人工智能达特茅斯会议

人工智能到底是什么?给一门学科界定范围很难,尤其是这门学科还在快速变化中。人工智能的定义素无共识。在大学里,机械系、电子系、计算机系,甚至哲学系都有人干人工智能。从实用主义看,一个学科就是学科共同体共同关注的东西。

一般认为,人工智能起源于1956年在达特茅斯学院召开的夏季研讨会。图灵大概是第一个对智能做出深刻思考的智者。1936年,图灵的文章“可计算的数”奠定了计算机科学的理论和实践基础,也把相关的哲学思考推进了一大步,以至于哲学家蒙克(Ray Monk)把他列为有史依赖最伟大的十位哲学家之一。1950年,图灵在哲学杂志《心》上发表的文章“计算机与智能”是传世之作。一般认为,这篇文章是人工智能这个学科的源头,但后来发现图灵1948年在英国国家物理实验室(NPL)写过一个内部报告,题为“智能机器”,其中提到了“肉体智能”(embodied intelligence)和“无肉体智能”(disembodied intelligence)的区分,从某种意义上预示了后来符号派和统计派之争。

1955年,美国西部计算机联合大会在洛杉矶召开,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参加了第二年的著名的人工智能起源会议—达特茅斯会议,他们是Oliver Selfridge和Allen Newell。Selfridge发表了一篇模式识别的文章,而Newell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Walter Pitts,他最后总结时说:“Selfridge企图模拟神经系统,而Newell则企图模拟心智,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。

达特茅斯会议6个关键人物,逐一介绍。

1. John McCarthy:当时是达特茅斯学院的数学系助理教授。LISP语言的发明人,他后半生致力于用数理逻辑把常识形式化。他1948年本科毕业于加州理工学院,老师是失去双手的代数拓扑学家Lefschetz,在学校主办的Hixon会议上听到冯诺依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依曼,在冯老的影响下开始堆在计算机上模拟智能产生兴趣。

2. John Kemeny:1955年在《科学美国人》杂志上发表文章“Man Viewed as a Machine”,介绍了图灵机和冯诺依曼的细胞自动机,文章的简介提到“肌肉机器”和“大脑机器”,也就是人工智能。Kemeny也是编程语言BASIC的发明人,后来官至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,总统委托他担任调查委员会主席。

3. 明斯基:普林斯顿大学数学博士。他的主业并不是逻辑,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Manual Blum(他的太太是实数计算模型BSS的Lenor Blum)。他的老师Albert Tucker是Lefschetz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,儿子、孙子都是数学家。

4. Claude Shannon:信息论的创始人香农,博士毕业后去了普林斯顿高等研究院,曾和数学家Hermann Weyl、爱因斯坦、哥德尔等共事。二战期间香农一直在贝尔实验室做密码学的工作,图灵1943年由于需要于美国同行交流破解德国密码的经验而密访德国,期间和香农曾有会晤,战后香农也曾去英国与图灵探讨计算机下棋。香农内向,直到1982年接受一次采访时才提起。

5. 纽厄尔:硕士导师就是冯诺依曼的合作者、博弈论先驱摩根斯顿,他毕业后加入著名智库兰德公司。

6. Herbert Simon:时任卡内基理工学院工业管理系的年轻系主任,在兰德公司认识了纽厄尔,他们两人是真正的亦师亦友搭档,他们合作的文章署名都是按字母顺序纽在前司在后,每次受邀演讲都是轮流,Simon每次在别人把他名字放到纽厄尔之前时都纠正,这是真正的君子所为。他们两人共享了1975年的图灵奖,三年后Simon获得诺贝尔经济学奖。他们认为,智能是对符号的操作,最原始的符号对应于物理客体,即符号派。

大家可以看看1956年出版的《自动化研究(Automata Studies)》这本文集,它收录了两类作者的文章,一类是逻辑学家(后来都变成计算理论家了),代表人物是戴维斯和克里尼,其中克里尼有名著《元数学导论》。明斯基、麦卡锡的论文也都被录入了,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依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Ross Ashby等,以控制论为基础。

1955年,麦卡锡在暑假去IBM打工(美国教授都是9个月工资,如果没有研究经费,需要自己赚夏天的钱),他的老板是Nathaniel Rochester,Rochester是IBM第一代通用机701的主设计师,对神经网络素有兴趣。两人一起说动了香农和当时在哈佛做初级研究员(Junior Fellow)的明斯基一起给洛克菲勒基金会写了项目建议书,申请资助。麦卡锡想出了别出心裁的名字:人工智能夏季研讨会(Summer Research Project on Artificial Intelligence)。

事实上,当时的人们并不认同“人工智能”这个定义,纽厄尔和司马贺一直主张用“复杂信息处理”这个词,以至他们发明的语言就叫IPL(Information Processing Language)。他们从某种意义上说偏功能学派,也就是说找到智能的功能不一定非得依靠结构相同或相似。

回到主题,前面介绍了写信给洛克菲勒基金会的项目建议书,建议书罗列了他们计划研究的7个领域:

1. 自动计算机,所谓“自动”指的是可编程;

2. 编程语言;

3. 神经网络;

4. 计算规模的理论(theory of size of a calculation),这说的是计算复杂性,明斯基后来一致认为计算理论是人工智能的一部分,他早期对理论问题时不时会动动手,后来一手组建了麻省理工学院的计算理论队伍;

5. 自我改进,即机器学习的前身;

6. 抽象;

7. 随机性和创见性。

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