究竟誰才是人工智能的“爸爸”？

愛迪生髮明瞭電燈，貝爾發明了電話，馬爸爸發明了“自動剁手機”，那麼是誰發明了人工智能呢？DT君寫了一篇文章幫你找答案。

如今人人都在談論人工智能（AI）！從大Boss在公司“數字化”戰略會上，口中喊出的AI轉型（雖然Boss很可能都不知道AI代表哪兩個英文單詞），到辦公室保潔阿姨邊擦桌子邊刷著手機上誇張的AI新聞，生怕自己被掃地機器人取代，再到工程師小哥哥們摸著與事業一樣蒸蒸日上的髮際線怒懟產品經理：“這個AI技術也實現不了啊！”一時間，AI這貨，無人不知無人不曉。

雖然“眾人口中皆AI”，但如果問問大家到底什麼是AI，大部分人的第一個反應一定是摸摸後腦勺。

當下我們認知的AI粗略指代用計算機技術實現高度自動化，以完成人類的基本工作，比如打字、對話等。

目前AI的發展主要由上世紀80年代機器學習的興起所帶來，這是一種將某個領域的海量數據傳輸給擁有強大運算能力的電腦，進行學習和經驗總結之後，形成自動化結果產出的流程。

現在最主流的AI技術非深度學習莫屬，它通過讓計算機模擬人的腦神經實現機器“思考”。

我們今天看到的“歌神”張學友演唱會上抓到犯罪分子的趣聞，就是讓機器記住了成千上萬張犯罪分子的圖像後，利用智能攝像頭的邊緣計算（計算機運算能力與智能設備一體）快速掃描人臉後識別出犯罪分子。

既然AI這麼厲害，那發明AI的人一定更厲害吧？到底誰發明了AI呢？要認識AI發明者，我們必須在AI發展的歷史裡找答案。

▍AI誕生記

計算機又名“電腦”，它的出現為AI的興起奠定了基礎。事實上，世界上第一臺“電腦”，根本不是由“電”驅動的。

19世紀中葉，英國數學家查爾斯·巴貝奇發明了一款長30米、寬10米的蒸汽機驅動的分析機器，使用打孔紙帶輸入，採取最普通的十進制計數。雖然當時市場反響平平，但為人類的計算機革命打下了基礎。

隨後，在20世紀初，人類科創發明進入了高速迸發的時代，艾倫·圖靈、馮·諾依曼等計算機之父們，在30年代末40年代初真正意義上把計算機發明出來。

這件事兒對於AI的意義就相當於《西遊記》開篇時，混沌未分天地亂，茫茫渺渺無人見，一塊天地孕育的石頭改變了一切。如果把AI比作孫悟空的話，那計算機就是這塊石頭。

到了50年代，圖靈發表在英國《心靈》雜誌（Mind）上的一篇《計算機與智能》（Computing Machinery and Intelligence）引發了人類對於計算機是否應該具備智能的思考，文中提到的“模仿遊戲”被後人定義為“圖靈測試”（在不相見的情況下，人機對話，人無法辨別對話者為機器即為通過圖靈測試）。

（圖片說明：圖靈在1950年的Mind雜誌上發表了Computing Machinery and Intelligence一文開篇提問“Can machines Think?”機器會思考嗎？第二段 提出了Imitation Game模仿遊戲後被定義為圖靈測試）

（圖片說明：2014年卷福在電影《模仿遊戲》中扮演的圖靈，此片提名美國奧斯卡、金球獎等權威獎項）

“人工智能”一詞第一次被官方且完整地提出是在1956年的小型學術會——達特茅斯會議（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）上。

一切還要從2年前的1954年說起，達特茅斯學院（Dartmouth College，美國最古老的學術名校）新任數學系主任是大邏輯學家丘奇的門下弟子John Kemeny（1955年在《科學美國人》雜誌上發表文章探討大腦機器），他將一個叫麥卡錫（John McCarthy）的帥氣小夥兒從母校普林斯頓大學帶到達特茅斯學院協助其工作（擔任達特茅斯學院數學系助教），而他日後因為組織了著名的達特茅斯會議，成為了大多數人認知的“人工智能之父”。

麥卡錫曾經的數學老師是失去雙手的代數拓撲學家萊夫謝茨（Lefschetz），如果說萊芙謝茨開啟了麥卡錫的數學之路的話，那麼美國計算機之父馮·諾依曼則指引他沿著計算機的方向一直走下去。

出生在共產黨家庭，從小受到共產主義思想和組織才能的影響，麥卡錫的學生生涯順風順水，高中一路跳級，最終被加州理工學院數學系錄取，後來，在普林斯頓攻讀碩士時的一次學術研討會上，他聽到了馮·諾依曼名為“自動操作下的自我複製”的學術報告，內容是關於設計一款擁有自我複製能力的機器，麥卡錫在馮·諾依曼的影響下，最終選定了職業方向——AI。

與麥卡錫一起推動“達特茅斯會議”的明斯基（Marvin Minsky）也是推動AI的重要人物，他的老師Albert Tucker（培育出諾貝爾經濟學獎得主、現代博弈論創始人約翰·納什）是萊夫謝茨的學生，明斯基按輩分還要認麥卡錫作師叔。

（圖片說明：奧斯卡最佳男主角羅素·克勞因在《美麗心靈》電影中扮演納什均衡的創造者納什而提名2006年奧斯卡）

與麥卡錫日後獲得圖靈獎一樣，明斯基不僅親手拿下圖靈獎，還培養出了另外一位圖靈獎獲得者Manuel Blum。1927年麥卡錫與明斯基分別出生在東海岸的紐約與波士頓，明斯基的父親是一位專業的眼科專家，同時也是畫家和音樂家，母親則是一個活躍的猶太復國主義者。二戰爆發後，明斯基應徵加入海軍，接受了電子學的訓練，退伍後進入哈佛大學攻讀數學。

明斯基的博士論文研究方向是神經網絡（雖然日後成為AI邏輯學派代表），有人質疑他的研究，認為這並非數學，但卻獲得了馮·諾依曼的力挺 。

1951年明斯基成功設計出了隨機神經網絡模擬強化計算器（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）；1952年發明了會自行關閉電源的無用機器(Useless Machine)；，1957年獲得共聚焦顯微鏡發明專利，1963年發表了頭戴式顯示器，並與大數學家西摩爾·派普特(Seymour Papert)編寫了第一個以Logo語言建構的機器人，1969年獲得圖靈獎。

但他最著名的兩件事則是與麥卡錫共同組織了1956年的達特茅斯會議，以及日後兩人共同創立了著名的麻省理工人工智能研究室（MIT計算機科學與人工智能實驗室的前身）。

1955年，身處哈佛大學做研究員的明斯基與在IBM打暑期工的麥卡錫通過時任IBM項目負責人納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester，IBM第1代通用機701的主設計師，並幫助麥卡錫發明LISP語言）的幫助，獲得了洛克菲勒基金會的資助（原計劃1.35萬美元的資金最終只獲得了一半）。沒有這筆錢，達特茅斯會議可能就流產了。

（圖片說明：麥卡錫提供策劃書中對於項目資金的規劃 圖片來源：達特茅斯會議策劃書）

有了資金，還需要參與者。麥卡錫與明斯基邀請了他們的Boss，時任貝爾實驗室大佬、信息論創始人香農（Claude Shannon，1951年發明了破解迷宮機器人——電子鼠），可見請大咖站臺在美國早就有了。至此，達特茅斯會議的創世四人組形成：麥卡錫、明斯基、羅切斯特與香農。

（圖片說明：麥卡錫、明斯基、羅切斯特與香農四人的關係網絡，點擊圖片查看大圖）

1956年的達特河邊，還有多位學者也見證了AI元年，併為其做出貢獻。

塞弗裡奇（Oliver Selfridge，被譽為機器感知之父，曾經在MIT與神經網絡的開創人之一沃倫·麥卡洛克一起為控制論作者維納工作；塞弗裡奇的爺爺是Sears百貨前身的創始人）和艾倫·紐厄爾（Allen Newell）在1955年的一次學術會議上發表了一篇關於模式識別的文章，主題是“計算機下棋”，他們分別代表兩派觀點。

會議的主持人、神經科學先驅沃爾特·皮茨（Walter Pitts）認為，他們一位是企圖模擬神經系統，另一位是企圖模擬心智，兩者殊途同歸。皮茨的完美總結預示了人工智能隨後幾十年關於“結構與功能”兩個階級、兩條路線的鬥爭。

說起人工智能不能不提的還有司馬賀（Herbert Simon），正是他把當時還在蘭德公司上班的紐厄爾帶到了卡內基理工學院（後改名成為今日的卡內基梅隆大學），並給了紐厄爾一個博士學位。

司馬賀是一位中國迷（1994年當選為中國科學院外籍院士），1933年進入芝加哥大學，師從挪威經濟學家特里夫·哈維默與荷蘭經濟學家特亞林·科普曼斯，1943年獲得芝加哥大學政治科學博士，1949年被聘為卡內基梅隆大學的教授。司馬賀與學生紐厄爾在1975年一同獲得圖靈獎，但最有名的還是他在1978年捧起的諾貝爾經濟學獎（研究領域為經濟組織內的決策過程）。

司馬賀與紐厄爾在達特茅斯會議上率先提出IPL語言，但之後麥卡錫在此基礎上發明了表處理語言LISP。雖然，司馬賀與紐厄爾在大會上以“邏輯觀”搶盡風頭（持續一個月的會議，兩人只參加了一週），但AI理論的提出還是靠麥卡錫和明斯基。

傳聞麥卡錫與明斯基晚於英國數學家Philip Woodward提出“人工智能”一詞，但相對又似乎上升了一個維度。

（圖片說明：“達特茅斯七俠”在會議期間的合影）

麥卡錫、明斯基羅列對AI研究的七個領域：

（圖片說明：達特茅斯會議的倡議書 圖片來源：達特茅斯學院）

大會的參與者名單：

另外，參與者還包括，IBM的撒繆爾（Arthur Samuel）和伯恩斯坦以及達特茅斯學院的摩爾（Trenchard More）教授、斯坦福大學電機系教授維德羅（Bernard Widrow）等。

麥卡錫是AI符號學派的代表，他認為AI或能製造智能機器，如智能計算機程序和工程，並強調AI研究並不一定侷限於模擬真實的生物智能行為，而是更強調它的智能行為和表現，這一點和圖靈測試的想法是一脈相承的。

司馬賀和紐厄爾把這種觀點概括為“物理符號系統假說”（physical symbolic system hypothesis）。日後，這批人被AI歷史的研究人員定性為“符號學派”。

1956年的達特茅斯會議上，AI被“符號學派”孕育出來，卻並未成為當下AI的主流門派。

（圖片說明：1935年到2005年出版的 AI 論文數量對比 圖片來源：The Revenge of Neurons）

▍AI江湖

人工智能之父尚未討論出個究竟，那麼AI的江湖一定會發生門派戰爭。

達特茅斯會議上將AI定義為：“嘗試找到如何讓機器使用語言、形成抽象和概念、解決現在人類還不能解決的問題、提升自己等等。對於當下的人工智能來說首要問題是讓機器像人類一樣能夠表現出智能。”

但具體實現就眾說紛紜了，有人說讓機器模仿人腦的神經元的聯結，有人說為什麼不讓機器學會邏輯推理呢？所以，AI最主要的兩大門派出現了，即為聯結學派（Connectionists）與符號學派（Symbolists）。

聯結學派起源於神經科學，此派認為智能行為來自高度互聯的機制。聯結主義有許多不同的形式，但最常見的形式利用了神經網絡模型。

符號主義則起源於邏輯學和哲學，是一種基於邏輯推理的智能模擬方法，又名邏輯主義。

以麥卡錫、司馬賀等為代表的符號派認為：人類認知和思維的基本單元是符號，而認知過程就是在符號表示上的一種運算。人與計算機一樣，是一個物理符號系統，因此人類就能夠用計算機來模擬人的智能行為（計算機的符號操作來模擬人的認知過程）。

（圖片說明：AI的聯結主義vs.符號主義 圖片來源：The Revenge of Neurons）

明斯基、紐厄爾等人也都隸屬符號派，但進入21世紀，統治AI“武林”的卻是聯結派（又名神經派）。

神經網絡這個詞由神經學家 Warren McCulloch（其理論啟發了早期的明斯基）和邏輯學家Walter Pitts在1943 年提出，最初含義是指給人腦的神經網絡進行數學建模。那篇文章一直被深度學習的文章引用至今，甚至被看作聯結主義的起源。

2006年，“神經網絡之父”Geoffrey Hinton受到動物大腦視覺皮層機構、大腦工作記憶模型以及量子力學的啟發，發明了深度學習，這是自1952年Arthur Samuel編寫第一個計算機自我學習的程序——Checkers，到80年代機器學習出現後，又一次有人以模仿大腦進行分析學習為動機來解釋數據。

當下我們在媒體上看到的人臉識別、語音交互等產品都是通過神經網絡算法所實現，直至今日，深度學習領域的代表人物Yan LeCun（Facebook的AI老大）、Jeff Dean（谷歌的AI老大）、李飛飛（可描述圖片內容的計算機視覺算法創造者，著名華人AI科學家）等人已經成為了AI的代言人。

在過去60年裡，人工智能三起兩落。從1956年達特河邊的興起，到70年代因為資金削減第一次入冬，很多人經歷了80年代專家系統熱潮和機器學習的出現，並見證了90年代機器第一次在象棋比賽中戰勝人類，直到今天強化學習技術加持的AlphaGo在圍棋比賽中戰勝了天才棋手李世石。

事實上，AI還有諸多門派，包括貝葉斯派、達爾文進化學派等，關於未來，有人認為符號學派正在迴歸，但更多的專業觀點則希望學派融合。

還記得AI被提出的初期，麥卡錫為首的大佬們幾乎都有些過度自信。

麥卡錫、司馬賀都在公開場合下對AI的發展提出了過高的期望，比如1968年麥卡錫和象棋大師列維（David Levy）打賭說十年內下棋程序會戰勝列維，結果麥卡錫不得不向列維支付現錢認輸。

直到IBM深藍機器人通過多年研發終於擊敗了俄羅斯象棋大師加里·卡斯帕羅夫，其實距離那場賭約已經過去近30年。

當下的人工智能還沒有完全實現1956年的期許，它既不具備創見性也沒有自我改進的能力，甚至在各種場合都會出現“人工智障”的尷尬。

（圖片說明：達特茅斯會議50週年，從左到右分別是：摩爾、麥卡錫、明斯基、賽弗裡奇、所羅門諾夫）

2006年，達特茅斯會議50週年，當事人麥卡錫、明斯基、賽弗裡奇、摩爾、所羅門諾夫再次相聚，但又在之後的幾年與世人一一揮別。

關於誰是AI之父的問題，答案似乎更加取決於AI的定義，如果今天我們認知的計算機的自動化就等於AI，那麼AI之父可能是麥卡錫，但如果不是，我們只能期待真正AI之父的誕生！

注：如無特別標註，圖片均來自於網絡

作者 | Harry Wu

題圖 | 站酷海洛

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