历史长河漫漫孕育：人工智能诞生记

人工智能这一学科的诞生，离不开几个世纪以来逻辑学、计算科学和心理学等学科理论的发展。但在没有多少科学基础的遥远古代，“人造的智能”似乎只存在于人类无尽幻想中的一个小角落。但正是对这处角落的不断思索，使古人们更深刻地理解了智能、智慧的内涵，进而在哲学和数学等方面取得了不朽的成绩，才最终孕育出人工智能。是古人们的智慧火花，点燃了人工智能这片原野。其实，我们一直站在巨人肩上。

早在先秦、古希腊时期，东西方的哲学家们就不断探索着世间万物的规律与运行法则，开始思考什么是智能、智慧，以及思维的形成过程到底是怎样的。《荀子·正名》就提出：“所以知之在人者谓之知；知有所合谓之智。智所以能之在人者谓之能。”古希腊哲学家赫拉克利特（Heraclitus）的箴言“博学不等于智慧”，更是从量变和质变的角度讨论了智能。同时，在古代流传的神话故事中，也出现了很多会思考、会帮助人类工作的“机器人”。例如，技艺高超的工匠制作出会跳舞的人偶，雕塑家为亲手打造的雕像赋予生命和智慧，等等。在古代哲学家和神话故事的共同推动下，人工智能的思想开始萌芽了。

自近代以来，随着科学技术的发展，数学、哲学、心理学和经济学等纷纷成为独立的学科，却同时为人工智能的孕育提供了直接的养分。亚里士多德、莱布尼茨、笛卡儿等先贤，从哲学或数学的角度，为人工智能的发展提供了重要的理论基础：逻辑主义、计算理论和概率论等。此后，神经科学、认知心理学和计算机工程学等现代学科的发展，更是为人工智能的物理实现提供了可能。直到1956年，人工智能的概念终于诞生了。

◎人工智能的萌芽：古代人工智能漫想

中国古代很早就对“机器人”有了自己的想象。战国时期编著的《列子·汤问》中，就描写了偃师用木头、皮革、胶漆、丹青等制作出精美绝伦的人偶，能够达到以假乱真的程度。

翌日偃师谒见王。王荐之，曰：“若与偕来者何人邪？”对曰：“臣之所造能倡者。”穆王惊视之，趋步俯仰，信人也。巧夫！领其颅，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。王以为实人也，与盛姬内御并观之。技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾。王大怒，立欲诛偃师。偃师大慑，立剖散倡者以示王，皆傅会革、木、胶、漆、白、黑、丹、青之所为。王谛料之，内则肝胆、心肺、脾肾、肠胃，外则筋骨、支节、皮毛、齿发，皆假物也，而无不毕具者。合会复如初见。王试废其心，则口不能言；

废其肝，则目不能视；废其肾，则足不能步。穆王始悦而叹曰：“人之巧乃可与造化者同功乎？”诏贰车载之以归。

更为中国人所熟知的古代“机器人”，是三国时期诸葛亮设计的“木牛流马”（见图2-1）。《三国志·诸葛亮传》中记载：“（建兴）九年，亮复出祁山，以木牛运，粮尽退军……十二年春，亮悉大众由斜谷出，以流马运，据武功五丈原，与司马宣王对于渭南。”200年后的《南齐书·祖冲之传》高度概括了其特点：“以诸葛亮有木牛流马，乃造一器，不因风水，施机自运，不劳人力。”

尽管“木牛流马”的原型难以考证，但“施机自运，不劳人力”的功能似乎只有永动机才能实现，或只是天方夜谭。无论是偃师的“倡者”，还是诸葛亮的“木牛流马”，本质上都是人们对历史人物的神化。这种神化类似于文学里的夸张手法，表达的是对历史人物的赞叹、敬仰、崇拜之情。

对比来看，古代西方更不乏对“人工智能”的想象。在古希腊神话中，就有非常多关于“机器人”的素材。例如，古希腊神话中的塞浦路斯国王皮格马利翁酷爱雕刻，他不喜欢有各种缺陷的凡间女子，却疯狂地爱上了自己的雕刻作品“加拉忒亚”。爱神阿佛洛狄忒被他打动，赐予雕塑生命，并让他们结为了夫妻。再如，古希腊神话中的火神赫菲斯托斯制作的青铜巨人“Talos”，负责守护位于克里特岛的欧罗巴，使其免受海盗和入侵者的骚扰。青铜巨人“Talos”每日沿着海岸线环岛三周，当探测到有人入侵时就会行动。此外，神话机器人还出现在美狄亚、代达罗斯、普罗米修斯、潘多拉及关于阿尔戈英雄的故事中[1]。

无论是东方还是西方，在早期的神话故事体系中都出现了人工智能的影子。这些“机器人”“机器牛”代表的是人类对神性的向往。更重要的是，这些向往逐渐成为人类不断探索宇宙、探索智能的动力源泉，人类早期的浪漫想象也成为人工智能发展的最初萌芽。

◎人工智能的孕育：近现代科学发展

人工智能的两大关键要素——算法和硬件，都离不开近现代科学的发展。其中，算法得以发展的前提是逻辑学和数学的创建，硬件的发展则离不开计算机工程学和神经科学的出现。这些近现代学科不断分化、成熟，为人工智能的孕育和诞生提供了直接的养分。

人工智能的理论基础，最早可以追溯至古希腊的亚里士多德（公元前384—前322）。亚里士多德首次提出了三段论，这是最早的关于推理的科学。三段论举例来说就是，“人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底也会死”。在三段论中，一般给定了确定的大前提和小前提，就能推出确切的结论。三段论推理系统看似简单，却使逻辑推理迈上了形式化的轨道，后人在此理论基础上不断发展和完善，推动了逻辑学的极大进步，最终发展出人工智能的早期概念。

继亚里士多德后，奠定了近代逻辑学基础的是德国数学家、哲学家威廉·莱布尼茨（Wilhelm Leibniz）（见图2-2）。在17世纪，莱布尼茨第一次用数学的方法研究逻辑，成为数理逻辑的先驱。莱布尼茨认为可以建立一种“通用科学语言”或“逻辑演算”，这种“通用科学语言”能够解决所有的逻辑论证问题，推理过程可用公式来进行计算。这一思想是继亚里士多德三段论以来逻辑学领域的又一伟大创举，人们开始用数学方法研究形式逻辑，使传统逻辑变得更为精确和便于演算。值得一提的是，莱布尼茨因其博学被誉为17世纪的亚里士多德。

而真正让莱布尼茨创造的数理逻辑发挥出作用的，是英国数学家乔治·布尔（George Boole）。在19世纪，乔治·布尔建立了“布尔逻辑”，创造出一套符号系统，并利用符号来表示逻辑中的各种概念。“布尔逻辑”是如此简洁明晰，它对逻辑定律的数学形式化特别重要，它奠定了计算机科学的基础。后来，德国数学家高特洛布·弗雷格（Gottlob Frege）扩展了“布尔逻辑”，使得数理逻辑的符号系统更加完备。数理逻辑的快速发展，直接奠定了人工智能符号主义的理论基础。

继莱布尼茨后，在数理逻辑领域获得了重大突破的是美国数学家库尔特·哥德尔（Kurt Gödel）（见图2-3）。1931年，库尔特·哥德尔提出了大名鼎鼎的“不完备性定理”。简言之，任何数学系统中总是会存在不能被证明的命题。这一定理证明了莱布尼茨的“梦想”终究无法实现，成为数学和逻辑发展史中划时代的里程碑，库尔特·哥德尔也因此与莱布尼茨和亚里士多德齐名。

受哥德尔的影响，1935—1936年，英国数学家阿兰·图灵（Alan Turing）（见图2-4）提出“图灵机”的概念，美国数学家阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）自创λ演算法，几乎同时证明了哥德尔对数理逻辑局限性的判断。更为重要的是，邱奇、图灵的研究表明，一台仅能处理0和1如此简单的二元符号的机械设备，能够模拟任意数学推理过程。这些研究成为计算机工程学的基础，带来了信息技术的极大发展。

“图灵机”概念的出现，不仅催生了冯·诺依曼架构的现代计算机原理，更激发了人们探索机器智能的热情。1943—1955年间，许多与人工智能领域相关的早期工作出现了。最具代表性的，是美国心理学家沃伦·麦卡洛克和数理逻辑学家沃尔特·皮茨于1943年提出的人工神经元模型，这被认为是人工智能领域的最早工作。1950年，他们的学生马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·埃德蒙兹（Dean Edmonds）建造出第一台名为“SNARC”的神经网络计算机。同年，阿兰·图灵在《计算机与智能》一文中提出图灵测试的构想：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么就称这台机器具有智能。这些早期工作为人工智能的诞生奠定了坚实的基础。

沿着“亚里士多德（古希腊）—莱布尼茨（德国）—哥德尔（美国）—图灵（英国）”这条路线，基于逻辑主义/符号主义的人工智能理论基础逐渐完备，很快就孕育出了早期的人工智能研究。此外，神经科学、计算机工程学、语言学和控制论等学科从自然科学中相继独立、成长，为后来基于连接主义和行为主义的人工智能奠定了基础。当然，人工智能的相关理论还远未成熟，发展路径也并非只有一条，连接主义、行为主义和符号主义沿着各自的路径发展，人工智能的演变正在缓缓进行。未来，人工智能与各学科的交叉融合必将进一步深化，进而孕育出下一代人工智能，给人类带来更深刻的智能革命。

◎人工智能的诞生：达特茅斯会议

1955年8月，有4位学者向美国洛克菲勒基金会（私人性质）提交了一份项目申请书，希望能获得第二年于达特茅斯学院举办人工智能夏季研讨会的资助（见图2-5）。申请书题目中出现了“Artificial Intelligence”一词，这或许是人工智能概念首次出现在正式文件中。提交申请书的4位学者，后来都成为人工智能领域的领军人物，他们分别是时任达特茅斯数学系助理教授的约翰·麦卡锡（John MacCarthy）、在哈佛大学担任初级研究员的马文·明斯基、“信息论之父”克劳德·香农（Claude Shannon）以及IBM第一代通用计算机“701”的总设计师内森尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）。

由麦卡锡主导的项目申请书中写道，他们计划打造一种可以像人那样认知、思考和学习的人工智能，即利用计算机来模拟人的智能。为了获取资助，他们列举了7个拟攻克的领域：（1）自动（可编程）计算机；（2）编程语言；（3）神经网络；（4）计算复杂性；（5）自我学习和提高（机器学习）；（6）抽象；（7）随机性和创造性。

很快，洛克菲勒基金就同意了资助申请。麦卡锡的原始预算是13500美元，但洛克菲勒基金只批了7500美元，这些钱的大头被用来支付与会者的费用。1956年夏天，人工智能研讨会在达特茅斯学院如期举行。这一为期两个月的会议，共有10位科学家参与。除了麦卡锡、明斯基、香农和罗切斯特之外，另有6名学者也加入了研讨会（见图2-6），其中包括IBM公司的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），与会者还有卡内基梅隆大学的艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon，又名司马贺）、达特茅斯学院的教授特伦查德·摩尔（Trenchard More）、在麻省理工学院任职的奥利弗·赛弗里奇（Oliver Selfridge）以及雷·所罗门诺夫（Ray Solomonoff）。

在这次会议上，纽厄尔和司马贺的“逻辑理论家”（LogicTheorist）、明斯基的“SNARC”计算机、麦卡锡的“αβ搜索法”以及所罗门诺夫的“归纳推理机”等工作都受到了一些关注。然而，达特茅斯会议期间，并没有太多原创性工作产生，而且会议申请书中的目标过于庞大，这些工作还远远不足以实现“自我学习和提高”等能力。因此，达特茅斯会议在当时并未掀起太大的波澜。但在达特茅斯会议中，麦卡锡说服大家认可“人工智能”一词，并且与会者们后来都成为人工智能领域举足轻重的人物，因此达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志。

达特茅斯会议后，人工智能领域的研究迎来了全面的振兴。1958年，麦卡锡和明斯基先后跳槽到麻省理工学院，共同创建了麻省理工学院人工智能项目（MAC项目）。MAC项目受到美国国防部高级研究计划署（DARPA，当时称ARPA）的资助，后来演化为麻省理工学院人工智能实验室。在麻省理工学院工作期间，麦卡锡开发出大名鼎鼎的LISP高级语言，该语言成为接下来30年间人工智能领域最重要的语言之一。麦卡锡在MAC项目中还发展了计算机分时系统，这一成就直接奠定了互联网时代的基础。后来，以麦卡锡、明斯基、纽厄尔和司马贺等为首的人工智能学者引领了人工智能研究的风潮，卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学和IBM成为人工智能领域的圣地。

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[1]艾德丽安·马约尔.神与机器人：神话、机器和古代技术梦想.普林斯顿：普林斯顿大学出版社，2018.