“神经网络”的逆袭：图解80年AI斗争史
有人的地方，就有斗争。
华山派有“剑宗”和“气宗”，相互斗了几十年。人工智能界也有“山头”，ai两大派系的斗争早在第一台电子计算机问世前就已经开始了。
△有三名法国人把两派的势力对决画成图，名字叫“神经元的复仇”
这两大派系就是：
在符号主义者的眼里，人工智能应该模仿人类的逻辑方式获取知识，而连接主义者奉行大数据和训练学习知识。
派系斗争与两次ai危机
早在达特茅斯会议之前，图灵就提出过“图灵机”这样的人工智能前沿概念。斗争之初的几十年间，连接主义派的论文引用率一直领先对手。
别看奉行“连接主义”的机器学习如何风光，早年间他们长期受到另一个派别——“符号主义”者的鄙视。
60年代初，美国国防高级研究计划署（darpa）对ai领域进行了数百万美元的投资，人工智能也迎来的第一黄金发展期。
第一次ai危机
情况在1969年起了变化，“符号主义”代表人物马文·明斯基（marvin minsky）写了一本名为《感知器》（perceptron）的书，结果直接把神经网络给写死了。
感知器是那个年代的神经网络。明斯基在书中向“连接主义”发难，你们的感知器连最基本的异或（xor）都做不到，做出来还有什么用？
也是在那一年，闵斯基获得了图灵奖。
“符号主义”派胜利后不久，ai就迎来了第一次寒冬。或者说，计算力的匮乏导致了第一次ai寒冬，帮助“符号主义”实现逆袭。
符号主义的高峰
到了70年代中期，专家系统（expert system）的出现带来了ai的黄金时代。它其实就是一套计算机软件，能够模拟人类专家回答问题，不过它的智能仅局限在一个很窄的领域，说它是“活字典”可能更准确。
与此同时，“连接主义”也在悄悄发展，约翰·霍普菲尔德（john hopfield）在1982年发现了具有学习能力的神经网络算法。
就在“符号主义”志得意满的时候，lisp machine的失败让两派力量再次发生了逆转。lisp是当时研究ai领域常用的编程语言，lisp machine是专门被优化用来运行lisp程序的计算机。
80年代，研究ai的学校都买入了这种机器，最后却发现用它们做不出来ai。之后就出现了ibm pc和苹果机，比lisp machine便宜，运算力更强。
lisp machine顺理成章“狗带”，ai进入第二次寒冬。
连接主义的逆袭
“连接主义”者在这时候也找到了更简单的统计方法：支持向量机（svm），它消耗的计算资源更少。之后，长短期记忆（lstm）算法也被提出。
后来的事情，你们也知道了，深度学习终于又重新霸占了学术和工业界。时间再回到当下，从2010年开始，机器学习成为ai行业主导。人工智能在机器学习的帮助下，取得了巨大的成就，标志着ai的彻底复苏。如今最热的ai概念均出自“连接主义”派。
近年来，计算机硬件的发展更是让“连接主义”如鱼得水，连手机的计算力都能完成识图的任务，深度学习能实现“反杀”也就不奇怪了。
双方代表人物
说到两派的斗争，就不得不提一下双方的“将领”了：
符号主义派：马文·明斯基（marvin minsky），麻省理工人工智能实验室创始人之一，他奠定了人工神经网络的研究基础，早在1951年，他设计构建了第一个能自我学习的人工神经网络机器。
连接主义派：约翰·霍普菲尔德（john hopfield），美国科学家，在物理学和计算机学方面均有很高的成就，1982年发明了联想神经网络，也就是知名的霍普菲尔德网络。
△两派之间也相互引用文章
除了这两位名人外，符号主义这边的大牛还有herbert a. simon、allen newell。如今连接主义当道，这一派的大佬更为我们所熟知：比如yann lecun、李飞飞、geoffrey hinton等人。
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△有三名法国人把两派的势力对决画成图，名字叫“神经元的复仇”
这两大派系就是：
在符号主义者的眼里，人工智能应该模仿人类的逻辑方式获取知识，而连接主义者奉行大数据和训练学习知识。
派系斗争与两次ai危机
早在达特茅斯会议之前，图灵就提出过“图灵机”这样的人工智能前沿概念。斗争之初的几十年间，连接主义派的论文引用率一直领先对手。
别看奉行“连接主义”的机器学习如何风光，早年间他们长期受到另一个派别——“符号主义”者的鄙视。
60年代初，美国国防高级研究计划署（darpa）对ai领域进行了数百万美元的投资，人工智能也迎来的第一黄金发展期。
第一次ai危机
情况在1969年起了变化，“符号主义”代表人物马文·明斯基（marvin minsky）写了一本名为《感知器》（perceptron）的书，结果直接把神经网络给写死了。
感知器是那个年代的神经网络。明斯基在书中向“连接主义”发难，你们的感知器连最基本的异或（xor）都做不到，做出来还有什么用？
也是在那一年，闵斯基获得了图灵奖。
“符号主义”派胜利后不久，ai就迎来了第一次寒冬。或者说，计算力的匮乏导致了第一次ai寒冬，帮助“符号主义”实现逆袭。
符号主义的高峰
到了70年代中期，专家系统（expert system）的出现带来了ai的黄金时代。它其实就是一套计算机软件，能够模拟人类专家回答问题，不过它的智能仅局限在一个很窄的领域，说它是“活字典”可能更准确。
与此同时，“连接主义”也在悄悄发展，约翰·霍普菲尔德（john hopfield）在1982年发现了具有学习能力的神经网络算法。
就在“符号主义”志得意满的时候，lisp machine的失败让两派力量再次发生了逆转。lisp是当时研究ai领域常用的编程语言，lisp machine是专门被优化用来运行lisp程序的计算机。
80年代，研究ai的学校都买入了这种机器，最后却发现用它们做不出来ai。之后就出现了ibm pc和苹果机，比lisp machine便宜，运算力更强。
lisp machine顺理成章“狗带”，ai进入第二次寒冬。
连接主义的逆袭
“连接主义”者在这时候也找到了更简单的统计方法：支持向量机（svm），它消耗的计算资源更少。之后，长短期记忆（lstm）算法也被提出。
后来的事情，你们也知道了，深度学习终于又重新霸占了学术和工业界。时间再回到当下，从2010年开始，机器学习成为ai行业主导。人工智能在机器学习的帮助下，取得了巨大的成就，标志着ai的彻底复苏。如今最热的ai概念均出自“连接主义”派。
近年来，计算机硬件的发展更是让“连接主义”如鱼得水，连手机的计算力都能完成识图的任务，深度学习能实现“反杀”也就不奇怪了。
双方代表人物
说到两派的斗争，就不得不提一下双方的“将领”了：
符号主义派：马文·明斯基（marvin minsky），麻省理工人工智能实验室创始人之一，他奠定了人工神经网络的研究基础，早在1951年，他设计构建了第一个能自我学习的人工神经网络机器。
连接主义派：约翰·霍普菲尔德（john hopfield），美国科学家，在物理学和计算机学方面均有很高的成就，1982年发明了联想神经网络，也就是知名的霍普菲尔德网络。
△两派之间也相互引用文章
除了这两位名人外，符号主义这边的大牛还有herbert a. simon、allen newell。如今连接主义当道，这一派的大佬更为我们所熟知：比如yann lecun、李飞飞、geoffrey hinton等人。
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