一位真正的科學(xué)思想家： 紀(jì)念人工智能之父Marvin Minsky教授
人工智能創(chuàng)始人之一、認(rèn)知科學(xué)家馬文·明斯基（Marvin Minsky）。圖片來(lái)源：WIki
導(dǎo)語(yǔ)：
2016年1月19日，美國(guó)科學(xué)基金會(huì)下屬的國(guó)家科學(xué)與工程統(tǒng)計(jì)中心在美國(guó)國(guó)家科學(xué)理事會(huì)的指導(dǎo)下，推出了《科學(xué)與工程指標(biāo)2016》。本文根據(jù)該書公布的相關(guān)數(shù)據(jù)，揭秘全球國(guó)內(nèi)研發(fā)總支出前9名國(guó)家的研發(fā)活動(dòng)主體(包括按經(jīng)費(fèi)執(zhí)行部門和經(jīng)費(fèi)來(lái)源部門)的經(jīng)費(fèi)構(gòu)成和研發(fā)活動(dòng)類型（基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展）的經(jīng)費(fèi)構(gòu)成情況。
文 | 王飛躍（中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任）
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為了紀(jì)念剛剛?cè)ナ赖娜斯ぶ悄軇?chuàng)始人之一，認(rèn)知科學(xué)家Marvin Minsky教授，IEEE Intelligent Systems（IS）雜志正組織相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜壹捌銶insky生前的學(xué)生與朋友，撰寫In Memeriam，以各具特色的自由風(fēng)格，懷念這位在人工智能史上有著特殊重要地位的先驅(qū)和開(kāi)拓者。作為IS的前任主編和現(xiàn)任名譽(yù)主編，我自然積極響應(yīng)，并邀請(qǐng)了人工智能另一位重要的先驅(qū)與開(kāi)拓者，斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室的Nilsson教授共同參與。由于時(shí)間太短，正在夏威夷海濱度假的Nilsson無(wú)法完成，但提醒我邀請(qǐng)Minsky在MIT的兩位早期博士畢業(yè)生Danny Bobrow和Bert Raphael。
Danny和Bert都是自然語(yǔ)言處理的先驅(qū)，Danny的博士論文是關(guān)于文字代數(shù)問(wèn)題求解的STUDENT程序，Bert的博士論文是關(guān)于語(yǔ)義信息搜索回取的SIR程序。STUDENT和SIR都是基于LISP寫的，可以算是人工智能在早期NLP的里程碑工作。Danny后來(lái)成為人工智能學(xué)會(huì)AAAI以及認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)的主席，曾擔(dān)任《人工智能》雜志主編；Bert與Nilsson等發(fā)明了A*搜索方法、研發(fā)了世界上第一臺(tái)可移動(dòng)智能機(jī)器人ShaKey，還參與創(chuàng)辦了《人工智能》雜志并任主編。
有趣的是，當(dāng)年Danny和Bert在RPI讀大學(xué)時(shí)是室友，1957年畢業(yè)后，分別去了Harvard和Brown讀碩士；后來(lái)兩人野營(yíng)時(shí)相會(huì)，Danny問(wèn)Bert在做什么。Bert說(shuō)正研究彈性波多散射問(wèn)題；Danny說(shuō)這聽(tīng)起來(lái)沒(méi)多大意思，他正研究如何用相機(jī)識(shí)別Marvin的光頭，只要Marvin走進(jìn)房間，計(jì)算機(jī)就喊：“Hello，Marvin！”。一周后，Bert申請(qǐng)轉(zhuǎn)到MIT，成為Minsky的學(xué)生，畢業(yè)后去了SRI，真的開(kāi)發(fā)起利用相機(jī)進(jìn)行視覺(jué)識(shí)別和導(dǎo)航的機(jī)器人ShaKey！
記得我告訴Bert自己也是從RPI的機(jī)器人與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室畢業(yè)時(shí)，他感慨當(dāng)年RPI既無(wú)自動(dòng)化，也無(wú)機(jī)器人和AI，就連計(jì)算機(jī)課程都沒(méi)有。其實(shí)當(dāng)年MIT也沒(méi)有這些，Bert和Danny的AI博士學(xué)位還是從數(shù)學(xué)系得到的。
邀請(qǐng)完兩位前輩，我自己如何寫卻成了問(wèn)題。Danny和Bert都與Marvin有很長(zhǎng)的交往和很深的淵源，一致認(rèn)為他是一個(gè)開(kāi)放、真誠(chéng)、友好、幽默、具有卓越創(chuàng)造性的人物。我雖有幸同Marvin有過(guò)幾次個(gè)人交往，至少一次在物理世界，兩次在Cyberspace：25年前去MIT面試機(jī)器人Assistant Professor位置時(shí)的會(huì)面，6年前因他入選“人工智能名人堂”試圖舉辦新聞會(huì)議和4年前因他的學(xué)生、自己的前輩和朋友Dave Waltz去世的兩次郵件，但除此之外，并無(wú)任何其他的感性認(rèn)識(shí)。而且，對(duì)于Minsky的學(xué)術(shù)思想，我的看法和認(rèn)識(shí)也比較復(fù)雜，雖然越來(lái)越贊成并獲益于其觀點(diǎn)和概念，但仍然還處于過(guò)程中，至今還沒(méi)有完全定型。
雖然如此，在我眼里Minsky是一位真正意義上的科學(xué)思想家，而且其思想的深度與原始性有時(shí)遠(yuǎn)在許多人的理解范圍之外，由此受到質(zhì)疑并引起爭(zhēng)議。對(duì)此我深有體會(huì)：上世紀(jì)八十年代中期，當(dāng)我正掙扎著完成自己關(guān)于智能機(jī)的組織與協(xié)調(diào)理論的博士論文時(shí)，Minsky發(fā)表了他著名的《The Society of Mind》，此書曾給我很大的希望，以為真找到通向智能機(jī)的“金光大道”了。但還沒(méi)有略讀完，就意識(shí)到此路對(duì)一個(gè)剛?cè)腴T的研究生幾乎是不可能走通的。實(shí)驗(yàn)室有的同學(xué)甚至聲稱：就是你給Minsky的Agents加上再漂亮的數(shù)學(xué)公式和具體的邏輯程序，答辯委員會(huì)的教授們也不會(huì)通過(guò)你的論文。RPI是一個(gè)工程思維主導(dǎo)的地方，客氣的教授認(rèn)為他的想法是“ decent speculation”或者“too philosophical”，有的直接就認(rèn)為是“almost nothing to do with real AI”。
畢業(yè)之后，我才再開(kāi)始重新認(rèn)識(shí)Minsky關(guān)于Agent的想法，在NASA的火星移動(dòng)機(jī)器人Spiderobot項(xiàng)目中進(jìn)行嘗試，這還是在MIT的R. Brook教授關(guān)于機(jī)器人行為編程控制的Situated AI方法有了一些成功之后。九十年代中末，當(dāng)自己開(kāi)始基于代理控制(Agent-based Control, ABC)方法研究時(shí)，才真正感受到當(dāng)時(shí)Minsky之Agent思想的大膽與深刻。
今天，計(jì)算與AI技術(shù)的處境已發(fā)生了翻天覆地的變化，這一切似乎己很自然，我個(gè)人也認(rèn)為自己關(guān)于默頓系統(tǒng)、社會(huì)計(jì)算、基于虛實(shí)二像性的平行系統(tǒng)之平行智能的工作已進(jìn)入Minsky三十年前所設(shè)想的人工智能新世界。這恰如Minsky所說(shuō)的：“ You don't understand anything until you learn it more than one way”！(對(duì)于一個(gè)事物，除非從多個(gè)途徑學(xué)習(xí)，否則你什么也不知道。)
除了Minsky發(fā)表的《The Society of Mind》，1986年還出版了人工智能和認(rèn)知科學(xué)發(fā)展史上的另一部與Minsky非常相關(guān)的里程碑式著作，就是PDP：《Parallel Distributed Processing》。這使我有幸，更準(zhǔn)確地講是個(gè)人的不幸，同時(shí)讀了三本書：Nilsson于1965年發(fā)表的《Learning Machines》，Minsky和Seymour Papert（我一直戲稱他為Seemore Papers教授，是一位自己十分敬重的智慧教育學(xué)家和知識(shí)機(jī)器的倡導(dǎo)者）于1969年發(fā)表的《Perceptrons》，和Rumelhart、McClelland及PDP研究小組編著的PDP，外加Rosenblatt（主要是Perceptron），Widrow（主要是Adaline），機(jī)器學(xué)習(xí)和自己導(dǎo)師的Learning Control等方面的論文。
Nilsson的書給出了當(dāng)時(shí)學(xué)習(xí)機(jī)器和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的最全面的數(shù)學(xué)分析，但除了引理定理外幾乎沒(méi)有例子，特別是數(shù)值例子，使其成為“陽(yáng)春白雪”，曲高和寡，由此失去了在工程師中傳播推廣神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的機(jī)會(huì)。Minsky和Papert用一個(gè)再簡(jiǎn)單不過(guò)的XOR邏輯算子差不多“判”了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的“死刑”，使其十年多幾乎無(wú)人問(wèn)津，直接導(dǎo)致了人工智能的第二個(gè)“冬天”。
而就在1986年，當(dāng)Minsky的《The Society of Mind》欲在人工智能引發(fā)另一次浪潮或更學(xué)術(shù)地講一次Paradigm Shift（編者注：典范轉(zhuǎn)移，又稱范式轉(zhuǎn)移，用來(lái)描述在科學(xué)范疇里，一種在基本理論上對(duì)根本假設(shè)的改變。后亦應(yīng)用于各種其他學(xué)科方面的巨大轉(zhuǎn)變。）之際，PDP中基于Back-Propagation的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)揭掉了Minsky和Papert貼在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)上的“死咒”，使其“起死回生”，也使Minsky的聲譽(yù)有所損失。我相信這是為什么Agent和Minsky的其他學(xué)術(shù)思想沒(méi)有更快興起的一個(gè)重要原因，也是為什么后來(lái)Brook和Agent的倡導(dǎo)者沒(méi)有更明確更有力地闡明Minsky的原始貢獻(xiàn)的重要原因。
然而，在當(dāng)時(shí)我更傾向于Minsky和Papert在《Perceptrons》里對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NN)的評(píng)論，認(rèn)為其基本模元有局限性和致命的缺陷，合起來(lái)的網(wǎng)絡(luò)說(shuō)不定會(huì)有這樣或那樣的問(wèn)題，至少計(jì)算上不是很有效。特別是讀McCullock-Pitts神經(jīng)元模型原文時(shí)，覺(jué)得內(nèi)容與題目(A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity)相差太遠(yuǎn)，幾乎有讀Boole的《Laws of Thought》的感覺(jué)：看懂的太簡(jiǎn)單，看不懂的覺(jué)得根本就是文學(xué)思想，不是Hard Science。
正在這段時(shí)間，導(dǎo)師的另一位學(xué)生MM，一位IBM的在職工程師，其關(guān)于Boltzmann網(wǎng)絡(luò)的工作自己覺(jué)得明明是錯(cuò)的，但導(dǎo)師仍然支持，后來(lái)論文也發(fā)表了，更使我對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)NN的研究產(chǎn)生了偏見(jiàn)。
而且，Minsky和Papert的書使得人工智能研究的大方向穩(wěn)定在以推理和邏輯編程為主的“符號(hào)”系統(tǒng)之上，而不是以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)NN為代表的計(jì)算智能方法，對(duì)于剛從計(jì)算力學(xué)“逃出”不久的我而言，當(dāng)然心里更愿意接受。一直到畢業(yè)后，我才開(kāi)始改變自己的認(rèn)識(shí)，九十年代初開(kāi)始了關(guān)于Neuro-Fuzzy Network (NFN)方面的工作。
回想起來(lái)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)NN乃至計(jì)算智能之所以一直游離在人工智能的主流之外，與Minsky有相當(dāng)?shù)年P(guān)系。這也給了IEEE創(chuàng)辦NN Council，還有后來(lái)的NN學(xué)會(huì)，即改名后的計(jì)算智能學(xué)會(huì)（CIS）的機(jī)會(huì)。而且，后來(lái)以NN和SVM為主要起步方法的機(jī)器學(xué)習(xí)理論在廣泛應(yīng)用之后仍長(zhǎng)期不被主流的人工智能接受，似乎也與Minsky的影響有關(guān)。好在今天機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)“悍然”己成為人工智能的主力，人工智能和計(jì)算智能也逐漸邁向合二為一。
其實(shí)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)NN的“災(zāi)難”并不能真正地怪罪于Minsky。在《Perceptrons》和Minsky等人于1971年撰寫的關(guān)于MAC項(xiàng)目的進(jìn)展報(bào)告中，Minsky等把對(duì)NN的學(xué)術(shù)指責(zé)非常嚴(yán)格地限制于單層和“線性閾值”網(wǎng)絡(luò)，而不是后來(lái)的多層和“Sigmoid 非線性閾值”網(wǎng)絡(luò)。但他們的“文學(xué)性”描述卻十分清楚地告訴大家：盡管他們不能證明多層NN基本上是無(wú)用的，但十分自信地認(rèn)為這些網(wǎng)絡(luò)作為計(jì)算學(xué)習(xí)器件是不夠的。科學(xué)是科學(xué)，文學(xué)是文學(xué)，大家忘了McCulloch和Pitts的原始文章已“證明”NN可實(shí)現(xiàn)所有的布爾邏輯算子，當(dāng)然包括XOR，Nilsson的《Learning Machines》第6章也證明了多層網(wǎng)絡(luò)Layered Machines的一般性能力，結(jié)果讓Minsky和Papert一個(gè)小小的XOR反例就使NN塵封十余年，陷人工智能于“冬天”的境地。要怪只能怪自己不動(dòng)腦，盲從，把文學(xué)當(dāng)科學(xué)。這點(diǎn)反過(guò)來(lái)回應(yīng)了Minsky所善長(zhǎng)的謎語(yǔ)式警句：“In science, one can learn the most by studying what seems the least”。(在科學(xué)里，研究似乎最不起眼東西，往往可以學(xué)到最重要的。)
唯一讓自己感覺(jué)不適的是，NN重生以后，Minsky和Papert聲稱他們過(guò)去無(wú)意也沒(méi)有把他們?cè)凇禤erceptrons》中關(guān)于XOR的結(jié)論放大到整個(gè)NN，是別人誤解了其真正意圖。換言之，有人愿意將其文學(xué)語(yǔ)言當(dāng)成科學(xué)描述，怪不得他們。我在理性上認(rèn)同Minsky和Papert的說(shuō)法，但《Perceptrons》明明白白往“死”里攻擊當(dāng)時(shí)風(fēng)頭正健的Perceptron，其提出者正是Minsky的高中校友和學(xué)術(shù)上的同事加“朋友”Frank Rosenblatt，就連他們書的封面也以象征Perceptron無(wú)能與致命缺陷的雙螺旋連通圖（而且還是用了令人尷尬的色彩）示之，感性上我很難覺(jué)得他們兩人是無(wú)辜的。別忘了，Minsky很自豪他在自己的博士論文中提出了世界上第一個(gè)隨機(jī)連接的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)認(rèn)為人腦就是簡(jiǎn)單而有局限的元件組成的“人肉機(jī)器(Meat Machines)”。而且，Minsky在此兩年之前出版的一本關(guān)于形式語(yǔ)言和計(jì)算基礎(chǔ)理論的大學(xué)教科書《Computation: Finite and Infinite Machines》中，還與眾不同地引入了神經(jīng)元模型，大力提倡利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造理論計(jì)算機(jī)(我上研究生形式語(yǔ)言課時(shí)，因無(wú)計(jì)算機(jī)專業(yè)的大學(xué)背景，老師推薦了此書自修補(bǔ)課，這是一本非常易讀的優(yōu)秀教材，特別是Minsky關(guān)于Post定理的證明，獨(dú)出心裁，簡(jiǎn)單明晰，印象深刻)。令人寬慰的是，1971年Rosenblatt英年死于意外事故（也有人說(shuō)是自殺）之后，Minsky和Papert將修正后的新版《Perceptrons》獻(xiàn)給了Frank Rosenblatt。
靜想一下，人工智能史上的這一“事件”有著令人“哭笑不得”的效果。Nilsson是AI中力推邏輯推理的“符號(hào)”學(xué)派（所謂“純凈派”）之主力。對(duì)計(jì)算智能方法不能說(shuō)有“敵視”，但起碼支持不力，可他的第一本專著《Learning Machines》本來(lái)應(yīng)興起計(jì)算智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代之“火”，卻無(wú)疾而終，或者說(shuō)后來(lái)被Minsky和Papert撲滅了。Minsky是AI的認(rèn)知計(jì)算和“玄妙”學(xué)派（廣義的“邋遢”派）之開(kāi)山，沒(méi)想到其《Perceptrons》卻狙擊了計(jì)算智能十余年，反過(guò)來(lái)成就了“符號(hào)”學(xué)派。這段歷史，符合其《Society of Mind》的框架，活生生的一幕默頓系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)之戲，值得社會(huì)學(xué)家和歷史學(xué)家仔細(xì)地去研究。
我隱約地感覺(jué)當(dāng)年第一位AI之“父”John McCarthy離開(kāi)MIT去斯坦福創(chuàng)立新的人工智能實(shí)驗(yàn)室與Minsky有關(guān)。按McCarthy的說(shuō)法，是他召集了1956年的Dartmouth會(huì)議，提出了“人工智能”一詞，Minsky只是應(yīng)邀參會(huì)。接著，McCarthy發(fā)明了LISP語(yǔ)言，理所當(dāng)然成了現(xiàn)代AI“符號(hào)”學(xué)派的開(kāi)山鼻祖。而Minsky一直自稱也被公認(rèn)是AI的“認(rèn)知科學(xué)家”，更傾向于Cybernetics創(chuàng)始人Norbert Wiener教授關(guān)于人工智能的想法：連續(xù)邏輯、連續(xù)信號(hào)或連續(xù)數(shù)學(xué)為主，而非離散邏輯、離散符號(hào)或離散數(shù)學(xué)。實(shí)際上，在Dartmouth的夏季會(huì)議之前，Wiener過(guò)去的學(xué)生和同事已經(jīng)于同年的春天在MIT校園里組織了一次關(guān)于認(rèn)知科學(xué)的研討會(huì)。此會(huì)是否對(duì)接下來(lái)夏天的人工智能研討有影響，我目前無(wú)法知道，但無(wú)論如何，背后都有Wiener的影響。而且，Wiener與McClelland及Pitts的決裂，斷送了當(dāng)時(shí)計(jì)算方法引導(dǎo)AI發(fā)展的趨勢(shì)，客觀上為后來(lái)符號(hào)方法在AI的興起創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。但MAC項(xiàng)目中AI部分，主導(dǎo)者卻成了Minsky，原因或許與項(xiàng)目資助人DARPA的Licklider博士的興趣有關(guān)，其心理學(xué)和通信的背景，會(huì)更傾向于Wiener所指明的方向，結(jié)果導(dǎo)致McCarthy的離開(kāi)，使斯坦福成為MIT MAC Project的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和“純凈派”的大本營(yíng)。當(dāng)然這一切都是我的猜想，目前并無(wú)任何材料和考證。
年初我去Oregon拜訪退休的Nilsson教授，還談起他的《Learning Machines》和Minsky的《The Society of Mind》,希望有時(shí)間回頭細(xì)讀，結(jié)果得到他購(gòu)贈(zèng)的一本來(lái)自英國(guó)Glasgow大學(xué)圖書館的1965年原版《Learning Machines》。沒(méi)想到回到北京后，辦公室送來(lái)一份湛廬文化董寰總編的禮物，Minsky《Emotion Machines》的中譯本《情感機(jī)器》。我曾略讀過(guò)英文版，但當(dāng)時(shí)整體上并不認(rèn)同其思路，也不相信其中的一些結(jié)論，正要把中文本帶在出差的路上細(xì)讀的時(shí)候，傳來(lái)了Minsky去世的消息。兩本書，一個(gè)不幸的消息，加上谷歌AlphaGo算法大勝歐洲圍棋冠軍的《自然》論文和隨之而來(lái)關(guān)于深度學(xué)習(xí)及“人類vs人工智能”的討論熱浪，讓我頓然失去了細(xì)讀《情感機(jī)器》的心情?；蛟S，還是先看看Nilsson的小冊(cè)子《Understanding Belief》，理解相信到底為何吧。
不管Belief為何，在一件事上我必須表明對(duì)Minsky教授的敬佩，就是他從不與自己的學(xué)生合作寫文章，但竭力為他們創(chuàng)造自由良好的成長(zhǎng)環(huán)境。Danny還記得Minsky請(qǐng)他一起去教授餐廳吃飯，見(jiàn)一個(gè)人，他以為也是一個(gè)學(xué)生，結(jié)果竟是大名鼎鼎的Wiener教授。
隨思亂筆，零散的回憶，算是自己對(duì)Minsky這位真正的科學(xué)與技術(shù)之思想家的懷念與致敬！
