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    約翰·麥卡錫為AI創(chuàng)造了“語言”

    2024-07-31 00:00:00尼克
    環(huán)球人物 2024年14期

    約翰·麥卡錫。

    人工智能一詞一般認為是約翰·麥卡錫的原創(chuàng),他還是1956年達特茅斯研討會的主要組織者,這是人工智能誕生的標志性事件。麥卡錫1927年生于一個共產(chǎn)黨家庭,母親是猶太人,他本人一度也是左派,后轉向保守的共和黨。他1948年畢業(yè)于加州理工學院,在一次會議上聽到馮·諾伊曼關于細胞自動機的講座,后到普林斯頓大學讀研時結識馮·諾伊曼,在其影響下開始對計算機模擬智能產(chǎn)生興趣。

    人工智能有邏輯派和神經(jīng)網(wǎng)絡派之分,麥卡錫算前者。他發(fā)明的LISP語言很長時間內(nèi)是美國AI從業(yè)者最重要的語言,其核心功能Eval是邏輯學家丘奇(圖靈的導師)發(fā)明的λ演算。麥卡錫后半生致力于用邏輯把常識形式化,大家由此猜測他可能是丘奇的學生,但其實他的老師是失去雙手的代數(shù)拓撲學家萊夫謝茨。

    維納的《控制論》和香農(nóng)關于信息論的論文均誕生于1948年。維納當時是知名數(shù)學家,香農(nóng)則是新星。維納不時暗示信息論是受控制論啟發(fā),這引起香農(nóng)不滿,他想自立門派。1953年,麥卡錫在貝爾實驗室香農(nóng)的手下做博士后。香農(nóng)那時的興趣是用圖靈機作智能活動的理論基礎。麥卡錫建議香農(nóng)編文集,請做智能研究的大佬供稿。這本文集1956年以《自動機研究》為名出版,但麥卡錫認為書名沒反映他們的初衷。于是他想出人工智能這個詞來代表他們的學術追求。

    1955年夏,麥卡錫到IBM工作,老板羅切斯特是IBM第一代通用機701的總設計師,對神經(jīng)網(wǎng)絡素有興趣。兩人挺對脾氣,決定第二年在麥卡錫任教的達特茅斯學院搞一次夏季研討會,遂說動香農(nóng)和當時在哈佛大學做研究的明斯基一起寫項目建議書,希望得到資助。建議書初稿羅列計劃研究的7個領域:自動計算機、編程語言、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算規(guī)模的理論、自我改進、抽象、隨機性和創(chuàng)見性。麥卡錫的原始預算是1.35萬美元,但只獲批7500美元。麥卡錫預計會有6位學界的人出席,會議應支付每人兩個月的薪水1200美元,由此可推算出麥卡錫、明斯基當時年薪約8000美元,相當于如今10萬美元出頭,真fd7147f1f2bf68bdbb4c9714ce03c8e0不算多。這個學科真是今非昔比。麥卡錫給研討會起了個在當時別出心裁的名字——人工智能夏季研討會。普遍的誤解是“人工智能”這個詞是麥卡錫想出來的。其實不是,他晚年承認這是聽來的,但記不清是誰。后來英國數(shù)學家伍德華說麥卡錫最早是聽自己說的,他1956年曾去麻省理工學院訪問,見過麥卡錫并交流。但麥卡錫1955年就開始用人工智能一詞了。當事人都已仙逝,這事恐怕要成懸案了。

    其實英國人最早說的是機器智能,直到20世紀70年代才逐漸認同人工智能說法,這大概和圖靈那篇《計算機與智能》有關。維基百科上機器智能的詞條被重定位到人工智能,這兩個詞是同義詞。達特茅斯研討會參會者中不是所有人都贊同人工智能的提法。以司馬賀(諾貝爾經(jīng)濟學獎和圖靈獎得主)和其學生紐厄爾(圖靈獎得主)為代表的卡內(nèi)基-梅隆學派一開始稱其為信息處理,并發(fā)明專用編程語言IPL。麥卡錫多年后回憶:他從IPL中學到表處理,這是他后來發(fā)明LISP語言的基礎。麥卡錫認為他和明斯基是達特茅斯研討會的發(fā)起人,司馬賀師生是攪局者。明斯基的解釋是:司馬賀師生的出發(fā)點是心理學,與麥卡錫和他本人數(shù)學和計算機科學的背景不符。但隨后他本人走向心理學,紐厄爾和司馬賀更靠近人工智能,也沒什么矛盾。麥卡錫晚年回憶,那時群體間溝通主要靠研究生,他們就像大佬們的大使。后來斯坦福大學、卡內(nèi)基-梅隆大學、麻省理工學院的學生互為教授,門戶之見隨時間推移逐漸被抹平。

    麥卡錫1958年離開達特茅斯學院,去麻省理工學院創(chuàng)立MAC項目,并和明斯基一起領導其中的人工智能實驗室。計算機操作系統(tǒng)里“分時”概念由麥卡錫在MAC項目中首創(chuàng)。但麥卡錫得圖靈獎不是靠“分時”,就像愛因斯坦得諾貝爾獎沒靠相對論一樣。1959年,麻省理工學院幾位本科生在麥卡錫指導下學計算機下棋,他們在畢業(yè)時,編制了一款實戰(zhàn)下棋程序,跑在IBM新出的 7090大型機上,可擊敗一般象棋初學者。這個結果變成一位學生的本科論文。1962年麥卡錫前往斯坦福大學任教,他持續(xù)改進,該程序后來獲稱科托克-麥卡錫程序。計算機下棋算法離不開博弈樹,樹的增長是指數(shù)式的,當樹很深時(即步數(shù)很多),其規(guī)模會不可控。麥卡錫首提α-β剪枝算法以控制樹的增長。1968年象棋大師列維打賭,10年內(nèi)機器不可能贏他,1978年計算機程序CHESS和列維比了一盤,列維贏,麥卡錫輸了500英鎊。

    2006年,達特茅斯研討會50年后,當事人重聚達特茅斯學院。左起:摩爾,麥卡錫,明斯基,賽弗里奇,所羅門諾夫。

    1962年麥卡錫創(chuàng)辦斯坦福大學計算機系和人工智能實驗室。1964年費根鮑姆(司馬賀的學生)到斯坦福大學協(xié)助麥卡錫。有人如此評論麥卡錫和明斯基:美國西部的人工智能由麥卡錫代表,他們干凈,講究邏輯;東部領袖是明斯基,邋遢且隨意。但他們都對機器學習不太感興趣。麥卡錫后來的興趣是用邏輯刻畫世界模型,最值得稱道的貢獻是提出“框架問題”。因邏輯不能一勞永逸地表示不斷變化的世界,需在傳統(tǒng)一階邏輯中添加新機制,麥卡錫提出“情景演算”。研究者在其工作基礎上改進,但這類被稱為“非單調(diào)邏輯”的機制離不開學習,即處理與世界交互時出現(xiàn)的異常情況。邏輯派隨上世紀90年代“專家系統(tǒng)”式微和日本第五代計算機項目失敗,演進成今天仍活躍的知識圖譜。

    麥卡錫相信機器有意識。他另一個被忽視的貢獻是啟發(fā)所羅門諾夫關于歸納與算法概率的研究,而以ChatGPT為代表的大語言模型的基礎可追溯到所羅門諾夫歸納法。麥卡錫1971年獲圖靈獎。他指導30個博士生的論文,其中至少有兩位獲圖靈獎。

    (作者單位:烏鎮(zhèn)智庫)

    編輯 馮璐/美編 徐雪梅/編審 凌云

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