人工智能大师麦卡锡

人工智能大师麦卡锡

 　　一个关心人类可持续发展的技术乐观主义者；生于共产党家庭，
 从小读《十万个为什么》；发明Lisp语言，首次提出“人工智能”
 （AI）概念；研究不寻常的常识推理，发明“情景演算”。

 　　1927年9月4日麦卡锡（John McCarthy，jmc＠cs．stanford．
 edu，Department of Computer Science，Stanford University，
 Stanford，CA94305－9120，USA）生于波士顿一个共产党家庭，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。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
 是立陶宛犹太人，在联合通讯社（TheFederatedPress）当记者，后
 来在一家共产党报社工作。麦卡锡从小把自己对科学的兴趣与家庭的
 政治倾向结合起来。

 　　麦卡锡在接受采访时说：“我们确信技术的进步对人类有利。我
 记得小时候读过《十万个为什么》，这是30年代苏联作家伊林（M．
 Ilin）撰写的通俗科技读物。在美国好像没有这样的书。10至15年前
 我很高兴得知中国有许多非常早熟的儿童，他们都读过《十万个为什
 么》。”麦卡锡说他的童年平平淡淡，实际上在读中学时，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数学课程。
 1944年他真的到了这所大学，免修头两年的数学课。1948年9月在读研
 究生时，他出席了该校主办的“行为的大脑机制西克森研讨会”（
 Hixon Symposiumon Cerebral Mechanism in Behavior at CalTech）。

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。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麦卡锡的好奇心。1949年在普林斯顿数学系作
 博士论文时，他决定尝试在机器上模拟人的智能。

 　　1955年他联合申农（信息论创立者）、明斯基（人工智能大师，
 《心智社会》的作者）、罗彻斯特（IBM计算机设计者之一），发起了
 达特茅斯项目（Dartmouth Project），第二年正式启动，洛克菲勒基
 金会提供了极有限的资助。现在看来，这个项目不但是人工智能发展
 史的一个重要事件，也是计算机科学的一个里程碑。正是在1956年，

 麦卡锡首次提出“人工智能”（artificial intelligence）这一概
 念。现在看来，那次讨论并没有实质上解决有关智能机的任何具体问
 题，但它确立了研究目标，使人工智能成为计算机科学中一门独立的
 经验科学。

 　　1957年巴库斯（John Barkus）及其IBM小组发布了Fortran语言，
 这是第一个成功的高级语言，使程序设计者从繁琐的汇编语言中解脱
 出来。卡内基梅龙大学的纽维尔（A．Newell）、司马赫（H．Simon）
 等提出信息处理语言IPL，麦卡锡则提出表处理语言Lisp。在
 Fortran中不允许有递归，麦卡锡希望改进它。1960年巴黎会议大家讨
 论了Algol语言，采纳了麦卡锡的建议，增加了递归和条件表达式。
 Algol最早接受了Lisp的观念，但不是最后一个。如今的Pascal、C、
 Ada等都接受了Lisp的创新。但至今，主流程序设计语言仍然没有吸收
 麦卡锡建议的“评价函数”（eval），认为它很危险。

 　　麦卡锡发明Lisp语言，只是把它作为工具，他的目标是制造具有
 人类智能的机器。Lisp自发明以后，像其他语言一样，发明人失去了
 对其的控制能力，马库斯和凯（A．Kay，“面向对象程序设计”的创
 始人）也一样。

 　　1959年麦卡锡发表《具有常识的程序》一文，标志着他向“常识
 逻辑推理”难题开始宣战。“与所有专门化的理论一样，所有科学也
 都体现于常识中。当你试图证明这些理论时，你就回到了常识推理，
 因为常识指导着你的实验。”设想一个旅行者从英国格拉斯哥经过伦
 敦去莫斯科，计算机程序可以分段处理：从格拉斯哥到伦敦，再从伦
 敦到莫斯科。但是如果假设此人不幸在伦敦丢失了机票怎么办？当然
 现实中此人一般不会因此取消原来去莫斯科的计划，他可能会再买一
 张票。但是预先设计好的模拟程序却不允许如此灵活。因此要发展一
 种具有常识推理能力的逻辑。

 　　1964年麦卡锡已是斯坦福大学人工智能实验室的主任，他提出了
 一种称之为“情景演算”（situational calculus）的理论，其中“情
 景”表示世界的一种状态。当主体（agent）行动时，情景发生变化。
 主体下一步如何行动取决于他所知道的情景。情景演算的思想吸收了
 有穷自动机状态转移的概念。在情景演算中，推理不但取决于状态，
 而且取决于主体关于状态知道些什么。主体知道得越多，了解得越详
 细，他就会更好地作出决策。这种情景演算理论吸引了许多研究者，
 但它本身也引起一种问题。

 　　在多主体的世界中，与一个主体有关的情景的变化可能还取决于
 其他主体的行动。这样处理起来十分困难。在常识世界中，我们的决
 策可能不大受其他主体的影响，当然有时也受。很难说麦卡锡的努力
 最终是否成功了，但他向通常的“演绎推理”挑战，强调人类智能推
 理的非单调性（nonmonotonicity），发展状态描述法，在人工智能研
 究中具有重要意义。麦卡锡试图让机器能像人一样，在某种语境下，
 进行基本的猜测。但这很难做，即使是人，也常常误解语境。一个有
 趣的例子是：白宫发言人奥涅尔欢迎新当选的里根总统时说：“您成
 了Grover Cleveland”（他指的是美国的一个总统）。而里根却微笑着
 说：“我只在电影中扮演过一次Cleveland。”（里根指的是棒球手
 Grover Cleveland Alexander！）

 　　不管人们对人工智能还有什么偏见，它现在已成为严肃的经验科
 学，而麦卡锡为这一领域培养了大量人才，他的学生遍及世界。关于
 人工智能，想了解更多的东西可以直接访问麦卡锡的网页，从“公众
 理解科学的角度”看，他的网页做得非常棒。他讨论了人工智能与哲
 学的关系，人工智能的分类及应用领域等。还详细回答了有关人类
 “可持续发展”的问题。他是技术乐观派，相信人类会有一个美好的
 未来（他提供了许多论据，可从网上看到）。

from:BBS 水木清华站