導(dǎo)讀：人工智能的發(fā)展過程可謂三起兩落，幾經(jīng)波折。

雖然現(xiàn)在有了諸如Siri、Cortana、IBM Watson等各類人工智能產(chǎn)品，也有像DeepBlue、AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)等人工智能的新聞和事件不時(shí)出現(xiàn)，但相比起電腦、網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)這類直接地、革命性地改變?nèi)藗児ぷ魃罘绞降?a href="http://www.www27dydycom.cn/v/" target="_blank">科技成果而言，在人工智能上所取得的成績還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，沒有達(dá)到最初的設(shè)想期望。

讓機(jī)器擁有智能這個(gè)事情到底有多難？人類精英們做了怎樣的努力和探索嘗試？目前人工智能領(lǐng)域到底發(fā)展到什么階段了呢？以下，暢銷書《智慧的疆界》作者周志明老師將在文中一一與大家探討。

文末附思維導(dǎo)圖~

“人工智能”作為一個(gè)專業(yè)名詞，是在1956年首次出現(xiàn)，但是人類對人造機(jī)械智能的想象與思考卻是源遠(yuǎn)流長。

在古代的神話傳說中，技藝高超的工匠可以制作人造人，并為其賦予智能或意識，希臘神話中出現(xiàn)了諸如赫淮斯托斯的黃金機(jī)器人和皮格馬利翁的伽拉忒亞這樣的機(jī)械人和人造人；根據(jù)列子輯注的《列子·湯問》記載，中國西周時(shí)期也已經(jīng)出現(xiàn)了偃師造人的故事。

人類對人工智能的憑空幻想階段一直持續(xù)到了20世紀(jì)40年代。由于第二次世界大戰(zhàn)交戰(zhàn)各國對計(jì)算能力、通訊能力在軍事應(yīng)用上迫切的需求，使得這些領(lǐng)域的研究成為人類科學(xué)的主要發(fā)展方向。信息科學(xué)的出現(xiàn)和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，讓一批學(xué)者得以真正開始嚴(yán)肅地探討構(gòu)造人造機(jī)械智能的可能性。

01 信息革命

從1939年到1945年，在二戰(zhàn)發(fā)生的6年時(shí)間里，美國的國民生產(chǎn)總值（GDP）就增長了一倍，這是人類經(jīng)濟(jì)歷史有GDP記錄以來錄得的最高增速，并且這種驚人的速度還是發(fā)生在一個(gè)基礎(chǔ)規(guī)模已經(jīng)極為龐大的經(jīng)濟(jì)體上，更是連最瘋狂經(jīng)濟(jì)學(xué)家都不敢設(shè)想的奇跡。

美國作為二戰(zhàn)中唯一本土不被戰(zhàn)火直接波及的世界性大國，通過軍事援助與戰(zhàn)爭貸款將各國的經(jīng)濟(jì)命脈與自身相連，從而迅速取代歐洲和亞洲，成為世界“經(jīng)濟(jì)的心臟”。穩(wěn)定的社會環(huán)境、經(jīng)濟(jì)飛躍式的發(fā)展為軍事、科技的發(fā)展注入了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力，戰(zhàn)爭中大量受到納粹迫害的各種領(lǐng)域頂尖的人才多以美國為避風(fēng)港，天然地促使美國匯聚了全球最頂尖的人才與技術(shù)，令美國也成為了“世界的大腦”。

在這種單一國家內(nèi)幾乎集中了全球經(jīng)濟(jì)資源和智慧力量的時(shí)代背景下，在二戰(zhàn)這場幾乎波及全人類的龐大戰(zhàn)爭壓力推動(dòng)下，以美、英兩國學(xué)術(shù)界為首的人類精英學(xué)者們展現(xiàn)了出無與倫比的智慧和創(chuàng)造力。新軍事技術(shù)對計(jì)算與通訊需求，更具體的是當(dāng)時(shí)新出現(xiàn)的導(dǎo)彈、精確火炮等遠(yuǎn)程武器對計(jì)算速度、精確性和系統(tǒng)控制能力的要求，以及雷達(dá)、電話電報(bào)網(wǎng)絡(luò)等偵查、通訊系統(tǒng)對信息傳輸安全和效率的要求，直接催生了信息科學(xué)和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)開始生根發(fā)芽。

二戰(zhàn)結(jié)束之后僅一年（1946年）時(shí)間，世界第一臺通用計(jì)算機(jī)，電子數(shù)值積分計(jì)算機(jī)“埃尼阿克”（Electronic Numerical Integrator And Computer，ENIAC）在美國賓夕法尼亞大學(xué)誕生，并實(shí)際應(yīng)用于陸軍火炮彈道和火力計(jì)算工作，這個(gè)事件標(biāo)志了通用可編程的計(jì)算機(jī)技術(shù)不僅是理論已成熟，而且已經(jīng)有了初步的工業(yè)化成果。

在兩年之后（1948年），諾伯特·維納（Norbert Wiener，1896-1964）和克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon，1916-2001）分別發(fā)表了兩部極具開創(chuàng)性的著作，創(chuàng)立了“控制論”和“信息論”，再結(jié)合上之前路德維?！ゑT·貝塔朗菲（Ludwig Von Bertalanffy，1901-1972）在1945年發(fā)表的對“系統(tǒng)論”的總結(jié)性著作，整個(gè)信息科學(xué)仿佛被上帝的手推動(dòng)著，后世稱之為“信息學(xué)三論”的三門支柱性理論幾乎于同一時(shí)刻問世，短短幾年時(shí)間里面一下子就完成了過去需要幾十年時(shí)間才可能完成的發(fā)展突破。

信息科學(xué)的研究，不論是理論上還是工程上，都從之前各個(gè)學(xué)者、機(jī)構(gòu)零散研究摸索的狀態(tài)一下子變得系統(tǒng)有序起來。

信息科學(xué)這門學(xué)科在20世紀(jì)40年代誕生以后，很快就取得了一系列令人矚目的成就，這讓從政府官員、科學(xué)家等精英到社會的底層群眾都感受鼓舞，大家似乎已樂觀地預(yù)見到了蒸汽機(jī)械代替人類的體力勞作的工業(yè)革命后，下一場由智能機(jī)械代替人類做腦力勞作的信息革命的到來。

從大半個(gè)世紀(jì)后的今天回望當(dāng)初，我們確實(shí)在蒸汽動(dòng)力革命、電力革命之后，見證了信息革命的來臨，不過，即使有互聯(lián)網(wǎng)這樣超出了所有前人想象的技術(shù)出現(xiàn)，但在當(dāng)時(shí)的大家看見的目標(biāo)藍(lán)圖里，信息革命的最重要成果還不僅是大家現(xiàn)在能接觸的電腦和網(wǎng)絡(luò)，今天計(jì)算機(jī)可以根據(jù)人類預(yù)設(shè)的指令和程序，快速的傳遞、計(jì)算和處理人類無法想象的天量數(shù)據(jù)，而當(dāng)時(shí)人們所期望的信息時(shí)代的新型機(jī)械，不僅能夠完成計(jì)算和信息傳輸，甚至還將是一種能夠和人類一樣可看、可聽、可寫、可說、可動(dòng)、可思考、可以復(fù)制自身甚至可以有意識的機(jī)械。

筆者所描繪的這個(gè)場景，不是來自于可以隨意憑空想象的科幻小說，而是引述了當(dāng)年刊登在《紐約時(shí)報(bào)》上，美國海軍對“感知機(jī)Mark-1”（這臺機(jī)器可以說是連接主義在工程實(shí)踐上的開端，我們后面章節(jié)中還要提到它）的期望和評價(jià)：

The embryo of an electronic computer that (the Navy) expects will be able to walk, talk, see, write, reproduce itself and be conscious of its existence.

這段六十多年前的報(bào)道，現(xiàn)在聽起來是不是都還有一點(diǎn)莫名的熟悉感和科幻感？在互聯(lián)網(wǎng)上大家對人工智能的期盼、想象、甚至恐懼的觀點(diǎn)都也與此類似；我們今天在電影和小說中見到的各種機(jī)器人，與那時(shí)候人們對信息革命所設(shè)想的目標(biāo)，也并沒有太大差別。

信息科學(xué)在20世紀(jì)40年代的開場可以說是一個(gè)完美的開局，接下來的數(shù)十年內(nèi)，信息科學(xué)和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)也是一帆風(fēng)順，迅速發(fā)展，在計(jì)算機(jī)、通訊、互聯(lián)網(wǎng)等方面取得了豐碩的成果。但在人工智能這個(gè)領(lǐng)域，發(fā)展過程就是幾經(jīng)波折，三起兩落。

雖然現(xiàn)在也有了諸如Siri、Cortana、IBM Watson等各類人工智能產(chǎn)品、也有像DeepBlue、AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)等人工智能的新聞和事件不時(shí)出現(xiàn)，但相比起電腦、網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)這類直接地、革命性地改變?nèi)藗児ぷ魃罘绞降目萍汲晒?，在人工智能上所取得的成績還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，沒有達(dá)到最初的設(shè)想期望。

為何信息學(xué)在人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展上會不如預(yù)期，甚至幾段特定的時(shí)間里面完全陷入了泥潭？讓機(jī)器擁有智能這個(gè)事情到底有多難？人類精英們做了怎樣的努力和探索嘗試？目前人工智能領(lǐng)域到底發(fā)展到什么階段了呢？這些都是筆者希望與大家一同探討的問題。

02 圖靈機(jī)，計(jì)算的基石

英國數(shù)學(xué)和密碼學(xué)家阿蘭·圖靈（Alan Turing，1912-1954，人工智能之父），今天被一些英國的學(xué)者和媒體評價(jià)為“未開一槍，卻勝百萬雄兵”，“在二戰(zhàn)中間接拯救了上千萬人生命”的傳奇學(xué)者。

他做出的重要貢獻(xiàn)之一是在二戰(zhàn)期間與布萊切利園的同事們（Bletchley Park）共同研制了名為“炸彈（Bombe）”的密碼破譯機(jī)器，成功破解了從1920年起開始商用，德國人直到戰(zhàn)敗都認(rèn)為絕不可能被破解的加解密方法“迷”（Enigma），導(dǎo)致德軍的軍事部署在盟軍面前再無秘密可言。

圖靈的成果直接加快了盟軍獲得戰(zhàn)爭勝利的速度，因軍事指揮通訊被Bombe破譯，引發(fā)了當(dāng)時(shí)位列世界第一的德國戰(zhàn)列艦俾斯麥號在丹麥海峽被英軍伏擊并圍殲擊沉，以及后來山本五十六的座機(jī)航線被盟軍獲知，進(jìn)而遭攔截并擊落等直接影響戰(zhàn)爭進(jìn)程的事件。在二戰(zhàn)期間，圖靈的工作成果雖然沒有對公眾公開，但已經(jīng)在盟軍的密碼學(xué)圈子內(nèi)部聲名遠(yuǎn)揚(yáng)，已是一顆耀眼明星了。

破解德軍Enigma密碼的Bombe

1942年末，圖靈被英國政府秘密派到美國，和美國海軍交流破譯德國的北大西洋潛艇艦隊(duì)密碼的研究成果。結(jié)束在華盛頓交流后，圖靈又來到了貝爾實(shí)驗(yàn)室，參與這里的安全語音通訊設(shè)備的研發(fā)工作。這樣，當(dāng)時(shí)正在貝爾實(shí)驗(yàn)室數(shù)學(xué)組供職的香農(nóng)就獲得了一個(gè)和圖靈合作的機(jī)會。

圖靈在當(dāng)是破譯了包括希特勒通話在內(nèi)的多項(xiàng)德軍秘密通訊的密碼學(xué)破譯專家，而香農(nóng)當(dāng)時(shí)的工作是通過數(shù)學(xué)方法證明“Ｘ系統(tǒng)”——這是美國總統(tǒng)羅斯福到英國首相丘吉爾之間的加密通訊系統(tǒng)，是不可能被他人所破譯的，他們兩位經(jīng)過在密碼學(xué)上“矛和盾”的攻防探討，很快讓圖靈和香農(nóng)成為了惺惺相惜的好友。

雖說圖靈是去美國做交流的，但是軍事上的事情，尤其是密碼的加密和破解這種事情，只要不在軍方明確允許的范圍內(nèi)，平常時(shí)間是不允許交流各自進(jìn)展情況的，所以在密碼學(xué)上的話題，他們工作之外無法隨意討論什么。所幸香農(nóng)和圖靈在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)上的興趣和研究范圍都極為廣泛，經(jīng)常飯?zhí)瞄e聊就經(jīng)常拉到其他各種的前沿領(lǐng)域上。

一次，他們在自助餐廳見面時(shí)，圖靈給香農(nóng)看了他還在劍橋大學(xué)念碩士時(shí)（1936年）寫的一篇論文《論可計(jì)算數(shù)及其在判定性問題上的應(yīng)用》（“On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem”），這篇文章是可計(jì)算性領(lǐng)域的里程碑式作品。

關(guān)于可計(jì)算理論可以追溯到1900年，當(dāng)時(shí)著名的大數(shù)學(xué)家大衛(wèi)·希爾伯特（David Hilbert，1962-1943）在世紀(jì)之交的數(shù)學(xué)家大會上給國際數(shù)學(xué)界提出了著名的“23個(gè)數(shù)學(xué)問題”。其中第10問題是這樣的：

存不存在一種有限的、機(jī)械的步驟能夠判斷“丟番圖方程”（Diophantine Equation）是否存在解？

這里就提出來了有限的、機(jī)械的證明步驟的問題，用今天的話說就是“算法”。但在當(dāng)時(shí)，通用計(jì)算機(jī)還要半個(gè)世紀(jì)之后才會出現(xiàn)，人們還不知道“算法”是什么。不過，當(dāng)時(shí)數(shù)學(xué)領(lǐng)域中已經(jīng)有很多問題都是跟“算法”密切相關(guān)了，對“算法”，即“如何計(jì)算求解問題的步驟”的定義和是否可被算法計(jì)算的判定呼之欲出。

圖靈這篇論文的解決可計(jì)算性如何定義和度量的問題，其中的關(guān)鍵是引出了今天被稱為“圖靈機(jī)（Turning Machine）”的概念模型。“圖靈機(jī)”與“馮·諾依曼架構(gòu)”并稱現(xiàn)代通用計(jì)算機(jī)的“靈魂”與“軀體”，它的對可計(jì)算性理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能都影響深遠(yuǎn)，可以說是一項(xiàng)改變了人類近代科學(xué)史的偉大發(fā)明，

“圖靈機(jī)”這種虛擬的計(jì)算機(jī)器實(shí)際上是一種理想中的計(jì)算模型，它的基本思想是用機(jī)械操作來模擬人們用紙筆進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算的過程。通俗地講，圖靈把“計(jì)算”這一件日常的行為抽象概括出來，看作是下列兩種簡單動(dòng)作的不斷重復(fù)：

1.在紙上寫上或擦除某個(gè)符號。

2.把注意力從紙的一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置。

在每個(gè)動(dòng)作完成后，人要決定下一步的動(dòng)作是什么，這個(gè)決定依賴于此人當(dāng)前所關(guān)注的紙上某個(gè)位置的符號和此人當(dāng)前思維的狀態(tài)。為了模擬人的這種運(yùn)算過程，圖靈構(gòu)造出一臺假想的機(jī)器，該機(jī)器由以下幾個(gè)部分組成：

一條無限長的紙帶TAPE。紙帶被劃分為一個(gè)接一個(gè)的小格子，每個(gè)格子上包含一個(gè)來自有限字母表的符號，字母表中有一個(gè)特殊的符號“_”表示空白。紙帶上的格子從左到右依次被編號為0，1，2，…，紙帶的右端可以無限伸展。

一個(gè)讀寫頭HEAD。該讀寫頭可以在紙帶上左右移動(dòng)，它能讀出當(dāng)前所指的格子上的符號，并能改變當(dāng)前格子上的符號。

一套控制規(guī)則TABLE。它根據(jù)當(dāng)前機(jī)器所處的狀態(tài)以及當(dāng)前讀寫頭所指的格子上的符號來確定讀寫頭下一步的動(dòng)作，并改變狀態(tài)寄存器的值，令機(jī)器進(jìn)入一個(gè)新的狀態(tài)。

一個(gè)狀態(tài)寄存器。它用來保存圖靈機(jī)當(dāng)前所處的狀態(tài)。因?yàn)榧拇嫫鲾?shù)量是有限的，所以圖靈機(jī)的所有可能狀態(tài)的數(shù)目是有限的，并且規(guī)定有一個(gè)特殊的狀態(tài)，稱為停機(jī)狀態(tài)，代表計(jì)算完成。

這種機(jī)器的每一部分都是有限的，但它有一個(gè)潛在的無限長的紙帶，因此這種機(jī)器只是一個(gè)理想的設(shè)備，不會被真正的制造出來。圖靈的論文證明了這臺機(jī)器就能模擬人類所能進(jìn)行的任何計(jì)算過程。

圖靈機(jī)的圖形表示

圖靈機(jī)思想的價(jià)值所在是因?yàn)樗m然結(jié)構(gòu)簡單，但卻可以描述任何人類能夠完成的邏輯推理和計(jì)算過程，換句話說，圖靈機(jī)的計(jì)算能力是人類能夠完成的所有計(jì)算的全集，只要一個(gè)問題是可判定的，它的計(jì)算過程可以被符號和算法所表達(dá)出來，它就可以使用圖靈機(jī)來完成計(jì)算。當(dāng)時(shí)很多學(xué)者都無法想象這么一臺聽起來跟打字機(jī)差不多的東西，會是一個(gè)能夠承載人類所有可以完成的邏輯和運(yùn)算計(jì)算模型，此前，“計(jì)算”能力是被視為與“思考”相類似的人類抽象能力，大家一時(shí)間很難接受“計(jì)算”可以被如此簡單的模型所概括。

如果了解過可“計(jì)算性理論”（Computability Theory）這個(gè)學(xué)術(shù)分支歷史的讀者會知道，在圖靈機(jī)被提出之前其實(shí)就已經(jīng)有了能模擬人類所能進(jìn)行的全部計(jì)算過程的模型被設(shè)計(jì)出來。例如圖靈在碩士階段的導(dǎo)師，普林斯頓大學(xué)的阿隆佐·邱奇（Alonzo Church，1903-1995）教授于1928年就提出的“Lambda演算”就是其中之一。

但圖靈機(jī)相比起其他計(jì)算模型的優(yōu)勢在于它極為直觀易于理解，而且很容易通過機(jī)械或者電子技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。因此，圖靈機(jī)的價(jià)值被人們所發(fā)現(xiàn)后，迅速成為了計(jì)算機(jī)解決“如何計(jì)算”問題的基礎(chǔ)，在計(jì)算理論上也成為了可計(jì)算性的對標(biāo)物。當(dāng)一個(gè)新的計(jì)算模型出現(xiàn)，人們會判定它是否能解決所有在算法上可計(jì)算的問題，如果是的話，它就被稱為是圖靈等價(jià)或者圖靈完備的。今天，我們稱某種程序設(shè)計(jì)語言是圖靈完備的，意思也是所有可計(jì)算的算法都能夠用這種語言來實(shí)現(xiàn)（如今天常見的C、C++、Java、JavaScript等都是圖靈完備的，而HTML/CSS這些語言則不是圖靈完備的）。

由于筆者是個(gè)程序員，所以這里就再多寫一句題外話，由于圖靈機(jī)的結(jié)構(gòu)簡單性，不考慮編碼效率和可讀性的話，只需寥寥幾個(gè)操作指令就能照著圖靈機(jī)的定義實(shí)現(xiàn)出一款圖靈完備的語言，制造出腦洞大開的效果，大家有興趣的話可以搜索一下“Brain***”和“Whitespace”這兩門語言看看。

03 人工智能的萌芽

在和圖靈的交流中，香農(nóng)很快就理解并接受了圖靈機(jī)的概念，并對此非常感興趣。因?yàn)樗c圖靈都看到了一個(gè)令人激動(dòng)的前景——

既然圖靈機(jī)這樣一個(gè)并不復(fù)雜的計(jì)算模型就可以抽象人類邏輯和計(jì)算能力，而邏輯和計(jì)算又是人類最具代表性的智能表現(xiàn)之一，那“思考”能力，也就是“智能”是否也可以被一個(gè)模型所承載抽象，并且被機(jī)器所實(shí)現(xiàn)呢？圖靈機(jī)是否也可以擴(kuò)展為概括所有智能活動(dòng)的模型？如果圖靈機(jī)不足以成為這種模型的話，是否有其他的抽象模型可以代替，成為人造智能的基石呢？

有必要再強(qiáng)調(diào)一下，當(dāng)時(shí)是1943年，處于信息科學(xué)的萌芽期，連正經(jīng)的通用電子計(jì)算機(jī)都還不曾出現(xiàn)的時(shí)代，并沒有實(shí)際的圖靈機(jī)和編程，圖靈和香農(nóng)所討論的一切對智能的構(gòu)想都停留在數(shù)學(xué)和哲學(xué)層面，而兩位人工智能的先驅(qū)所討論的這幾個(gè)基礎(chǔ)理論問題，在今天仍然是人工智能學(xué)界未能解決的問題，他們當(dāng)時(shí)討論的內(nèi)容對計(jì)算機(jī)和人工智能的研究仍有很大啟發(fā)意義。

當(dāng)時(shí)他們的討論主要是圍繞圖靈機(jī)能否作為智能的基礎(chǔ)模型、如何令機(jī)械擁有智能展開的，要解決這些問題，首先要解決的就是要定義什么是“智能”。香農(nóng)提出考慮機(jī)器智能問題時(shí)，應(yīng)當(dāng)把藝術(shù)、情感、音樂等方面的能力一并考慮進(jìn)去，這很接近今天對多元智能理論中對智能的理解。而圖靈則不認(rèn)可，圖靈認(rèn)為智能既然是由物質(zhì)（指人類大腦）所承載的，就應(yīng)該是可由物理公式去推導(dǎo)，可以用數(shù)學(xué)的方式去描述的，不應(yīng)該把這些文化方面的內(nèi)容包含進(jìn)去。

據(jù)《圖靈傳》（“Alan Turing: The Enigma”）的記載，一次他們兩個(gè)在討論智能的定義時(shí)發(fā)生了爭論，圖靈反駁香農(nóng)時(shí)是這么說的：“不！我對如何建造一顆無所不能的大腦完全不感興趣，我只要一顆并不太聰明的大腦，和美國電報(bào)電話公司董事長的腦袋那樣就差不多行了！”，如果這位躺槍的董事長先生（貝爾實(shí)驗(yàn)室是AT&T下轄的研究機(jī)構(gòu)，董事長既是他們兩個(gè)的老板）在場的話，大概不會同意圖靈給智能所作的定義。

圖靈（左）和香農(nóng)（右）

對于機(jī)器如何實(shí)現(xiàn)智能這個(gè)問題，圖靈提出了兩條可能的發(fā)展路線：一種是基于建設(shè)“基礎(chǔ)能力”的方法，通過編寫越來越龐大完善的程序，使機(jī)器具備越來越多的能力，譬如可以與人下棋、可以分析股票、可以識別圖形等等這樣的能力，圖靈認(rèn)為這是完全可以做到的。但他更有興趣的是基于“思維狀態(tài)”來建造大腦。

這種方法的指導(dǎo)信念是，人類大腦一定存在著某種內(nèi)在機(jī)制來產(chǎn)生智能，因?yàn)椴]有什么更高等的神秘力量在為人腦編程，所以一定存在著某種方法，可以使機(jī)器自動(dòng)地學(xué)習(xí)，就像人類大腦一樣。圖靈進(jìn)一步解釋到：新生兒的大腦是不具備智能的，因此，找到人類大腦獲得智能的途徑，然后應(yīng)用于機(jī)器上，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以自己學(xué)習(xí)成長，成為機(jī)器掌握任何領(lǐng)域技能的一攬子解決方案。

圖靈在美國交流期間，他和香農(nóng)并未能解決“如何定義智能”、“圖靈機(jī)能否作為智能的承載模型”等問題，但是他們在貝爾實(shí)驗(yàn)室一系列關(guān)于智能的討論，代表這個(gè)時(shí)期學(xué)者對“機(jī)器和智能”思考的萌芽，是人工智能從“科幻”走向“科學(xué)”踏出的第一步。

圖靈回到英國之后，他與香農(nóng)仍然保持著聯(lián)系，香農(nóng)還在戰(zhàn)后到英國回訪過圖靈，他們?nèi)匀粸榻鉀Q幾個(gè)問題而不懈努力。在本章中，筆者將繼續(xù)以圖靈的工作為主線進(jìn)行講解，而香農(nóng)的研究工作也間接地導(dǎo)致了人工智能史上另一個(gè)重要里程碑事件的發(fā)生，而這就是下一章的內(nèi)容了。

04 圖靈測試：何謂智能？

1945年到1947年期間，圖靈從美國回到英國之后居住在倫敦的漢普頓區(qū)。這段時(shí)間內(nèi)他在為“英國國家物理實(shí)驗(yàn)室”（National Physical Laboratory，NPL）工作，工作的具體內(nèi)容是設(shè)計(jì)一款名為“自動(dòng)計(jì)算引擎”（Automatic Computing Engine，ACE）的通用電子計(jì)算機(jī)。1946年2月，圖靈發(fā)表了世界上詳細(xì)論述帶程序存儲功能（Stored-Program）的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)的最早論文之一。但是由于政府決策者的短視，ACE完成理論設(shè)計(jì)后，反而陷入了一連串研發(fā)電子計(jì)算機(jī)的工作是否值得現(xiàn)在就去投入的爭論中，并未能立刻進(jìn)入建造階段。圖靈因此感到心灰意冷，離開NPL回到大學(xué)校園（劍橋大學(xué)和曼切斯頓大學(xué)），專心研究機(jī)械與智能去了。

ACE電子計(jì)算機(jī)

關(guān)于ACE的歷史，其實(shí)很值的詳細(xì)書寫一番，如果ACE當(dāng)時(shí)立即啟動(dòng)建造，將很有可能和馮·諾依曼的“離散變量自動(dòng)電子計(jì)算機(jī)”（Electronic Discrete Variable Automatic Computer，EDVAC）競爭“現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的鼻祖”的頭銜（當(dāng)ACE建造工作重新啟動(dòng)之后，在1950年竣工，EDVAC則在1949年完成，兩者完成時(shí)間僅差不到1年），也許今天的學(xué)校的計(jì)算機(jī)課本教授到體系架構(gòu)時(shí)就不再稱為馮·諾依曼架構(gòu)了。圖靈和馮·諾依曼（Von Neumann，1903-1957）都是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的天才，他們雖然沒有直接的合作，分別在兩個(gè)國家獨(dú)立研究，但對計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)的觀點(diǎn)卻出奇的一致，只是運(yùn)氣上馮·諾依曼要比圖靈幸運(yùn)得多。圖靈關(guān)于ACE的工作和人工智能關(guān)系有限，我們就不再花費(fèi)筆墨在這上面了。

由于英國政府的保密要求，回到劍橋后，圖靈所做的關(guān)于機(jī)械智能的研究在當(dāng)時(shí)并未公開發(fā)表（圖靈的論文《智能機(jī)器》（“Intelligent Machinery”）寫于1948年，直至1992年才在《艾倫·圖靈選集》中發(fā)表）。直到1950年，圖靈在《心靈》（“Mind”）雜志上發(fā)表了另一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文：《計(jì)算機(jī)器和智能》（“Computing Machinery and Intelligence”），筆者相信大部分讀者都沒有聽說過這文章，但也敢肯定有很多人聽說過“圖靈測試（Turing Test）”，正是這篇文章提出了著名的“圖靈測試”。可以說，也正是因?yàn)檫@篇論文對圖靈研究工作的總結(jié)，使得后來圖靈被世人冠以人工智能之父的榮耀。

1950年圖靈在《心靈》雜志中發(fā)表《計(jì)算機(jī)器和智能》，圖為《心靈》雜志的目錄

我們先來介紹圖靈測試，與當(dāng)年和香農(nóng)爭論“智能該如何定義”這個(gè)問題時(shí)的思路不同，經(jīng)過幾年時(shí)間的探索，圖靈已經(jīng)意識到在當(dāng)時(shí)的學(xué)術(shù)積累下強(qiáng)行定義智能將是適得其反的。因此，在《計(jì)算機(jī)器和智能》的開篇就直接說明了他不會正面地的明確定義何謂“智能”，而是先假定智能可以被機(jī)器所模擬，然后對機(jī)器是否擁有智能給出了一個(gè)側(cè)面的判定途徑：

如果人類由于無法分辨一臺機(jī)器是否具備與人類相似的智能，導(dǎo)致無法分辨與之對話的到底是人類還是機(jī)器，那即可認(rèn)定機(jī)器存在智能。

這個(gè)簡單的機(jī)器對人類的“模仿游戲”便是現(xiàn)今舉世聞名的圖靈測試。圖靈在提出圖靈測試的時(shí)候，并未想到會對后世帶來如此深遠(yuǎn)的影響。大概1998年互聯(lián)網(wǎng)興起開始，每隔一段時(shí)間就有企業(yè)或機(jī)構(gòu)出來聲稱自己研制的機(jī)器人通過了圖靈測試，其實(shí)這幾乎都是商業(yè)操作和宣傳的噱頭，無一例外都是特定條件下，如“在5分鐘或者20句的對話中，成功令若干個(gè)的受測者認(rèn)為與他對話的機(jī)器是個(gè)13歲的孩子”這一類型的“通過測試”。

而圖靈所定義的圖靈測試，更接近于一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，并未規(guī)定參加測試的機(jī)器要和人對話多長時(shí)間，要騙過受測者中多少人，參加測試的人類智力、年齡等應(yīng)該在什么樣的水平，機(jī)器應(yīng)該模仿一個(gè)年齡多大的人類等等（論文中倒是列舉了很多可能提的問題和計(jì)算機(jī)回答的場景來進(jìn)行論述，但并未對測試加以任何判定的條件限制）。圖靈測試中所指的人類，也更多是一個(gè)泛稱，而非特定的某類人或某個(gè)人類個(gè)體。

迄今為止，沒有任何機(jī)器能夠通過真正意義上的圖靈測試。有趣的是，因?yàn)闄C(jī)器在圖靈測試上一次又一次的失敗，人類基于機(jī)器通過這種測試的困難度，反而創(chuàng)造出圖靈測試最廣泛的應(yīng)用場景，這種應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上隨處可見——圖形驗(yàn)證碼。驗(yàn)證碼的英文單詞“Captchac”其實(shí)就是 “通過圖靈測試來完全自動(dòng)地分辨出計(jì)算機(jī)和人類”這句話的首字母縮寫（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）

05 智能與人類的界限

今天主流的人工智能研究中，直接以創(chuàng)造出能通過圖靈測試的人造智能機(jī)械為目標(biāo)的研究項(xiàng)目其實(shí)極為罕見的，這一方面原因是因?yàn)閳D靈測試的難度實(shí)在是太高，難以出成果；還有另一方面的原因是圖靈測試所提出的目標(biāo)，其實(shí)是已經(jīng)超過了人類自身的需要了，好比人類要不斷制造更好飛機(jī)的目的肯定是為了更快更舒適的旅行，而不是為了它飛的更像鴿子以至于能欺騙掉其他鳥類。

通過一個(gè)簡單的集合關(guān)系，可以令我們以更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞絹砝斫狻叭祟愃璧闹悄堋焙汀澳軌蚰７氯祟愅ㄟ^圖靈測試的智能”這兩個(gè)問題的差別。如圖所示，我們定義了兩個(gè)集合：“全部智能行為”和“全部人類行為”，以及兩者的交集“屬于人類需要范疇的智能行為”，并以此舉例：

屬于全部智能行為可以回答的問題：“圍棋規(guī)則中執(zhí)黑需要貼目多少才能確保公平？”

屬于全部人類行為可以回答的問題：“周志明和周杰倫誰唱歌比較好聽？”

屬于人類范疇的智能行為可以回答的問題：“菠菜3元一斤買3斤需要多少錢？”

人類行為與智能行為的范圍

顯而易見，圖靈測試所判定的“智能”是能夠模擬全部人類行為的智能，但是全部人類行為的范圍內(nèi)并非都是“屬于人類需要范疇的智能行為”，也并非所有人類行為都有讓計(jì)算機(jī)代替人類去完成的必要，你沒必要讓計(jì)算機(jī)替你分辨出“榴蓮到底是不是一種好吃水果”，覺得榴蓮是否好吃這種問題也不會用來衡量回答者有沒有智能或者作為判斷智商的高低的依據(jù)，對吧？

今天學(xué)術(shù)界人工智能研究的主流是機(jī)器從事人類范疇的智能行為（當(dāng)然，機(jī)器天生就可以完成一部分人類之外的智能行為，譬如速算，所以要研究的問題是機(jī)器還完成不了的人類范疇的智能行為）這部分內(nèi)容，而筆者相信現(xiàn)在絕大部分人都很容易接受人工智能的研究定位在人類范疇的智能行為是合理的。

但是當(dāng)時(shí)的主流學(xué)者并不都這么認(rèn)為，在1950年以及之后的一、二十年里，人們對機(jī)械實(shí)現(xiàn)智能的難度估計(jì)普遍都表現(xiàn)出極為樂觀的態(tài)度，很多的投入是花費(fèi)在“意識”（Consciousness）、“心智”（Mind）、“自我”（Self）這一類今天劃歸于強(qiáng)人工智能范疇的研究之中，以至于在20世紀(jì)80年代大家終于接受快速實(shí)現(xiàn)人工智能的愿望已不切實(shí)際這個(gè)現(xiàn)實(shí)后，出現(xiàn)了一系列關(guān)于人工智能前途的大討論，如“技術(shù)奇異點(diǎn)”的討論、“中文房間”實(shí)驗(yàn)、強(qiáng)弱人工智能之分等都是這個(gè)時(shí)期提出的。

關(guān)于作者：周志明，矩陣數(shù)字經(jīng)濟(jì)智庫專家，資深Java技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和企業(yè)級開發(fā)技術(shù)專家，現(xiàn)任遠(yuǎn)光軟件研究院院長，人工智能博士在讀。

著作頗豐，著有知名暢銷書《深入理解Java虛擬機(jī)：JVM高級特性與最佳實(shí)踐》《深入理解Java虛擬機(jī)》《深入理解OSGi》，翻譯了《Java虛擬機(jī)規(guī)范》等著作。其中《深入理解Java虛擬機(jī)》第1版出版于2011年，已經(jīng)出至第2版，叫好又叫座，累計(jì)印刷超過30次，仍長銷不衰，是中文計(jì)算機(jī)圖書領(lǐng)域公認(rèn)的、難得一見的佳作。

本文摘編自周志明新書《智慧的疆界：從圖靈機(jī)到人工智能》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

推薦語：作者以時(shí)間為主線，用專業(yè)的知識、通俗的語言、巧妙的內(nèi)容組織方式，詳細(xì)講解了人工智能這個(gè)學(xué)科的全貌、能解決什么問題、面臨怎樣的困難、嘗試過哪些努力、取得過多少成績、未來將向何方發(fā)展，盡可能消除人工智能的神秘感，把陽春白雪的人工智能從科學(xué)的殿堂推向公眾面前。

附：一張圖看懂人工智能的前世今生

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