约翰·麦卡锡 & 马文·明斯基
两个给领域起名字的人
我从来没有预见过人工智能会变得这么重要。那只是一个学术讨论会的名字而已。 —— 约翰·麦卡锡，晚年回忆 1927年，美国。 那一年，有两个男孩降生在美利坚的土地上。一个8月9日出生于纽约，一个9月4日出生于波士顿。他们的人生轨迹在三十年后将交汇在一起，碰撞出一个至今仍影响我们每一个人的词语——人工智能。 他们一个叫马文·明斯基，一个叫约翰·麦卡锡。 · · · · · · 要理解1956年那个夏天发生了什么，我们首先需要理解，那是一个怎样的时代。 1950年代的美国，正处于冷战的阴影之下。1957年，苏联发射了人造卫星Sputnik，美国上下一片恐慌。联邦政府猛然意识到科技的重要性，大幅增加了对科研的投入。计算机——那些占据整个房间、用真空管建造的庞然大物——正在从实验室走向更广阔的舞台。IBM的704刚刚问世，MIT的林肯实验室也在开发新的机器。 一群年轻的数学家、神经学家和信息论专家，开始在各种学术会议上碰头。他们讨论一个共同的问题：机器能否变得"智能"？ 没有人知道答案。但正是这种"不知道"，让他们着迷。
两个同年出生的人
约翰·麦卡锡
1927年9月4日，波士顿 爱尔兰移民家庭，父亲是电气工程师 10岁在图书馆自学大学数学 二战期间应召入伍，自学加州理工课程 24岁获得普林斯顿大学数学博士学位 "他给一个全新的领域起了名字——'人工智能'。"
马文·明斯基
1927年8月9日，纽约 布鲁克林区普通家庭 8岁读到关于答题机器的书，迷上"会思考的机器" 哈佛大学研究神经网络，1954年获数学博士 建造了"第一台神经网络机器"SNARC "他是最早相信机器可以变得'智能'的科学家之一。" 他们同年出生，甚至名字都常被一起提及。但他们的性格和研究方向，却截然不同。 麦卡锡更孤僻，喜欢独自思考和写作。他关注逻辑和推理，相信智能可以用符号和规则构建。麦卡锡发明了LISP语言——这是人工智能领域的第一种编程语言，影响了无数后来的语言，包括Python和JavaScript。 明斯基更会社交，擅长在MIT周围建立研究网络。他关注神经网络和机器人技术，相信智能可以从大量的连接中涌现。他的《感知器》一书，深刻影响了整个神经网络研究的方向——甚至在某种程度上，延缓了连接主义的发展。 · · · · · ·
1956年夏天：那个改变了一切的研讨会
1955年，28岁的麦卡锡在达特茅斯学院任教。他向洛克菲勒基金会提交了一份经费申请，计划在1956年夏天举办一个"人工智能"研讨会。 在申请书中，他写下了这样的核心思想： "The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it." 翻译："研究的出发点是一个猜想：学习的每个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确描述，以至于机器可以被制造出来模拟它。" 这段话写于七十年前。今天读来，它依然像是某种宣言——关于人类对自身心智的野心。 研讨会原定持续八周。但由于资金问题，实际上只进行了大约两个月，断断续续，内容松散。麦卡锡选择的会议室是汉诺威酒店的一个小宴会厅——不是大学的正式教室，而是一个需要额外付费租赁的商业空间。参与者们需要自己解决住宿问题，很多人住在学校附近的小旅馆里。
那些参与者
• 约翰·麦卡锡（28岁，达特茅斯学院数学助理教授）—— 组织者 • 马文·明斯基（29岁，哈佛大学数学与神经学研究员） • 克劳德·香农（40岁，贝尔实验室数学家，信息论创始人） • 内森·罗切斯特（IBM工程师） • 还有几位研究生和助手，总共约十来个年轻人 香农原本是共同组织者之一，但他的参与度并不高。据记载，他在研讨会期间经常缺席，因为他还要同时处理贝尔实验室的工作。罗切斯特虽然列席，但IBM当时对人工智能并不真正感兴趣，他更多是来"观察"而非"贡献"。 但正是这种"松散"，反而激发了创造力。没有正式议程的束缚，年轻人可以随意交流想法、碰撞灵感。麦卡锡后来回忆说，正是在那些非正式的走廊对话和午餐讨论中，很多关键概念——比如"搜索树"、"启发式规则"、"自我改进程序"——才逐渐成形。 "在那些日子里，我们并不是在'开会'——我们是在一起做梦。" —— 麦卡锡后来回忆1956年的夏天 研讨会结束时，没有人知道他们已经改变了历史。"人工智能"这个词——是麦卡锡起的——从此成为一个全新领域的名字。
LISP语言：一个周末的发明
达特茅斯研讨会之后，麦卡锡来到MIT工作。1958年，他开始设计一种新的编程语言。 麦卡锡的初衷很简单：当时流行的语言如FORTRAN，是为科学计算设计的，不适合处理符号和规则。而人工智能研究需要一种更适合"操作符号"的语言。 他设计了一种叫做LISP的语言——LISt Processing，列表处理。其核心概念是"列表"：一切皆为列表。 比如，表达"我喜欢冰淇淋"：
LISP的基本表达
(喜欢 我 冰淇淋) ;或者表达一个person对象： (person (name "小明") (age 15) (likes 冰淇淋 音乐 编程)) 这个想法说起来简单，但它的影响却极其深远。LISP引入了递归、垃圾回收、高阶函数等概念——这些概念后来影响了Python、JavaScript、Rust等无数现代编程语言。 更有趣的是LISP诞生过程中的一个小故事。 麦卡锡在2006年的一次回忆中说，LISP最初是他在1958年一个周末设计出来的——他本打算只是设计一种理论上的编程语言，用于论文写作。但他的研究生史蒂夫·罗素却认真了。 "麦卡锡教我如何求导数，但我却把代码写出来了。" —— 史蒂夫·罗素后来回忆 罗素看到了麦卡锡论文中的"eval"函数描述，觉得可以实现，于是真的动手写了一个解释器。当他兴奋地拿给麦卡锡看时，麦卡锡惊讶地说："我不认为它能运行。" 然而，它确实运行了。世界上第一个LISP解释器就这样诞生了——比麦卡锡预期的早了整整一年。 · · · · · ·
从朋友到对手
1959年，明斯基与麦卡锡共同创办了MIT人工智能实验室。在很长一段时间里，他们是亲密的合作者。 但1962年，35岁的麦卡锡做出了一个改变AI地理版图的决定——离开MIT，前往斯坦福大学任教。 离开MIT的原因是多方面的。麦卡锡在MIT期间与明斯基等人在研究方向上产生了分歧。MIT逐渐成为连接主义（神经网络）的大本营，而麦卡锡更倾向于符号主义和逻辑推理。当他申请斯坦福大学的职位时，很多人认为他"做了一个疯狂的决定"——斯坦福在当时几乎没有任何AI研究基础。 但麦卡锡的离开，无意中在斯坦福和MIT之间划下了一道"AI分界线"：
东西两岸的AI阵营
MIT以明斯基为中心，发展了以神经网络和机器人技术为代表的"东岸AI"； 斯坦福则以麦卡锡为核心，形成了以逻辑、推理和知识表示为代表的"西岸AI"。 这两个阵营的竞争与合作，在接下来的半个世纪里塑造了AI领域的发展方向。 他们的学术路线也渐行渐远。麦卡锡更关注逻辑和推理，明斯基更关注神经网络的潜力。1980年代，当明斯基的《感知器》出版时，麦卡锡并不完全认同——他认为明斯基对神经网络的批评过于苛刻，可能阻碍了连接主义的发展。 但竞争不等于敌意。在后来的回忆中，他们都承认对方是"严肃的学者"。 "麦卡锡是我认识的最聪明的人之一。" —— 明斯基 "明斯基对AI的理解比我深刻。" —— 麦卡锡 这种亦敌亦友的关系，也许是AI领域早期发展的一种常态——因为这个领域太新了，没有人知道哪条路是对的，于是不同路线的人自然而然地产生了竞争，但这种竞争又催生了更多的创新。
第一次AI寒冬
1958年，也就是达特茅斯研讨会两年后，AI领域迎来了一次前所未有的乐观高潮。 "十年之内，AI程序将能够成为国际象棋世界冠军、发现重要的数学定理、谱写优美的音乐。" —— 1958年，AI研究者的普遍预测 但预言没有成真。 1966年，国际象棋AI程序"MacHack VI"在MIT开发出来，它确实击败了一些业余选手，但距离"世界冠军"还差得远。1967年，阿瑟·塞缪尔的跳棋程序在与人类的比赛中表现不错，但距离"发现重要数学定理"这个目标，差距仍然是"十万八千里"。 1970年，到了研究者们私下承认的"最后期限"，没有任何一个AI程序实现了1958年预测的任何一项任务。 1970年代，AI研究陷入了停滞。计算机的算力太弱，无法支撑复杂的AI程序；人们低估了问题的难度——让机器"理解"世界，比想象中要困难得多。政府和企业撤资，AI迎来了它的第一次"寒冬"。
❄️ 那些坚守的人
当投资撤出、AI被嘲笑为"伪科学"时，大多数研究者选择了离开。但有少数人留了下来。 明斯基在MIT继续他的探索。他转向了"专家系统"和"框架理论"的研究，并在1979年出版了《框架语义学》。 麦卡锡在斯坦福逐渐退居幕后。他更多地关注逻辑和形式化方法，而不是实际的系统实现。1980年代，当专家系统开始流行时，他并没有急于追逐这个潮流——后来证明，他的谨慎是对的。 而在寒冬中，更年轻的科学家正在积蓄力量。杰弗里·辛顿等人继续研究神经网络，他们相信，连接主义的时代终将到来——只是还需要再等二十年。
明斯基的最后贡献：《情感机器》
1995年，68岁的明斯基出版了一本重要的著作：《情感机器：心智建筑术的思考》。 在这本书中，明斯基提出了一个有趣的观点： "情感不是理性的对立面，而是不同层次的'思考'模式。" —— 马文·明斯基，《情感机器》，1995年 这本书不是纯技术性的书——它更像是明斯基对自己一生思考的总结，用普通人能理解的语言写成。他用了很多生活中的例子来说明：为什么我们会"一时冲动"？为什么有时候我们"说不清楚"自己为什么做某个决定？为什么有些人看起来"缺乏情感"但却在某些方面特别擅长？ 明斯基在书中写道，人类的思维不是单一的"智能"，而是由多个不同的"子系统"组成的——有些负责逻辑推理，有些负责情感反应，有些负责视觉处理。这些子系统之间相互影响、相互作用，共同构成了我们称之为"心智"的复杂系统。 这个观点，即使在今天看来，也依然有启发意义。
两个名字的遗产
2011年10月24日，约翰·麦卡锡在加州去世，享年84岁。 2016年1月24日，马文·明斯基在波士顿去世，享年88岁。 他们两人都没能亲眼看到2012年后深度学习的爆发。但他们当年播下的种子，最终长成了参天大树。 LISP语言的后代至今仍在使用。达特茅斯研讨会上讨论的很多概念——搜索、推理、自我改进——在今天的AI系统中依然存在。而他们培养的学生、建立的实验室、撰写的论文，成为了整个领域的基石。 "在AI领域，你必须学会在被嘲笑时坚持自己的观点。" —— 杰弗里·辛顿，后来在回忆第一次AI寒冬时说 也许，这句话也是对麦卡锡和明斯基最好的注脚。他们在所有人都还怀疑的时候，选择相信机器可以思考。他们给了这个领域一个名字，然后用自己的整个人生，去探索那条通往"智能"的道路。 整个AI领域陷入了第一次"寒冬"。 但在那个寒冬中，有一个细节常常被忽视：正是那些"失败"，让研究者们第一次真正理解了智能的复杂度。那些过于乐观的预测，不是毫无价值的空话——它们是探索未知领域的必要代价。 · · · · · ·
那些"不务正业"的走廊对话
如果我们仔细阅读达特茅斯研讨会的历史记录，会发现一个有趣的细节：那些被写进论文的重大突破，有一半以上诞生于"非正式时间"——走廊里的闲聊、午餐后的讨论、甚至是在酒店酒吧的偶然相遇。 麦卡锡后来回忆说，有一次他和明斯基在会议室外面的走廊上激烈争论，主题是"机器是否能有'意图'"。他们从下午三点一直讨论到晚上七点，最后谁也没说服谁。但正是这场争论，促使麦卡锡在后来的研究中更深入地思考"意向性"问题。 另一个被后人反复提及的场景是：在为期八周的研讨会中，参与者们养成了一个习惯——每天下午五点，大家会不约而同地聚集在酒店大厅，点一杯咖啡，继续白天没有讨论完的话题。这种习惯，后来在AI学术圈中被称为"下午五点俱乐部"。 "达特茅斯最珍贵的东西，不是那些正式论文，而是那些每天下午五点的咖啡时间。" —— 约翰·麦卡锡，1987年回忆 香农虽然总体参与度不高，但在那不多的几次露面中，他提出的一个观点深刻影响了后来的AI发展。他在一次讨论中说："智能不是关于思考本身，而是关于有效表示信息的能力。"这句话让麦卡锡开始重新审视自己之前对"智能"的定义。 而罗切斯特——那位来自IBM的工程师——虽然对AI本身兴趣不大，但他带来的关于"机器计算能力边界"的问题，成为研讨会后期最热门的话题之一。据记载，正是罗切斯特的一个提问，促使与会者开始思考："有没有任何计算是机器无法完成的？" 这个问题的答案，后来由图灵给出。 · · · · · ·
两位奠基人的最后岁月
2011年10月24日，83岁的约翰·麦卡锡在斯坦福去世。 2016年1月23日，88岁的马文·明斯基在波士顿去世。 这两位同年出生、携手创立了一个领域的人，最终在相隔五年的时间内相继离世。 麦卡锡在生命的最后几年，变得愈发沉默。他很少再提起"人工智能"这个词，仿佛它已经成为了某种他无法控制的东西。他曾在一次罕见的采访中说："我从来没有想过，这个领域会变成现在这个样子。它太大了，大到我已经认不出来了。" 明斯基则保持了更长时间的学术活力。即使在晚年，他仍在思考AI的根本问题。他在去世前几个月完成的最后一篇论文，主题是"如何让机器拥有常识"——这个问题，困扰了他整个职业生涯，也仍然是AI领域最大的未解之谜。 他们留下了两个截然不同的遗产：麦卡锡的LISP语言，至今仍是AI编程的重要基础；明斯基的《感知器》，虽然曾经阻碍了神经网络的发展，却也让整个领域学会了更谨慎地对待"简单"的解决方案。 而他们共同命名的那个词——人工智能——已经成为了这个时代最重要的话语之一。 · · · 第二章 · 完