野心勃勃的日本第五代计算机,是如何一步步走向失败的

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上世纪80年代初,日本政府制定了一个野心勃勃的十年规划,投资8.5亿美元,打算在IT领域内一举超越美国,建立全球的领导地位。

规划一推出,就把欧美的很多决策者“吓了个半死”。

有些极端的美国人甚至认为:这是“邪恶”的日本人在计算机领域制造的“珍珠港事件”!

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日本的这个计划就是:第五代计算机

日本敢于提出这个规划,主要是信心爆棚。

经过六七十年代的高速发展,他们在消费类电子和汽车工业已经是世界领先。

在半导体领域,日本组织了半导体协会,在很短的时间内就全面赶超了美国公司,占据了DRAM 70%的市场。

Intel公司甚至被迫从DRAM转向微型处理器(当然也因祸得福,这是后话)。

日本觉得他们已经进入“无人区”,必须要搞“双创”,不能再跟踪美国,要变道超车,这很容易理解。

我们知道,前四代计算机都是所谓冯诺依曼架构,主要用于商业运算和信息处理。

日本的第五代计算机有个宏大目标:抛弃冯诺依曼架构,采用新的并行架构,采用新的存储器,新的编程语言,以及能处理自然语言、图像的新操作方式。

让第五代计算机具备推理和知识处理能力,换句话说,第五代计算机就是“人工智能计算机”。

人工智能计算机有着雄心勃勃的目标:

1. 问题求解和推理

通过计算机自身存储的信息(知识)得出问题的结论

2. 知识库的管理

将知识作为一种可以处理、存储、检索的形式组织在一起。

3. 智能接口

计算机能对自然语言,图形、图像进行判读,并给出回答

4. 智能程序设计

对于给定的问题,能自动、快速地转换成程序。

程序员看到这4个目标,第一个反应肯定是:好家伙!

真要是实现了,程序员这个职业就消失了!计算机可以自动编程了!

可是近40年过去了,这四个目标依然进展缓慢,仅仅是第三个目标,机器学习才在最近几年取得了进展。 

可见,当时的日本政府提出的计划太过超前,超越了时代。 

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为什么日本政府会提出这么超前的目标呢?

因为当时的人工智能正处于热炒阶段,卡耐基梅隆大学为DEC公司设计了一个名为XCON的专家系统,取得巨大成功,六年时间为DEC公司节省了4000万美元。

各个企业一看效果不错啊,赶紧学起来吧,纷纷上马专家系统。

在人工智能领域,当时存在两种候选语言,一种是Lisp,一种是Prolog。

Lisp是美国人工智能社区的主流语言,为了加快Lisp的运行速度,一些创业公司甚至设计了专门运行Lisp的硬件——Lisp机器。

Prolog是用于逻辑推理的编程语言,专门用来处理逻辑问题,例如:

"所有人都会死,苏格拉底是人,所以苏格拉底会死"

日本选择了Prolog做为五代机的编程语言,有人说这是因为Prolog是欧洲人发明的,日本不想追随美国人的Lisp。

但更根本的原因还是Prolog适合了日本的构想:建立一个超大的数据库,里边都是知识和规则,然后使用Prolog进行推理计算,每秒的逻辑推理数要达到100M到1G,比当时最快的推理机器要快几十万倍。

为了实现这一目标,他们计划实现并行的推理机器,并行的推理操作系统, 要把Prolog改造成并发的Prolog......

现在我们知道,这种简单的推理方式,面对复杂多变的现实世界,面对模糊有歧义的自然语言,是远远不够的。

曾经成功的专家系统维护成本太高,难以更新,无法学习,非常脆弱,当用户的输入不同寻常时,它们可能会犯各种各样奇怪的错误。

到了1991年,第五代计算机项目花费了4亿美元,但是其目标远远没有实现,被迫中止。 

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日本在五代机上的计划,无意间“忽悠”了全世界,那些主要的大国为了防止落后,都奋起直追:

1983年,美国DARPA 再次开始通过战略计算计划资助人工智能研究。

1984年,英国实施了Alvey计划,创建大规模并行计算机,支持知识工程研究。

德国西门子,法国Bull, 英国ICL公司,则一起成立了欧洲计算机研究中心。

咱们国家也差点上了贼船,1990年,中科院在计算所设立了“智能中心”,当时日本五代机已经进入尾声,汪成为、李国杰等老师走访了日本从事第五代计算机研究的实验室,发现该实验室自身都不用其研制出的机器!

后来他们顶住压力,对智能计算机重新定位,果断地选择了高性能计算机的路子,开发了“曙光”系列高性能计算机。

我在计算所看到智能中心的牌子的时候,还很纳闷,明明是研究超算的,怎么叫智能中心?

在日本失去的十年中,美国主导的PC和工作站兴起,CPU在摩尔定律的支持下,性能每隔18个月就翻一番。

微软、苹果,Intel 、Sun、康柏等一大批公司崛起,计算机和软件进入千家万户,引发了信息产业的一场革命。

90年代,互联网产业又在美国崛起,雅虎、思科、Google、亚马逊等相继成为巨头,日本是彻底追不上了。

可见跟随很容易,想要创新是很难的,仅仅依靠国家意志和规划是不够的,市场的力量可能更加重要。 

至于人工智能,从AlphaGo开始,又狂热了五六年,如今有不少大牛从工业界退回到了学术界,退烧迹象明显。

我个人认为,智能这东西,靠暴力计算是搞不出来的,还得靠牛顿、爱因斯坦这样接近于神的人脑洞一开,在最根本的层面实现突破。

(完)

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