【现货速发】人工智能简史

    4.维诺格拉德和积木世界

    5.统计派又来了

    6.神经翻译是终极手段吗？

    7.问答系统和IBM沃森

    8.回顾和展望

第8章  向自然学习：从遗传算法到强化学习

    1.霍兰德和遗传算法

    2.遗传编程

    3.强化学习

    4.计算向自然学习还是自然向计算学习

    5.计算理论与生物学

第9章  哲学家和人工智能

    1.德雷弗斯和《计算机不能干什么》

    2.塞尔和中文屋

    3.普特南和缸中脑

    4.给哲学家一点忠告

第10章  人是机器吗？——人工智能的计算理论基础

    1.丘奇-图灵论题：为什么图灵机是重要的发明？

    2.相似性原则：另一个重要但不太被提及的计算理论思想

    3.超计算

    4.BSS实数模型

    5.量子计算

    6.计算理论的哲学寓意

    7.丘奇-图灵论题、超计算和人工智能

第11章  智能的进化

    1.大脑的进化

    2.能源的摄取和消耗

    3.全社会的算力作为文明的测度

    4.人工智能从哪里来？

    5.人工智能向哪里去：会有超级智能吗？

第12章  当我们谈论生死时，我们在谈论什么？

附录1  图灵小传

附录2  人工智能前史：图灵与人工智能

附录3  冯诺伊曼与人工智能

附录4  计算机与智能

本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。

本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。

 尼克，曾任职于哈佛和惠普，后创业投资，2016年创立乌镇智库。无论忙闲不忘读书写字，作品多发表于《上海书评》，并有著作《UNIX SYSTEM V内核剖析》和《哲学评书》。

第1章

达特茅斯会议：人工智能的缘起

What is past is prologue.

过去只是序幕。

——William Shakespeare（莎士比亚）

1.背景

现在一说起人工智能的起源，公认是1956年的达特茅斯会议。殊不知还有个前戏，1955年，美国西部计算机联合大会（Western Joint Computer Conference）在洛杉矶召开，会中还套了个小会：学习机讨论会（Session on Learning Machine）。讨论会的参加者中有两个人参加了第二年的达特茅斯会议，他们是塞弗里奇（Oliver Selfridge）和纽厄尔（Allen Newell）。塞弗里奇发表了一篇模式识别的文章，而纽厄尔则探讨了计算机下棋，他们分别代表两派观点。讨论会的主持人是神经网络的鼻祖之一皮茨（Walter Pitts），他后总结时说：“（一派人）企图模拟神经系统，而纽厄尔则企图模拟心智（mind）……但殊途同归。”这预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”“两个阶级、两条路线”的斗争。

开聊达特茅斯会议之前，先说说6个关键的人。首先，会议的召集者麦卡锡（John McCarthy）当时是达特茅斯学院的数学系助理教授。1954年，达特茅斯学院数学系同时有4位教授退休，这对达特茅斯这样的小学校而言真是“不可承受之轻”。刚上任的年轻系主任克门尼（John Kemeny）之前两年才在普林斯顿大学逻辑学家丘奇（Alonzo Church）门下取得了逻辑学博士，于是跑到母校求援。这么说起来，克门尼算是图灵的师弟，他战时和物理学家费曼一起工作，还一度当过爱因斯坦的数学助理，后来一头扎在计算机研究里，和麦卡锡一起琢磨出了分时系统。他1955年在《科学美国人》杂志上写过一篇文章“把人看作机器”（Man Viewed as a Machine），介绍了图灵机和冯诺伊曼我故意没有在“冯”和“诺伊曼”之间加那个讨厌的点儿，因为在更多时候，查找参考文献时，他的姓是列在V下，而不是N下。的细胞自动机（早叫“自生机”），文章的简介提到“肌肉机器”（muscle machine）和“大脑机器”（brain machine）。所谓“大脑机器”就是人工智能的另一种说法而已。克门尼为人知的工作应该是发明了老少咸宜的编程语言BASIC。现在估计已经没人知道BASIC语言发明人曾是LISP语言发明人的老板。克门尼是天生的官僚，后来位居达特茅斯学院数学系主任和校长，美国三里岛核电站出事时，总统委托他当调查委员会主席，这是后话。

麦卡锡（1927—2011）

克门尼从母校数学系带回了刚毕业的4位博士前往达特茅斯学院任教，麦卡锡是其中之一。麦卡锡后来发明的LISP语言中重要的功能Eval实际就是丘奇的λ演算，而且他后半生致力于用数理逻辑把常识形式化。大家由此猜测他可能也是丘奇的学生，但其实不是，他学的压根就不是逻辑。他的老师是失去双手的代数拓扑学家莱夫谢茨（Lefschetz）。但麦卡锡对逻辑和计算理论一直有强烈兴趣，他1948年本科毕业于加州理工学院，在学校主办的Hixon会议上听到冯诺伊曼关于细胞自动机的讲座，后来他刚到普林斯顿大学读研究生时就结识了冯诺伊曼，在老冯影响下开始对在计算机上模拟智能产生兴趣。

达特茅斯会议的另一位积极的参加者是明斯基。他也是普林斯顿大学的数学博士，和麦卡锡在读书时就相熟。他的主业也不是逻辑，尽管他后来写过一本很有影响力的计算理论的书，还培养过好几个计算理论的博士，其中就有图灵奖获得者布鲁姆（Manual Blum）。布鲁姆目前和他老婆（Lenor Blum，就是实数计算模型BSS的B）、儿子一家三口都在卡内基梅隆大学任教。明斯基的理论情结和丘奇关系也不大，他的老师塔克（Albert Tucker）是莱夫谢茨的学生，主要做非线性规划和博弈论，多年来担任普林斯顿大学数学系主任，出身数学世家，儿子、孙子也都是数学家。按辈分论，麦卡锡还是明斯基的师叔。塔克的另一名出色的学生后来得了诺贝尔经济学奖，他就是心灵美丽的纳什。纳什比明斯基小一岁，但比他早4年拿到博士学位，也算是明斯基的师兄了。明斯基的博士论文是关于神经网络的，他在麻省理工学院150周年纪念会议上回忆说是冯诺伊曼和麦卡洛克（Warren McCulloch）启发他做了神经网络。有人还找过他麻烦，质疑说神经网络的研究算数学吗，倒是老冯力挺说：现在不算，但很快就得算。倒是明斯基自己后来和神经网络结下梁子，那段故事见本书第5章“神经网络简史”。明斯基的熟人都认为他是无所不通的天才，他的忘年交沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）称，他晚年计划写本神学的书，但去世时书还没影子。

塞弗里奇被后人提及不多，但他真是人工智能学科的先驱，他在麻省理工学院时一直和神经网络的开创人之一麦卡洛克一起在维纳（Norbert Wiener）手下工作，他是维纳喜欢的学生，但没读完博士学位。维纳《控制论》一书的个读者就是塞弗里奇。塞弗里奇是模式识别的奠基人，他写了个可工作的AI程序。他后来在麻省理工学院参与领导MAC项目，这个项目后来一分为二：计算机科学实验室和人工智能实验室。但分久必合，现在这两个项目又合并了，变成了MIT CSAIL。顺便给女读者添点料：塞弗里奇的爷爷就是英国第二大百货店塞尔福里奇（Selfridges）的创始人。所谓“顾客永远是对的”（The customer is always right.）就出自塞尔福里奇，他本是美国人，后到英国创业，发财后老婆就死了，于是勾搭上一对匈牙利双胞胎歌舞演员，出入赌场，赔光了家业。他的故事2013年还被有意思的英国人拍成了电视剧。塞尔福里奇百货几经周转，现在的主人是美国百货公司希尔斯（Sears）。塞尔福里奇百货和隔壁的哈罗德百货支撑着牛津街的零售业，现在大概一半顾客来自中国。

香农（1916—2001）

信息论的创始人香农（Claude Shannon）被麦卡锡拉大旗作虎皮也请到会上打酱油。其实麦卡锡和香农的观点并不一致，平日相处也不睦。香农的硕士、博士论文都是讲怎么实现布尔代数的，由当时麻省理工学院校长布什（Bush）亲自指导。博士毕业后他去了普林斯顿高等研究院，曾和数学家外尔（Hermann Weyl）、爱因斯坦、哥德尔等共事。战争中，他一直在贝尔实验室做密码学的工作，图灵在1943年曾秘访美国，和同行交流破解德国密码的经验，其间和香农曾有会晤，一起聊过通用图灵机。战后香农去英国还回访过图灵，一起讨论过计算机下棋。香农内向，从没说过这段往事，直到1982年接受一次采访时才提起。1950年香农在《哲学杂志》发表过一篇讲计算机下棋的文章，为计算机下棋奠定了理论基础。香农比其他几位年长十岁左右，当时已是贝尔实验室的大佬。

另外两位重量级参与者是纽厄尔和司马贺（Herbert Simon）。纽厄尔是麦卡锡和明斯基的同龄人，他硕士也是在普林斯顿大学数学系读的，按说普林斯顿大学数学系很小，他们应有机会碰面，但那时纽厄尔和他俩还真不认识。他们的次见面，纽厄尔回忆是在IBM，而麦卡锡回忆是在兰德公司。纽厄尔的硕士导师就是冯诺伊曼的合作者、博弈论先驱摩根斯顿，纽厄尔硕士毕业后就迁往西部加入著名智库兰德公司。他在兰德开会时认识了塞弗里奇，并受到对方做的神经网络和模式识别的工作的启发，但方法论走的却完全是另一条路。

司马贺比他们仨都大11岁（怀特海比罗素也大11岁），当时是卡内基理工学院（卡内基梅隆大学的前身）工业管理系的年轻系主任，他在兰德公司学术休假时认识了纽厄尔。司马贺后来把纽厄尔力邀到卡内基梅隆大学，并给纽厄尔发了个博士学位，开始了他们终生的合作。

纽厄尔（1927—1992）与司马贺（1916—2001）

纽厄尔和司马贺的合作是平等的，司马贺是纽厄尔的老师，但他们合作的文章署名都是按字母顺序纽在前司马在后，每次他们受邀去演讲，都是轮流。司马贺每次见到别人把他名字放到纽厄尔之前时都会纠正。他们共享了1975年的图灵奖，三年后司马贺再得诺贝尔经济学奖。纽厄尔和司马贺代表了人工智能的另一条路线：符号派。他们后来把他们的哲学思路命名为“物理符号系统假说”。简单地说就是：智能是对符号的操作，原始的符号对应于物理客体。这个思路和英美的经验主义哲学传统接近。他们和当时的数学系主任、届图灵奖获得者珀里思（Alan Perlis）一起创立了卡内基梅隆大学的计算机系，从此，卡内基梅隆大学成为计算机学科的重镇。

2.达特茅斯会议

1953年夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农那时的兴趣是图灵机以及是否可用图灵机作为智能活动的理论基础。麦卡锡向香农建议编一本文集，请当时做智能研究的各位大佬贡献文章，这本文集直到1956年才以《自动机研究》（Automata Studies）为名出版，这个书名后是香农起的，他不想花里胡哨，但麦卡锡认为这没有反映他们的初衷。

会议原址：达特茅斯楼

文集的作者有两类人，一类是逻辑学家（后来都变成计算理论家了），如丘奇的两位杰出学生戴维斯和克里尼，后者的名著《元数学导论》在国内有逻辑学家莫绍揆先生的译本。明斯基、麦卡锡也都有论文录入，香农本人贡献了一篇讲只有两个内部状态的通用图灵机的文章，文集录入的一篇冯诺伊曼的论文后来开创了容错计算。文集的另一类作者几乎都是维纳的信徒，如阿什比（Ross Ashby）等，以控制论为基础。麦卡锡素不喜控制论和维纳，既不想把维纳当老大，也不愿和他见面争执，其中原因不详，或许和维纳与麦卡洛克吵翻了有关。麦卡洛克和皮茨这两位为维纳《控制论》思想贡献多多的人物，在维纳的自传里压根没被提及。麦卡锡同时又觉得香农太理论，当时他想自立门户，只对用计算机实现智能感兴趣，于是他筹划再搞一次活动。从香农后来接受的采访来看，他对维纳也没有多少尊重，他觉得自己创立的信息论和维纳一点关系也没有。但维纳却认为香农受到他的影响，香农认为维纳的这种错觉来源于维纳根本不了解信息论。

1955年夏天，麦卡锡到IBM打工（美国教授都是9个月工资，如果没有研究经费，夏天要自己觅食），他的老板是罗切斯特（Nathaniel Rochester），罗切斯特是IBM代通用机701的主设计师，对神经网络素有兴趣。他们两人倒是挺对脾气，决定第二年夏天在达特茅斯搞一次活动，遂说动了香农和当时在哈佛做初级研究员（Junior Fellow哈佛的Fellow还是挺值钱的，历史上人数不多，蒯因、王浩、库恩在变成正式教授之前都做过。乔姆斯基几乎在同时也是哈佛的Fellow。）的明斯基一起给洛克菲勒基金会写了个项目建议书，希望得到资助。美国富豪还是有文化传统的，至少知道要资助好东西，值得中国土豪的后代学习。

麦卡锡给这个第二年的活动起了个当时看来别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。普遍的误解是“人工智能”（AI）这个词是麦卡锡想出来的，其实不是。麦老晚年回忆也承认这个词早是从别人那里听来的，但记不清是谁了。后来英国数学家伍德华（Philip Woodward）给《新科学家》杂志写信说他是AI一词的原创者，麦卡锡早是听他说的，因为他1956年曾去麻省理工学院访问，见过麦卡锡并交流过。但麦卡锡的建议书1955年就开始用“人工智能”了，人老了回忆真不靠谱。当事人都已仙逝，这事恐怕要成悬案了。其实英国人早的说法是“