AI技术，以其深远的影响力和复杂性，不仅推动了科技领域的革新，还深刻改变了人类的生活方式…… 。当然我们也知道AI技术发展过程中面临的挑战与争议，这些争议在一定程度上影响了AI的发展轨迹。然而，尽管如此，AI技术仍然以其强大的数据处理和模式识别能力，在各个领域展现出巨大的应用潜力，推动了社会的进步。同时，AI的发展也提醒我们，需要圣人般的远见卓识来预见技术的未来趋势，以及君子般的包容与合作来促进技术的健康发展。尽管现实世界中圣人难寻，君子亦不多见，但我们仍需努力追求这些品质，以期在AI技术的发展过程中减少曲折，实现更加美好的未来。
今天是我们的第二章第2节第3篇：时代悲歌：身陷囹圄的“魏其侯”
公元前131年12月，魏其侯窦婴被腰斩于长安渭城，家中老小180多口受到株连。这位在平定七国之乱中立下赫赫战功的大将军，以满门抄斩的悲惨结局载入史册。窦婴的死因可以用四个字来形容，那就是“蝴蝶效应”。
窦婴死于一系列的“小事”引起的连锁反应。先有田蚡戏耍窦婴和灌夫，再到田蚡向窦婴索要田地，然后是灌夫大闹田蚡订婚宴，本来是要与田蚡缓和关系的窦婴，不得不亲自下水，最后，一向老谋深算的窦婴忘记了自己的头顶还有一片“天”，直接拿出圣旨给自己判了死刑。
当然，窦婴以血的教训告诉我们打造好自己“圈子文化”的重要性，更要远离喝点酒就不知道自己姓什么的无脑猪队友。
当田蚡还是郎官时，你可以吆五喝六，后来人家是国舅爷了，你灌夫还摆不正自己的位置，不出事才怪。现实生活中，领导跟你称兄，你千万不要跟其道弟，正所谓 “识时务者为俊杰”，人得明白啥叫“此一时也彼一时也”。
在“新旧之争”中，虽然田蚡笑到了最后，但田蚡的对手没了，田蚡也就失去了利用价值，好在他最后明白了这点，靠装疯卖傻捡回一条命。这样的事情古今中外屡见不鲜，这些年某“甄选”发生的“逼宫戏”就是最好的例子。
所以和珅有一句话说得特别好：有时候对手就像是一堵墙，有这堵墙在，自己就可以避免风吹雨淋，如果把这墙推倒了，即使没有砸到你，溅起来的飞尘和石子也可能会伤到你，因为强者总需要有弱者衬托。
时间溯回到60年代初，当时有一人可谓是风光无限。
如何风光呢？大抵和各位看的影视剧中开跑车，叼雪茄、拥美女的高富帅差不多，何况他还弹了一手好钢琴。这样风度翩翩的谦谦君子，不是靠钱堆起来的，而是实力派和偶像派的组合。那此人是谁？他就是感知器的开发者，人送外号“美国国民老公”的罗森布拉特。
罗森布拉特在1962年写了本书，名字叫《神经动力学原理：感知机和大脑机制的理论》，这本书主要探讨了神经动力学的原理，以及感知机和大脑机制的相关理论。此书一出，再加上之前的“感知器”，理论实践全有了的老罗一时间名声大噪，而这本书更是被神经网络的追捧者奉为“圣经”。
雷布斯曾说过“站在风口上，猪都能飞上天”，何况是大神。此时的老罗是要风得风要雨得雨，根本不用担心研究经费的问题，完全不用像现在某些人和公司一样连续买一个月的热搜。因为他已经成为了一个无论走到哪里都自带流量的男人。
不过老话说得好，人怕出名猪怕壮，长时间处于聚光灯下未必是好事。
老罗这人业内都了解他本就是一个文静低调的美男子。如今大摇大摆的天天在众人眼前晃悠，时间久了不遭人嫉妒才怪。当然，要命的是老罗还抢走了属于另一派符号主义的风头和“伙食费”。
1969年，AI一大的组织者、符号主义的绝对大佬明斯基协同另一位大佬司马贺专门为老罗写了一本书，这本书的名字也叫《感知器》，但这本书可不是写给老罗的赞歌，而是对老罗和他的神经网络发起的直接宣战。如何评价这本书？
《觉醒年代》有这样的一场戏，“南陈北李”等人发起的新文化运动令守旧派十分不满，尤其是在鲁迅发表了第一遍白话文小说《狂人日记》后，脸上挂不住的复古派决定开战。其中“桐城派”代表人物林纾写了两篇小说《荆生》和《妖梦》。《荆生》讽刺的是陈独秀、胡适、钱玄同，《妖梦》则直接对准北大校长蔡元培。
蔡元培虽然支持新文化运动，但他做事稳重、老到，他此前一再强调，新派不要过火，要对事不对人，新文化运动要循序渐进，不要激烈，毕竟大家私下里都是朋友。但《妖梦》出版后，他也坐不住了。于是就有了那经典一幕：
蔡元培：“新旧文化之争那是学术之争，应该百家争鸣。旧派也好、新派也好，大家都是在做学问，都是在思考这个国家发展的出路，不应该剑拔弩张，不应该走到你死我活的地步。”
钱玄同：“蔡公，您就是太厚道太宽容了。”
陈独秀：“宽容和厚道是蔡公一向的风格。”
蔡元培：“非也，非也。宽容和厚道是我们读书人从小的习养。但是，宽容和厚道它不是没有限度的呀。我们大家看看林琴南这篇小说，通篇充斥着妖言惑众、杀气腾腾，必将置我等于死地而后快。”
后来，林因此事专门写信给蔡道歉，因为他不知道那帮人没有将《妖梦》撤稿。他感到羞愧，因为蔡被他奉为大贤，而他却在文章中称蔡为妖孽。那林纾算不算君子？要看跟谁对比了，跟蔡比还差点境界，但跟那俩老外比，却还是绰绰有余的。
明斯基和司马贺这本书可谓是“杀气腾腾”，表面上是在分析“感知器”的局限性，实际上就是冲着神经网络和连接主义去的。尽管，二人的话也有一定的道理，但火药味十足，其中甚至夹杂着对老罗的个人攻击。这本书主要列举了感知器的两大局限性。
第一，单层感知器只能解决线性可分问题，不能处理那些不能通过一个简单的线性决策边界来区分的分类问题，无法解决异或问题，因为“异或问题”需要非线性的决策边界。那什么是异或问题？这里需简单举个例子。
我们还是以打铁为例。假设本书一开始的老汉穿越到了人工智能1.0时代，他需要根据两种情况来决定是否要继续加热铁块：
情况1：铁块是否已经敲打成形（是为1，否为0）
情况2：铁块是否已经冷却（是为1，否为0）
具体规则是：
如果铁块已经敲打成形且已经冷却（A=1, B=1），那么，老汉不需要加热铁块。
如果铁块没有敲打成形或者没有冷却（A=0 或 B=0），那么，老汉则同样不需要加热铁块。
现在，老汉想要开发一个简单的机器来将这个决策过程实现自动化，这台机器就像单层感知器一样，它需要根据两个输入信号（情况A和情况B的状态）来做出是否加热铁块的决策。然而，单层感知器面临的问题是无法处理下面这两种情况：
情况1：铁块已经敲打成形，但还没有冷却（A=1, B=0）。根据规则，老汉需要加热铁块。
情况2：铁块还没有敲打成形，但已经冷却（A=0, B=1）。根据规则，老汉也需要加热铁块。
两种情况都需要加热铁块，但它们无法通过一个简单的线性规则来区分，比如“如果铁块成形就不加热”或“如果铁块冷却就不加热”，因为这俩规则都会导致错误的决定。老汉需要的是能够理解“如果铁块没有成形或者没有冷却，就需要加热”的非线性规则。
这就像逻辑学中的“或”逻辑，只要满足其中之一就可，但单层感知器无法实现这种非线性的逻辑，因为它只能根据输入的线性组合来做出决策，也就是根据铁块的温度或形状中的一个因素来决定是否加热，而不能同时考虑两个因素。
为了解决这个问题，老汉需要采用更复杂的系统，例如包含多个层次的神经网络。这样的系统能够通过学习输入之间的非线性关系，准确地模拟老汉的决策过程。如此，无论铁块是未成形还是未冷却，机器都能正确地判断出是否需要加热铁块。
第二，感知器模型缺乏学习复杂概念的能力。它们不能通过学习改变其结构或引入新机制来适应更复杂的问题，这限制了模型在处理现实世界问题时的能力。
还是那个例子，还是那个穿越回去的老汉，现在时代变了不让随便铸剑了，于是老汉改行做起了家居百货，他主要是制造老百姓家用的铁锤和大铁门。
简单任务：制造一把普通的铁锤，只需要将铁料加热到适当的温度，然后用锤子敲打成型，最后淬火。这样的任务老汉可以一天重复多次。
复杂任务：制造大铁门则需要更多的技巧和步骤。老汉需要设计门的图案，然后精确测量和裁剪相关的铁片，还需要焊接和装饰技术来完成整个门的制作。这样的任务老汉三天重复一次就不错了。
单层感知器就像是只会制造铁锤的老汉，它能够很好地完成简单、重复的任务，但面临需要更多技能和创造力来完成的复杂任务时，它就无能为力了，因为其结构和能力有限，它不能通过学习来掌握新的技能或改变其工作方式。
这就意味着在AI领域，单层感知器只能处理些简单的、可以直接通过线性边界区分的问题，而人类需要的则是能够识别模式、理解上下文和进行抽象思考的多层神经网络模型，就比如现在大家使用的生成式AI，能够学习和处理更加复杂的数据和任务。但那时的算力能达到吗？
很明显，这是强人所难。说句实话，让符号主义去搞更有前途。明斯基和司马贺心里十分清楚，他们的目的并非仅仅指出感知器在处理复杂任务时的不足，而是想告诉大家研究神经网络没有前途。
后来的事实证明，他们对感知器的批判导致人们低估了神经网络处理复杂问题时的潜力，使得处于萌芽阶段的AI经历了“倒春寒”，甚至改变了人工智能的发展轨迹。时至今日，仍有专家对此表示惋惜，认为这一切本可避免。
但真能避免吗？要回答这个问题。就得问这个世界上究竟有多少圣人，又有多少君子。到底是君子大于圣人，还是圣人大于君子？这个话题值得探讨。
在AI领域，我们同样需要圣人般的远见卓识和君子般的包容与合作，或许这样，历史的某些曲折可以避免。然而，现实世界中圣人难寻，君子亦不多见，这也许是科技发展不可避免的挑战之一。
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本节完
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