7、迈向现代人工智能的早期探索

迈向现代人工智能的早期探索

1. 人工智能的早期背景

早期的计算机，如ENIAC和UNIVAC，虽被时髦地称为“大脑”，但这些简单的计算系统与真正的大脑相去甚远。从20世纪40年代末开始，研究人员迈出了探索真正人工智能的第一步。尽管这些早期实验与2020年代的人工智能研究相比显得简单，但它们是至关重要的奠基性工作。部分先驱理论家的研究成果，至今仍指导着从事神经编程、机器智能和复杂系统动力学研究的学者。

1.1 人工智能的目标与早期计算机的局限性

人工智能包含多个科学目标，其终极目标早在研究人员掌握使人工思维成为可能的基础知识之前就已被设想。早期计算机并非为模拟大脑或思维而设计，只是相对简单的计算机器，仅能自动处理数学问题。从这些简单计算到创造真正能思考的机器，差距巨大。不过，一些早期实验项目为解决这一尚未攻克的难题发现了关键线索，为更切实的人工思维科学奠定了基础。

1.2 思维的数学原理

在设计会思考的机器之前，必须先理解思维是什么以及它如何运作。关键的一步是从数学和逻辑层面剖析大脑和思考个体的工作方式。20世纪40年代，全球有一小群热情的神经科学家，在大脑的结构和功能方面取得了令人兴奋的发现。他们的目标之一是创建大脑功能的数学模型，这最终促成了神经网络的发现。神经网络是模拟大脑和神经系统活动的计算机系统。为实现这一目标，研究人员需要对大脑活动进行基本的数学分析，并将其转化为计算技术，这就需要理解神经科学和哲学中的一个基本问题——“心脑问题（MBP）”。

心脑问题既是哲学问题，也是生物学问题。核心在于心和脑是否相同。“心”可定义为思维和意识等心理过程。该问题源于古代对人类生命的非科学观念。许多宗教和文化体系认为人