如今的人，經常說到人工智能（AI），但事實上人工智能包含的研究方向很多，並不是一個單一的學科。就目前來說，⼈⼯智能包括“語言處理、圖像識別、⼈機對話、⼈機對弈、機器翻譯、⾃動駕駛、機器學習、仿生模擬”等等方面。因此，要探究AI的歷史，也是一個十分複雜的問題。

不過好在“人工智能”這個名詞的來源，倒是有一個明確的年份，科學家們認為，1956年夏天的達特茅斯研討會，標誌着AI的誕⽣。因此，今天我們就介紹一下那次會議以及它的發起人麥卡錫。

麥卡錫何許人也？

約翰·麥卡錫（John McCarthy，1927－2011）是一位美國計算機科學家[1]，人工智能創始人之一。

麥卡錫於出生于波士頓，父親是愛爾蘭移民，母親是立陶宛猶太移民。大蕭條期間，父親在加州找到工作，全家搬到洛杉磯。

非常有趣的是，麥卡錫土生土長於資本主義的美國，卻成長在一個共產党家庭，他的父母都是20 世紀 30 年代的積極的美國共產黨員，他們鼓勵孩子們發展批判性思維。麥卡錫在少年時代喜歡閱讀的科學書籍，是俄羅斯的兒童科普讀物《十萬個為什麼》。

麥卡錫很早就表現出了數學天賦，他中學時候就自學了大學數學，之後於 1944 年被加州理工學院錄取。在加州理工學院，他參加了馮·諾依曼的講座，這堂課激發和影響了他一生的職業興趣。

麥卡錫在加州理工學院開始讀研究生，但轉到普林斯頓大學完成博士論文。獲得博士學位後，他在普林斯頓大學和斯坦福大學短期任職，麥卡錫於 1955 年成為達特茅斯學院的助理教授。

圖1：人工智能早年先驅，圖源：IEEE SPECTRUM

年輕的麥卡錫，經常思考，也經常與同行討論當時計算機科學家們熱衷的“思考機器”的問題。

其實，讓機器具備智慧，像人一樣思考，這是人類自古以來的夢想。然而，從實用的現代觀點來說，這個夢與現代計算機的發展同步，理論上也是起始於幾位數學家的構想和研究，從1900年大衛·希爾伯特提出23個未解數學難題後，繼而有哥德爾的不完備性定理、馮·諾依曼的數字計算機構形、圖靈的圖靈機等等，都推動着計算技術的蓬勃發展。

如何模擬大腦？當年的研究有兩個方向：有的科學家深入研究人腦，例如，1943年，美國神經科學家⻨卡洛克和邏輯學家⽪茨提出了第一個神經元數學模型；而大多數計算機學家們，則從計算機模擬方面想辦法。例如，圖靈1950年提出“圖靈測試”，多位數學家，包括圖靈和香農，都寫過機器與人對弈的象棋程序等。

不過，企圖將計算機的經典數理邏輯方法用於模擬人腦，使人總感覺有某種先天不足的缺陷，因為人腦的思維過程中有太多“模糊”的直觀意識和不確定性，似乎與嚴密的數字計算格格不入！

因此，幾十年來計算技術突飛猛進長足發展，AI的發展卻經常止步不前。

於是，麥卡錫萌生了一個想法，他決定組織一個小組來澄清和發展有關思維機器的想法。為了避免只關注某個狹隘的方向，也避開權威們對於自動機理論、或者控制論等等名詞上的爭論，他為這個領域選擇了一個中立性的名字：人工智能。

1955 年初，麥卡錫聯繫洛克菲勒基金會，請求資助在達特茅斯舉辦約 10 名參與者的夏季研討會。六月，他和當時在貝爾實驗室的信息論創始人香農一起會見了生物和醫學研究主任羅伯特·莫里森 ，討論了這個想法和可能的資助。

1955年9月2日，麥卡錫、明斯基、羅切斯特和香農正式提出該會議的計劃，該提案第一次使入了“人工智能”一詞，於是，人工智能（AI）就此誕生了。

AI的第一次會議

1956年夏天，一群數學家和計算機科學家陸續來到了達特茅斯學院數學系所在大樓的頂層。在兩個月左右的時間裡，他們進行了一次長時間的頭腦風暴會議[2]。

原本計劃參加的有 11 名數學家和科學家，其中6個人整個期間都在，他們是：馬文·明斯基、朱利安·畢格羅、麥凱教授、雷·所羅門諾夫、約翰·霍蘭德、麥卡錫。

有的呆了一半時間，有的比較短暫，例如：香農、羅切斯特、塞爾弗里奇、艾倫·紐厄爾、赫伯特·西蒙。再加上其他感興趣的人士，據說與會人員共有47位左右。

沒有發現這次研討會有全體人員的合照，不過，圖2是七個微笑的年輕男人坐在草坪上的黑白照片特寫，其中有發起和出席會議的幾位主要代表人物，這7人都為人工智能、計算機科學或相關領域做出了貢獻。他們是（從左到右）：

奧利弗·塞爾弗里奇：MIT數學家；

納撒尼爾·羅切斯特：BM信息研究主管，會議發起人之一；

雷·所羅門諾夫：美國數學家；

馬文·閔斯基：哈佛大學數學與神經學研究員，會議發起人之一；

米爾納：蒙特利爾麥吉爾大學神經心理學教授；

約翰·麥卡錫：達特矛斯學院數學助理教授，會議發起人之一；

克勞德·香農：貝爾電話實驗室數學家，會議發起人之一。

圖2：達特茅斯會議上七位主要科學家

簡單介紹一下這七位先驅以及其他幾位科學家對人工智能方面的貢獻。

(1)機器知覺之父：奧利弗·塞爾弗里奇（Oliver Gordon Selfridge，1926—2008）

奧利弗出生於英國，是Selfridges百貨創始人哈里·塞爾弗里奇的孫子。他是人工智能的先驅， 被稱為“機器知覺之父”。他少年時代在墨爾文學校接受教育，移居美國後在麻州就學。1945年，他獲得MIT數學學士學位。隨後，他成為諾伯特·維納的研究生，但沒有撰寫自己的博士論文，未獲得博士學位。

然而，塞爾弗里奇在神經網絡、模式識別和機器學習方面撰寫了重要的早期論文，他的“鬼域模型”（Pandemonium）論文（1959 年）為人工智能領域公認的經典之作。是圖像識別中最早的計算模型之一，影響了現代聯結主義者、人工智能和單詞識別模型的發展。

(2)納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester，1919—2001）於 1948 年 11 月加入 IBM，是IBM 701總設計師，他編寫了第一個匯編語言，並參與了人工智能領域的創立。他領導了實用子程序的準備工作，以促進 IBM 及其客戶對 IBM 701 的使用。並與應用科學部門的規劃小組合作，為國防計算器制定了嚴格的規範。他為機器的設計制定了出色的規劃和系統規範，包括算術函數和邏輯運算。1967 年，他被任命為 IBM 院士。

(3)雷·所羅門諾夫（Ray Solomonoff，1926– 2009）是美國數學家。他於 1956 年發表了第一份關於非語義機器學習的報告，於 1960 年發明了算法概率，並發表了推出柯爾莫哥洛夫複雜性和算法信息論的定理，是算法信息論和概率人工智能分支的創始人。在 1960 年加州理工學院的一次會議上首次描述了這些結果，並在 1960 年 2 月的一份報告《歸納推理一般理論的初步報告》中描述了這些結果。算法概率是一種獨立於機器的方法，為解釋給定觀察的每個假設（算法/程序）分配概率值，最簡單的假設（最短的程序）具有最高的概率，而越來越複雜的假設接收越來越小的概率。

(4)馬文·明斯基（Marvin Minsky，1927—2016），生於美國紐約市猶太人家庭，美國科學家，專長於認知科學與人工智能領域，MIT人工智能實驗室的創始人之一，著有幾部人工智能和哲學方面的作品。1969年，因為在人工智能領域的貢獻，獲得圖靈獎。閔斯基奠定了人工神經網絡的研究基礎。一直在MIT任教直到過世為止。

他有數項發明，如1957年的共聚焦顯微鏡，1963年的頭戴式顯示器。1951年，他設計並建構了第一部能自我學習的人工神經網絡機器，SNARC。1952年，他發明會自行關閉電源的無用機器。

(5)米爾納（Peter Milner，1919 – 2018）在英國出生長大，1944 年移居加拿大。原來是一名電氣工程師，但當他的妻子布倫達·米爾納 （Brenda Milner）在麥吉爾大學學習神經科學時，他對神經科學產生了興趣，成為了與她同一個導師的研究生，後來自己在麥吉爾任教。他與詹姆斯·奧爾茲合作，發現了大鼠大腦中的快樂中樞和疼痛中樞。他研究大腦不同區域的神經元活動的同步。

(6)麥卡錫（John McCarthy）在組織了這次會議的一年後， 1956 年秋移居MIT擔任研究員。從1962 年開始，麥卡錫成為斯坦福大學的全職教授，並一直任職到 2000 年退休。1971 年因其對人工智能領域的貢獻而獲得圖靈獎。 

麥卡錫發現原始遞歸函數可以擴展到使用符號表達式進行計算，從而產生了LISP編程語言， 1960 年LISP發布後很快成為人工智能應用程序的首選編程語言。

麥卡錫還發明了所謂的“垃圾收集”方法，幫助推動了MIT的Project MAC；以及後來在斯坦福大學，幫助建立了斯坦福人工智能實驗室。

麥卡錫在創建三個最早的分時系統（兼容分時系統、BBN 分時系統和達特茅斯分時系統）方面發揮了重要作用。分時系統的開發，促成了互聯網和雲計算的出現。 

(7)克勞德·香農（Claude Shannon，1916—2001），美國數學家、電子工程師和密碼學家，被譽為信息論的創始人。他是這次會議的積極組織者之一。香農發明了很多設備，舉其中一個與AI有關的：他的辦公桌上放着一個他稱之為“終極機器”的盒子，這是香農根據馬文·明斯基提出的想法而做出來的。這個盒子外表平淡無奇，只是在一側有一個開關，彈一下開關，盒蓋就會打開，一個機械手會伸出來；將開關復原，機械手就縮回盒子。此外，香農還做了一個設備能夠復原魔方。

(8)除了這幾位之外，與會者中還有不少人物，例如，研究博弈論，提出“納什均衡”的諾貝爾經濟獎得主約翰·納什（John Nash Jr.，1928—2015），也在出席者的名單中。

(9)亞瑟·李·塞謬爾（Arthur Lee Samuel，1901—1990）美國計算機科學家，他是電腦遊戲與人工智能方面的先鋒。塞謬爾的電腦跳棋程式是世界上最早能成功進行自我學習的計算機程序之一，也因此是人工智能（AI）基礎概念的早期展示之一。

(10)西蒙（Herbert Simon，1916—2001），漢名為司馬賀，美國學者、計算機科學家和心理學家，研究領域涉及認知心理學、計算機科學、公共行政、經濟學、管理學和科學哲學等多個方向。為1975年圖靈獎得主，1978年，獲得諾貝爾經濟學獎。

(11)艾倫·紐厄爾（Allen Newell，1927—1992）是計算機科學和認知信息學領域的科學家，曾在蘭德公司，卡內基梅隆大學的計算機學院、泰珀商學院和心理學系任職和教研。他是信息處理語言（IPL）發明者之一，並寫了該語言最早的兩個AI程序，合作開發了邏輯理論家（Logic Theorist 1956年）和一般問題解決器General Problem Solver。1975年他和赫伯特·西蒙（司馬賀）一起因人工智能方面的基礎貢獻而被授予圖靈獎。

三 研討會的成果：首批“符號主義”者

研討會根據提案所述，討論涵蓋了許多主題，包括計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象和創造力等問題。研討會發起或鼓勵了幾個重要方向：符號方法、早期專家系統，以及演繹系統與歸納系統。

通過8周左右的討論，與會者們大致勾勒出了我們今天所知的人工智能圖景，可以說，這次會議催生了AI的第一個研究者陣營：符號主義者（symbolists），基於符號主義的專家系統在20世紀80年代達到了頂峰。

符號主義者理解的AI是源於數理邏輯，基於邏輯表達式。因此可以用數學和物理學中的邏輯符號來表達思維的形成，通過大量邏輯規則，來產生像人一樣的推理和決策。符號主義強調思維過程的邏輯性，側重於推理和解決問題的思路，企圖用數學公式來描述人工智能。它在計算機代數、自然語言處理、語音識別等領域中得到廣泛應用。

符號主義曾多年保持一枝獨秀，為人工智能的發展作出重要貢獻，專家系統的成功開發與應用，為實現人工智能聯繫實際走向應用具有重要意義。之後，又出現了連接主義和行為主義，符號主義稱為人工智能三大主流派別之一。

麥卡錫和明斯基，當年都是符號主義的倡導者。本文上面介紹的與會者中，西蒙和紐厄爾是最早一批符號主義學派代表人物。這兩位科學家，早在50年代初期就開始了這方面的工作。1955年末，他們開發了一個名為邏輯理論（LOGIC THEORIST）的程序，可以算是第一個AI程序，它將每個問題表示成一個“樹”模型，選出最可能得到正確結論的那一個分枝，然後逐次求解問題。

1957年，西蒙和紐厄爾，與程序員克里夫肖一起，又推出了通用問題解決器（General Problem Solver，GPS）推理架構以及啟發式搜索思路，其影響深遠，AlphaGO就是借鑑這一思想打敗了人類頂尖棋手。

除此之外，符號主義還為我們貢獻了專家系統、知識庫、知識圖譜等一系列優秀技術。

之後的人工智能領域，又出現了其他“主義”。如今總結起來，主要是三個主流學派：符號主義（Symbolism）、聯結主義（Connectionism）、行為主義（Actionism）[3]。

總的來說，符號主義注重抽象思維，用數學解釋智能；連接主義抽象形象思維，企圖模仿人腦模型；而行為主義研究感知，偏向於行為模擬，更注重應用。

三種綱領融匯結合，帶來了人工智能的春天！

參考文獻：

[1]Oral history interview with John McCarthy：

https://conservancy.umn.edu/handle/11299/107476

[2]達特茅斯研討會：（維基百科）

https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop

[3]科普中國：人工智能的三大學派

https://www.kepuchina.cn/zt/salon/tsrgzn/201901/t20190123_924578.shtml

（本文於3/4/2024首次發布於微信公眾號“知識分子”）