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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