智慧的疆界 从图灵机到人工智能

对于麦卡锡和明斯基来说，达特茅斯会议是他们发起的，旨在创立一门新学科。但纽厄尔和司马贺却抢了他们的风头。美国 20 世纪 50 年代的学术氛围也不免浮躁，这四人里，纽厄尔、明斯基和麦卡锡是同龄人，当时（1927 年）都 29 岁，司马贺比他们三个大 11 岁，也就刚 40 岁，都能算青年，所以他们年轻气盛、野心十足，有争论有摩擦，这些都可以理解。

达特茅斯会议结束后一个月（1956 年 9 月），美国无线电工程师协会（IRE）在麻省理工学院召开信息论年会，会上麦卡锡被邀请对刚结束的达特茅斯会议做总结，这引起了纽厄尔和司马贺的极度不满，他们认为麦卡锡只是会议发起者，充其量只是做了一些协调工作，并没有学术上的贡献，何德何能对会议的学术讨论结果做总结。打了一圈嘴皮子架，最后纽厄尔和司马贺做了妥协：麦卡锡先做总结报告，接下来还是由纽厄尔和司马贺讲他们的“逻辑理论家”并发表了一篇题为《逻辑理论机器》（“ Logic Theory Machine”）的会议论文^○一。

顺带说一下，比起达特茅斯会议，1956 年的 IRE 信息论年会才是一个真正的成果丰硕、值得纪念的会议，除了纽厄尔和司马贺的《逻辑理论机器》外，乔治·米勒（George Miller）发表了《人类记忆和对信息的储存》（“HumanMemory and the Storage of Information ”，即著名的《魔力数字七》），诺姆·乔姆斯基（Avram Chomsky）则发表了《语言描述的三种模型》（“ Three Modelsfor the Description of Language ”，这是自然语言处理的名著《句法结构》的雏形文稿），这些都是后来对学界发展很有影响力的论文。

虽然这几位学者的学术争斗已经摆到明面上了，但比起接下来那场明斯基与罗森布拉特把整个初生的人工智能学科闹得鸡飞狗跳、令连接主义学派几乎一蹶不振甚至最终严重到闹出人命的学术争斗来说，本次在达特茅斯会议前后麦卡锡、明斯基和纽厄尔、司马贺四人间关于学科主导权的争夺算是很文明的君子之争了。几十年后回想起来，其实还颇有点四大高手于华山之巅论剑夺天下第一的浪漫。

第 2 章 迈向人工智能

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○一 论 文 下 载 地 址：http://shelf1.library.cmu.edu/IMLS/BACKUP/MindModels.pre\_Oct1/logictheorymachine.pdf。

1958 年，即达特茅斯会议结束之后两年，麦卡锡离开了达特茅斯学院，和明斯基一起去了麻省理工学院，创立了麻省理工学院的“MAC 项目”。“MAC”是三组单词的缩写，分别是计算机辅助认知（Machine Aided Cognition）、多路访问计算机（Multiple Access Computer）、人与计算机（Man And Computer），本书后面有专门讲著名人工智能项目的章节，到时候再细说这个项目。1962 年，麦卡锡又因与 MAC 的领导者不睦而去了斯坦福大学。纽厄尔与司马贺两人则一生都在卡内基梅隆大学工作。四位大师在这三所大学桃李芬芳，今天人工智能学界的各路大咖基本上都能和他们扯上或远或近的徒子徒孙同门关系。从此时起，美国人工智能学术圈就形成了斯坦福大学、麻省理工学院和卡内基梅隆大学三足鼎立的格局。但由于这次学科主导权的争端，“人工智能”概念提出后的两对第一代人工智能科学家终其一生交流合作都很少（麦卡锡和纽厄尔、司马贺都是符号主义学派的领军人物，麦卡锡的 LISP 也直接受 IPL 的启发而设计，按理说他们应该有不少合作机会才对），麦卡锡晚年回忆说那时三个群体之间的沟通主要是通过研究生来实现，研究生就像他们的使者，来回传递信息。后来从斯坦福大学、麻省理工学院和卡内基梅隆大学出来的学生确实经常互为教授，门户之见随着时间的推移逐渐被抹平。

2006 年，达特茅斯会议召开 50 年后，在达特茅斯学院再次举行了一个以“ AI@50”为名的人工智能讨论会^○一，全名是“达特茅斯人工智能讨论会：未来50 年”（Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years）。这时候，10 位当年的参会者已有 5 位仙逝，剩下的 5 位在达特茅斯学院重聚，拍下了如图 2-7 所示的这张 2006 年后几乎所有介绍人工智能历史的文章、书籍或 PPT 中都肯定会引用的“老”照片，照片中从左到右分别是老年的摩尔、麦卡锡、明斯基、塞弗里奇和所罗门诺夫。

在 AI@50 大会上，麦卡锡分享了《人工智能的未来、过去和今天》（“WhatWas Expected, What We Did, and AI Today”），明斯基后期的研究方向越来越偏向认知心理学，在会上他分享了《机器情感》（“The Emotion Machine”，他写过一本与此分享同名的书），而塞弗里奇和所罗门诺夫则做了两个关于机器学

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第一部分 以智慧创造智慧

○一 AI@50 大会是由 DARPA、AAAI 和 ACM 共同赞助的，会议主页：https://www.dartmouth.edu/\~ai50/homepage.html。

习主题的分享。

AI@50 的参会者之一、微软研究院雷德蒙德实验室（Microsoft ResearchLab - Redmond）的主管埃里克·霍维茨（Eric Horvitz）在会后联合斯坦福大学的计算机与生物工程学教授拉斯·奥尔特曼（Russ Altman）发起了一项“人工智能百年研究计划”（The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence），简称“AI100”，组织人工智能研究者、机器人专家及其他领域的科学家研究和预测人工智能技术对人类下一世纪的生活、工作和交流的影响，以便确立整个人工智能学界的研究方向。AI100 每隔五年会发布一次研究报告，最新的报告已于 2021 年 9 月在斯坦福大学的项目网站上公开^○一。

2.5 有江湖就有传奇

人工智能是一门涉及多个领域的交叉学科，与数学、哲学、信息科学、计算机科学、物理学、心理学、神经生理学、认知科学和控制科学都有很密切的联系，所以研究人工智能的学者，尤其是最初开创人工智能学科的那一批学者具有多个不同的学科背景是再平常不过的事情。典型的如冯·诺依曼、维纳、麦卡洛克、皮茨那一批“控制论圈子”的学者，几乎都能够用“不会数学、仿生学和控制论的心理学家不是一个好人工智能科学研究者”来形容。不过，即使在这一群对学科跨界习以为常、见怪不怪的学者里面，也有一两位特别突出，甚至仅从学术通才的角度来评价，在众多跨界学者中也依然称得上是“鹤立鸡群”的人物，他们的人生故事，注定会成为学术江湖中的传奇。笔者准备介绍两位这样的传奇人物的传奇故事，因为他们正好是本章的两位主要人物，也因为他们是世界上以“不务正业”为衡量标准来排名最无争议的前两名科学家。

第 2 章 迈向人工智能

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○一 AI100 项目的主页：https://ai100.stanford.edu/。

第一位要说的是司马贺，他那些精通琴棋书画，拥有十八般武艺^○一，出国交流不用翻译，能流畅使用包括中文在内的七国语言这些也能在一般天才身上见到的素质就不拿出来说了，这里仅列举一下他的学术生涯里那些可以量化的、足够体现他不凡的博学的成就。

司马贺在 23 岁就完成了他人生中的第一篇博士学位论文，比起一般人自然是极快的，但比起 18 岁获得哈佛大学博士学位的“神童”维纳来说，这个速度也只算是一般^○二。不过要说到博学，司马贺获得学位的数量就相当惊人了，他一生共获得九所世界著名大学授予的博士学位，而且他最初攻读博士学位的专业与人工智能涉及的任何一个关联学科都没有关系—竟然是政治学。

1942 年，在 26 岁的时候，司马贺到了伊利诺伊理工学院政治科学系教书，执教地缘政治学的同时，还负责教授宪法学、合同法、统计学、运筹学、城市规划学、劳动经济学、美国历史等与政治专业无关的科目。

1947 年，他以自己八年前的博士论文为基础，写出了著名的《管理行为》一书，此书出版后一下子就轰动了全世界，无论商业界、企业界还是学术界都将其奉为经典，令他成为管理决策理论创始人，跻身于 20 世纪最有名望的管理学大师之列。

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第一部分 以智慧创造智慧

○一 司马贺的父亲是发明家，母亲是钢琴家且家境优越。根据相关资料，他在绘画、音乐、拳击运动等方面都有极为专业的水平。

○二 作为类比，著名的“数学神童”陶哲轩 21 岁获得博士学位，但陶哲轩是跳过了大部分的初等教育，7 岁直接入学高中，9 岁进大学。维纳是 9 岁上高中，12 岁上大学，14 岁本科毕业。而司马贺是正常 6 岁上小学。

1949 年，由于管理学上的出色成就，33 岁的他应邀来到卡内基梅隆大学（当时还是卡内基理工学院）工业管理系研究生院任教，在这里他又以一个管理学教授的身份，参与了政治学、经济学、管理学、金融学、心理学、公共行政学和计算机学的课程教授或项目研究工作。当时的卡内基梅隆大学并没有今日的学术名声，只是一所全美排名在 100 名开外的“二本院校”。但司马贺在 30 年时间里硬生生地将他执教的政治、经济、管理、行政、心理和计算机的几个专业都拉到了全美顶尖的水准，卡内基梅隆大学也从此位列世界顶尖名校。学校为表彰他的贡献，奖励给他匹兹堡郊外松鼠山上的一栋别墅和终身校董荣誉^○一。

1956 年，达特茅斯会议之后，他在人工智能方面的一系列非凡成就，尤其是在创立符号主义学派上所做的工作，成为学习人工智能必须了解的重点理论学说之一，从而引领了人工智能的第一波高潮，这部分内容笔者会在后文花一整章的篇幅来介绍，这里暂且一笔带过。

1969 年，司马贺因为研究人类“解决问题心理学”，提出了“手段 - 目的分析”（Means-Ends Analysis）理论，对认知心理学的开创做出重要贡献，因此获得了美国心理学会的杰出科学贡献奖，后来还获得了美国心理学会终身贡献奖和美国心理学基金会心理科学终身成就奖。

1975 年，因为人工智能方面的贡献，他与纽厄尔共同获得当年的图灵奖，后面还获得了多个关于人工智能的奖项和荣誉。

1978 年，为了表彰他对经济组织内的决策程序所做的贡献，主要是他建立了决策理论，诺贝尔奖评选委员会授予他诺贝尔经济学奖。图 2-8 是司马贺受颁诺贝尔奖的画面。

1983 年，为了表彰他在管理学、社会行为学方面的贡献，美国管理科学院授予他学术贡献奖，后来在管理领域还获得了美国总统科学奖、美国运筹学学会和管理科学研究院的冯·诺伊曼奖、美国公共管理学会沃尔多奖等多个管理学奖项。

司马贺是政治专业出身，在政治学方面的探索也一直不曾落下，从 1968年起就担任美国总统顾问的角色，还同时担任了多个企业、行政机构的特别顾问。1984 年，司马贺获得美国政治科学学会麦迪逊奖。

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○一 来源于亨特·海克撰写的司马贺传记：《穿越歧路花园》。

1972 年美国总统尼克松访华时，司马贺就是代表团成员之一，当时是作为计算机科学家代表来访问的，此后他致力于促进中美科学和文化方面的交流，又九次访华，而且每次作为不同的学科代表与中国科学家交流，其中对中国学术界产生最大促进作用的是心理学方面的工作，中国科学院、北京大学、天津大学和西南大学（当时名为西南师范大学）分别聘请他为名誉教授和名誉研究员，这里所指的“名誉”与许多“挂名”的著名学者不一样，司马贺真的在中国的几所大学中教过课，例如在北京大学，他就曾执教过一个学期的心理学课程。1995 年，他成为中国科学院第一届 6 名外籍院士之一，中国是司马贺在美国之外逗留时间最长的国家。

除了人工智能领域，司马贺还在经济、政治、管理学、心理学等领域获得了最高奖项和荣誉，他在自传《我生活的种种模式》（Models of My life）里对自己的评价是这样的：

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第一部分 以智慧创造智慧

○一 图片来源：https://www.cs.cmu.edu/simon/memorial.html。

“我诚然是一个科学家，但是是许多学科的科学家。我曾经在许多科学迷宫中探索，这些迷宫并未连成一体。我的抱负未能扩大到使我的一生有连贯性。我扮演了许多不同角色，角色之间有时难免互相借用。但我对我所扮演的每一种角色都是尽了力的，从而是有信誉的，这就足够了。”

司马贺可算是一位“不务正业”的科学家，因为没有将任何一门学科作为主业，他几乎把社会科学中的所有领域都涉足了一遍，而且还在每个领域中都做出了顶尖的成就。他传奇的一生令人震惊，用一句网络语言来形容就是一种“开了外挂的人生”。但是另一位“不务正业”的科学家，他的人生故事也充满着传奇色彩，甚至更有戏剧性，但并非所有人都能理解，他就是神秘消失了的香农。

前文提到，1956 年香农忽然辞掉贝尔实验室的职务，神秘地消失在公众的视野里，隐居在麻省理工学院的校园中。一些贝尔实验室的前同事认为香农在去麻省理工学院的时候已经江郎才尽，并且对自己开创的信息科学这个领域感到厌倦。可事实上，香农是去做自己真正喜欢的事情去了，什么密码学、信息论、人工智能都只是他的业余爱好，他真正付出了毕生的心血、一直在为之努力的事业只有—杂耍！读者不要联想太多，“杂耍”这个词并没有别的含义，也不是暗喻，就是指马戏团里那种杂耍。

香农一手创建了信息论，是信息科学的奠基人之一。他一生获奖无数，但在家中所有的奖状和证书都锁在抽屉里，家里最显眼的地方，只放着一张证书—“杂耍学博士”（Doctor of Juggling）^○一。读者可能需要一些现代的类比来帮助消化香农这种写成段子都没人会信的人生：假如你有幸认识一位中国科学院院士，或者某位得过诺贝尔奖的大拿，你去他家里拜访，他热情地招待你，但给你展示的不是什么科学理论或者荣誉证书，而是他获得的《星际争霸》游戏（暴雪娱乐出品的一款电子竞技游戏）的世界冠军奖杯。无论你知道这个游戏需要多高的智慧和技巧，肯定都无法抵消你面对这件事情的违和感，对吧？图 2-9 是香农和他的游戏房间。

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○一 笔者猜测这个杂耍学博士证书是香农自己弄的“假证”（用于与访客开玩笑），但香农家里确实有这张证书，而且香农确实弄过一个“统一杂耍场理论”并发表了论文《关于手抛球滞空时间的证明》，在 IEEE 网站上也专门提到了这个杂耍学博士，但是没有查询到颁授记录，恶作剧的意味更高一些。而且，虽然美国大学有很高的自由度，但也不可能真的有大学开设“杂耍学”这种专业。

对于“杂耍学”，香农是当作人生目标去追求的，他并非没有意识到这是大众眼中“浪费时间”的事情。在一次采访中，香农自己说道：

“我常常随着自己的兴趣做事，不太看重它们最后产生的价值，更不在乎这件事对于世界的价值。我花了很多时间在纯粹没什么用的东西上。”

游戏人生这四个字说来简单，但真的在荣誉等身的那一刻毅然放弃一切，不去管世界怎么想怎么看，确实并非常人所能做到的，甚至并非常人所能理解的。

1985 年，离开学术界近 30 年的香农突然在英格兰布莱顿举行的国际信息理论研讨会上出现。原本圆满平静的大会如同水面被投入石头般激起了涟漪，大家发现原来那个满头白发，腼腆地微笑着，在各个会议上随意进出的老人就是克劳德·香农本人。而此时，甚至有些与会者还不知道香农仍然在世。

在晚宴上，香农应邀向大家致辞。他说了几分钟，看着黑压压的人群，害怕听众会感到无聊，居然从口袋里掏出三个手抛球开始表演起杂耍……观众欢呼了起来，排着队要求签名。研讨会的主席、加州理工学院电气工程学教授罗伯特·麦克利斯（Robert McEliece）回忆那个画面：“那情形……简直就像是牛顿他老人家忽然出现在现代的物理学会议上。 ○一

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第一部分 以智慧创造智慧

在 20 世纪 80 年代后期，香农的记忆力衰退得很厉害，后来诊断出他患上了阿尔茨海默病（即俗称的老年痴呆症），他在一个私立医院里度过了晚年，于 2001 年 2 月 24 日去世。著名信息论和编码学家理查德·布鲁特（RichardBlahut）在一座香农塑像的落成典礼上这样评价他：

“在我看来，两三百年之后，当人们回过头来看我们的时候，他们可能不会记得谁曾是美国总统，可能也不会记得谁曾是影星或摇滚歌星，但是人们仍然会知晓香农的名字，大学里仍然会教授信息论。

这是一句颇具情怀的赞美。IEEE 为了纪念香农的贡献，自 1972 年起设立了“香农奖”（Claude E. Shannon Award），从此，如图灵奖是计算机科学领域的最高奖项一样，香农奖成为信息科学、通信科学领域的最高荣誉，而香农本人是 1972 年首届香农奖得主。

2.6 人工智能早期成果

达特茅斯会议以后，人工智能迎来了第一次井喷式的发展期，好消息接踵而至，有几个原被认为是典型人类智力活动的领域相继出现了被机器所完成的案例，这些领域主要包括：

● 完全信息的对抗

● 机器定理证明和问题求解

● 模式识别

● 基于自然语言的人机对话

……

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○一 资 料 来 自 IEEE 对 香 农 去 世 的 悼 念 文 章：http://spectrum.ieee.org/computing/software/claude-shannon-tinkerer-prankster-and-father-of-information-theory。

20 世纪 50 年代计算机还是极为专业的科学设备，对于这些人类智力领域里出现的机器身影，公众只能通过报纸、新闻得知一鳞半爪，而由于新闻媒体专业知识的匮乏以及夺取公众眼球的需要，媒体往往会把一点点还很基础的成果渲染为机器已经获得斐然的成就，用不了多久就会彻底征服这个领域。本节笔者将会介绍这些人工智能的早期成果，看看初生期的人工智能“解决”了哪些智能问题。

2.6.1 完全信息的对抗

先来说完全信息对抗游戏，“完全信息”（Perfect Information）是指双方完全掌握所有推导策略所需的信息，这是博弈论中的一个概念。博弈论的策梅洛定理（Zermelo’s Theorem）证明了在不存在随机因素的对抗中，一方可以通过递归推导获得必不败的策略，那就是掌握完全信息的。这些内容听起来挺专业，其实最典型的完全信息对抗游戏就是下棋。棋类运动一直就是人类的智力游戏，而且有明确的胜败输赢，特别容易体现对比结果。因此人工智能大师（这个阶段主要就是指图灵、冯·诺依曼、香农、纽厄尔、司马贺、麦卡锡等人，他们都在这方面有过研究和成果）天生对使用棋类游戏来展示机器智能有着特殊的偏执。大家别看今天深蓝、AlphaGo 这些智能程序在各种棋类运动中耀武扬威、不可一世的样子，计算机下棋当时可真的是度过了几十年饱受人类欺凌的悲催岁月才得以翻身的。

早在二战期间通用可编程计算机还没发明出来时，图灵就在纸上构思过一个国际象棋的程序，到 1947 年他终于有机会把这个程序编了出来，但是先不说程序下棋的水平如何，仅是半小时才能走一步棋这点就让人受不了（准确地说是人受得了机器受不了，图灵有足够的耐性，但是没有足够的计算机时间），当时计算机都是需要申请和排队才能使用的，这种宝贵资源可不是能随意挥霍的。直到 1951 年，图灵的同事唐纳德·米歇（Donald Michie）终于在“曼彻斯特 Mark-1”型计算机上完成了一个残局（离将死还有两步的情况下）国际象棋程序。图灵自己虽然没有做出真正实用的下棋程序，但他在著名的《计算机器和智能》一文中号召大家不妨优先从下棋这件事情上寻找机械智能的痕迹，吸引了后面一大波继承者前赴后继地挑战棋类运动。

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