplash

行為主義：在試錯(cuò)中成長(zhǎng)的“實(shí)干家”

第三大流派更加“務(wù)實(shí)”。行為主義者認(rèn)為：智能不是想出來(lái)的，而是干出來(lái)的。

這一派深受控制論影響，主張AI應(yīng)該像生物一樣，通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)。就像訓(xùn)練小狗——做對(duì)了給獎(jiǎng)勵(lì)，做錯(cuò)了給懲罰，逐漸學(xué)會(huì)復(fù)雜技能。這就像一位信奉 “實(shí)踐出真知”的行動(dòng)派，覺(jué)得前兩派都在紙上談兵。

行為主義的代表作是各類機(jī)器人。1991年，羅德尼·布魯克斯制造的六足機(jī)器人，沒(méi)有復(fù)雜的中央處理器，僅憑簡(jiǎn)單的“感知-行動(dòng)”規(guī)則，就能在復(fù)雜地形中靈活行走，展現(xiàn)了“智能從行為中涌現(xiàn)”的奇妙現(xiàn)象。

圖注：六足昆蟲(chóng)狀機(jī)器人 Genghis

今天，行為主義的代表技術(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。AlphaGo除了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估棋局，更通過(guò)數(shù)百萬(wàn)局自我對(duì)弈不斷優(yōu)化策略——這是典型的行為主義學(xué)習(xí)方式。其終極版本AlphaGo Zero，甚至從零開(kāi)始，完全通過(guò)自我對(duì)弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)，吊打了所有前輩。

更具代表性的是特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。它不依賴預(yù)設(shè)的高精地圖，而是通過(guò)分析數(shù)百萬(wàn)輛車(chē)的實(shí)際行駛數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)在復(fù)雜路況下的決策。每一次人工接管，都是對(duì)系統(tǒng)的一次“糾正反饋”。

圖片來(lái)源：該圖片由即夢(mèng)AI生成

但行為主義學(xué)習(xí)效率低，需要大量的試錯(cuò)，成本高昂，且同樣存在可解釋性問(wèn)題。

天下大同：融合才是終極奧義

歷史上，三大流派曾長(zhǎng)期“互掐”。但現(xiàn)實(shí)證明：單一路徑無(wú)法通向通用人工智能（AGI）。今天的頂尖AI，幾乎都是博采眾長(zhǎng)的 “混血兒”。

以ChatGPT為例，它完美融合了三大流派：

• 連接主義（主體）：其Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從海量文本中學(xué)習(xí)語(yǔ)言規(guī)律

• 符號(hào)主義（靈魂）：在復(fù)雜推理中展現(xiàn)的邏輯能力，體現(xiàn)了符號(hào)主義的影子。

• 行為主義（調(diào)校）：通過(guò)人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF），根據(jù)人類偏好調(diào)整回答

同樣，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也集三家之長(zhǎng)：

• 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（連接主義）感知環(huán)境

• 用規(guī)則與知識(shí)圖譜（符號(hào)主義）進(jìn)行安全規(guī)劃

• 在模擬器中試錯(cuò)（行為主義）應(yīng)對(duì)極端情況

未來(lái)的集大成者將是“具身智能”——讓AI擁有身體在真實(shí)世界互動(dòng)。這不僅是行為主義的終極夢(mèng)想，更需要連接主義的感知能力與符號(hào)主義的規(guī)劃能力，成為三大流派融合的終極試驗(yàn)場(chǎng)。

深度學(xué)習(xí)先驅(qū)、圖靈獎(jiǎng)得主、Meta前首席AI科學(xué)家楊立昆直言：“僅靠大型語(yǔ)言模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)通用人工智能。我們需要的是能學(xué)習(xí)世界如何運(yùn)作的系統(tǒng)——它要有感知、有模型、能規(guī)劃、會(huì)行動(dòng)。”這條路徑，注定是連接主義、符號(hào)主義與行為主義的協(xié)同進(jìn)化。

圖注：楊立昆

因此，當(dāng)我們驚嘆于AI的創(chuàng)造力時(shí)，我們所見(jiàn)證的并非某位“武林宗師”的獨(dú)門(mén)絕技，而是一場(chǎng)跨越了70年光陰的思想交響。從各執(zhí)一詞、爭(zhēng)論不休，到取長(zhǎng)補(bǔ)短、合縱連橫，這條融合之路，正是AI技術(shù)走向成熟、邁向通用之境的必然軌跡。

符號(hào)主義鑄就了可解釋的理性骨架，連接主義賦予了強(qiáng)大的感知與學(xué)習(xí)皮層，行為主義則提供了靈活適應(yīng)環(huán)境的行動(dòng)能力——唯有三者深度協(xié)同，方能孕育出真正完整、可靠且強(qiáng)大的智能。

看完這篇文章，你的腦海里是否又注入了一些新鮮的知識(shí)呢？

冷知識(shí)彩蛋

AI江湖的趣味往事

• “有多少人工，才有多少智能”：連接主義崛起早期，海量數(shù)據(jù)需要人工標(biāo)注，催生了“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”這個(gè)龐大職業(yè)。這句話是調(diào)侃，也是AI發(fā)展依賴人類智慧的寫(xiě)照。

• “異或”引發(fā)的血案：明斯基用一個(gè)簡(jiǎn)單邏輯問(wèn)題“錘死”感知機(jī)，差點(diǎn)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絕后。直到多層網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)才翻盤(pán)，堪稱AI史上最著名“學(xué)術(shù)打臉”。

• AI三巨頭的心酸：2018年，因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究獲得圖靈獎(jiǎng)的杰弗里·辛頓在獲獎(jiǎng)感言中說(shuō)：“我們終于不用再假裝在研究別的東西了”——道出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者數(shù)十年來(lái)在主流學(xué)術(shù)界邊緣掙扎的艱辛。

• 物理學(xué)家也來(lái)湊熱鬧：羅杰·彭羅斯在《皇帝的新腦》中論證，基于哥德?tīng)柌煌陚涠ɡ恚祟愋闹蔷哂谐剿惴ǖ哪芰Α＿@引發(fā)了“如果人類智能確實(shí)超越了算法計(jì)算，那么模擬人腦的努力是否有內(nèi)在的理論限制？”的哲學(xué)思辨。

思考

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隨著人工智能技術(shù)的快速迭代，大模型的能力邊界不斷拓展，智能體作為大模型的重要應(yīng)用模式，正憑借其在規(guī)劃決策、記憶、工具使用等方面獨(dú)特的創(chuàng)新性和實(shí)用性，引領(lǐng)著一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)變革。

為貫徹實(shí)施《國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024版）》，中國(guó)移動(dòng)通信聯(lián)合會(huì)正式啟動(dòng)三項(xiàng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)研制工作：

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