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人工智能再现辉煌？
(2006-05-01 14:40:10)| 分类： 中文原创 |
今天收到一个VIP邀请函，周末参加由美国麻省理工大学媒体实验室和清华大学信息学院联合举办的“21世纪数字化学习”高峰论坛。主讲人是10年前风靡中国的《数字化生存》的作者，也是MIT媒体实验室主席和创办人尼葛洛庞帝教授，以及他的老师 --- 近代人工智能领域的先驱者，MIT人工智能实验室创办者西蒙.派珀特教授。
曾几何时，人工智能是我年轻时的科学追求和梦想，它集数学、计算机科学、心理学、社会学、人类学、语言学、医学于一体，是文理兼修的综合性学科。在清华本科的毕业论文，学院只有我选择了人工智能领域的“聋哑儿童治疗康复专家系统”，其他同学做的都是本专业管理信息系统方面的。在美国的University
of
Wisconsin计算机系攻读时，当时Wisconsin大学的数据库方向在美国名列第一，很多同学都选择了这个方向（找工作也容易），我却依然对人工智能方向情有独衷，选择了Sheldon
Klein教授的自然语言理解方向（Computational Linguistics）。
在Wisconsin做得最辛苦，也最有乐趣的项目，就是运用当时最新的神经网络模型编写一个小型的英语和德语的机器翻译系统。输入英语，输出是德语翻译，反之亦然。通过此项目，我认识到自然语言的三个重要层面：第一个层面是语法（Syntax），第二个层面是语义（Semantics），第三个层面是上下文（World
Knowledge）。这三个层面的建模难度呈几何性增长。到了上下文层面，包含了众多社会学、心理学、人类学以及国家文化的人文因素，模型复杂得几乎无法建立。这也是为什么一个儿童比世界上最复杂的计算机对语言理解得更好的原因。
因为当时人工智能遇到了这些发展瓶颈，其理论能够被现实社会应用的难度很大，我决定放弃进一步攻读人工智能博士的选择，加盟微软公司Office产品组，直接进入IT产业世界，离开学术世界。
10年过去了，IT世界发生了天翻地覆的变化，计算速度呈指数性增长，Internet蓬勃发展，使得原来不可能完成的任务，变得可能。前几天刚看完Dan
Brown的小说Digital
Fortress（数字城堡），里面有一句经典：计算和网络使得一切都变得可能！如果Google能够在几百分之一秒的时间内，通过上万台网络计算机智能计算出复杂的搜索结果，那么或许社会学、心理学、人类学以及国家文化的人文模型也能建立起来。
计算 + 网络 + 人工智能 =
全新的万能世界吗？
我期待着人工智能大师在清华的讲座，也许能再次唤醒我年轻时的科学追求和梦想。
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