圖靈的預言

安德魯·霍奇斯【英】

對ACE（自動計算機）的廣泛宣傳，引起了英國工業(yè)界的好奇心。1946年11月7日，《工業(yè)化學》的編輯向圖靈約稿，圖靈回復說，ACE確實可以自動處理固體或液體在無渦動情形下的熱量轉移問題，但只有在ACE開發(fā)完成并實際解決幾個這類問題之后，他才能了解具體的細節(jié)，并寫出準確的文章。11月11日，無線電工程協(xié)會邀請圖靈寫一篇論文，但圖靈還是回復說：

非常抱歉，我不能發(fā)表這樣的論文，我需要獲得我們主任的許可，建議你直接寫信跟他談。

然而，領導們此時的想法是，需要將圖靈的曝光率降到最低，報紙上的尷尬已經(jīng)太多了。因此，沃默斯利建議達爾文（國家物理實驗室領導者），與其讓圖靈到處給人講解他的機器，還不如讓他給那些對此有興趣的人員開設一個講座。于是，講座被安排在12月和1月的每周四下午，地點在軍需部的辦公室。他們一共發(fā)了不到25封邀請函，給相關的電子工程師、器件制造商、軍方代表等。這場講座可以看成英國版的莫爾學院講座，盡管他們的背景并不相同。根據(jù)一份國家物理實驗室的備忘錄，圖靈的講座遭到了大量的批評。出席講座的這些人，不同意圖靈講的東西，他們都有自己的想法，而且不想因為圖靈而改變。

另一方面，關于基礎電子學的講座也不太順利，因為那些來自電子通信研究所的人，對于ACE的延遲線存儲器也有很多自己的想法。但是，盡管這些討論不太客氣，但卻清楚地明確了ACE還有哪些工作需要電子通信研究所的幫助。事實上，他們真的提供了幫助，盡管不是以達爾文希望的方式。

哈佛座談會

12月13日，這個講座計劃突然被一封來自美國的信打斷了。沃默斯利得到邀請，參加一場1月7日到10日在哈佛舉行的大型電子計算機座談會，這同時也是艾肯的馬克Ⅱ號延遲計算機的竣工儀式。但是達爾文當即決定，讓圖靈去向美國的專家們敬個酒，順便去拜訪一下ENIAC團隊和馮·諾依曼團隊。

這場座談會集合了幾乎所有與計算機相關的美國人，圖靈則是唯一的英國人。他在這場座談中，扮演了很重要的角色，他評論了J.W.弗萊斯特和J.A.拉奇曼關于陰極射線管存儲器的提議，后者正在美國無線電公司負責開發(fā)光線攝像管。圖靈的評論具有他一貫的風格，也就是用抽象的理論來討論工程問題：

圖靈博士說：弗萊斯特博士提到了通過低速電子來刷新電荷的可能性，并且說拉奇曼博士將會在他的論文中對此給出詳細的解釋。弗萊斯特博士認為該方法對于他的存儲器來說是可行的，但我認為這里面似乎存在著一個根本性的困難。除非這種存儲介質具有顆粒狀結構，否則這種方法將不可行，因為對于任何一個穩(wěn)定的狀態(tài)來說，如果它是穩(wěn)定的，那么將它改變一個任意微小量而得到的狀態(tài)就同樣是穩(wěn)定的。因此，你無法給出一個有限的穩(wěn)定狀態(tài)數(shù)，相反，這個數(shù)將是無限的。

圖靈還將他的ACE計劃與威爾克斯和馮·諾依曼劃清了界線：

我們試著充分利用目前可用的設備，通過編程來使該機器得以處理各種不同的工作，而不是通過增加額外的硬件設備……

這是一個普適的原則，物理設備能執(zhí)行的任何操作，都可以被解構，并在類EDVAC的機器內部執(zhí)行。因此，我們通過增加更多的編程工作量，就可以避免增加更多的硬件設備。

然后，圖靈到普林斯頓待了兩個星期。在電子計算機領域，美國現(xiàn)在已經(jīng)不比英國領先了，而且他們也遇到了一些障礙。數(shù)學與工程之間的鴻溝是其中之一，還有?？颂嘏c莫切利分道揚鑣，各自去搞自己的公司了，EDVAC也發(fā)生了專利糾紛，正在進行訴訟。與圖靈一樣，馮·諾依曼和戈爾斯坦現(xiàn)在也在思考矩陣求逆的數(shù)值算法，以及水銀延遲線的物理性質等問題。不過，戈爾斯坦誤認為圖靈不支持延遲線，這可能是因為圖靈談到了一些延遲線的困難。

圖靈沒有從美國帶回來任何新想法，他現(xiàn)在已經(jīng)不需要這樣的交流了。1947年初，當圖靈從大西洋彼岸回來時，一個更加艱苦的冬天正在等著他。

合作的問題還在談，但是也僅限于談。1月21日，國家物理實驗室的秘書長E.S.希斯考克報告：“郵政實驗室已經(jīng)成功地保持一個數(shù)值在延遲線上循環(huán)了半個小時。這個消息令人振奮。威廉姆斯教授在電子存儲方面的工作還有待繼續(xù)。”但是就在兩天后，威廉姆斯拒絕了國家物理實驗室的合同，他為ACE工作的假象，就此徹底破滅了。1月2日，威爾克斯寫信給沃默斯利，盡管與現(xiàn)有設計不太協(xié)調，但他仍然希望合作（“我很愿意在原型設計方面聽聽圖靈的想法”）。這封信又一次在沃默斯利的辦公室里造成了尷尬。哈特里還有另一個想法，相比之下更為現(xiàn)實，他邀請了ENIAC團隊的成員H.D.哈斯基，作為休假在國家物理實驗室度過1947年。當圖靈回國時，哈斯基已經(jīng)安頓好了。他將帶來一些美國技術，尤其是在硬件方面。1946年就這么過去了，在這一年中，巨人機得以從設計草稿直到建造完成，但是他們的ACE卻沒有取得任何實質性進展。圖靈利用他的美國之行，總結了國家物理實驗室目前的局面：

我的美國之行，沒有看到任何重要的新技術，我認為這主要是因為，我們去年已經(jīng)得到了很多美國方面的信息。然而，我卻獲得了許多新的想法，關于項目多元化的價值，以及他們的組織規(guī)模。他們開展了各種不同的計算機項目，數(shù)量之多甚至無法一一列舉。我認為這是個錯誤，他們的網(wǎng)撒得太廣了，這會造成資源的浪費。我們現(xiàn)在把所有的努力都集中在一個項目上，應該比他們做得更好，因為這個項目得到的支持，應該比美國的任何一個項目都更加有力。但是目前來看，情況卻不是這樣，相比于美國的任何一個大型項目，我們得到的支持都很微不足道。如果說到美國在這項工作上投入的人力，我要說至少有200～300人出席了哈佛的座談會，而且開設了大約40場專題講座。我們完全做不到這些。

“學習”的模仿

盡管圖靈的進度一再延誤，但他的信心似乎絲毫未受影響。2月20日，圖靈在倫敦數(shù)學學會發(fā)表演說，他煞費苦心地演示了想象中的ACE操作，好像它幾乎就要完成了，用不了多久，終端就要開始運轉了，大量的編程人員就可以投入工作了。

然而，圖靈的這番想象，其實是基于他長期在布萊切利的環(huán)境中看到的場面。他展望的這種圍繞ACE的“老大”和“跟班”的工作關系，非常像密碼專家和女勤人員的關系，專家負責邏輯編程，助手負責操作機器。但是圖靈還進一步說：“隨著時間發(fā)展，計算機本身將具有專家和助手的功能，助手將會被機器的電子四肢和電子感官取代。比如說，可以通過曲線識別器，從曲線中直接讀取數(shù)據(jù)，不需要助手們人工讀數(shù)再制成打孔卡片。”這并不是新思想，威廉姆斯已經(jīng)為曼徹斯特差分機制造了這么一個東西。但是這件事意味著：

專家有被取代的趨勢，因為任何技術一旦有了成熟方法，那么就可以設計一套指令表，由電子計算機自動完成。雖然這在技術上是有可能的，但是專家們可能不希望這樣的事情發(fā)生，他們不愿意被這樣搶走飯碗。在這種情況下，他們就會故意為他們的工作制造一種神秘感，精心編造一些謊言，我認為這種反應才是真正的危險。這個話題自然地引出一個問題，即原則上計算機應該模仿人類活動到什么程度。

這是一個更具爭議性的話題。哈特里在11月給《時代》投稿，再次強調了他在《自然》中的聲明：“機器的應用并不能取代人類，因為機器需要由人類來制造?！边_爾文的說法則更加清楚：

通常所說的“大腦”這個詞，是與高等智力聯(lián)系在一起的，但是實際上，大腦的很大一部分，可以看成是無意識的自動機器，產(chǎn)生著一些可以被模仿的復雜反應。但是，這僅僅是一部分大腦，新機器無論如何都不會完全代替人類思考，它們只會促進更高層次的思考……

達爾文和哈特里，實際上回應了阿達的評論，也就是洛甫雷斯伯爵夫人，她在1842年寫了一份關于巴貝奇分析引擎的評論。她認為：“這種分析引擎沒有能力做任何創(chuàng)造性工作，它只能做那些我們已經(jīng)知道明確步驟的事情?！边@個論斷推翻了一些天真的想法，即機器能做復雜的算術就說明機器有智能。作為第一位給通用機編程序的人，洛甫雷斯夫人非常清楚，智能在她自己的腦子里，而不在機器里。就目前而言，圖靈還無法爭論這一點。很顯然，根據(jù)規(guī)則做出決策，這不能稱為智能，智慧仍然屬于規(guī)則的制定者。但是他又想不出來，機器為什么就不能取代編程人員的工作，或者說那些能夠體現(xiàn)“智能”的工作。

圖靈腦中的想法，比“機器取代編程人員”更為深遠。對于未來的發(fā)展，他在ACE報告中已經(jīng)清楚地提到了一些。

事實上，一個人可以用任何語言與這些機器交流（我們假定語言是精確的）。比如，我們把識別一種符號系統(tǒng)的指令表輸入機器，理論上講，我們就可以用這種符號系統(tǒng)與機器交流。這表明，符號系統(tǒng)將會產(chǎn)生比過去更加廣泛的實用價值。如果有人想讓機器直接解算普通的數(shù)學方程，那么他只需要為此開發(fā)一套專門的符號系統(tǒng)，這種符號系統(tǒng)與普通的數(shù)學方程非常相似，但同時要盡可能地避免歧義。

在計算機模仿人類活動這方面，圖靈思考的是對于“學習”的模仿，在這個前提下，機器不只會執(zhí)行洛甫雷斯夫人說的“我們已經(jīng)知道明確步驟的事”：

有人說，計算機只能按照指令執(zhí)行程序。在某種意義上，這種說法是正確的，這種意義就是如果它們不按指令工作，那就說明它們出錯了。我們剛開始建造這些機器時，確實是把它們視為奴隸，只讓它們做一些步驟完全清晰的工作，理論上說，機器的操作者在任何時候都對機器的運行狀態(tài)完全清楚。迄今為止，所有的機器都是這樣工作的。但是，它們是否只能在這樣的方式下工作？我們假設我們建造了這樣一種機器，它有初始的指令表，并且能在滿足一定的條件時，自動地修改這個指令表。可以想見，這種機器運行一段時間之后，指令表就會改得令我們無法理解，但是我們必須承認，機器仍然是在有意義地運行著。

這一段文字表明，圖靈第一次意識到了存儲程序式通用計算機的真正潛力。但他同時也意識到，嚴格來說，修改指令的能力并沒有增加機器的能力，他寫道：

一臺機器的規(guī)則怎么能自動改變？規(guī)則從一開始就應該完整地描述機器在任何情況下、在發(fā)生任何改變時，會有什么樣的反應，因此這套規(guī)則本身是不會改變的……對這個悖論的解釋是，規(guī)則在自動學習過程中發(fā)生的改變，相對來說是動態(tài)的，它們不斷地修改，而且只是暫時有效。對于這一點，讀者可以類比美國的憲法。

但是從嚴格的邏輯角度看，圖靈認為改變指令的過程與人類的學習過程具有值得注意的相似性，這一點應該要強調。他把機器在運行過程中改變自己的指令的過程，看成是小學生學習新知識的過程。這是圖靈典型的跳躍式類比，就像從“指令便條”跳到“思維狀態(tài)”。他繼續(xù)解釋他的學習機器：

也許這個機器得到的結果，仍然取決于我們一開始設置的指令，但其執(zhí)行過程卻是以一種更加高效的方式。在這樣的例子中，我們必須承認，機器運行時的很多中間狀態(tài)，是我們在設計初始指令時無法預見的。機器就像一個小學生，他會從老師那里學到一些東西，但是他自己也會感悟出很多知識。在這種情況下，我認為我們有必要將機器視為智能的。如果我們能建造一臺具有大容量存儲器的計算機，那么就可以進行這樣的實驗。人類大腦的存儲容量大約是100億個二進制位，但是其中的大部分可能都是用于記憶視覺圖像，以及其他一些相對冗余的信息。我們有理由相信，幾百萬個二進制位就能體現(xiàn)出明顯的進展，尤其是我們可以將其限制在某個特定的領域內進行研究，比如下棋。

然而按照計劃，ACE的存儲容量頂多只有20萬位。圖靈把ACE的存儲能力比喻成“一條鰷魚的腦容量”。然而即便如此，他仍然相信，學習式編程在很短的時間內就將變成可能，這并不是個假想，而是一條非常具體的實踐道路。1946年11月20日，圖靈回信給W.羅斯·阿什比，這是一位神經(jīng)學家，他十分急切地希望推動腦功能的機械模型的發(fā)展。圖靈在信中如是寫道：

正如你提到的，ACE先會以完全確定的方式運行，就像人類大腦的某些低級行為，盡管它們很復雜，但卻具有確定的關系。這些行為不具有糾錯性，如你所說，只要出現(xiàn)任何差錯，它就不知道該怎么反饋。這些行為也不具有任何所謂的創(chuàng)造性。然而，沒有理由表明機器只能以這種方式工作，我們在建造的過程中，并沒有把它限制在這里。機器同樣有可能嘗試行為的多樣性，并按照你說的方式，接受或排斥某個行為的結果，這也是我希望機器能夠做到的。這是可以嘗試的，不需要改變機器的設計，因為從理論上說，這種機器可以作為任何機器來使用，只要給它輸入相應的指令表。ACE實際上與我在《可計算數(shù)》中描述的“通用機”很相似，這種理論上的可能性，在實踐中也是同樣可行的，通常情況下，最壞的代價也只是比專用設備稍微慢一點。因此，雖然大腦的運行機制實際上是通過樹突和軸突來改變神經(jīng)回路，但是我們同樣可以在ACE中模擬這個模型，并不需要改變ACE的硬件設備，只需要存儲相關的數(shù)據(jù)，并描述這個模型在各種情況下的行為。我想你會接受這個原理，并在ACE上進行實驗，而不是建造一種專用的機器。

說到他最喜歡的機器對弈問題，圖靈說：

編寫一份指令表使ACE戰(zhàn)勝普通人類棋手也許并不難，貝爾實驗室的香農告訴我，他已經(jīng)用這樣的方法戰(zhàn)勝了人類，但他沒說清楚，對手是個什么水平的人。

實際上這可能是個誤解。大約在1945年之后，香農確實在思考機器對弈問題，他的想法也是基于“最大值最小化”原理，對搜索樹進行“回溯”，這與圖靈和杰克·古德在1941年時的基本思想是一致的。但是香農并沒有說，他已經(jīng)做出了這樣的對弈程序。不管怎樣，圖靈繼續(xù)說：

這場勝利的結果本身并不重要，重要的是機器的自動學習能力。機器可以改變自己的指令，這是一個基礎性的機制，但我們仍然還有很長的路要走。

機器的智能

接下來，圖靈從他的核心問題上移開，考慮了一個反對機器智能的理由。根據(jù)《可計算數(shù)》得到的結論，一定存在某些問題，是機械過程無法解決的。在序數(shù)邏輯學中，圖靈已經(jīng)看到了不可證明的命題，也認識到了直覺的重要性。但這并不是他現(xiàn)在要說的。實際上，他的觀點傾向于，這樣的問題與“智能”無關。圖靈并沒有深入考慮哥德爾定理和他自己的結論，他快刀斬亂麻地給出了一個解釋：

我們必須公平地對待機器。如果機器遇到無法解決的問題，我們完全可以讓它給出一個錯誤答案。人類數(shù)學家在研究新問題的時候也會出錯，顯然我們并沒在乎，反而會繼續(xù)給他機會。但是，機器卻沒有得到這樣的寬容，人們不允許機器出錯。然而，如果我們要求機器是絕對正確的，那么它就不可能是智能的，有很多理論可以支持這一點。但是這些理論沒有說明，如果機器不故意掩飾其正確性，那么到底可以表現(xiàn)出何等程度的智能。

這個想法非常正確。哥德爾定理和圖靈的結論，是關于機器的正確性，而不是機器智能。圖靈的觀點仍然圍繞著模仿原則，他從“公平對待機器”，想到“測試機器的智商”，最終又回到他的機器學習：

人類數(shù)學家通常經(jīng)歷過大量的訓練，這些訓練的過程，就相當于把各種指令表輸入給機器。因此，我們不能要求機器完全獨立地為自己編寫大量的指令表，正如沒有人能夠獨立地思考出大量的知識。人類都做不到的事，我們?yōu)槭裁匆燎髾C器？機器必須與人類保持交流，這樣才能接受人類對它們的訓練。機器對弈就是一個很好的例子，人類走棋的過程，就是在與機器交流，在為它們提供訓練。

圖靈每當說完這番話，聽者總是突然打個冷戰(zhàn)，并帶著懷疑的目光，環(huán)視一遍四周。這也許是因為圖靈在談到這一問題時的興奮情緒。圖靈自己心里非常清楚，他搞亂了科學與宗教的傳統(tǒng)界線，這也正是“無意識的機器”和“高等人類智能”之間的界線。按照他的想法，這條界線根本就不存在。

這個問題的本質，是思想與物質的關系，愛丁頓曾經(jīng)試圖用海森伯不確定性定理來拯救自由意識論。但是這里有所不同。愛丁頓的著眼點，是塞繆爾·勃特勒在《埃萬共和國》里描繪的維多利亞式科學圖景：

如果說運動是化學的、機械的，那么感覺是否也是化學的、機械的？……意識是否也有作用？我們能不能推導一套動力學理論，來解釋人的激情？我們是否應該無視人的性情，而去關心他是一個什么樣的杠桿？他有多么平衡？如何才能讓他不平衡？

這番質問反映了19世紀的物理、化學和生物學面臨的挑戰(zhàn)。但是圖靈的挑戰(zhàn)，是在決定論的另一個層面上，一個抽象的邏輯機器的層面。另外還有一個不同，維多利亞時代的人，比如勃特勒、蕭伯納和卡本特，他們討論的是人的靈魂和精神，而圖靈現(xiàn)在要討論的是“智能”。

圖靈沒有直接討論“智能”這個詞，他會用機器對弈的例子，來說明如何訓練機器達到目標，或者用智商測試作為這種能力的一個可操作的測試標準。從布萊切利的經(jīng)歷來看，這種“智能”太重要了，他們正是依靠這一點，才贏得了那場戰(zhàn)爭。他們參與了無數(shù)次“智能”的對弈，并在其中戰(zhàn)勝了德國人。更廣泛地說，圖靈這一代的科學家，他們的人生就是一場“智能”的對弈，對手是愚蠢的教育體制、愚蠢的經(jīng)濟體制。