“人工智能之父”图灵：“机器可以像人类一样思考”
最近，关于ChatGPT的新闻成为网上热点话题，人们纷纷讨论着人工智能未来究竟怎样？其实，早在80多年前就有人提出这个问题，并给予了阐述和论证。他就是“人工智能之父”——艾伦·麦席森·图灵。
1912年，图灵出生于英国伦敦一个富裕家庭。年少时因缺少父母陪伴，图灵的性格变得孤僻封闭。9岁那年，父亲将他送到贵族学校，但在那里他感受不到快乐，只能在发明创造的世界里找到归属感：他设计了一款钢笔，用它给父母写信并附上详细设计图，还发明了一款可以为自行车车灯供电的蓄电池。
求学时，图灵在数学和自然科学方面表现出非同常人的学习天赋。他的数学老师说：“图灵很难教，他更喜欢使用自己的方法。”这一期间，图灵获得了英国国王乔治六世设立的数学奖学金。
1931年，图灵考入英国剑桥大学国王学院。没过多久，他用一种更简单的方法重新论证了当时波兰著名数学家谢尔宾斯基证明的一条定理，并在4年后当选为学院成立以来最年轻的院士。之后，他攻读了硕士学位，并用18个月时间拿到美国普林斯顿大学博士学位。
图灵年轻时的照片
那一年，图灵只有26岁。这位前途无量的年轻人，将用什么方式让世人记住他的名字？
一场席卷全世界的战争，很快给出答案——
二战初期，盟军被打得节节败退。德军通过“恩格玛机”的千万种英文字母组合传递军情，战场连连得胜。生死攸关之际，一道密令将图灵和各行业专家集结到英国布莱切利庄园，他们的任务是破解“恩格玛机”。
关于破解方法，图灵的想法有些大胆。当其他人采用坐标纸和铅笔计算时，图灵脑子里却浮现出用机器对抗机器的想法，他尝试制造一台模拟人类大脑分析的机器。他认为，众人的计算和推理能力叠加到一起，也远比不上一台机器。
凭借过人天赋，图灵研制出一台庞大的机器——“炸弹机”，这台“炸弹机”的计算能力，约等于36台“恩格玛机”。通过日夜不停地运算，“炸弹机”找出了“恩格玛机”千万种英文字母组合背后的秘密。随后，德军的进攻或撤退命令、部队士气情况、侦察报告等情报，被一一破译。
可好景不长，德军仿佛察觉到了异样。德国海军将领邓尼茨发明了“狼群战术”——通过信息优势迅速集结潜艇摧毁盟军舰船，进一步缩短了信息时间差。“炸弹机”需要一定时间破译情报，导致盟军多次错过战机。
战场上时间就是胜利。“如何短时间破译‘恩格玛机’组成的‘密码矩阵’？”正当图灵一筹莫展之际，盟军俘获了一台“恩格玛机”和密码本，他很快利用“炸弹机”破译出完整的密码电报全文，为了确保先敌一步，他还制造出计算能力更强的“巨人机”。至此，他们重新掌握情报主动权，德军一举一动都被盟军提前获知。
据统计，“巨人机”每月能有效破译8400条情报，无论是库尔斯克坦克大决战还是诺曼底登陆，图灵团队的破译工作都发挥了重要作用。
二战结束后，图灵并未停止向人工智能领域迈进。他提出“图灵机”概念，按照设想，“图灵机”将实现虚拟机器替代人脑进行数学运算。此项研究需要高昂费用，他向英国政府极力争取，最终科研项目得到通过，图灵设计出一台支持存储程序的巨型电子计算机——“艾斯”。
图灵在《计算机和智能》一文中，首次详细阐述了计算机代替人脑运算的原理，这也是图灵引导人类向人工智能领域迈出的第一步。他的超前理念很快遭到质疑，为了证明自己的设想，他专门进行了著名的“图灵测试”。测试中，机器能够让30%参与提问的人误以为他们真的是在与人类对话。
为了进一步验证“机器可以像人类一样思考”，图灵还研发出世界上第一个AI国际象棋程序。由于当时计算机计算能力不足，每走一步象棋，计算机要测算半小时。虽然计算机与人脑的首次博弈以失败告终，却标志着早期AI的诞生。
由于图灵对计算机科学和人工智能领域贡献巨大，后人为纪念他专门设立了“图灵奖”。图灵是公认的“人工智能之父”，“图灵奖”则被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。
【纠错】【责任编辑:王金志】人工智能简史 01：达特茅斯会议—人工智能的缘起
0分享至一般认为，人工智能起源于1956年在达特茅斯学院（美国的一所私立大学）召开的夏季研讨会。
1.背景
开聊达特茅斯会议之前，先说说6个最关键的人。
NO.1约翰·麦卡锡：JohnMcCarthy，1927-2011，美国计算机科学家，因在人工智能领域的贡献于1971年获得图灵奖。他是会议的最初发起者，时任达特茅斯学院的数学系助理教授，他于1948年获得加州理工学院数学学士学位，1951年获得普林斯顿大学数学博士学位，分别短暂地为普林斯顿大学、斯坦福大学、达特茅斯学院和麻省理工学院供职后，于1962年-2000年底在斯坦福担任教授，退休后成为名誉教授。
No.2马文·明斯基：MarvinLeeMinsky，1927-2016，美国科学家，专长于认知科学与人工智能领域，麻省理工学院人工智能实验室的创始人之一，1969年，因为在人工智能领域的贡献，获得图灵奖，是第一位获此殊荣的人工智能学者。他是会议的积极参与者，和麦卡锡在读书期间就相熟，时任哈佛大学助理研究员，他于1950年获得哈佛大学数学学士学位，1954年获得普林斯顿大学数学博士学位，自1958年起在麻省理工学院任教，直到他过世为止。
NO.3克劳德·香农：ClaudeShannon，1916-2001，美国数学家、电子工程师和密码学家，被誉为信息论的创始人。他比其他几位年长十岁左右，当时已经是贝尔实验室的大佬，他是被麦卡锡拉大旗作虎皮请过来打酱油的。香农是密歇根大学学士，麻省理工学院博士。1937年，香农在其硕士论文中提出，将布尔代数应用于电子领域，能够构建并解决任何逻辑和数值关系，被誉为有史以来最具水平的硕士论文之一。二战期间，香农为军事领域的密码分析做出了很大贡献。1948年，香农发表了划时代的论文——通信的数学原理，奠定了现代信息论的基础。
NO.4奥利弗·塞弗里奇：OliverSelfridge，1926-2008，出生于英国，是模式识别的奠基人，他被称为“机器感知之父”。塞弗里奇于1945年从麻省理工学院获得数学博士学位，随后成为诺伯特·维纳的麻省理工学院的研究生，但他并未撰写博士论文，也从未获得博士学位。塞尔里奇撰写了有关神经网络，模式识别和机器学习的重要早期论文，他的“Pandemonium”论文（1959年）被公认为人工智能领域的经典之作。在其中，塞弗里奇引入了“恶魔”的概念，它们可以记录事件的发生，识别事件中的模式，并可以根据事件所识别的模式触发后续事件。随着时间的流逝，这个想法引发了面向方面的编程。
NO.5赫伯特·西蒙：HerbertSimon，1916-2001，汉名为司马贺，美国著名学者、计算机科学家和心理学家，为1975年和纽厄尔一起获得图灵奖，1978年，获得诺贝尔经济学奖。西蒙那时是卡内基理工学院（卡内基梅隆大学的前身）工业管理系的年轻系主任。西蒙于1933年进入芝加哥大学，师从挪威经济学家特里夫·哈维默与荷兰经济学家特亚林·科普曼斯，1943年获得芝加哥大学政治科学博士，1949年被聘为卡内基梅隆大学的教授。西蒙对中国大陆学术界有较深影响。“乒乓外交”打破了中美坚冰后的1972年7月，赫伯特·西蒙作为美国计算机科学代表团成员首次访问中国，后多次访华交流讲学及合作研究。其中文名字司马贺，即是他1980年做为美国心理学代表团成员第二次访华时所起，其本人70多岁的年龄开始学习汉语。1994年当选为中国科学院外籍院士。
NO.6艾伦·纽厄尔：AllenNewell，1927-1992，计算机科学和认知信息学领域的科学家，1975年他和赫伯特·西蒙一起因人工智能方面的基础贡献而被授予图灵奖。纽厄尔曾在兰德公司，卡内基梅隆大学的计算机学院、泰珀商学院和心理学系任职和教研。他是信息处理语言（IPL）发明者之一，并写了该语言最早的两个AI程序，合作开发了逻辑理论家（LogicTheorist1956年）和一般问题解决器GeneralProblemSolver。
达特茅斯会议期间合影
2.达特茅斯会议
1953年下夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农当时的兴趣是图灵机以及是否可用图灵机作为智能活动的理论基础。麦卡锡向香农建议编一本文集，请当时做智能研究的各位大佬贡献文章，这本文集直到1956年才以《自动机研究》为名出版，文集的作者一类是逻辑学家，后来都变成计算机理论家了，另一类是几乎都是维纳的信徒，以控制论为基础。麦卡锡素不喜控制论和维纳，既不想把维纳当老大，也不愿和他见面争执，其中原因不详，或许和维纳与麦卡洛克吵翻了有关。麦卡锡同时又觉得香农太理论，当时他想自立门户，只对用计算机实现智能感兴趣，于是他筹划再搞一次活动。
1955年夏天，麦卡锡到IBM打工，他的老板是罗切斯特，他们两人倒是挺对脾气，决定第二年夏天在达特茅斯搞一次活动，遂说动了香农和当时在哈佛做初级研究员的明斯基一起给洛克菲勒基金会写了个项目建议书，希望得到资助。美国富豪还是有文化传统的，至少知道要资助好东西，值得中国土豪的后代学习。
麦卡锡最初给这个会议设定了七个明确的讨论范围和希望解决问题，分别是：
1）自动计算机：所谓“自动”指的是可编程的计算；
2）编程语言：这里并不同于今天的Java、C、C++等编程语言，而是“如何为计算机编程使其能够使用人类语言”的意思；
3）神经网络；
4）计算规模理论（TheoryofSizeofaCalculation）：这个议题说的是如何衡量计算设备和计算方法的复杂性；
5）自我改进，这个议题就是说机器学习；
6）抽象概念：这里是指令计算机可以理解和存储那些人类可以轻易判别，但是难以精确定义的概念；
7）随机性和创造性。
从这个目标我们就可以看出当时计算机科学家们的想法，更多的是把人工智能，或者说如何令机器拥有智能当作一个新兴的学术问题去研究，而不是一开始作为一门新兴学科来看待的。只是研究的过程中，很快就发现这个问题是个“无底天坑”，牵扯到的新旧知识和理论越来越多，不同理论学说之间还常常争论摩擦，再形成新的理论，这样人工智能才逐渐由一个学术问题发展为一门学科。
除了前面提到的六个关键人物之外，参加会议的还有来自IBM的塞缪尔（ArthurSamuel）和伯恩斯坦，他们一个研究跳棋，一个研究象棋。达特茅斯的教授摩尔（TrenchardMore）也参与了，他后来在工业界混的时间长，少为外人所知。达特茅斯会议中一位被后人忽视的“先知”是所罗门诺夫（Solomonoff）。但现在有证据表明会议还有其他的列会者，后来一直做神经网络硬件研究从而躲过AI几十年过山车的斯坦福大学电机系教授维德罗（BernardWidrow）后来回忆他也去了达特茅斯并且在那儿待了一周。
会议原址：达特茅斯楼
达特茅斯会议给所有人留下最深印象的是纽厄尔和司马贺的报告，他们公布了一款程序“逻辑理论家”（LogicTheorist），这个程序可以证明怀特海和罗素《数学原理》中命题逻辑部分的一个很大子集。但纽厄尔和司马贺只在达特茅斯只待了一周时间就离开了，一是由于他们应邀参会时就已经说了大约只会去两周左右，另外一个关键因素是他们觉得这个会上只有他们拿了干货出来，其他人要么是在“打酱油”，要么就是拿着过时东西来糊弄一下，这里含沙射影暗自的就是明斯基那个自动走迷宫的SNARC。
根据纽厄尔后来回忆录的描述，他自己直言不讳地说达特茅斯会议对他和司马贺并没什么启发和帮助。不过明斯基在后来对纽厄尔和司马贺的逻辑理论家的评价倒是挺高，支持说那是“第一个可工作的人工智能程序”。但事实上，他当时为大会写的总结里对逻辑理论家的记录只能以“轻描淡写、一笔带过”来形容，刻意淡化的意图非常明显。麦卡锡和明斯基明显是一伙的，会议是他们发动的，旨在创立一门新学科。但纽厄尔和司马贺却抢了他们的风头。纽厄尔和司马贺代表了人工智能的另一条路线：符号派。他们后来把他们的哲学思路命名为“物理符号系统假说”。简单地说就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
3.会议之后
达特茅斯会议后不久，1956年9月IRE（后来改名IEEE）在麻省理工学院召开信息论年会，麦卡锡受邀做一个对一个月前达特茅斯会议的总结报告。这引起了纽厄尔尤其是司马贺的不满，他们认为麦卡锡只能聊，没干货，而达特茅斯会议唯一的干货是纽厄尔和司马贺的程序“逻辑理论家”。打了一圈架，最后纽厄尔和司马贺做了妥协：麦卡锡先做总结报告，但最后还是由纽厄尔和司马贺讲他们的“逻辑理论家”并发表一篇题为“逻辑理论机器”（LogicTheoryMachine）的文章。
从参与者的角度看，大家会认为这次IRE的信息论年会比达特茅斯会议更重要，影响也更深远。米勒回忆说，他当时直觉认识到实验心理学、理论语言学、认知过程的计算机模拟，都是一个“大家伙”里面的组成部分。这个所谓的“大家伙”就是现在的人工智能加认知科学吧。
2006年，达特茅斯会议的50年之后，在达特茅斯学院再次举行了一个以“AI@50”为名的人工智能讨论会（全名是“达特茅斯人工智能讨论会：未来50年”，“DartmouthArtificialIntelligenceConference:TheNextFiftyYears”）。这时候，10位当年的参会者已有5位仙逝，剩下的5位在达特茅斯学院重聚，拍下了上面这张2006年后几乎所有介绍人工智能历史的文章书籍或PPT都肯定会引用的“老”照片。
2006年AI@50人工智能讨论会，左起：摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，所罗门诺夫
达特茅斯会议的重要性，并不在于它获得了什么了不起的成果——也许最大的成果就是提出了“人工智能”这个名词，而是这个会议汇聚了一群日后将对人工智能做出重要贡献的学者，由于这些参会者的努力，使人工智能获得了科学界的承认，成为一个独立的、充满着活力的而且最终得以影响人类发展进程的新兴科学领域，也正是因为这群参会者，才令达特茅斯会议被誉为人工智能的开端，而并不是该会议本身有多少值得纪念的开创性。
本文来自读书笔记：《人工智能简史》—尼克
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