符號人工智能的歷史緣起是怎么樣的了？ _人工

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人工智能的早期成功曾經被認為打開了通用智能的大門。
Allen ,A. Simon — 象征性人工智能先驅
以通用解難器和其他像邏輯理論家基于規則的推理系統開始興起的人工智能工作，在四十年的研究工作中占據了基礎地位。象征性人工智能（經典人工智能）是人工智能研究中的一個分支，它試圖精確闡釋和展示人類知識（事實和規則）。如果它能夠成功制造出類人智慧，那么人類就需要把自己的內心想法和過程性知識，用符號和規則轉換成精確的形式告知人工智能。象征性人工智能已有非凡成就。類似“專家系統”（模仿人類知識庫的人工智能系統）的人工系統正在各大小而精的領域嶄露頭角。
人工智能和哲學
1950年人工智能與智能控制，阿蘭·圖靈提出問題：機器能思考嗎？如果能，那人類是機器嗎?
這個問題的提出促進了人工智能機器的興起，這些機器被認為具備思考能力，所以是智能的。但在我們談論人工智能能夠思考這件事情之前，我們可以先來定義什么是思考嗎？勒內·笛卡爾（1596-1650）說過，“動物是超級機器人，人類也是，不同之處在于人擁有思維能力。”
人工智能之父托馬斯·霍布斯認為：思考是對符號的操控，而理智則是計算。
他認為思考可以通過對思維符號的操作完成。但是我們首先需要明白什么是符號。
符號的官方定義是能夠代表其他事物的可感知事物：
? 字母符號，數字，道路標記，音樂符號等。
? 像“蘋果”這一符號象征某個紅色的，可食用的物體。我們可以在其他語言中發現同樣象征可食用物體的其他符號。
勒內·笛卡爾（數學家和哲學家）認為思想本身就是符號的象征，而感知是內在的過程。
“我認為味道、香氣和顏色只是不同事物的名稱，是我們有意識地放置他們，他們才存在于我們的意識里。因此，當現存的生命體消逝，依附在他們身上的所有品質也都會消失乃至湮滅。”——《分析者》1623年，伽利略
整個宇宙由數學語言書寫的，它的符號包括三角形、圓形和其他幾何圖形。所以伽利略指出所有現實即數學。
就像伽利略認為幾何象征運動，霍布斯也同樣認為伽利略的思想也影響了霍布斯，他們都認為幾何可以解釋運動。笛卡爾進一步提出，代數（對數學符號的研究和運用規則）也可以用來表達幾何。而創造人工智能則不同于此，是去制造有自我意識的機器。
話說到此，什么是意識呢？
身心二元論
笛卡爾認為符號和其所象征的事物是兩個不同的東西。思維是非實體、非空間的，物質。笛卡爾明確了思維和意識以及自我覺醒之間存在聯系，以及把思維和智能的載體，大腦區分開來。
思考是對與思維有聯系的符號的操控。
身心問題也就是物質和思維的相互作用。身體和心理的交互，與思維和物質的交互原理一樣。
從哲學到思考機器
物理符號系統足夠有能力來表達通用智能。——艾倫·紐厄爾
【符號人工智能的歷史緣起是怎么樣的了？】符號人工智能就是有能力運算符號的機器。此前，這在約翰·豪格蘭德的書（AI-The very idea）中稱為出色的老式人工智能。我們如何得知符號/詞匯的意思？字典嗎，它也在用其他符號或詞匯給已知詞匯下釋義，但是意思來源于哪呢？
語言和思想——我們可以脫離符號思考嗎？
諾姆·喬姆斯基（Noam ）認為語言和符號是首要的。
人們天生就擁有一套獨立于感官體驗的結構性規則。在一個人的心理成長過程中，孩提時代接觸越多的語言刺激，就越能夠習得遵循通用語法的特殊句法規則。
和喬姆斯基認為人類天生就擁有通用語法的觀點不同，約翰·洛克（John Locke）（1632-1704）假設，人類的大腦天生是一片空白。
這與笛卡爾的天生擁有論不同，喬姆斯基認為我們出生時并不帶著先天的意識，而知識只能通過感官接觸的經歷獲得。兒童可以操控符號并且做加減法，但是他們并不知道他們正在做什么。所以操縱符號的能力和思考能力并不能劃等號。
的確我們所思考的一些事情（量子力學）無法用當下的物理學來解釋。——羅杰·彭羅斯（Roger ）
象征性人工智能的衰落
然而，象征性人工智能遇到的麻煩卻往往很難解決，其中一個是常識性問題。除此之外，依賴于過程性或隱性知識的領域更難在符號人工智能框架內操作，比如感知或運動進程。在這些領域中人工智能與智能控制，象征性人工智能取得的成功有限，并且總的來說，將該領域留給了更適合于此類任務的神經網絡體系結構（我們會在下一章中討論）。在接下來的部分中，我們將詳細說明象征性人工智能的重要下屬領域以及它們遇到的困難。
ELIZA伊莉莎
1966年，約瑟夫·維森鮑姆在（）MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）創造了ELIZA，她可以和人類進行溝通，十分智能。而之后卻發現這一程序只是通過操控用戶的輸入來生成輸出而已。
誕生于斯坦福，用作醫療檢測的專家系統——MYCIN(1974)從未投入真正使用。
在1952年誕生的薩繆爾象棋計劃旨在探索如何讓機器學習。它在一次次的游戲中升級，最后打敗了它的研發者。在1959年，它打敗了當時最厲害的玩家，這也引發了人工智能控制人工智能的恐慌。這帶來了人工智能的聯結主義范體，也叫做非象征性人工智能。而基于學習和神經網絡來解決AI問題的方法也就應運而生了。
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符號人工智能的歷史緣起是怎么樣的了？