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你的假期已余額不足這些天你都干嘛了？宅在家里吃吃喝喝？去旅游景點看人？走親訪友接受靈魂拷問？其實，你的假期可以不那么無聊這是一個靜下心來開啟深度閱讀的好機會在豬年的最開頭來一波高能充電！今天是我們一起充電的第5天導讀：本文帶你回顧人工智能從誕生起至深度學習的時代來臨時的歷次繁榮與寒冬。歷史輪回也不見得是一件多么可怕的事，每一次熱潮里，也都有真正的技術進步。作者：周志明如需轉載請聯系大數據（ID：hzdashuju）從1956年誕生起至70年代初這段時間，人工智能這門新興學科一直與政府、學術界、工業界還有風投資本家都處于蜜月期之中。這20年里面，人工智能確實取得了一些成果和發展，不過迫于政府、媒體、科學界等各方的推波助瀾，人工智能也過早地向社會，尤其是這個學科的資助者們許下了太過浮夸的諾言。哪怕是學科里那些真正了解人工智能，真正潛心從事學術研究的學者，也過于樂觀的估計了這門科學的發展進程，典型的諾言如早在1957年，司馬賀曾這樣公開宣告到：我的目標不是使你們驚訝或者震驚——我能概括的最簡單的表述方式就是現在世界上就已有機器能夠思考、學習和創造。而且它們做這些事情的能力還將快速增長，直到可預見的未來，它們能夠處理的問題范圍將會擴展至人類思想所能企及全部范圍。在這種充斥著激進、盲目和樂觀思潮的氣氛下，類似的預言和承諾是數不勝數，歷史上有名的、出自這個領域幾位大師之口的還有以下這樣預言：1958年，紐厄爾和司馬賀：“十年之內，數字計算機將成為國際象棋世界冠軍。” “十年之內，數字計算機將發現并證明一個重要的數學定理。”1965年，司馬賀：“二十年內，機器將能完成人能做到的一切工作。”1967年，明斯基：“一代之內……創造‘人工智能’的問題將獲得實質上的解決。”1970年，明斯基：“在三到八年的時間里我們將得到一臺具有人類平均智能的機器，這樣的機器能夠讀懂莎士比亞的著作，會給汽車上潤滑油，會玩弄政治權術，能講笑話，會爭吵，總之，它的智力將會無與倫比。”這些預言在今天看來非常可笑，大師們“立下的Flag”全被現實啪啪打臉收場。可是立下這些預言的那個時間段里，這些預言和承諾確實促使許多社會資源集中到了人工智能研究之上來。1963年6月，麻省理工學院從美國剛剛建立的高等研究計劃局（ARPA，即后來的DARPA，國防高等研究計劃局）獲得了220萬美元的研究經費，用于資助開展歷史上有名的“MAC工程”（Project on Mathematics And Computation）。這個工程的的主要研究方向之一便是人工智能，具體工作由明斯基和麥卡錫五年前建立的人工智能研究小組所承擔。從此以后，ARPA每年都為麻省理工提供三百萬美元針對人工智能的幾乎無條件無約束的專項經費，既不定具體方向，也不求具體產出，用時任ARPA主任的羅賓特·利克里德（Robnett Licklider，1915-1990）自己的話來說就是：“應該資助人，而不是具體的項目”。所以這些經費才能“佛系”如此程度，允許研究者去做任何感興趣的方向上的研究，這樣的資助形式在政府對學術界的各種資助中是極不常見的。ARPA的無條件資助一直持續至七十年代才終止，這些經費促使麻省理工形成了無拘無束的研究氛圍及其特有的“Hacker文化”。除了麻省理工學院以外，ARPA還對紐厄爾和司馬賀在卡內基梅隆大學的人工智能工作小組以及斯坦福大學人工智能項目（由麥卡錫于1963年從麻省理工跳槽到斯坦福大學后創建）提供了類似的資助，當時世界上還有最后一個重要的研究機構是由唐納德·米契（Donald Michie，1923-2007）于1965年在英國愛丁堡大學建立的人工智能實驗室。在接下來的許多年，乃至今日，上述四所研究機構一直是全球人工智能領域領先的研究中心，也是經費匯集的中心。不過好景不長，可能只是因為人工智能研究者們對其課題難度沒有能夠做出正確的判斷，也有可能是上帝為了讓歷史再一次證明盛極而衰是自然屆的鐵律。總之，過于樂觀的估計，即令全社會的資源蜂擁而至，也使得人們期望變得過高。時光荏苒，當大家發現人工智能承諾無法兌現時，虛幻的泡沫便注定要破滅。研究經費的走向是其最直接的體現，對人工智能提供資助的各種機構，如英國、美國政府，國防高等研究計劃署和美國國家科學委員會等等，都不約而同地對沒有明確方向和實用價值的人工智能研究終止了資助。隨后，類似“人工智能即使不是騙局也是庸人自擾的想法”的情緒和言論迅速從政府、研究機構蔓延到全社會，整個社會公眾對人工智能的前景從盲目樂觀又轉變為一種極度悲觀和過分不信任的態度，這個階段，人工智能歷史上被稱為第一次“人工智能的寒冬（AI Winter）”。在寒冬之前，其實就已經出現過一些線索，預示了這一局面即將降臨。最早在1966年，自動語言處理顧問委員會（Automatic Language Processing Advisory Committee，ALPAC）提交給美國政府的一份報告中，對機器翻譯的進展開始提出了有充滿批評和警告意味的評價 。這個其實真怪不得別人批評，當時人工智能的自然語言處理能力確實是難登大雅之堂。羅斯·奎利恩（Ross Quillian）在給匯報的聽眾演示他在自然語言方面的研究成果時，只能采用一個僅含20個單詞的詞匯表進行演示，因為當時的計算機內存就只能容納這么點詞匯！還有不少關于人工智能的歷史材料上還記錄有這樣一項當時機器翻譯的測試場景，翻譯過程中，機器把“心有余而力不足”（“The spirit is willing but the flesh is weak”）的英文句子譯成俄語再譯回來之后竟然變成了“酒是好的，肉變質了”。美國自動語言處理顧問委員會的這份報告，后來導致美國國家科學委員會（National Research Council，NRC）在為機器自然語言處理方面研究累計撥款二千萬美元后，最終不得不在沒有獲得任何有價值的成果情況下停止了資助。在大西洋的彼岸，1973年英國數學家詹姆士·萊特希爾（James Lighthill，1924-1998）針對英國人工智能研究狀況，發表了赫赫有名的《萊特希爾報告》，這篇公開的報告是一份具有廣泛影響力的、直接刺破人工智能樂觀思潮泡沫的調查文件，被視作人工智能寒冬的開啟。它嚴厲地批判了人工智能領域里的許多基礎性研究，尤其是機器人和自然語言處理等幾個最熱門子領域，并給出了明確的結論：“人工智能領域的任何一部分都沒有能產出符合當初向人們承諾的、具有主要影響力的成果”。此外，報告特別指出人工智能的研究者并沒有能夠解決如何將人工智能應用于真實世界里必然會遇到的“組合爆炸”問題。整份報告的基調充滿了對人工智能研究在早期興奮期過后的全面悲觀。《萊特希爾報告》不僅導致了英國人工智能研究的全面低潮，并且其影響很快擴散到了美國及其他人工智能的研究之中，到了1974年，各國政府的資助預算清單上都已經很難再找到對人工智能項目的資助了。接下來長達十年的時間里，人工智能經歷了它歷史上的第一次寒冬，一些幾年前還在愈演愈烈的自吹自擂的狂歡中作繭自縛的人工智能從業者們，許多都不得不紛紛鋸短他們的鼻子，轉向其他領域去謀生。站在今天回望歷史，人工智能的低潮發生過不止一次，而在進入寒冬之前幾年，都有一些相似的征兆，譬如：學術界奮力地發表論文，學術明星獲得萬眾追捧；所有擦邊專業的學生紛紛轉行搞起人工智能，市場還給這類“人才”開出令人咋舌的高薪；企業、研究機構和學者們做出一個又一個預測和承諾，媒體連篇累牘報道人工智能的進展。而大眾則睜著一雙雙無辜的大眼睛，好奇而驚恐地注視著他們不理解又不敢不關注的一切。已經過去的寒冬，讓處于溫暖如春環境之中閱讀此書的你我，都不得不去思考，這一次人工智能熱潮，是真的引爆了奇點，抑或只是歷史的另一個輪回？其實，即使這次的人工智能熱潮，仍然是一個歷史輪回也不見得是一件多么可怕的事，每一個時代的技術浪潮，都有這個時代的條件，有這個時代的使命。50至70年代經歷的第一次人工智能的熱潮里，不僅有浮夸，也隱藏著不少真正的技術進步。例如卡耐基梅隆大學的“語音理解研究（Speech Understanding Research）”計劃，當時甚至被 DARPA 評價為是“一場騙局”，但是這個研究所開發出來的“隱馬爾科夫模型”這樣的“黑科技”，在數十年后成為了計算機語音識別技術領域的重要一塊基石，參與其中的研究者大多都成為這個領域的一代宗師。寒冬過去之后，這些成果終會發出閃亮的光芒。沉寂十年后，人工智能在80年代開始再度爆發，這波浪潮引領的力量是符號主義，主要是知識工程和專家系統。而連接主義和神經網絡，雖然也在1982年代開始出現緩慢復蘇的跡象，如：1982年物理學家約翰·霍普菲爾德（John Hopfield，1933-）提出的“Hopfield網絡”1985年特里·謝澤諾斯基（Terry Sejnowski）和杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton，1947-）共同發明的“玻爾茲曼機”（Boltzmann Machine）1986年辛頓提出的可以訓練多層神經網絡的“誤差反向傳播學習算法”（Back-Propagation）都是連接主義中的不可忽視的進步。不過，直到2006年前后，雖然多層神經網絡的訓練問題已被初步解決，但神經網絡本身建模的天生限制，也由于數據量和運算能力的限制，神經網絡效果一直不能算好，利用當時的計算機也難以實現大規模的神經網絡。因此，當人工智能的第二次熱潮在90年代逐漸退卻時，神經網絡又被冷落起來，此時，以“支持向量機”（Support Vector Machine，SVM）、“隱馬爾可夫模型”（Hidden Markov Model，HMM）等為代表的統計學習方法唱了十多年年的主角，直到2006年辛頓提出深度信念網絡（Deep Belief Network，DBN）以后，神經網絡真正具有統治力的時代——深度學習的時代才真正來臨。關于作者：周志明，Java技術、機器學習和企業級開發技術專家，現任遠光軟件研究院院長，人工智能博士在讀。開源技術的積極倡導者和推動者，對計算機科學和相關的多個領域都有深刻的見解，尤其是人工智能、Java技術和敏捷開發等領域。著有《深入理解Java虛擬機》《深入理解OSGi》，翻譯了《Java虛擬機規范》等著作。

女人見異思遷、紅杏出墻大多有兩種原因：一是覺得自家男人沒出息，見到經濟能力比較好的男性就容易心猿意馬，埋怨自己當時看走眼；二是其本身的欲望就比較強烈，欲壑難填、喜新厭舊，即使是結婚后也絲毫不會收斂，有些還會變本加厲。男人如果娶到這種女人可謂是倒了大霉了，所以從戀愛的時候就得一個心眼，這種女人其實我們從面相上就能看出端疑。1、夫妻宮凹陷這個部位在古代面相學上被稱之為“奸門”，主管一個人的情感與婚姻。一個女人要是這個部位凹陷無肉的話多是喜歡追求刺激的生活的人，很難安定下來。2、下巴尖薄下巴古稱“地閣”，上額為陽代表男人，下顎為陰代表女人，所以下巴部位最能看出女人心性。而下巴部位尖削、骨感的女人雖自身不是沒有原則之人，但抵不住泛濫的異性桃花，多數最終會淪為風流之人。3、眼帶桃花同下巴尖薄的女性一樣，桃花眼的女人也是異性緣非常好的，這種面相的女人極易遭遇桃花劫，即使是已婚之人也很容易為他人所動，一生感情都頗不穩定。4、鼻梁生痣鼻梁部位若生有痣，則代表女性本身欲望就比較強烈，對情欲之事有超及常人的喜好，而且這種女人自制力不強，難免會紅杏出墻。5、人中生痣人中位于鼻口之間的正中位置，代表了一個人的生命力、生育能力及生殖器官。人中有痣的女人缺乏責任感，且也是欲望比較強烈的人，很容易在外勾三搭四。

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