人工智能|时间的力量——1991 人工智能大辩论 30 周年纪念：主义不再，共融互生｜GAIR 2021( 三 ) 检查|外卖|重庆|江北区|市场监

在本届 GAIR 大会上，杨强、张成奇、周志华、赵峰、林方真、林德康等顶级人工智能专家从各自的角度出发回顾了当年这次“大辩论”的深远影响。

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张成奇教授

1982 年，张成奇教授正在吉林大学攻读硕士研究生，从事专家系统方面的研究。那时，吉林大学是我国最早开始研究人工智能的单位之一，并在王湘浩院士的领导下发起了全国高校人工智能研究会。
1992 年，张成奇教授基于群论解决了分布式专家系统中不同的不确定性模型互相转化的问题，这一成果发表在了人工智能顶级期刊《Artificial Intelligence》上，这是中国大陆学者首次在该期刊上发表论文。在张成奇教授看来，相较于当年，如今的感知智能、行为主义智能技术已经得到了长足的发展，分布式人工智能可以发展一条更为光明道路。同年，在张成奇教授成功于《Artificial Intelligence》上发表论文四个月之后，杨强教授的研究成果也首次发表在该期刊上。

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杨强教授
彼时，如今的“迁移学习”、“联邦学习”旗手——杨强教授也醉心于符号主义人工智能研究，在规划领域颇有建树，试图从逻辑角度寻找搜索路径，探究高层次的推理技术。1989 年，杨强教授在 IJCAI 上发表了其第一篇顶会论文《Preprocessing Search Spaces for Branch and Bound Search》，在该论文中，杨强教授提出了一种名为“threaded decisions graph”的数据结构，通过事先在搜索空间中进行预处理的方式，降低了启发式搜索问题求解方法的计算开销。1990 年，杨强教授开发出的第一个开源规划软件“ABTWEAK”在工业界得到广泛应用，该成果被 AAAI 1990 收录。1991 年，杨强教授在 IJCAI 大会上发表论文《The Downward Refinement Property》，提出了一种层次化的逻辑表达关注度模型，在保证准确性的条件下大幅提高了推理速度。同年，杨强教授的论文《Characterizing Abstraction Hierarchies for Planning》也被 AAAI 大会收录。1992 年，杨强教授首次在《Artificial Intelligence》期刊上发表论文。

回顾当年的人工智能发展转折，杨强教授认为，1991 年的大辩论后，逻辑研究者们跳出了单调逻辑，转向发展复杂逻辑。同时，IWML（即如今的 ICML）出现，机器学习开始进行数学化革命。随后，随机森林、集成学习、神经网络等“黑盒”的机器学习逐渐为人所接受，可解释性逐渐淡化，形成了人工智能领域文化的转变。同时，行为主义也逐渐兴起，该流派的研究者们认为智能不仅存在于人的大脑，也存在于人体的肌肉、骨骼中。此后，扫地机器人、谷歌机器狗以及火星探索者机器人纷纷涌现出来。这些机器人在不进行逻辑推理的情况下，实现了一定的智能行为。在杨强教授看来，当年的人工智能研究从符号主义推崇的“使用一套算法解释智能现象”逐渐向“借鉴模型驱动的物理学，通过通用模型解释智能现象”过渡。

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赵峰教授
上世纪 80 年代末，在 MIT 人工智能实验室求学的赵峰教授第一时间触碰到了大洋彼岸行为主义兴起的浪潮。当年，赵峰教授的研究方向是基于模型的人工智能，旨在让计算机程序能够理解、推理物理世界中的现象。
在如今的波士顿动力公司创始人MIT马克雷伯特教授的实验室中，赵峰教授发现，当时的机器人研究十分困难，因为我们需要对机器的动力系统作出非常精准的规划，这大大延缓了该领域的研究进度。1989 年，赵峰教授MIT读书时的Committee 老师Rodney Brooks基于行为主义思想设计了一款六足机器人，该机器人在无需进行推理的情况下，能够轻松跨越涵盖，引起了巨大轰动，并获得了 1991 年的 IJCAI 计算机思维奖。Rodney Brooks 高喊“无需推理、无需表示”的口号，发表了著名的论文《Intelligence without representation》。