深度学习-3

弗兰克·罗森布拉特在1928年7月11日出生于纽约的新罗谢尔‘，就在布朗克斯区以北。他就读于布朗克斯科学高中，这是一所精英公立高中，培养出了8名诺贝尔奖获得者*、6名普利策奖获得者、8名美国国家科学奖章获得者’和3名图灵奖获得者”，图灵奖是世界顶尖的计算机科学奖。罗森布拉特身材瘦小，下巴多肉，头发又短又黑，呈波浪状，戴着标准的黑框眼镜，他学的是心理学，但兴趣广泛。1953年,《纽约时报》发表了一篇短短的报道，介绍一台他用来处理博士论文数据的早期计算机。”这台计算机名为EPAC，是“电子特征分析计算机”的简称，用来分析病人的心理特征。随着时间的流逝，他开始相信，机器可以提供对内心更深层次的理解。博士毕业后，他加入了位于布法罗的康奈尔航空实验室”，该实验室距离纽约州伊萨卡的康奈尔大学主校区约150英里°。这个飞行研究中心是在第二次世界大战期间由一家设计飞机的公司捐赠给康奈尔大学的，它在战后的几年里演变成了一个不拘一格的实验室，其运营几乎没有受到伊萨卡政府部门的监督管理。正是在这里，罗森布拉特设计了感知机，并得到了美国海军研究办公室的资助。
罗森布拉特将该项目视为了解大脑内部运作机制的一个窗口。”他相信，如果能用一台机器来重构大脑，他就能探索他所谓的“自然智能”的奥秘。根据10年前芝加哥大学的两位研究人员最初提出的想法，感知机能够分析物体，并寻找能识别这些物体的模型(比如，卡片的左边或右边是否有标记)。它通过一系列的数学计算来实现这一点，其运行(在非常广泛的意义上)就像大脑中的神经元网络一样。当感知机查看每个物体并试图识别时，它会得到一些正确的结果，也会得到一些错误的结果。但它可以从错误中吸取教训，有条不紊地调整每项数学计算，直到错误少之又少。就像大脑中的一个神经元一样，每次计算本身几乎没有意义，它只是一个更大的算法的输入项。但是，更大的算法是一种数学配方，它实际上可以做一些有用的事情，或者至少是希望所在。1958年夏天，在气象局里，罗森布拉特展示了这个想法的开端–台模拟感知机运行在气象局的IBM704计算机上，那是当时领先的商用计算机。”然后，在布法罗的实验室里，他和一组工程师一起工作，开始围绕同样的想法打造一台全新的机器,他称之为马克一号(Mark1)。与当时的其他机器不同，它是被设计用来观察周围的世界的。在那年晚些时候，罗森布拉特在华盛顿会见自己的支持者时告诉一名记者:“一个非生物系统将以一种有意义的方式实现其对外部环境的管理，这还是第一次。”
他在海军研究办公室的主要合作者并没有以同样夸张的眼光看待感知机，但罗森布拉特不为所动。“现在，我的同事不赞成人们听到的关于机械大脑的漫谈,”他边喝咖啡边告诉记者，“但事实正是如此。””一个盛放奶油的银色小罐子放在他面前的桌子上，他拿了起来。罗森布拉特说，虽然这是他第一次看到这个小罐子，但他仍然能认出这是一个小罐子。他解释说，感知机也能做到同样的事情。它可以总结出如何区分狗与猫。但他承认，这项技术离实际应用还有很长的路要走:它缺乏深度感知和“判断力的完善”。”但他对其潜力充满信心，他说，感知机有一天会进入太空，并将其观测结果传回地球。当记者问感知机有没有什么做不到的事情时，罗森布拉特举起了双手。他说:“爱，希望，绝望。简言之，就是人性。如果连我们都不理解人类的性冲动,那么我们应该对机器有什么期待?”19
那年的 12月,《纽约客》称赞罗森布拉特的创造是大脑的第一个重要对手。此前，该杂志曾惊叹于IBM704能下一盘国际象棋。现在，它将感知机描述为一台更加卓越的机器，一台可以实现“人类思维”的计算机。”该杂志称，尽管科学家声称只有生物系统才能看见、感觉和思考，但感知机的行为“就像它能看见、感觉和思考一样”2。罗森布拉特还没有造出这种机器，但这仅被视为一个小小的障碍而已。该杂志称:“它的出现，只是时间和钱的问题。”2
罗森布拉特在1960年完成了马克一号，它占据了6个电气设备架的空间，每个都有冰箱那么大，它插在一个看起来像照相机一样的东西上。”尽管工程师已经移除了胶片加载器，换上了一个覆盖着400个黑点的方形小设备，但它就是一台照相机，这些黑点是能对光线变化产生反应的光电管。罗森布拉特和他的工程师们会在纸板上的方格内打印大写的字母-A、B、C、D等。当他们将这些纸板放在照相机前面的画架上时，光电管可以读取纸板上字母的黑线，并将其与空白区域区分开来。于是，马克一号学会了识别字母，就像气象局的IBM计算机学会识别标记的卡片一样。这需要房间里的人提供一点儿帮助:当它识别字母时，技术人员会告诉机器它是对的还是错的。但最终，根据自己是否正确，马克一号从中不断地学习，找出区分A的斜线和 B的双曲线的图形。在演示机器时，罗森布拉特有办法证明这种行为是通过学习获得的。他把手伸到电气设备的架子上，拉出几根电线，断开充当人造神经元的马达之间的连接。在他重新连接电线之后，机器再次识别字母时很费力，但在查看了更多的卡片并重新学习了同样的技能之后，它又回到了之前的水准。
这种电子装置运行得如此良好，引起了海军以外的其他机构的兴趣。在接下来的几年里，位于美国北加州的实验室斯坦福研究所(Stanford Research Institute,SRI)开始探索同样的想法，罗森布拉特自己的实验室赢得了美国邮政部门和空军的合同。邮政部门需要一种读取信封上地址的方法，空军希望在航拍照片中识别目标，但这一切都还很遥远。罗森布拉特的系统只是在识别印刷字母时勉强有效，毕竟这是一项相对简单的任务。当系统分析印有字母A的卡片时，每个光电管检查卡片上的一个特定点，比如右下角附近的一个区域。如果这个地方更多的是黑色而不是白色，马克一号就给它分配一个高的权重，这意味着它将在数学计算中发挥更重要的作用，最终决定什么是一个A，什么不是。当读取一张新卡片时，如果大部分高权重的点被涂成黑色，机器就可以识别出字母A，仅此而已。这项技术还不够灵活，无法识别出不规则的手写字母。
尽管该系统存在明显的缺陷，罗森布拉特仍然对其未来持乐观态度。其他人也相信这项技术会在未来几年有所改善，并以更为复杂的方式学习更为复杂的任务。但它面临着一个重大的障碍:马文·明斯基(Marvin Minsky )。