人工智能：高速

前几天，编辑君为大家推送的「人工智能：缘起」，其中有一条留言提到达特茅斯会议。

是的，让人工智能真正走进科学家视野的正是达特茅斯会议。

1955年夏天，符号学派的代表，因人工智能领域的贡献获得图灵奖的John McCarthy（约翰·麦卡锡）和他的老板——IBM第1代通用机701的主设计师Nathaniel Rochester（纳撒尼尔·罗切斯特），联合信息论创始人Claude Shannon（克劳德·香农）、麻省理工学院人工智能实验室（MIT计算机科学和人工智能实验室的前身）的创始人之一（另一位是麦卡锡）Marvin Minsky（马文·闵斯基）和纽厄尔的好友Herbert Alexander Simon（赫伯特·亚历山大·西蒙，他还有一个中文名字：司马贺），打算1956年8月在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院搞一次活动。

达特茅斯楼

麦卡锡还为这场活动起了一个非常“夸张”的名字——Summer Research Project on Artificial Intelligence（夏季人工智能研究计划），虽然当时绝大部分人都不知道Artificial Intelligence是什么玩意儿。

麦卡锡

不管名字如何，达特茅斯会议在历史中的地位非常重要，因为它催生后来人工智能的革命。

据说还有其他人也参与这次会议——比如来自IBM的Arthur Samuel（阿瑟·萨缪尔），他在会议上展示的跳棋游戏似乎是世界上第一个自学程序，正是人工智能这个基本概念的早期论证。

从历史资料来看，参会的科学家大概有10人左右。

2006年，当事人重聚，从左至右：摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，所罗门诺夫

达特茅斯会议都说了什么呢？

其实，达特茅斯会议基本以大范围的集思广益为主，讨论一个不食人间烟火的主题：如何使用机器模仿人类学习和其他方面的智能。

既然是集思广益，这么多天才的智慧显然很难达成共识，甚至人工智能的叫法都有争议。比如纽厄尔和西蒙不喜欢Artificial Intelligence（AI）的叫法，主张Information Processing Language（IPL、复杂信息处理）这个词语。

不过达特茅斯会议中的成果却引人注目——比如纽厄尔和西蒙的「Logic Theorist」（逻辑理论家）程序是第1个可以工作的人工智能程序，它独立证明「Principia Mathematica」（数学原理）中命题逻辑部分的一个很大子集；还有前文说的塞缪尔研发的跳棋程序有自学习的功能。

纽厄尔和西蒙

达特茅斯会议开了两个月左右，1956年也成为人工智能的元年。

同年9月，Institute of Radio Engineers (IRE、无线电工程师协会，IEEE的前身)在麻省理工学院召开信息论年会。

如果从研究成果来看，IRE信息论年会的含金量还要超过达特茅斯会议。

因为除了麦卡锡、纽厄尔和西蒙被邀请做关于达特茅斯会议的总结报告以外，还有著名的「The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information」（神奇的数字：7±2：我们信息加工能力的局限）的作者George Armitage Miller（乔治·A·米勒）带来「Human Memory and the Storage of Information」（人类记忆和对信息的储存，基本是「神奇的数字：7±2」的衍生），哲学家、语言学家、认知学家、逻辑学家等多个头衔于一身的Avram Noam Chomsky（艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基）发表「Three Models for the Description of Language」（语言描述的3种模型），这是乔姆斯基层级的起源，文中引用还没出版的不朽名著「Syntactic Structures」（句法结构）。

看似和人工智能不沾边的学术论文，其中包含理论语言学、认知过程的计算机模拟和实验心理学等都是一个整体的组成部分。

按照现在的说法，这个整体应该叫做人工智能+认知科学，是现代人工智能的雏形。

从这个时候开始，人工智能获得飞跃的发展。

1958年，定理证明的开山鼻祖、美籍华人哲学家王浩在IBM-704上用了9分钟证明「数学原理」中一阶逻辑的全部定理。达特茅斯会议中的“逻辑理论家”程序到了1963年，已经可以证明「数学原理」第2章全部的52条定理。

王浩：「A Logical Journey」逻辑之旅

1959年，被认为是JOSS语言的真正的“父亲”John Clifford Shaw（约翰·克利福德肖）和纽厄尔、西蒙研发一种不依赖于具体领域的通用问题解答程序——「General Problem Solver」（GPS、一般问题解决器）。

或许编辑君换个说法大家会更容易理解：GPS是一个给定问题的描述，可以解决任何问题的计算机程序。

于是，GPS一经问世引起很大的轰动。

理想是美好的，GPS从来没有实现西蒙说过的夸张宣言，但是它还是历史上很重要的程序，因为它是首个将问题的解决策略从特定问题的知识中分离出来的程序。

同年，塞弗里奇发表论文——「Pandemonium：A paradigm for learning」（首个字符识别程序），萨缪尔设计的跳棋程序打败它的设计者，3年以后还战胜Robert Nealey（罗伯特·尼利，自称康涅狄格州的前冠军，虽然这个人的实力存疑，但是这个事件仍然被认为是人工智能的里程碑）。

1961年，闵斯基的学生James Robert Slagle（斯拉格，詹姆斯·罗伯特）在论文中发布Symbolic Automatic INTegrator（SAINT、符号自动积分器），这是一个符号积分程序，可以求解大学一年级闭合式微积分的问题。4年以后，SAINT的升级版SIN已经达到专家级的水准。

不止这些，1965年以前还有很多激动人心的事件，编辑君没法一一列举，总之胜利来得太突然，科学家们开始乐观起来。

1958年，纽厄尔和西蒙自信的表示，10年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军、将发现并证明重要的数学定理。后来西蒙还说，20年内，机器将会完成人可以做到的一切工作。

闵斯基也认为，（从1970年以后）3到8年的时间，将得到一台具有人类平均智能的机器。

不得不说，这个时期的学术氛围确实适合科学家们大显身手。

这话怎么说呢？

科研总是需要经费，没钱肯定玩不转。

Advanced Research Projects Agency（ARPA、高级研究计划局、DARPA的前身）在1963年到1970年间，资助麦卡锡和闵斯基创建的MIT实验室超过2000w美元，并且这种资助几乎是没有条件的提供，而AI学术界的研究中心不是只有一个MIT实验室。

不难想象，学术的文化和自由的环境让第1代AI科学家们的光芒大放异彩。

然而，事情会这样一路平坦的走下去么？