人工智能的黎明：从朴素到复杂的知识表征

引言

人工智能（AI）的兴起标志着人类理解和利用机器智能的一个变革性时代。它的发展历程是一段令人着迷的旅程，从最初朴素的规则和有限的知识表征，到如今对复杂世界的丰富表征。本文将探索人工智能知识表征的演变，以及这如何塑造了我们与机器智能互动的历史。

早期成就：狭窄领域的朴素表征

人工智能的早期成就往往局限于相对朴素的形式化环境中，它们不要求对现实世界的广泛知识。例如，IBM 深蓝（Deep Blue）国际象棋系统在 1997 年击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Hsu，2002 年）。国际象棋是一个简单的领域，由 64 个方格和 32 个棋子组成，可以由简短、完全形式化的规则列表来。这使得系统能够提前准备并依靠狭窄的知识范围来运作。

知识表征的复杂化：进入现实世界

随着人工智能技术的成熟，其应用范围扩展到了超越狭窄领域的问题。这需要更复杂、更丰富的知识表征，能够捕获现实世界现象的多样性和复杂性。自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域的进步，对这种知识表征的复杂化起到了关键作用。NLP 系统需要理解和生成人类语言，这需要对语义、句法和语用学的深入了解。计算机视觉系统需要解释视觉数据，这需要对对象识别、场景理解和运动感知的深刻表征。

表示学习：人工智能智能的基石

机器学习和深度学习的发展为人工智能知识表征带来了革命性的改变。这些技术使人工智能系统能够通过从数据中自动学习，从基本特征中构建复杂表征。深度学习模型特别是，通过多层人工神经网络，能够层次化地学习表示，从低级特征（例如图像中的边缘和纹理）到高级概念（例如物体和场景）。这种表示学习能力使得人工智能系统能够在广泛的任务中超越人类性能。

第一次大衰退：知识表征的局限性

然而，人工智能知识表征的演变也并非没有其局限性。在 20 世纪 70 年代，人工智能领域经历了所谓的“第一次大衰退”。这部分归因于人工智能系统知识表征的局限性，因为这些系统在面对超出其窄域知识范围的问题时会表现出脆弱性。例如，NLP 系统在处理语义模糊和歧义文本时会遇到困难，而计算机视觉系统在识别复杂和不常见的对象时会遇到困难。

超越局限性：知识图和多模态学习

近几十年来，人工智能研究人员一直致力于解决这些局限性。一个关键的进展是知识图谱的发展，它提供了对现实世界实体、概念和关系的结构化表示。知识图可以为人工智能系统提供背景知识和一般推理能力，从而提高其对复杂任务的处理能力。此外，多模态学习方法正在兴起，它结合来自不同感官模式的数据（例如图像、文本和音频），以创建一个更全面、更健壮的知识表征。

结论

人工智能知识表征的演变是一个持续的过程，每一次进步都开辟了新的应用领域。从早期朴素的形式化环境到如今对复杂世界的丰富表征，人工智能已经取得了令人瞩目的进步。随着表示学习、知识图和多模态学习等技术的不断发展，我们期待人工智能在各个领域发挥越来越重要的作用，从医疗保健和交通到教育和娱乐。