人工智能简史：哲学家和人工智能
左：休伯特・徳雷弗斯
右：约翰·塞尔
1.德雷弗斯和《计算机不能干什么》
休伯特・徳雷弗斯是美国为数不多的欧陆派哲学家之一，主攻胡塞尔、海徳格尔和梅洛-庞蒂(Merleau-Ponty)，但他出名主要靠的还是批判人工智能。
休伯特・徳雷弗斯是苦出身，但本科、博士都毕业于哈佛大学，刚入学时读过一段时间物理，很快就转了哲学。他还有个兄弟斯图亚特・德雷弗斯(StuartDreyfus)，也是哈佛博士。中西部的农民家庭一家出两个哈佛博士倒是个励志的故事。斯图亚特・德雷弗斯的专业是应用数学，毕业后也去了加州大学伯克利分校，在工业工程与运筹学系任教，曾和动态规划的祖师爷贝尔曼合作，还一度研究过神经网络。兄弟俩1988年还联手写过一本批评专家系统的书《人定胜机》(MindoverMachine)。
休伯特・德雷弗斯在哈佛博士毕业前，就开始在隔壁的麻省理工学院教哲学导论，毕业后顺理成章地成了麻省理工学院哲学系助理教授。那时的麻省理工学院哲学系和语言学系还没合并。学校最热门的明星人物之一是明斯基。德雷弗斯1961年在他兄弟的帮助下拿到了一个在美国军方智库兰德公司夏季实习的机会，期间接触到纽厄尔和司马贺的工作。1964年夏季他再次到兰德公司工作，写出了那篇广为流传的“炼金术与人工智能”。他在兰德工作时的老板起初看见这篇文章后非常不爽，他认为德雷弗斯的东西是糟糕的哲学，他扣着这篇东西没有立即发表。但徳雷弗斯把预印本在各个圈子里散发。徳雷弗斯的批评者认为那根本就不是兰德的报告，德雷弗斯不过是利用他在兰德短期工作的身份，为报告背书。9个月之后，德雷弗斯在兰德的老板怕被别人批评在实施检查制度，最终同意以最低级别的兰德公司内部备忘录的形式印发了这篇文章。这篇文章一开始只是攻击纽厄尔和司马贺的观点，后来内容逐渐被扩充，攻击的范围也扩大，终于成为一本书，书名是《计算机不能干什么》，变成了对人工智能的全面批评。
德雷弗斯的书出来后，他马上成了人工智能学界的死敌。麻省理工学院的人工智能圈子在明斯基的影响下，根本不待见他，他在食堂吃饭时大家都躲着他。德雷弗斯后来指控麻省理工学院的计算机教授企图阻挠他获到终身教职(tenure)，因为害怕他对AI的批评会导致学校拿不到政府资助。他甚至考虑雇一个演员装扮成美国国防部先进研究局(DARPA)的官员和他在麻省理工学院教授俱乐部里吃饭，以此吓唬他同校的人工智能教授们。最后校长维斯纳(JerryWiesner)不得不干预，在咨询了邻居哈佛大学以及苏联的计算机同行后，亲自批准给德雷弗斯终身教职。维斯纳是电机工程(EE)的教授，麻省理工学院的EE和计算机至今还是一个系，维斯纳在计算机教授间颇有威信，著名的MediaLab就是在他手里建立的。苏联那时正批控制论，徳雷弗斯的调子倒是合拍。后来DARPA传唤德雷弗斯到首都华盛顿听取他的反动言论，再后来，还真有了AI的核冬天，而那期间麻省理工学院人工智能实验室的政府资助也确实大幅减少。
1992年《计算机不能干什么》出版20周年纪念时，徳雷弗斯新写了序，新瓶装旧酒，书又被重新出版了一遍，正文内容没什么变化，只是书名被改为《计算机仍然不能干什么》。这本书的副书名随版本不同，时有变化，或“人工智能的极限”，或“人工理性批判＂(ACritiqueofArtificialReason)，很明显，这是抄自康德的《纯粹理性批判》。人工的当然不纯粹，一个假酒一个茅台，不同的是：康德初衷是建设，而德雷弗斯则是大批判。更有意思的是，新版的出版社竟然变成了麻省理工出版社。麻省理工出版社毕竟不是早年结下梁子的麻省理工学院，此时的人工智能圈子应该也更有自信了吧。
德雷弗斯从以下四个层面批评人工智能。
德雷弗斯的批评随着人工智能的进展也与时俱进，但可以总结为多少有些互相矛盾的两句话：其一，所有人工智能研究者搞的东西都是哲学家玩剩下的，例如霍布斯的“推理即计算”(reasoningiscalculation)、笛卡尔的心理表示、菜布尼茨的“广义计算”(universalcharacteristic）；其二，有好多人能干的事，现在的计算机干不了。徳雷弗斯甚至小肚鸡肠地推断明斯基提出框架概念肯定受到明斯基的一个学生的影响，而那个学生上过德雷弗斯的现象学的课。
纽厄尔和司马贺1957年曾做过一个乐观的预测：十年内计算机下棋能赢人，十年内计算机将能证明人还没有证明的定理。这成了德雷弗斯的把柄，也是他最有力的武器。每次计算机下棋有些进展，徳雷弗斯都会跳出来说：“那还是赢不了人啊。”其实1966年德雷弗斯就曾和当时最厉害的下棋程序Machack对弈过一局，并且输给了Machack，但他说赢我不算赢。他不得不再次澄清他原来的论断是计算机当时不能赢人类棋手，并不是永远不能赢人类棋手，这不是废话嘛。美国计算机学会人工智能组的出版物SIGARTBulletin引用了明斯基的战友佩珀特(SeymourPapert)以维特根斯坦的格式写的笔记：
1.5计算机不能下棋。
1.5.1德雷弗斯也不能下棋。
1965年司马贺再度预言：他的原定目标可以在20年内可以实现，结果到了1985年，自然为德雷弗斯徒增笑料。直到1996年马库恩(McCune)的定理证明程序EQP证明了罗宾斯猜想，1997年IBM“深蓝”战胜象棋世界冠军卡斯帕罗夫。常被德雷弗斯讽刺的另一个领域——几何定理证明——在1978年吴文俊的工作之后也渐趋成熟。不知道如果现在德雷弗斯再写一版那本书，书名该改成啥，《计算机就是不能干》？不过人工智能的乐观派也该学到点教训：老老实实干活，没事別瞎吹。
1986年，麻省理工学院人工智能实验室的老大温斯顿(明斯基的学生)邀请已经在加州大学伯克利分校任教的德雷弗斯回来做了个讲座，题目居然是“为什么AI从业者应该读《存在与时间》？”《存在与时间》是德国哲学家海德格尔的成名作。海德格尔是德雷弗斯偏爱的哲学家，素不为英美哲学家所喜。2008年德雷弗斯还写过篇文章“为什么海德格尔派的AI失败了，为什么需要更多的海德格尔”，大意是人工智能中的重要思想都来自海德格尔，而正是因为贯彻海德格尔思想的不彻底导致了人工智能的失败，为了成功，我们需要更多的海德格尔。换句话说，成功是因为听从海德格尔的教导，失败是因为没听从他的教导。德雷弗斯文中似乎把人工智能没有成功的主要原因都归结为“框架问题”，并提出“框架问题”是不能通过符号派的表示手段来解决的，唯一手段是利用神经网络，而他所谓的神经网络研究也被海德格尔早就料事如神地在《存在与时间》里想到了。德雷弗斯认为明斯基一票人不懂海德格尔，所以导致知识表示的框架问题。这听起来真有点儿像仁波切们说他们早就料到了量子力学一样。
德雷弗斯声称明斯基的“框架”式知识表示的根源是海德格尔的犹太人师傅胡塞尔(EdmundHusserl)。胡塞尔的现象学就是知识表示系统，只是胡塞尔在他75岁(1934年)时认识到知识表示是死路，而明斯基在1988年还没认识到。德雷弗斯这么说的根据是明斯基的框架系统有个顶层概念，而胡塞尔也有个东西叫“神圣不可侵犯的本源”(Inviolablythesame)如果认真读过胡塞尔，就知道胡塞尔现象学和知识表示没啥关系，只是有修辞性的比喻，而非实质性的相似。德雷弗斯大概知道科学家对胡塞尔和海德格尔的晦涩语言伪装的深刻不感兴趣。
哲学家有两类，一类是深刻的，一类是混饭的。罗素和弗里格是深刻的，没有他们，就不会有数理逻辑，也就不会有哥徳尔、丘奇、图灵，以及后来的计算机科学。但没有现代的欧陆哲学，世界不过省了些粮食而已。没有胡塞尔和海德格尔，明斯基照样会想出“框架”，从而催生后来的“面向目标的程序设计”方法论。所谓“顶层”概念就是Java程序设计语言里的Object，或者知识图谱DBpedia里的Thing。按照德雷弗斯们的说法，哲学系是不是应该要求读现象学的博士必须熟练掌握一门面向对象的程序设计语言？
在20世纪80年代末期，神经网络研究复兴之后，德雷弗斯对人工智能的全面批评也缩小为对符号派的专门攻击。他和他的兄弟斯图亚特・德雷弗斯一起撰文写书。斯图亚特虽然是运筹学专家，但一直都在做神经网络的研究，甚至号称发明了“反向传播”(back-propagation)的原始概念。考虑到这一点，他们的攻击不免有报复和落井下石之嫌。
徳雷弗斯曾经引用梅洛-庞提批判人工智能：人脑是和环境直接交流的，而不是通过表示(representation)。德雷弗斯曾经按照海德格尔的思路创造了一个词：“随手拈来"(readiness-to-hands)，也就是说直接性是不经过表示的。可以把这算作对符号派的朦胧批判吧。但这种批评有点像算命常用的两头堵，因为你无论怎么直接地接近环境，他都可以说这和人脑不同。不知道波普尔会怎么评价海德格尔，或者德雷弗斯的这种解读。很可惜德雷弗斯不知道深度学习，对多层的解释恰恰是因为需要表示。造飞机不需要按照鸟的结构，飞机的翅膀不会动。飞机的表示是空气动力学。飞机能飞吗？
明斯基和佩珀特的学生维诺格拉德(TerryWinograd)加入德雷弗斯和塞尔的批评阵营，确实给他们增色不少。维诺格拉德早期在麻省理工学院的研究课题“积木世界”是自然语言处理的经典工作。在碰到问题时维诺格拉徳放弃了原来的研究方向。他联手德雷弗斯和塞尔一道批评麻省理工学院的学生只能将课题限制在“微世界”而不是“实际世界”。但罗马不是一天建成的，任何一门科学一开始不都是从小处着手吗？所谓“微世界”就是维诺格拉徳的积木世界。其实积木世界从某种意义上体现了维特根斯坦后期《哲学研究》中的思路，语义就是与环境的交互。用维特根斯坦的例子，师傅对徒弟说“递给我一块砖”，如果徒弟真递过来那就是听懂了。
德雷弗斯能够如此长久地混迹人工智能的江湖，有两个原因：其人工智能内部一直就是两大派不和，而且派中有派，很少有过学科的发展像人工智能这样起伏跌宕，苍蝇不叮无缝的蛋；其二，相当一批人工智能工作者有哲学情怀。2001年第一次互联网泡沫崩裂时，德雷弗斯又出了本大批判互联网的书《关于互联网》，风格一如既往。他的出发点是互联网的隐私和媒体的责任感。这倒更符合他的训练和智力。
2.塞尔和中文屋
塞尔是德雷弗斯之后又ー位批评人工智能的干将，但他主要以英美哲学立身。他是地道的美国人，一开始就读威斯康辛大学麦迪逊分校，但三年级时获得罗徳奖学金(RhodesScholarship)，去了英国，结果本科硕士和博士三个学位都是在牛津拿的。他在牛津时跟随日常语言学派的领袖奥斯丁(JohnLangshawAustin)，回美国后马上就到加州大学伯克利分校教书，出名很早。塞尔晚年还被中国的清华大学和华东师大聘为名誉教授。2017年初，84岁高龄的塞尔被他的一名博士后以“性侵害”罪名告到法庭，这个罪名比“性骚扰”要厉害一级。而据他的同事说他素有这个毛病，过去就有多名学生和他发生性关系以换取金钱和分数的好处。伯克利校方既然知道他的不当行为却不加处置，为此在案件中也被连带。他原本在2017春季要教的“心智哲学”的课也被取消了。
言归正传，1980年塞尔在《行为与脑科学》杂志上发表了“心灵大脑和程序”(Minds,BrainsandPrograms)ー文。文中的一个思想实验“中文屋”马上成为最喜欢被引用的假想实验之一。曾有人批评《行为与脑科学》杂志不严谨，更像哲学杂志。但说实在的，这杂志经常登些好看的文章并屡次挑起事端。当年彭罗斯的《皇帝新脑》(Emperor’sNewMind)一书出来后颇引争议，《行为与脑科学》就搞了一期争辩专刊，正方反方吵得不亦乐乎，各方都抬出了自己的大佬，无论从吸引眼球还是严肃讨论的角度看，这都是成功的。
所谓“中文屋”思想实验是这样的：假设有个只懂英文不懂中文的人(塞尔的第一人称“我”)被锁在一个房间里，屋里只给“我”留了一本手册或一个计算机程序，这个手册或程序教“我”在收到中文信息时如何用中文应对。屋外的人用中文问问题，屋里的“我”依靠程序用中文回答问题，沟通方式是递纸条。塞尔的问题是：假设屋外的人不能区分屋里的人是不是母语为中文，那么屋里的“我”是不是就算懂中文？塞尔自己认为“我”不懂中文。很明显，这个场景源自图灵测试，只不过图灵测试的环境是英文，而中文屋里既有中文又有英文。
塞尔的文章出来后，引起轰动。其实轰动的原因很简单：谈论这种玩意儿没什么门槛，谁都可以说三道四：哲学家、科学家，以及各种媒体人。塞尔毕竟是老练的哲学家，已经预测大家会质疑他的论断，他在文尾也设想了各种回答。中文屋的第一个问题是，我们只是算屋里人理解中文呢，还是屋子加人作为一个系统理解中文。塞尔的论断是屋里人即使查遍手册，顶多算是理解语法，而不算理解语义。我们可以问塞尔这样的问题：戴眼镜的人能算看见东西吗？一个耳聋的人通过换上人工耳蜗重获听觉后算是能听见吗？一个坐飞机的人算能飞吗？如果对这些问题的答案都是“算”，那中文屋作为一个系统为什么不算理解中文呢？
塞尔认为必须内化(换句话说：手册必须变成人身的一部分)才能算懂中文，那么内化到什么程度才能算呢？爱因斯坦说“我的笔加上我要比我自己聪明”，笔算不算外化？原来纸笔时代的拼写错误，现在用任何文本编辑软件，如微软Word，都可自动纠错，这算内化吗？内化就是一点外部工具都不能借助吗？内化是完全的物理隐藏，还是只是个反应时间问题？在一开始查手册时，反应时间必定很慢，但熟能生巧之后，查手册变成下意识的动作，那算内化吗？即使中文是母语的人也免不了查手册啊。我猜对塞尔来说，可能人工耳蜗算是内化，飞机肯定是外化，而眼镜则是可算可不算。
在塞尔的术语里，理解或意识等同于一个抽象的哲学观念“意向(intention)或“意向性”(intentionality)。屋里的人并没有“意向”，所以“我”没有理解中文。在塞尔的论辩里，时而意向性是人特有的性质，时而意向性是不可检测到的东西。
塞尔认为他不是反人工智能，他只是反“强人工智能”，但在“强人工智能”和“弱人工智能”之间并没有质的区别，只有量的渐变。中文屋测试的不是屋中的“我”而是屋中的程序。如果那本种奇的手册成者程序已经通过图灵测试，那程序就是一个机器翻译的神器。这本身就是强人工智能了。而且那程序已经有语义功能了。假设游戏不是中文翻译，而是下棋，那“我”算不算会下棋？断言中文屋是不是有智能，就像断言AlphaGo会不会下围棋一样，要看应用场景。一个数学家离开了数学也不一定就是聪明的。
塞尔的第二个准备好的答辩就是所谓“机器人”反驳。如果那本手册或者那个程序那么厉害，如果把它放到一个机器人里，那么这个机器人就可以做很多人可以做的事情，那么它是不是就算能理解了呢？塞尔的答辩是这恰恰说明单纯的形式化符号操纵是没有理解力的。
维特根斯坦后期哲学《哲学研究》中有个例子：泥瓦匠要徒弟把砖头递给他。如果徒弟把砖头递过来了，那么徒弟就是懂了。理解是一个社会现象，而不是一个独立的哲学概念，或个人行为。按此，语义也是社会的。翻译只是心心交互？翻译需要涉及外部世界吗？维特根斯坦说语义就是语言的使用。语言的使用也必涉及心物交互。从这个角度看，也许关于中文屋的讨论可以更有建设性。
3.普特南和缸中脑
普特南灿烂的学术生涯覆盖了数学、计算机科学和哲学。他虽是哲学出身，但他也是解决希尔伯特第十题的主要推手之一，他和逻辑学家戴维斯长期合作研究机器定理证明，是这个领域的开拓者之一。他的哲学研究也涉猎广泛，并且立场常常变来变去。他的变化和徳雷弗斯的浅薄机会主义不同，普特南是高处不胜寒，自己换着法儿和自己辩论。他在1960年就写过一篇“心和机器”（MindsandMachines)，定义了计算主义(Computationalism)和功能主义(Functionalism)。普特南指出同样的软件可以在不同的硬件上运行，软件的功能和硬件的实现可以分开。到20世纪80年代初，普特南又变成计算主义和功能主义的批判者。
1981年普特南出版了《理性、真理与历史》(Reason,Truth,andHistory）一书，该书的开篇就给出了“缸中脑”的假想实验：
“一个人(想象一下那是您自己)被邪恶科学家施行了手术，他的大脑(您的大脑)被从身体中取出，放入一个缸中，缸里盛有维持脑存活需要的营养液。脑的神经末梢和一台超级计算机相连，这台计算机使大脑的主人保持一切完好的幻觉。对于他来说，似乎人、物体、天空还都存在，但实际上，此人(您)体验到的一切都是计算机传输到神经末梢的电子脉冲的结果。这台计算机非常聪明，此人要是抬起手，计算机发出的反馈能让他“看到”并“感到”手正在抬起。不仅如此，邪恶科学家还可通过改变程序使受害者“经验到”(即幻觉到)邪恶科学家所希望的任何情景或环境。他还可以消除这次脑手术的痕迹，从而使受害者觉得自己一直是处于这种环境。受害者甚至还会以为他正坐着读书，读的就是这样一个有趣但荒诞的故事：一个邪恶科学家把人脑从人体中取出放到一个有营养液的缸中。神经末梢连到一台超级计算机，它使这个大脑的主人具有如此幻觉……
普特南更进一步设想，假设所有的感觉器官都泡在缸里，而外面的世界就是一台大自动机。美国科幻电影《黑客帝国》（Matrix）、《盗梦空间》(Inception)等都受“缸中脑”思想实验的启发。
普特南发明了一种新的图灵测试，他称之为“图灵指称测试”(TuringTestforReference)，测试的方法和图灵测试一样，通过传递打印纸条，来判断是否机器能像人那样指称外部世界的客体。普特南的结论是机器不能像人那样指称。图灵指称测试实际上已经很接近塞尔的中文屋。尽管如此，普特南一直对“意向性”这样模糊不清的概念不爽。
普特南进一步把缸中脑和图灵指称测试做了对比。图灵指称测试的底线是语言，任何超越语言的东西，图灵测试没法回答，例如，如果给机器一张丘吉尔的照片，机器会不知所云。但缸中脑的底线是神经末梢，给缸中脑一张照片，缸中脑知道如何反应，缸中脑毕竟也是脑啊。但问题是缸中脑知道如何与外部世界做对应吗？泡在缸中的人脑，如何知道自己是颅中脑，还是缸中脑？人工智能的基本问题是可否造一台机器能有智能，“缸中脑”中的机器则起了另一种作用：人脑是否能确定外在的世界是直接实在还是间接实在。
普特南曾经正面地批评过人工智能：人工智能并没干什么哲学家不能干的事。但这要看是什么人工智能的学者和什么哲学家。如果是普特南这样的哲学家，计算机科学家必须认真倾听，因为普特南自己就是一位富有成就的计算机科学家，他也是人工智能一些分支的开拓者，计算机科学大概会更加认为他是自己人而不是他者。他在塔夫茨大学的邻居丹尼特（DanielDennett)则会对人工智能采取更加同情的态度。他认为即使人工智能没有解决什么实际问题，但从更深的层次提出问题本身就是进步。哲学家总不会因为生物学家没有解答什么是生命，就怪罪生物学没有取得进展吧。没有人工智能，有些问题根本就提不出来。普特南和丹尼特都算是建设性的意见，区别是一个把人工智能当成自己的用户，而另一个把自己当成人工智能的用户。
4.给哲学家一点忠告
曾经有一个教条：哲学指导科学。这种观点为大多数科学家所不齿，费曼、惠勒和杨振宁等物理学家都曾撰文批驳。但这恰是徳雷弗斯的天真立场。维特根斯坦曾经有言：哲学家的工作应该是一直给人提醒（assemblingreminders)，而不是指导。德雷弗斯最早对人工智能的批评其实很简单：还不能做什么。比如最早他说下棋还不能做，当计算机科学家证明他不对时，他又说还有什么仍然不能做。如果把这些都当作维特根斯坦所谓的“提醒”，倒也不错。但比较让计算机科学家愤慨的是，他会常常会以教导的语气说，你们应该照着海徳格尔说的做。
在文明初期，哲学家掌握所有的学问，哲学就是学问的代名词，说哲学家指点科学倒也不算错。但科学进步的过程就是与哲学渐行渐远的过程，当下的科学已经和哲学关系不大，一战后的欧陆哲学已经和科学彻底无缘。偏重科学和逻辑的英美分析哲学也挡不住哲学的颓势，最后一个从哲学中脱离的硬学问是逻辑，目前最好的逻辑学家都在数学系和计算机系，哲学已经空洞化。那些非逻辑学出身的哲学家存在的一个普遍问题是压根就没见过硬的、复杂的问题。对一个不太出名的哲学家的谬论，最好的应对办法是把他交给比他数学稍微好一点的同行。但如果碰到出名的哲学家，我们只好直接迎战，否则他的谬见会影响智力还不如他的媒体人，从而被散布得更远。
彭罗斯其实也看不起塞尔，他在《皇帝新脑》书里评论塞尔时说塞尔被计算机科学家误导了，而计算机科学家又被物理学家误导了，这明显表示了某种学科的智力层级的歧视。彭罗斯把塞尔的几种辩解轻易批倒，但他还是喜欢塞尔的结论：强人工智能不靠谱。颇有否定之否定或敌人的敌人的意思——彭罗斯自己作为物理学家不认同强AI，强AI多出自计算机科学家，而哲学家塞尔又是反对强AI的。这是为彭罗斯引出自己的理论铺路的：人脑实际上就是有量子效应。我们也由此可以看出科学家和文科生有时是一笔乱账地互相寻求支持，科学家内心知道哲学家之不靠谱，而哲学家有时特别需要科学家的背书，尽管科学家内心知道哲学家对自己工作的陌生和胡乱引用。
德雷弗斯批评人工智能太重分析，而不够综合，因而提倡现象学。生物学家、诺贝尔奖金获得者埃德尔曼(GeraldEdelman)和他的学生里克(GeorgeReeke)则说人工智能太过综合而不够分析。他们在合作的一篇文章“实在的大脑和人造的智能”(RealBrainandArtificialIntelligence)开篇中就讽刺亚里士多德——亚里士多德的《动物学》里陈述女人的牙齿数目比男人少，亚里士多德从来也不看亚里士多德夫人的嘴。埃德尔曼希望计算机科学家应该等神经科学家了解了大脑的生物学之后再谈论人工智能，或者干脆加入神经科学家的队伍一起先研究大脑。但计算机科学家恐怕没那个耐心。我们造飞机并不需要知道鸟是怎么飞的。我们享受飞机的远程旅行，也不需要懂空气动力学。我这里并非在为功能主义辩护。其实，科学体系历来如此，底层的学科说上层学科不够分析，物理学家对化学家如是说，化学家对生物学家如是说，生物学家对心理学家如是说。而哲学和人工智能恰恰可以和哪个学科都能挂上，分析和综合就看不清了。
如果真认为海德格尔有用，就应该像弗里格和罗素清理逻辑那样，把这些东西整理成可以交流的形式。也许哲学家真怕他们惯用的冷僻词汇被翻译成通俗易懂的语言。当代哲学，尤其是欧陆哲学，就像韩国整容术，乍一看唬人，其实遗传不了。
彭罗斯曾经这样谈到机器的情感和道德：如果你买一台计算机，它是有情感的，那么我们就有道徳问题，因为计算机的意愿可能被违反，并可能会被当作奴隶。我们首先必须说道徳是一个社会问题，也就是说当一个社会只有一个个体(无论是人还是计算机)时，是不存在道德问题的。
哲学家很喜欢对人工智能说三道四，原因可能是人工智能关心的问题，例如意识、生命、思维、自由意志等概念，都是哲学家自认固有的地盘。但如果我们用谷歌距离函数计算维基百科中所有学科的距离和关联度，我们会发现人工智能和哲学的距离并没有想象的那么近，也没有想象的那么依赖哲学。
创造性非虚构(creativenonfiction)，例如传记，也算文学的一类，普利策奖就为此有专奖。当下的大部分哲学家都是从事创造性写作但又没有创造能力的人，他们是没有オ华的文学家。计算理论家阿伦森(ScottAaronson)曾写过一篇文章“为什么哲学家应该学点计算复杂性？”，婉转地表达了对那些喜欢随意地对计算理论说三道四的哲学家的期望。学点计算理论，少说外行话，至少能有助于哲学家了解科学家在谈论什么问题。计算理论的源头可追溯到罗素、维特根斯坦和哥德尔，他们都有哲学背景。甚至图灵也有哲学情怀，他甚至被哲学家兼传记作家蒙克（RayMonk)称为与柏拉图、罗素并列的十大哲学家。我一直很好奇为什么对人工智能感兴趣的欧陆哲学家比他们的分析哲学对头更多。
丹尼特曾说哲学家喜欢假想实验。其实从某种意义上说，整个人工智能就是个大的假想实验。只不过哲学家用纸和笔，而计算机科学家用计算机硬件和软件。本质是一样的。不同的是哲学家从不为假想实验的结果所苦恼，反而会时不时洋洋自得；而计算机科学家则偶尔会被他们取得的成果所惊到。崇尚科学的英美分析哲学家和欧陆哲学家分歧已久。英国哲学家克里切利（SimonCritchley)曾经写过一本毒舌的《哲学家死亡录》，里面记录了有史以来哲学家的各种死法，他的结论是分析哲学家的死大多是无趣的，而欧陆哲学家的死则多彩缤纷。随着大数据手段的成熟(套用德雷弗斯的话说，所谓成熟就是“随手拈来”)，也许哲学家又重新有机会对科学的全局观有所洞见。到底应该是哲学家向科学家学习，还是科学家向哲学家学习？让科学家写一本《哲学家不能干什么》要远比哲学家写《科学家不能干什么》容易得多。
来源：尼克，《人工智能简史》，人民邮电出版社，2017年12月第1版，第177-194页。
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人工智能简史
人工智能简史作者:尼克
出版社:人民邮电出版社
出版年:2017-12
页数:320
ISBN:9787115471604
豆瓣链接:豆瓣
豆瓣评分:7.1分
内容简介:本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。
人工智能简史+电子版原文
自从学习了人工智能，对其的发展史产生了浓厚的兴趣，于是选择了《人工智能简史》这本书细细品味。下面将分享我看书时的一些体会。
人工智能的发展过程我们想要理解人工智能，首先要知道这个名词从何而来。1956年达特茅斯会议被公认为人工智能起源的会议，麦卡锡和明斯基是提出AI人工智能的第一代人，但英国学术圈1956之前和之后的很长一段时间一直在用“机器智能”的说法。人工智能在中国的渊源主要是自动化所，吴文俊以及王浩提出。
会议原址：达特茅斯楼
从1956年开始到现在，人工智能到如今已有60多年历史，此书对人工智能的介绍异常详细，通过时间轴以及历史上著名人物逐步来介绍。比如众所周知冯•诺依曼对计算机的发明做出了重大贡献，在书中追根溯源，会有很多新的发现。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。1938年香农的一篇硕士论文奠定了数字电路的理论基础，把布尔代数、二进制、电路系统联系在了一起；1937年图灵发表的论文中创造性的提出了图灵机，后来图灵机成为了电子计算机的理论基础。最终在战火纷飞的二战中，冯•诺依曼对加入了研制计算机的莫尔小组，对计算机进行了重大改进，1945年完成了101页的《关于EDVAC的报告草案》；基于冯•诺依曼体系结构，全世界制造出了各式各样的计算机。电子计算机是20世纪最伟大的发明之一，它的发明过程让我们感受到了科技的神奇魅力。从书中的各种历史事件可以看出，人工智能发展过程中面对着重重困难，需要解决太多看似不可思议的问题。但看到最后，也就是如今我们身处的年代，很多问题已被解决。正像书中所说的：一代人的思想，另一代人的世界。我们相信，再多的问题也能被解决。
正如神经网络那一章所言，没有什么东西会一直鼎盛下去，也没有什么东西会一直处于低谷，就像神经网络，是互联网产生的海量数据给它带来了重生。
什么是人工智能人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。（百度百科）弱人工智能(ANI):弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如战胜象棋世界冠军的人工智能，它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道了。强人工智能(AGI):人类级别的人工智能。像人一样有一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。超人工智能(ASI):可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。
简单来说，我们现在做的都是弱人工智能，也正在向强人工智能和超人工智能迈进。
人工智能的发展前景
在前言中预测到，未来50年里，人工智能、航天技术和基因技术等科技的发展将会实现质的飞跃。人工智能将实现“超级人工智能”，脑机接口和人机协作将使人类的智力达到前所未有的高度，在此基础上数学、物理学等基础科学将实现新的重大突破，能源、航天和基因等应用技术将跟随数学、物理学的进展实现飞跃。航天技术的进步将使人类实现移民月球和火星，人类将首次成为“多星球生存物种”。基因技术的进步，将使人类实现150岁以上的超级长寿并保持身心健康成为可能，基因技术和人工智能技术的合，有可能创造出下一代“半人半机械”的超级物种。
人工智能会像电力一样，成为无所不在的基础设施。工作中只有勤奋是远远不够的，在未来我们要想办法提升创新能力，挖掘自身的潜能，才不会被机器取代。让我们满怀憧憬，迎接人工智能新时代的到来。
小记：慢慢品味鲁滨逊归结原理的产生，MYCIN与专家系统的成熟，神经网络简史，遗传算法和强化学习的由来，课上的知识慢慢的拓展，下一步王浩的《数理逻辑通俗讲话》和吴文俊《走自己的路》。
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【读书笔记】《人工智能简史》
开始时间：2018/07/15前言光阴易逝，一下子8月份又即将过去了，这个月读书实在太少，断断续续读完的这本《人工智能简史》，书中讲述的是人工智能的发展史，涉及了人工智能学科的所有领域，包括人工智能起源、自动定理证明、专家系统（现在所谓的知识图谱）、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题与未来趋势，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面的回顾和深度的点评。书中涉及领域及学科太多，很多方面需要一定程度的数学水平才能理解，以目前的认知水平实在难以理解，目前读完还处于混沌状态，后续有机会再细读。作为一个有科学素养的码农，还是有必要了解一下的。至少可以知道我们图灵大师在人工智能领域所作出的贡献吧，哈哈。相关章节介绍：
第一章达特茅斯会议：人工智能的缘起第二章自动定理证明兴衰史第三章从专家系统到知识图谱第四章第五代计算机的教训第五章神经网络简史第六章计算机下棋简史第七章自然语言理解第八章向自然学习：从遗传算法到强化学习第九章哲学家和人工智能第十章人是机器吗？——人工智能的计算理论基础第十一章智能的进化第十二章当我们谈论生死时，我们在谈论什么？《人工智能简史》：把AI的历史说明白
当人工智能(AI)成为热词之时，一本《人工智能简史》把人工智能这个物种的家世渊源、名字由来、出身血脉、派系争斗、繁衍进化甚至基因变异等，梳理得清清楚楚。
尼克，乌镇智库理事长，国家“千人计划”专家。留学美国，曾在哈佛和惠普工作。近几年往返中美之间，创业投资。对于《人工智能简史》的写作，尼克的想法很简单：“现在人工智能这么热，需要有本书把发展历史说明白。国内没什么像样的人工智能科普书。”
尼克自认够格写这样一本书，他的老师巴托和师兄萨顿是人工智能领域的大师级人物，他们发明了“强化学习”算法。2016年，AlphaGo战胜人类顶尖围棋手，让所属谷歌的DeepMind团队名声大噪，AlphaGo的核心算法就是强化学习，这个团队创始成员里一半的人都是萨顿的学生。而巴托的老师霍兰德发明了“遗传算法”，是美国第一个计算机科学的博士，他们这一支的师承源自冯诺依曼。尼克开玩笑说“我就是辈分高”。
近两三年，人工智能在我国发展和应用很快，虽然在技术上起引领作用的还是欧美国家，但其中的差距越来越小。尼克的《人工智能简史》几乎涵盖人工智能所有领域：人工智能起源、自动定理证明、神经网络、自然语言处理等，不过尼克强调在每个章节中，也只是挑选了一些典型的主线，并没能全部覆盖。
“历史素有两种写法，以人为主和以事为主。”明显，尼克更趋向于前者。书中有算法原理，也有人与思想传承，更有各种技术派系明争暗斗。他在前言中这样写：“八卦的历史，读者自然喜欢，对作者也有好处，就像一战后英国首相劳合·乔治对他的耶路撒冷总督那样：有争执，咱们政治家才派得上用场，如果他们停下来不打了，你就失业了。”
他说科普有一种写法，用一些貌似通俗的语言去解释复杂的原理，但自己一直不大相信这种方法，无论作者是内行还是科普作家，“压根儿就没见过一本可以把量子力学解释清楚的科普书。即使简单如图灵机，也鲜有适当的普及读物。倒是那些讲历史和八卦的书引人入胜。”
“人工智能”这个词最早是谁提出的，尼克做了详实的考证。目前普遍的说法是，这个词是1956年达特茅斯学院夏季研讨会（人工智能的起源事件）的召集者麦卡锡（John McCarthy）想出来的，其实这是误读。麦卡锡晚年承认这个词最早是从别人那里听来的，但记不清是谁了。后来英国数学家伍德华说他是AI一词的原创者，因为他1956 年曾去麻省理工学院访问，与麦卡锡交流过。但麦卡锡在1955年就使用“人工智能”一词了。如今当事人大都已仙逝，此事恐成悬案。
从1956年开始，60多年浩荡中，这个新学科波峰波谷、向前发展，主线旁支交杂，尼克收集了大量第一手的史料，书中时不时就有一位历史主角的轶事，这些轶事不孤立、不单薄，有形象比喻的，有以古喻今的，也有以子之矛攻子之盾的。读这种“夹枪带棒”叙述点评就像在品一道道点心时，不知道下一口是不是甜中带酸。
对于人工智能能否超越人类，一直是这个物种产生后伴随的争论。“奇点临近”——2020年机器的智能达到人类智能，2045年机器智能会超过人的智能，这是让人工智能引起公众广泛关注的一个卖点，与此同时，也造成了公众对人工智能的恐慌与技术崇拜。这种争论最具代表性的要属这一领域的两位元老“斯基”——明斯基和乔姆斯基。明斯基在2012年接受他的学生、预言家、奇点理论炮制者库兹韦尔的采访时说，他相信奇点的到来，可能就在我们的有生之年。尼克对此没有评价，只是客观写道：“明斯基2016年1月24日在波士顿去世，据说为了等奇点，他老人家把自个儿冷冻了。”
对于普通公众，最关心的是人工智能能够做什么，至于技术本身很多人都不甚了解。他在写技术流派发展时，一直在尽力理清各种关联，包括人物之间的学术传承、思想影响、生活影响。
例如，自图灵提出“机器与智能”起，就一直有两派观点：一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统，这一派看问题是自上向下的；还有一派认为通过仿造大脑就可以达到人工智能，这一派是自底向上的，他们认为如果能造一台机器，模拟大脑中的神经网络，这台机器就有智能了。于是，尼克给前一派归类为“想啥来啥”，后一派称为“吃啥补啥”。两派争斗曾经你死我活，如今以谷歌大脑为代表的“吃啥补啥”派占了上风。
随着数据量的大增、移动终端等生态系统的建立，人工智能产业的发展这几年无比迅猛，资本也随之大量聚集。回顾几十年人工智能几次大起大落，尼克发现每次高潮都是一个旧哲学思想的技术再包装，而每一次的衰败都是源自高潮时期的承诺不能兑现。
“当下人工智能领域的创业，一些和人工智能毫无瓜葛的社会闲杂人员一夜之间都成了AI专家，拿到VC之后再想干啥。”尼克对此深有忧虑。
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☆☆☆☆☆简体网页||繁体网页[美]约翰·马尔科夫著下载链接在页面底部点击这里下载 facebooklinkedinmastodonmessengerpinterestreddittelegramtwittervibervkontaktewhatsapp复制链接想要找书就要到静思书屋book.tinynews.org立刻按ctrl+D收藏本页你会得到大惊喜!!发表于2023-07-13
商品介绍出版社：浙江人民出版社ISBN：9787213084515版次：1商品编码：12275162品牌：湛庐文化（CheersPublishing）包装：平装丛书名：财富汇开本：16K出版时间：2017-11-01用纸：纯质纸页数：345字数：345000正文语种：中文人工智能简史epubpdfmobitxt电子书下载2023
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编辑推荐《人工智能简史》是首套集重磅、系统、实用于一体的“机器人与人工智能”书系之一！
湛庐文化联合机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人科技创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁、达闼科技创始人兼CEO黄晓庆、清华大学教授朱小燕等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书进行深度点评。
人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主、乔布斯强力推崇的记者约翰·马尔科夫重磅新作！
《人工智能简史》是迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作，为我们描绘了一幅机器人与人工智能趋势的宏大图景！人工智能究竟是天使，还是魔鬼？人工智能为何在经历“寒冬”之后在今日迸发出野蛮生长的态势？人工智能和智能增强最终将走向何方？奇点来临时，人还会是自身命运的主宰者吗？本书将给你答案。
国际人工智能领域5大知名专家重磅推荐，《史蒂夫·乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森倾情推荐！中国人工智能学会副理事长、国际人工智能大会（IJCAI）常务理事、腾讯微信事业群技术顾问杨强，中国人工智能学会副秘书长、地平线机器人科技创始人余凯，驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙，《史蒂夫·乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森倾情推荐！Nest联合创始人、iPod之父托尼·法德尔，美国艾伦人工智能研究所CEO奥伦·埃奇奥尼联袂推荐！
湛庐文化出品。
内容简介人工智能究竟是天使，还是魔鬼？
人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？
未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备高超的人类智慧，进而取代人类？
奇点来临时，人类将何去何从？
在《人工智能简史》一书中，人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主约翰·马尔科夫将带领我们寻找答案。
约翰·马尔科夫在他的重磅新作《人工智能简史》一书里，从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程，直击了工业机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音助手Siri等前沿领域，进而深入探讨了人工智能（AI）与智能增强（IA）的密切关系，而马尔科夫也会剖析“人与机器谁将拥有未来”这一机器时代的核心伦理问题。
《人工智能简史》是国内首套集重磅、系统、实用于一体的“机器人与人工智能”书系之一！是迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作。约翰·马尔科夫重新定位了人与机器的关系，是目前关于机器人与人工智能领域内非常具有力度的深思之作。
作者简介[美]约翰·马尔科夫
《纽约时报》高级科技记者，普利策奖得主，被誉为“硅谷大王”。他对互联网发展有着惊人的洞察力与敏锐度，他是很早对互联网进行报道的记者，将互联网誉为“信息时代的藏宝图”；并很早对第1个通过互联网传播的蠕虫病毒进行了报道。
有40多年的媒体从业经历，专注于机器人与人工智能领域的报道。他是报道谷歌无人驾驶汽车第1人，更是乔布斯等业界大咖极为信赖的记者。
精彩书评50多年来，人工智能既经历了初期的爆发式增长，又遭遇过发展的“寒冬”，而今终于迸发出了野蛮生长的态势。在软件技术获得极大发展的今天，所有人都将无法避开以下问题：人工智能究竟是天使，还是魔鬼？奇点来临时，人类将何去何从？《人工智能简史》一书的作者马尔科夫将会直击这些核心问题的本质，并为我们指明方向。
——杨强
中国人工智能学会副理事长，国际人工智能大会（IJCAI）常务理事，
腾讯微信事业群技术顾问，香港科技大学教授
在大数据时代，移动互联网催生了不计其数的数据量；而在机器人时代，万物互联也将使数据呈现暴增之势。随着数据的增长，机器智能的计算能力、深度学习能力、人机交互能力实现了大幅度的提升，而它们也正在一步步取代重复性、低增值信息的人类劳动，这样看来，各个领域的产业跃迁将无法避免。那么，机器人会成为我们的主人，还是伙伴？这一选择的答案就在《人工智能简史》一书中。
——余凯
中国人工智能学会副秘书长，地平线机器人科技创始人
这是迄今为止超完整、非常具可读性的人工智能史著作。穿越AI（人工智能）和IA（智能增强）半个世纪恩怨的迷雾，一座座巨型的雕塑参差对立，历史纵深感和人文主义情怀跃出纸面。
——吴甘沙
驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO
未来的机器人将会成为我们的伙伴还是弗兰肯斯坦的怪物？想知道答案，就要阅读这本书。正如马尔科夫在他引人入胜的叙述中阐释的那样，答案取决于我们自身。
——沃尔特·艾萨克森
《史蒂夫·乔布斯传》作者
我们应该如何平衡“机器能为我们做些什么”和“机器能在帮助我们做自己上做些什么”这两大问题？毫无疑问，马尔科夫给出了这一技术时代核心问题的答案。
——托尼·法德尔
Nest联合创始人，iPod之父
我将这本书视作一部惊悚的间谍片，是因为人类的命运正在其中上演，而且马尔科夫的描述也是如此迷人。
——奥伦·埃奇奥尼
美国艾伦人工智能研究所CEO
目录中文版序智能机器时代的抉择
前言是谦逊地生存，还是傲慢地死去
01人与机器，谁将称王
无论机器人是否在现实世界帮助了我们，人工智能已经不可辩驳地日益成为我们生活的一部分。今时今日，麦卡锡和恩格尔巴特最为核心的冲突仍然悬而未决——一种方法要用日益强大的计算机硬件和软件组合取代人类；另一种方法则要使用相同的工具，在脑力、经济、社会等方面拓展人类的能力。需要再次注意的是，若软件和硬件机器人都足够灵活，它们最终都会变成我们在程序中为它们设计的模样。
◇比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
◇两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
◇人机交互，机器的终极智慧
◇悬而未决的伦理困境
02无人驾驶汽车，将人类排除在外
DARPA大赛是两个世界的分界线——在一个世界中，机器人被视作玩具或研究人员的玩物；而在另一个世界中，人们开始接受机器人能够在世界上自由移动的事实。如今，“半自动”汽车已经在市场上出现，它们给交通的未来开启了两条路——一条路配有更智慧、更安全的人类司机；而在另一条路上，人类将成为乘客。机器智能时代的到来
◇特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
◇问鼎冠军，威廉·惠特克的复仇
◇塞巴斯蒂安·特龙，用科技重塑交通系统
◇谷歌无人驾驶汽车的诞生
◇2014，无人驾驶汽车商业化元年
◇Mobileye，无人驾驶汽车的另一种可能
◇应对分心，将人类完全排除在驾驶之外
◇手推车难题，是否选择“更小的恶魔”
03跨越2045年，人类将去往何处
随着机器学习能力的增强，它们日益呈现出了极强的独立性，而这一新机器时代正掀起一场十分严酷的工业革命，可以将一名工厂工人置于不被雇用的地步。奇点临近，到底谁才是人类命运的主宰者？2045年，对人类来说究竟将是艰难的一年，还是会掀起一场技术盛宴的一年，抑或是两种可能同时发生的一年？
◇诺伯特·维纳，一位科学家的反叛
◇技能错配，技术性失业的元凶
◇奇点临近，人类会否被机器取代
◇生产力之争，回归还是告别
04从寒冬到野蛮生长，人工智能的前世今生
虽然很多人相信世界上第一个机器人Shakey预示了人工智能的未来，但其商业化进程却不甚理想。20世纪80年代初，人工智能公司一家接一家地走向崩溃。现如今，新一波人工智能技术预示着新“思维机器”的出现。而随着微软、谷歌等公司的加入，新一波人工智能浪潮再次被唤起。
◇世界首个机器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
◇约翰·麦卡锡，“人工智能”概念之父
◇斯坦福大学人工智能实验室，语音识别技术滥觞
◇汉斯·莫维拉克，人工智能最坚定的信徒
◇人工智能商业化的冬天
◇像人脑一样思考，人工神经网络出现突破
◇机器学习重燃人工智能研究
◇人工智能再现巨浪
05以人为本，重新定义“机器”智能
在交互式计算的前50年中，计算机更多的是在增强而非取代人类，人工智能遭遇了“滑铁卢”，很多人背离过往，将自己职业生涯的剩余时间贡献给了“以人为本”的计算，也即智能增强。他们“遗弃”了人工智能圈，将注意力从建造智能机器转到了让人类变得更聪明上。
◇人机共生，AI与IA重塑的新世界
◇AIvs.IA，数十年的科学家大战
◇“理性主义”与“以人为本”之争
◇拟人化界面，来自人机交互的冲击
◇软件助手，数字化生存之道
06学会协作，人类与机器共存
马文·明斯基、杰夫·霍金斯和雷·库兹韦尔等多位电子工程师都宣称，实现人类级别的智能的方法是发现并整合那些人类大脑中隐藏着的认知的简单算法。这通常能制造出有用、有趣的系统。或许，与机器人交互的那种自由、放松之感，正是因为在连线的另一边并不是一个令人难以捉摸的人类。也许，这根本与人际关系无关，更多的在于是取得控制成为主人，或者，是成为奴隶。
◇让工具变成玩具
◇是伙伴不是敌人
◇虚拟机器人，更自由、更放松的人机交互
07救援机器人，从模拟智慧到智能增强
霍姆斯泰德-迈阿密举行的机器人大赛让一件事情变得清晰起来，那就是，有两个不同的方向能够定义即将到来的人类与机器人的世界：一个迈向人机共生的世界，而另一个则在向着机器取代人类的方向发展。正如诺伯特·维纳在计算机和机器人的启蒙时期所意识到的一样，其中一种未来对于人类来说可能将是凄凉黯淡的，而走出这条死路的方法是将人类放置在设计环节的中心，重新塑造个人计算，把它作为增强人类智慧的终极工具。
◇从机械兽到机械展馆
◇仿生机器人，进入极端环境作业
◇安迪·鲁宾，移动机器人时代的预言家
◇谷歌的机器人帝国计划
◇巅峰之战：DARPA机器人挑战赛
◇机械手，触摸的科学
◇加里·布拉德斯基，将机器视觉技术融入机械手臂之中
◇智能增强，以人类为中心重塑计算
08收购Siri，苹果正式踏入智能增强阵营
收购Siri是乔布斯在为苹果铺平通向未来的道路——迎接将来人机交互的另一次重要转换。在计算机世界最后的一幕，乔布斯选择落地，径直走进了智能增强阵营：让人类控制他们自己的计算系统，站在了增强和合作的阵营。
◇收购Siri，乔布斯的最后一件事情
◇汤姆·格鲁伯，从建模知识到建模策略
◇Intraspect，流星般的人机交互系统
◇Web2.0，群体智慧改变一切
◇亚当·奇耶，下一个恩格尔巴特
◇Siri核心创始团队的建立
◇携手苹果，让人类与机器优雅地合作
结语选择，一切与机器无关
致谢
译者后记
精彩书摘是谦逊地生存，还是傲慢地死去
2014年春天，我把汽车停在临近斯坦福大学高尔夫球场的一家小咖啡馆前。当我从车里出来时，一位女士正将她的特斯拉电动汽车停进我旁边的车位。她下了汽车，把自己的高尔夫球车拿了出来，然后径直走向球场。这时，那辆球车就跟在她身后，请注意，是车“自己”跟着她前进。我有点儿吃惊，但当我疯狂地在谷歌上搜索“机器人高尔夫球车”时，却发现这种“小家伙”并没有什么新奇之处。这款名叫CaddyTrek的机器人高尔夫球车的零售价是1795美元，而它不过是出现在硅谷高尔夫球场里众多奢侈物件中的其中一个而已。
机器人在我们的生活中无处不在。便宜的传感器、强大的电脑和人工智能软件能确保这些机器人变得更加自主。它们将帮助我们，也将取代我们。它们会像改变战争方式一样，改变医疗保健和老年人护理的现状。无论是在文学作品还是在影视作品中，我们早已对机器人司空见惯了。但是，我们远没有为这一孕育之中的新世界做好准备。
撰写本书的想法要追溯到1999—2001年，当时我正在进行一系列采访，最后，这些采访汇成了《睡鼠说：20世纪60年代的反文化如何影响个人计算机产业》（WhattheDormouseSaid:HowthesixtiesCountercultureShapedthePersonalComputerIndustry）一书。我最初的研究是“反自传”（anti-autobiography）的一个例子。20世纪五六十年代，我在帕洛阿尔托（PaloAlto）附近长大，这里后来变成了硅谷的核心地带，但当一系列计算机和通信技术组合起来，形成个人计算和现代互联网的基础时，我却搬走了。不过，我回来得很及时，见证了“将会席卷整个世界的计算时代的兴起”，它所到之处，一切都被改变了。几年以后，在进行睡鼠项目研究的时候，我发现了与早期的互动计算机系统设计者们的工作完全不同的内容。在信息时代刚刚揭开序幕的几年里，两位研究人员开始独立开发未来的计算形式，他们建立的实验室离斯坦福大学校园不算很远。
人工智能里程碑
1964年，曾提出“人工智能”（artificialintelligence，AI）概念的数学家、计算机科学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）开始着手研发一系列技术，试图模拟人类能力，他原以为这个项目在10年内就可以完成。与此同时，在校园的另一边，一心打算“用自己的技术让世界变得更美好”的梦想家道格拉斯·恩格尔巴特（DouglasEngelbart）坚信，计算机可以被用来加强或扩展人类的能力，而非模仿或取代这些能力。他开始构建系统，使小组内的知识分子们可以快速地提高智力，协同工作。一位研究人员开始用智能机器取代人类，而另一位则开始扩展人类的能力。当然，他们的研究既存在联系，又互相排斥。这里存在的悖论是，同样的技术既
有可能延伸人类智力，也有可能取代人类。
在本书中，我探索了科学家、工程师和黑客们研究的“如何深化人与计算机间的联系”这一问题。在一些案例中我发现，设计师们坚持认为人工智能和“智能增强”（intelligenceaugmentation，IA）之间存在互相矛盾的关系。通常，这最后会被归结为简单的经济学问题。现在，对这种性能远超50年前早期工业机器人的新机器人的需求正在不断上升，甚至在一些早已高度自动化的行业，比如农业中，一大批新型“农业机器人”正在驾驶拖拉机或收割机作业，从空中监管并提高农业生产率。
关于前面提到的悖论，研究人员还有许多深入的思考。以埃里克·霍维茨（EricHorvitz）为例，他是微软人工智能项目的研究人员、医学博士，也是美国人工智能协会（AAAI）的前主席，几十年来一直致力于研究如何拓展人类的能力。他设计出了一些精密的机器人，它们可以充当办公室秘书，完成诸如追踪日程安排、招待访客的任务，并可以管理终端和排除干扰。他制造的机器人在增强人类的同时也在取代人类。
另外，生于德国的塞巴斯蒂安·特龙（SebastianThrun）是一位人工智能研究人员和机器人专家（同时也是在线教育公司Udacity的联合创始人），他们都在打造一个将充满自动化机器的世界。作为谷歌自动驾驶汽车项目的创始人，特龙主导了无人驾驶汽车的设计，这项设计可能会在未来的某天取代数百万人类驾驶员——也许只有那些被拯救的生命和被避免的伤害才能证明这个项目的价值。
本书的主题是辩证地看待这些设计者的工作。他们制造出的系统既可以让人类变得更强大，也有可能取代人类。安迪·鲁宾（AndyRubin）和汤姆·格鲁伯（TomGruber）的理论就体现出了最清晰的对比。鲁宾是谷歌机器人帝国最初的架构师，格鲁伯则是苹果Siri智能助手的主要设计师，他们都是硅谷最优秀、最耀眼的明星，他们的工作都建立在前人成果的基础之上：鲁宾模仿了约翰·麦卡锡，格鲁伯则追随了道格拉斯·恩格尔巴特——或取代人类，或让人类变得更强大。
今天，机器人学和人工智能软件都在不断唤起人们对个人计算时代早期的回忆。正如业余爱好者们缔造了个人计算机产业，人工智能设计师和机器人学家对技术进步、新产品和它们身后的科技公司都抱有极大的热情。与此同时，多数软件设计师和机器人工程师在被问到自己的发明会带来什么潜在影响时都会感到不快，只能频繁地以幽默来转移话题，化解尴尬，但是，问题仍然是必要的。机器人发展中可没有“盲眼钟表匠”（blindwatchmaker）。无论是增强还是自动化，都是由一个个人类设计师作出的设计决定。
尽管结果本身很是微妙，不容易分出黑白两面，但将一组人当作英雄、另一组人当成反派角色还是很轻松的。
前言/序言智能机器时代的抉择
几年前，在和诺贝尔经济学奖得主、《思考，快与慢》（Thinking,FastandSlow）一书的作者丹尼尔·卡尼曼（DanielKahneman）共进晚餐时，我曾指出，机器人技术的快速发展将对中国等新兴制造业国家的社会稳定构成威胁。我认为，主要问题在于，在向信息经济转型的过程中，这些国家将会遭遇失业危机。
“你没有抓住问题的精髓，”卡尼曼反驳道，“机器人进入中国的时机其实恰到好处。”
事实证明，他是对的。在之后的10年中，无论是在工厂生产中还是在老年人护理工作中，智能机器都成了司空见惯的存在。不仅在中国如此，世界各地都是如此。不过，当关于自动化和人工智能对人类的影响将如何的话题
再度引发全球争论的时候，人们却在很大程度上忽略了新的计算、机器人技术与东西方国家的人口老龄化间的相互作用。
过去3年间，西方国家对智能机器以及它们对人类劳动岗位的潜在威胁备感忧心。这种担忧并非杞人忧天。从卡车装卸工人到法律研究工作者，无论是白领还是蓝领，只要是重复性的劳动，都将被机器人和基于人工智能的软件取代。
然而，这并不是事实的全部。很早以前，凯恩斯就曾指出，科技将取代工作岗位，而非整体工作量。这些改变了我们工作方式、互动方式以及娱乐方式的创新，将给21世纪的社会带来翻天覆地的改变，这种影响几乎等同于20世纪初机械设备将农耕经济带
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