三、达特茅斯论剑

人工智能的发展不是一帆风顺的，它也经历过几次跌宕起伏。正但是凭借着许多科学家的不懈努力，人工智能终于完成了“不鸣则已，一鸣惊人”的华丽转身。直接讨论人工智能的各个学派和它们的发展历程是非常枯燥的，我们还是用个故事开始吧。

在美国东北部的达特茅斯山上，朔风如刀，飞雪似箭，山上已经完全被冰雪覆盖，大自然在这里无情地展现着自己的威力，似乎要把所有敢于挑战自己权威的生物都碾压在脚下。在呼啸的山风中突然传出几句铿锵有力的话语，却是一位身着青衣，脸庞坚毅的老人。岁月在这位老人脸上刻画出无数道沟壑，呼啸的寒风似乎随时会把他吹到，但是他根本无动于衷，仍然一字一句地说道：

“我们符号主义派才是最了解智能本质的派别。你们两派总希望从自然界学习，却忘了科学的抽象和提炼才是推动人类这几百年来进步的源泉。人工智能更是如此，它源于数理逻辑，也只有数理逻辑才能真正描述包括人类智能和人工智能在内的所有智能活动。人类的智能活动本身也是一种算法集合，只要我们能将智能行为符号化，我们就能从根本上创造出人工智能。所谓‘练得倚天剑，斩得天下平’。”

“哈哈，西蒙，不要再兜售你的符号理论了。你们符号派除了在一些人机大战的表演赛上拿到过冠军，做了一些专家系统外，哪里有什么进展？人类的智能非常复杂，你们不向自己学习，反而追求外物，本身就落了下乘。只有向人类大脑这个最复杂的造物学习，才能真正制造出可用的人工智能。求人不如求己，我们连接主义派通过学习人类的神经网络，模拟人脑的思维功能，这才是迈向人工智能的正途。正所谓‘手中无剑，心中有剑’。”一位黑衫老人笑着答道。他正是连接派的明斯基。

“哈哈，哈哈。”旁边传出了一阵冷笑声。

“维纳，你笑什么？”明斯基气急败坏地问道。

“你们连接派都是理想主义者。人的神经网络是多么复杂的系统，你们怎么模拟？就算模拟出来了，也搞不清楚它们是怎么运作的，人工智能躲在你们制造的黑盒子里，哪一天反噬你们自己都不知道。”维纳不紧不慢地说道，“还是我们行为主义派最有前途。做智能当然要学习生物，不能像西蒙他们闭门造车。但是直接学习人类大脑，你们不觉得步子迈得太大了吗？还是要大自然学习，先从低等动物学起，一步一步地进化到高级智能生命。就像那昆虫，虽然很低级，可是它们在个体上可以灵活控制身体，敏捷地躲避捕食者；在群体上又能展现出强大的社会性行为。假以时日，我们的人工智能系统一定能不断迭代，进化出非常强大的智能。正所谓‘无招胜有招’”。

“闲话少说，自1956年第一次达特茅斯论剑以来，我们三派各有进展，也各有低潮。现在一甲子过去了，我们还是手底下见真章吧！”西蒙一声断喝。

“正该如此。”维纳一边附和，一边暗暗凝聚功力。

“嘿嘿，你们两个老古董，正该给你们看看我派新锐的实力。”明斯基心里暗笑，脚底下慢慢向后退去。

风雪更加大了，三人的身形在雪雾中若隐若现，眼瞧着一场惊天动地的大战即将开启。

“阿尔法！”明斯基一声长啸，身形却快速向后退去。

一条半人多高，黑白相间的大狗猛地从雪堆后跳了出来，对着西蒙和维纳一阵乱吼。

“我的妈呀！”西蒙吓得瘫倒在地。

“你作弊！你知道我们两个都怕狗。”维纳愤怒地喊道。

“嘿嘿，你们两个老古董，我可没叫它咬你们哦。这可是我派最新研究出来的人工智能阿尔法狗（Alpha Go），前段时间刚刚打败了人类顶尖棋手。它只是出来给你们演示演示而已，你们怎么这么怕啊？”明斯基偷笑着说。原来，在近些年，连接派的新锐弟子对神经网络算法进行了改进，制造出了惊世骇俗的阿尔法狗，一出道就将人类顶尖的围棋手打了个落花流水。这次达特茅斯山论剑，明斯基知道两人怕狗，就偷偷带上阿尔法，在关键时刻召唤出来，果然收到奇效。

“算你狠。”西蒙和维纳恨得牙痒痒的，却又无可奈何。“看来本次达特茅斯论剑，当以连接派称雄。不过你等着，我们两派必将继续培养子弟，看看下次谁能笑到最后。”

1956年的夏天，一场在美国达特茅斯（Dartmouth）学院召开的学术会议，多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。当时的一批年轻才俊，后来的学界大咖，聚集在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院，讨论了用机器来模拟人类智能问题，并最终确定了人工智能（Artificial

Intelligence）的名称。参会的学者包括1969年图灵奖获得者明斯基（Marvin Minsky）、1971年图灵奖获得者麦卡锡（John McCarthy）、1975年图灵奖获得者纽艾尔（Allen Newell）、1975年图灵奖和1978年诺贝尔经济学奖获得者西蒙（Herbert Simon），可谓是众星云集。

会上，纽艾尔和西蒙展示了人类历史上首个人工智能程序“逻辑理论家（Logic

Theorist）”，它非常精妙地证明了罗素《数学原理》52道中的38道。两位科学家认为，人类认知和思维的基本单元是符号，认知过程就是对符号的逻辑运算，人类的逻辑思维可以通过计算机的逻辑门运算来模拟出来。符号主义由此而来，在当时也一度取得巨大成功。

而连接主义学派则建立在神经生理学和认知科学上，认为智能是由大量神经元通过复杂的连接后产生的结果。因此，连接主义主要通过人工构建神经网络的方式来模拟人类智能。

行为主义学派则基于全新的控制论，研究重点在自寻优、自组织和自学习等控制理论。特别是对于昆虫的研究，让行为主义在很多特定领域取得了巨大成功。比如机器人控制里就模拟借鉴了很多昆虫行为，而在2018年春晚上大放异彩的无人机和无人船队的集群控制中，更是大量参考了蜜蜂、蚂蚁之类群体性昆虫的行为模式。更有些科学家提出了模拟自然界的变异和选择的进化算法，也取得了巨大成果。

人工智能的三大学派各有所长，在过去的60年中都有了长足的进步，也都出现过无人问津的低谷期。由于阿尔法狗的巨大成功，以深度学习为代表的连接主义学派在近期声名显赫，但这不代表其它两个学派就将从此一蹶不振。事实上，各学派发展过程本来就是互相学习，融会贯通的。符号主义学派在很多专家系统等领域已经大获成功，行为主义在车联网和无人机集群等特定应用中也开始崭露头角，将来也许它们也会有大放异彩的一天。