卡内基梅隆大学

是什么

卡内基梅隆大学（CMU）是位于宾夕法尼亚州匹兹堡的私立研究型大学。它的源头可追溯到安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie），他于1900年创办了卡内基技术学校。学校于1912年更名为卡内基理工学院，1967年与梅隆工业研究所（Mellon Institute of Industrial Research）合并，形成了卡内基梅隆。^[1]

由来

学校的计算机科学工作，始于美国最早的一批计算机科学系之一。计算机科学系于1965年7月成立，由艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）、艾伦·J·佩利斯（Alan J. Perlis）等人创建。计算机科学学院则在1988年成立。^[2]

它早期的人工智能渊源包括一个名为“逻辑理论家”（Logic Theorist）的程序。纽厄尔、肖（Shaw）与西蒙的这一符号推理程序，在1956年的达特茅斯研讨会上被讨论，纽厄尔与西蒙都参加了那次会议。^[7] 这类符号式人工智能通过依据规则操作明确的符号来工作，学校在此后的几十年里延续了这一传统。

主要特点

卡内基梅隆大学的工作覆盖多个方向。拉杰·雷迪（Raj Reddy）是机器人研究所的创始所长，也曾任计算机科学学院院长，他于1994年获得ACM图灵奖。^[2]

语音识别是另一个方向。李开复（Kai-Fu Lee）于1988年在卡内基梅隆大学取得博士学位，导师是拉杰·雷迪，研究对象是Sphinx，一套大词汇量、与说话人无关的连续语音识别系统。^[6] Sphinx面向的是不同说话人的语音，而非某一个人的声音。

神经网络是第三个方向。亚历山大·瓦伯尔（Alexander Waibel）在卡内基梅隆开发的时延神经网络（Time Delay Neural Network），被描述为第一个用梯度下降与反向传播训练的卷积神经网络。^[2] 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）1982年至1987年在此任计算机科学助理教授，之后升为副教授。^[3] 1986年发表于《自然》（Nature）的反向传播论文，将辛顿列在卡内基梅隆的计算机科学系名下，与来自加州大学圣迭戈分校的大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）、罗纳德·威廉姆斯（Ronald Williams）共同署名。^[4]

第四个方向是国际象棋与博弈。Deep Blue的源头可以追溯到卡内基梅隆。研究生许峰雄（Feng-hsiung Hsu）于1985年参与开发ChipTest，之后与默里·坎贝尔（Murray Campbell）等人开发Deep Thought，并于1989年加入IBM研究院。^[5]

第五个方向是自动驾驶。由雷德·惠特克（Red Whittaker）带领、与通用汽车合作的Tartan Racing车队，凭借自动驾驶车辆Boss赢得了2007年DARPA城市挑战赛。^[2] 此外，计算机科学学院的13名教职员工和校友获得过ACM图灵奖，其中包括前教员杰弗里·辛顿。^[2]

在发展中的位置

卡内基梅隆大学的历史几乎覆盖了人工智能尝试过的各个方向。早期的程序用符号进行推理；语音系统与神经网络的工作，则推动该领域转向从数据中学习。它的国际象棋脉络通向了Deep Blue，它的车队则在城市道路挑战赛中展示了自动驾驶车辆的能力。

辛顿在这里工作，学院里的人才也在此培养，使卡内基梅隆与此后的深度学习故事连接起来。1986年那篇反向传播论文由分处两所大学的研究者共同完成，是这一故事的基础之一。对读者来说，卡内基梅隆是一个很好的案例：同一所大学在符号推理、语音、神经网络、机器人和博弈等领域都有贡献，它的前教员和校友也出现在计算机科学史的许多章节中。