【猿传奇 | 12】John McCarthy:你现在熟知的 AI 理论,离不开他六十年前的奠基

1997 年 5 月,IBM 的“ Deep Blue ”(深蓝)击败当时的国际象棋世界冠军 Garry Kasparov,那一场胜利为人工智能赢得了深远意义的喝彩。

John McCarthy 在深蓝赢得比赛后写下感言:“我们也许有些科学建树,但更多的成就是我们创造了飞得快的果蝇。”

换言之,这并不是他想要的人工智能。

John McCarthy 何许人也,为什么他会对深蓝的横空出世反应平平?他和人工智能的故事还要从头讲起。

John McCarthy 1927 年 9 月出生于美国波士顿一个共产党家庭,信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者,母亲是立陶宛的犹太人,在联合通讯社当记者,后来在一家共产党报社工作。父母的工作性质决定全家需不断搬迁,从波士顿迁到纽约,然后又到了洛杉矶。

John 说他的童年平平淡淡,但实际上他是一个天赋很高的人。还在读中学时,他就找到加州理工大学的一份课程清单,自学了大学一年和二年的高等数学课程,还做了教材上的所有练习题。这使他 1944 年进入加州理工学院以后可以免修头两年的数学,并使他虽因战时环境(第二次世界大战当时正在进行之中,美国也在珍珠港事件后宣布参战)要在军队中充任一个小职员,占去了部分时间,仍得以在 1948 年按时完成学业,然后到普林斯顿大学研究生院深造。

高校常常邀请各界著名人士讲座或研讨交流,这种活动常常以一种新鲜的视角展示了某些行业或领域的发展和探索,会议探讨的很多观点都是书本上所没有,这种讲座常常能够引来很多学生的关注,有时还能影响学生的专业选择或发展路线。

1948 年 9 月,21 岁正在读研究生的 John 就有了一次这样的人生际遇。

那时学校里有一场“行为的大脑机制西克森研讨会”(Hixon Symposiumon Cerebral Mechanism in Behavior at CalTech),John 也是其中的一员。大数学家、计算机设计大师冯·诺伊曼在会上散发了关于自复制自动机的论文,提出了可以复制自身的机器的设想。尽管当时还没有人精确地将机器智能与人的智能联系起来,但诺伊曼的报告却激发了John 的好奇心。自此就开始尝试在计算机上模拟人的智能,只不过他是以计算机下棋来做载体进行研究。

下棋程序的关键之一是如何减少计算机需要考虑的棋步。当时的计算机,运算能力是宝贵的,每一步棋都有各种算法,运算起来耗费资源巨大,同时效率也不够高。John 经过艰苦探索,终于发明了著名的 α-β 搜索法,使计算机“明白”并不是所有情况都得考虑,有效减少了计算量,使搜索能有效进行。

α-β 搜索法的成功,以及John 自身的聪明天赋,使得他继续保持在机器模拟人的智能方面持续钻研,他在普林斯顿大学博士毕业后,留校工作两年,后又到斯坦福大学工作两年,达特茅斯学院是他的第三份教职。

John McCarthy 在斯坦福的人工智能实验室

结合自己在智能领域的兴趣,或许也希望能在人工智能方面继续创新突破,John McCarthy 酝酿了一场高精尖的攻坚会议。

这场会议就是人工智能公认的缘起:达特茅斯会议。John McCarthy 联合 Marvin Minsky (人工智能与认知学专家)、Claude Shannon(信息论的创始人)、Nathaniel Rochester(IBM信息研究经理)、Herbert Simon(诺贝尔经济学奖得主)等科学家,在达特茅斯学院讨论用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能,其目标是“基于‘我们能够精确、全面地描述人类智能中的学习等特征,并制造出机器模拟之’这一构想,继续阔步前进”。

这场会议足足开了两个月的时间,虽然会议并没有实质上解决有关智能机的任何具体问题,但它首次提出了“人工智能”(Artificial Intelligence)的概念并确立了研究目标和方法,使人工智能成为计算机科学中一门独立的经验科学,而会议举行的 1956 年,也就成了人工智能元年。

达特茅斯会议参会人员的合影

早在 1955 年写人工智能研究规划提案时,John 就发现了语言的问题:“如果一个机器能够完成一项工作,那么我们就可以设计出一个自动计算过程来模拟这台机器。虽然由于计算机速度和存储容量的限制,计算机还不能够模拟出人脑思维中的高级模式,但其主要障碍并不是机器的限制,而是我们使用的程序语言能否充分描述出亟待仿真的过程。显然,目前的编程语言还做不到这一点。”

1958 年,John 离开达特茅斯,与 Marvin Minsky 一起组建了世界上第一个人工智能实验室—— MIT AI Lab 实验室。这一年,John 提出了 LISP 语言的开发思路。1959 年,John 基于 Alonzo Church 的 λ 演算和Herbert Simon 和 Allen Newell 首创的“表结构”,开发了著名的 LISP 语言,成为人工智能界第一个最广泛流行的语言。LISP 是一种函数式的符号处理语言,其程序由一些函数子程序组成。在函数的构造上,和数学上递归函数的构造方法十分类似,即从几个基本函数出发,通过一定的手段构成新的函数。

1960 年,John McCarthy 正式发表关于这一课题的学术文章《符号表达式的递归函数及其运算》。有评论称,该论文中对编程的贡献有如欧几里德对几何的贡献。John 在论著中展示了如何利用尽可能少的简单操作符和函数记号,去构造出一个完整的编程语言。其主要思想是用一种简单的数据结构表(list)来表示代码和数据,所以称这种 语言为 LISP, 即 List Processing。

1966年,John McCarthy 通过电报与苏联的对手进行了四场同时进行的电脑国际象棋比赛

LISP 语言是函数式程序设计的先锋,在当时,其诸多革命性的创新思维影响了后续编程语言的发展,亦完全垄断人工智能领域的应用长达数十年之久。LISP 发展到今天,虽然并不再是人工智能领域最流行的语言,但它顽强的生命力并不能让人否认它是一种极具魅力的语言,有网友评论道:在今天,LISP 这种东西,更多的代表一种艺术性审美,而那些主流语言,是一种 “工程”,代表一种规范,和美不美毫无关系。

John McCarthy 因为对人工智能的卓越贡献在 1971 年获得了图灵奖,除了图灵奖以外,他还在 1988 年获得日本的 KYOTO 奖,1990 年获得美国全国科学奖章。1991 年获得了美国国家科学奖章,2003年获得富兰克林学院奖章。

John McCarthy 与 Alan Turing、Marvin Minsky 和 Seymour Papert 在今天都被成为人工智能之父,令人遗憾的是这四位大师都先后离开了我们,他们并没有亲眼看到在距达特茅斯会议 60 多年后的今天,人工智能领域焕发了它的第二春。

人工智能在今天不仅仅是“下棋很厉害的电脑”,它更涵盖了深度学习、计算机视觉、人机交互、数据科学等多个技术领域,并朝着更多未知的可能性发展。相信包括 John McCarthy 在内的四位大师都很开心看到今天的局面:人类在为不断地探索下一代人机交互的最终形态而努力。

参考资料:

Out of their Minds: The Lives and Discoveries of 15 Great Computer Scientists

Dennis E. Shasha / Cathy A. Lazere