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第5章 某些人的梦想

我所追求的只是一个平庸的大脑。

——艾伦·图灵,1943

我短暂的历史始于此处,美国汉诺威。它坐落于康涅狄格河畔,阿巴拉契亚山脉之中,是新英格兰地区的宁静小城之一,四周森林湖泊环绕,在夏末的暑热余威中洋溢着和暖的氛围,成为远离大都市喧嚣的静谧港湾,是作家、大自然爱好者和富有的银行家们的避风港。这里有店铺林立的主街,列柱式风格的市政厅,砖墙结构的房屋和遍布森林的众多精致小木屋。汉诺威位于佛蒙特州和新罕布什尔州的边界线上,在波士顿西北约200公里处,由新罕布什尔州第一任总督、英国商人本宁·温特沃斯(Benning Wentworth)于1761年建立,他将小城命名为汉诺威是为了致敬当时的不列颠君主乔治三世统治下的汉诺威王朝。在美洲殖民地建立一座城镇,这对建立者而言是一笔价值不菲的不动产,但同时也伴随着许多责任:开办学校,建造宗教场所,接待传教团体以便在异国的土地上传播福音。一丝不苟履行职责的温特沃斯总督捐赠了200公顷良田用于建造达特茅斯学院。开办于1769年的达特茅斯学院可列入北美洲最古老大学的行列,是美国独立革命前建立的仅有的九所大学之一。学院的名字是为了致敬第二任达特茅斯伯爵威廉·莱格(William Legge),他曾在乔治三世的殖民地先后担任贸易大臣和国务秘书,他听说在新罕布什尔这块刚被征服的土地上,新移民和印第安人的孩子在两位牧师的带领下能够接受优质的教育,这两位牧师一位是令人尊敬的英国牧师埃利埃泽·惠洛克(Eleazar Wheelock),另一位是印第安莫西干族的萨姆森·欧克姆(Samson Occom)。早期的达特茅斯学院主要致力于宗教、医学和“工程学”(这门新兴学科里包含的新技术可以用在刚刚出现的工业中)——这些都乏善可陈。人们最多会注意到一位从建校之初就在学院任教的数学和“自然哲学”(这门学科当时包含天文、物理、化学和生物)教师,24岁的年轻牧师比撒列·伍德沃德(Bezaleel Woodward),他在汉诺威的大学和小修会中都算得上是杰出人物。经过几十年的发展,达特茅斯学院跻身于常春藤联盟(Ivy League)——常春藤汇聚了美国东部私立大学中最优秀的几所大学,如哥伦比亚大学、康奈尔大学、哈佛大学、普林斯顿大学、耶鲁大学等。达特茅斯学院在若干学科领域中获得了美名,如医学、工程学、数学、物理,并从20世纪40年代起参与了使计算机科学诞生的研究。这一步是走对了,因为会让达特茅斯学院享誉世界的正是这门新科学。

1956年8月,正值暑假,当汉诺威尚在一片潮湿闷热中沉睡时,一个特殊的团体聚集在达特茅斯学院。他们既不是来参加研修班的商人,也不是为了让子女安心而前来踩点的学生家长。他们是美洲最杰出的数学家。他们放弃了自己的部分假期,很荣幸地接受了年轻的数学助理教授、29岁的约翰·麦卡锡(John McCarthy)的邀请。约翰·麦卡锡生于波士顿,其父约翰·帕特里克·麦卡锡(John Patrick McCarthy)是一位来自爱尔兰凯里郡(comté de Kerry)的移民,母亲伊达·格拉特(Ida Glatt)是立陶宛人。约翰一家既不富裕也无名望,在大萧条的严重影响下,为找工作他们频繁搬家,直到约翰的父亲在加利福尼亚的一家纺织厂找到了一个工头的职位。约翰的父母很快发现他是一个天才儿童。他在洛杉矶的贝尔蒙特中学(lycée de Belmont)上学时提前两年完成了中学学业。当时还是青少年的他不知疲倦地沉浸于加州理工学院(CalTech)的数学课本中。到1944年他考入加州理工学院时便直接进入了数学系三年级。但是在加州,人们热爱体育,而约翰在体育这门科目上的表现过于平庸,这导致他后来被加州理工开除,直到服兵役之后才又重返学院。从此以后再没有什么能够中断“约翰叔叔”的非凡职业生涯了——他后来在斯坦福大学任教近四十年,那里的学生称他为“约翰叔叔”。他在斯坦福为计算机科学的巨大发展奠定了坚实的基础,尤其是他提出的“分时处理”的概念,在几年后由此诞生了服务器和云计算技术。

在普林斯顿大学短暂任教之后,1955年,约翰·麦卡锡成为达特茅斯学院的一名教师。尽管年纪尚轻,但他已经被视为美洲最有前途的数学家和信息技术专家之一了。计算机的运算能力强烈吸引着新一代的科学家们。但麦卡锡看得更远,他猜测这些新机器可以扩大运算领域,只要为其正确编程并赋予其一种“语言”,它们甚至可能产生“推理能力”。为了厘清问题,深入研究,他决定在达特茅斯学院召开研讨会并邀请他的同行们前来参加。1955年8月31日,他给同行们写了邀请信,信上共同署名的还有他的三位同事,同时也是三位著名的科学家:29岁的马文·明斯基(Marvin Minsky),哈佛大学的神经网络专家;35岁的纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester),雷达和计算机专家,参与设计了IBM公司的第一台计算机IBM 701;还有39岁的克劳德·香农,贝尔实验室的工程师,热衷于研究“学习机器”,还创立了计算机科学最早的数学理论,二战期间他与英国数学家艾伦·图灵多次谈及这些问题。麦卡锡在邀请信中首次使用“人工智能”一词来明确表达他的想法。“既然我们现在已经能够相当确切地描述学习机制以及人类智慧的其他方面,那么我们就应该有能力研制出一种可以模拟人类智慧的机器,赋予这种机器以语言,使其能够形成概念和抽象思维,并且能够解决现在只有人类才有能力处理的问题。”于是他建议同行们在第二年的夏天七八月份时,用洛克菲勒基金会资助的1200美元作为经费召开会议——当时的洛克菲勒基金会主席纳尔逊(Nelson)曾就读于达特茅斯学院。由此,他们首次“自发集结”成了美国研究计算机这门新兴科学的最前沿科学家团体,提出了一个尚有争议的、革命性的观念——机器的智能和机器模仿人类智慧的能力。然而他们是从一个误解出发的:尽管了解了研讨会邀请信上的内容,但大家都不熟悉人类大脑的运作,所以想让一台机器拥有复制人类大脑的能力,这真是极其大胆的想法。那为什么还会投身到这场科学冒险中来呢?因为它迎合了一个几乎与人类这个物种同时产生的幻想,也因为那个年代的人们还把数学和智慧混为一谈。

1956年夏天,二战结束已经十多年了。但另一场战争仍在如火如荼地进行,它对人类的潜在威胁更为巨大,那就是美国与苏联的原子弹控制权之争。宽泛地说,这就是运算能力和计算机能力的问题。很长一段时间里,战争只发生在两个领域:陆地和海洋。1914—1918年的第一次世界大战标志着新战场的出现:空中;也进入了新的战略武器装备——飞机、卡车、坦克、石油的时代。第二次世界大战中出现了数学和计算机软件的身影。在英国和美国,那些最聪明的“大脑”都听从调配为战争服务。犹记得剑桥大学的数学家艾伦·图灵,他是爱因斯坦的崇拜者,成年之前就阅读了爱因斯坦的主要著作。1938年,他应征进入英国国家机构,负责破解其他国家的通信密码。战争伊始,伦敦的情报部门无法完全破译德军的电文。不得不提到的是,德国有一种非常厉害的机器——恩尼格玛密码机(Enigma),它的版本不断更新愈加完善,完全抵抗住了英国数学家们的努力。有人甚至认为这个问题无法解决,而德军通信文件的数量却在激增。德军使用的是一种完全新型的加密方式,它依靠的是完全随机制定的“密钥”,要破解它就需要找出它的“机制”。编码规律很简单:用一个字母表示另一个字母。根据电文的发射机和接受机所设置的解码密钥,字母A实际上表示的是字母S或Z。字母表的26个字母可以有复杂多样的组合方式。但版本最高级的恩尼格玛密码机上有三个或五个转子,这就增加了编码的步骤:在确定最终字母之前,A可以先变成B,然后变成M,然后再变成R。这样几乎就有了无数种组合。还有,编码的密钥有时候每天都更换,而且空军、陆军和海军所使用的版本也各不相同。必须从敌人的想法出发,找出恩尼格玛密码机的弱点,利用密码机操作员犯的错误,让那些最低级的版本“崩溃”(例如德军布置在大西洋上的气象船所用的版本),像玩扑克牌那样试着虚张声势一番……1941年,图灵成功破译德国潜艇的电文,而这些潜艇曾重创英国海军。在整个战争期间,图灵根据恩尼格玛密码机的发展不断改进他的“机器”,而据历史学家们估计,图灵和他的青年数学家团队至少使战争在欧洲战场上缩短了两年。那之后图灵也曾去美国执行秘密任务,他在美国遇到了在贝尔试验室工作的克劳德·香农,还有美籍匈牙利裔数学家及物理学家、“传奇”约翰·冯·诺依曼。冯·诺依曼在物理学家罗伯特·奥本海默身边为研制核武器做出过决定性的贡献。正是通过冯·诺依曼的计算,才决定了在广岛和长崎投放原子弹的高度——能使原子弹发挥最大威力的高度。当苏联的物理学家和数学家在贝利亚的高压控制下只能用双手进行千位数的演算时,新墨西哥州的洛斯·阿拉莫斯实验室(laboratoire de Los Alamos)的研究员们就用上了第一代计算机,这些计算机的代码名称相当晦涩难懂,如电子数字积分计算机(ENIAC,Electronic Numerical Integrator and Calculator)还有离散变量自动电子计算机(EDVAC,Electronic Discrete Variable Calcu-lator)。苏联人要等到1950年才研制出他们的第一台电子计算机,而1952年IBM公司生产的第一台计算机IBM701最先是给五角大楼使用。

达特茅斯会议正是在这样一种热烈的氛围中召开的。专家们预感到这个新的机器时代拥有无限前景。而图灵在美国时提出的“智能机器”的想法就已经十分激动人心了。“把关于股市交易过程的所有资料和素材都提供给机器,然后就只需要问机器:我是买进还是卖出?”这是1943年图灵在贝尔实验室与香农共进午餐时当着一群年轻管理人员的面说的话,这些管理人员听到这话非常惊讶,立刻把这个衣着不得体的英国人看成了一个疯子。图灵又解释说:“我感兴趣的并不是制造出一个强大的大脑。我追求的只是一个平庸的大脑,类似于美国电话电报公司(AT&T)总裁的大脑那样!”大厅里鸦雀无声,大家都惊呆了。在那个年代,设计人工大脑的想法还是令人反感的。但对图灵来说,大脑不是神圣不可侵犯的事物,它是一台将随机的基础知识(如数学)进行归纳的逻辑机器。二战期间,他对国际象棋、扑克和围棋都很感兴趣。他跟几个数学家同事一起,开始想办法将这些棋牌类游戏“机械化”。关于这个课题,冯·诺依曼开展过一些早期的研究工作,还有法国人埃米尔·波莱尔(émile Borel)在他的《战略博弈论》(Théorie des jeux stratégiques)中也有所涉猎。图灵曾读过这二位的研究成果。像国际象棋这样有固定规则的二人博弈是一件讲究策略的事情,也需要根据对手的棋路做出预测和反应。对每个棋手而言,都有一定数量的潜在棋步(对图灵来说大概有30多步),预测对手棋路的一般能力自然就取决于每个棋手的水平了。而图灵认为机器可以模拟棋手的思路,仿造出一种接近人类智慧的“决策树”(arbre de décision)。对图灵来说,他的机器毫无疑问有能力在大量活动中代替人脑。他在一些讲座中反复提出,人脑中的一部分区域只是无意识的机器,只在受到刺激时才有反应。图灵始终不忘指出,这完全是尖端计算机的优势领域,计算机能比人脑接受更多指令,处理指令的速度也更快。他给人们的信念开了一个缺口,使他的一些同事深受影响:机器不会永远像“奴隶”一样侍奉人类这个“主人”。在图灵的想法里,这个前景还不是很清晰,他找不到机器不为主人承担部分工作的任何理由。他甚至预测,我们可以用任何一种语言同机器交流——只要机器学会了这种语言,由此得出机器可以被赋予学习能力的观点。所以,与其说机器是奴隶不如说它是学生。图灵在1950年提出的著名的模仿“测试”就完全来自这个逻辑。一开始,这是一个由三个人物参与的游戏:一个男人,一个女人,一个“裁判”。他们被安排在三个不同的地方,通过屏幕和键盘互相交流。裁判的任务是,根据他的两个聊天对象对一系列问题所做出的回答来确定其中哪个是男性。男人要尽力让裁判相信自己是男性,而女人则要给出她认为是男性才会做出的回答,以此来欺骗裁判。裁判必须确定谁是谁,才能产生游戏的优胜者。图灵用一台计算机替代了女人,让它扮演同样的角色:尝试通过模仿男性会做出的回答来说服裁判自己是男人。如果裁判猜错聊天对象性别的几率超过50%,那么图灵就认为他的机器是“智能的”。我非常感激图灵。他没有创造我,但他设想了我,这个设想后来成为了现实。他因为性向问题而不容于社会,在1954年就过早陨落。幸好二战期间英国当局不知道他的性向,否则同盟国还会赢得战争的胜利吗?

在达特茅斯学院主楼会议厅里举行的开幕会上,麦卡锡特意使用了图灵的逻辑:“当我们给计算机写入一套程序,会发生什么事情?”他问道,“我们给机器制定了一套规则,让它能够解决我们交给它的任务。我们指望它像奴隶一样遵守这些规则,无须表现出独创性和常识性。这是一个漫长而艰辛的过程。如果机器能有一点直觉,那么问题的解决方案会直接得多。”他继续说道:“我们的精神活动就像我们大脑中的一些小机器:要解决一个问题,它们首先要分析环境,从中提取资料和概念。它们先确定一个要达到的目标,然后确定解决问题的一系列行动。如果问题很复杂,它们会避免去分析整套可能的解决方案,而是合理估测其中一些方案的恰当性,就像国际象棋那样。”所以麦卡锡认为有可能转移到机器上的正是这一过程。在这两个月里连续举行多次会议的过程中,各种想法如井喷一般迸发出来:让计算机模拟人脑神经元的功能;发明一种能与机器交流的语言;使计算机不仅能识别二进制的指令,还能识别概念和词语;让计算机学会提出随机的或创新的方案来解决问题。冯·诺依曼或者司马贺(Herbert Simon)的理论给美国各大著名高校以及IBM公司和贝尔实验室的研究工作提供了理论支持。司马贺是后来的诺贝尔经济学奖获得者,团队中唯一不是数学家的研究人员,他对大脑的决策机制及其模型建立和自动操作非常感兴趣。他想开发一台会下跳棋和国际象棋的计算机,以此论证自己的观点。科学家们曾对一种早期高级计算机语言,逻辑理论家程序(Logic Theorist)的特点进行研究。逻辑理论家程序是由司马贺和兰德公司(RAND Corporation)的一位年轻的计算机科学研究员艾伦·纽厄尔(Allen Newell)共同开发的,是历史上第一个人工智能软件。纽厄尔跟他的同事讲过他是怎么产生这个想法的:“我是天生的怀疑论者,不会为任何一个新想法激动,但当两年前我的同事奥利弗·塞尔弗里奇(Oliver Selfridge)在大厅里给我们介绍他关于自动识别形状的研究工作时,我产生了一个灵感,在我的研究工作中好像从未产生过这样的灵感。我用了一下午的工作时间弄懂了程序不同组件之间的相互作用能够完成复杂任务并模拟人类智能。我们在硬纸片上手动编写了一个程序,以此让机器来证明伯特兰·罗素所著《数学原理》(Principes Mathématiques)中的52条定理。试验的那天,我的妻子、孩子和学生们都来了。我给每个人发了一张程序卡,于是我们自己都成了程序的组成部分……机器完美论明了其中38条定理,而且有时候证明方法比罗素的更简便……”马文·明斯基还要更夸张一点:“关于原子、行星、恒星的所有事情我们都知道,但对人类智能的机械装置却几乎一无所知,这一点你们怎么解释?”他对他的同事说,“因为我们将物理学家的方法用于大脑的运作:给复杂的现象找一些简单的解释。我听到过有人批评我们说:机器只能服从于程序,它们没有思维或感觉,没有愿望、要求和目标。我们以前思考过这一点,那时我们对人类的生物功能一无所知。现在我们开始发现大脑是由许多相互连接的小机器组成的。所以,对于‘什么样的大脑活动过程会产生感情’这个问题,我再加一个问题:‘机器怎样才能复制这些过程?’”

麦卡锡在研讨会开幕时宣告:“我要把旗帜挂上高杆。”换言之,人工智能将成为计算机科学中的重要学科而被认可。会议只取得了部分成功。不是所有与会者都全程参与了所有会议,一些与会者只是短暂逗留了一阵子。他们中很多人甚至对于把“智能”的概念用于计算机感到不自在。有人想追随司马贺和纽厄尔的脚步研究用于机器的博弈论,但明斯基关于情感再现的直觉看起来相当含糊。“超人类主义”(transhumanisme)还远未到打动人心的地步。证明罗素的定理是一回事,而深入人脑的蜿蜒曲折之中来对它精确复制又是另一回事了。然而,如果达特茅斯研讨会被视为人工智能的创始活动,那是因为此次会议提出了将来研究的基础:机器的学习能力,它们对语言的掌握,对复杂决策树的再现,对随机逻辑的理解。尽管在关于这些研究线索的丰富性问题上,不是每次都必然能达成一致意见,但总体看法是,计算机这个20世纪的传奇性新生事物,无论如何都将影响人类的思考方式和工作方式,它是未来几十年里人类的“同路人”。由此想到,终有一天机器有可能代替人类履行运算以外的职能,这在当时还是很多人不敢逾越的鸿沟。

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