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自1956年人工智能的看法被提出，人们不停地修正和弥补它的内在和外延。这种情形还会继续下去。为什么？由于人工智能既是科学，也是手艺；既是信心，也是实验，具有“形而上”和“形而下”的双重性子，而且始终维系着“形而上”推动“形而下”，继而“形而下”反馈“形而上”的互动模式。在20世纪的科技历史上，与诸如相对论和量子力学这样的纯科学对照，或者与更倾向实验科学的基因学对照，人工智能的“形而上”和“形而下”互动的特征极为显著。

《易经》对此有过经典界说：“形而上者谓之道，形而下者为之器”。这里的“道”，就是具有抽象特征的理念、看法、头脑、哲学、逻辑，甚至是精神。至于“器”，则是具象的和具有物理形态的应用和实践。

人工智能是“道”在先，“器”在后。用哲学语言表述，人工智能的生长史很靠近objective idealism（客观唯心主义或客观看法论）的原理：客观精神在其生长历程中，发生了物质天下，而不是相反。

本文主要通过图灵（Alan Mathison Turing，1912-1954）、1936年图灵机和1950年“图灵测试”、MP模子（*个神经元网络模子）以及盘算主义的演变，探讨人工智能在上个世纪30年月到80年月的“形而上”到“形而下”的演变特征，以及由此所形成的头脑运动。

01

图灵是人工智能焦颔首脑的提出者。时间是89年前的1935年。那年头夏，图灵最先思索被后人称之为“图灵机”的“自念头器”，至1936年4月，图灵完成《论可盘算数，及其在判断问题中的应用》（On Computable Numbers,with an Application to the Entscheidungsproblem）论文。从本质上说，图灵机是一种抽象的盘算机模子，通过一个虚拟机械替换人类举行数学运算，也就是通过一个机械替换“盘算者”，实现在任何可盘算的局限内的盘算问题。图灵机对于人工智能科学和盘算机科学，具有一致主要的作用，由于两者是不能支解的：盘算机科学的终点是人工智能，人工智能的载体是盘算机。

深入剖析图灵机，其深层结构则是数学。而相关数学的焦点问题就是若何认知希尔伯特（David Hilbert，1862—1943）的“可判断性”（Entscheidunsproblem）。可判断性是指一个问题是否可以通过某种算法在有限时间内获得解决。图灵对于可盘算性问题，有双重态度：一方面，他证实晰希尔伯特的判断性问题无解，另一方面，他将可盘算性问题转化为一个直观可盘算（有用可盘算）的函数。

著名的“丘奇—图灵论题”（Church-Turing thesis），可以有几种表述方式：所有盘算装置都与图灵机等价；人根据算法执行的盘算和图灵机等价；人的智能和图灵机的能力等价。也就是说：“丘奇—图灵论题”，可以证实图灵机与可盘算性的毗邻，证实图灵机可以实现某种算法在有限时间内获得解决。图灵机可以界说为一种盘算的和模拟算法逻辑的数学模子。“图灵机的泛起是对人类盘算剖析的效果，是一种编码”。

问题并没有到此竣事，最终照样要回覆图灵机的*推动力是什么？是决议论。

凭证安德鲁·霍奇斯（Andrew Philip Hodges）撰写的《图灵传》：“显然，图灵机，与他早期对拉普拉斯决议论的一些思索，是有关系的。”图灵通过图灵机，“创作了他自己的决议论，在一个逻辑的框架中，来讨论头脑是什么”。在缔造图灵机的历程中，“他发现了一些有点像超自然的器械”。图灵“证实晰任何人类盘算者的事情，都可以由机械做到”。图灵机在图灵那里，自始至终是存在神秘色彩的。

以是，到了1950年，图灵的《盘算机械与智能》（Computing Machinery and Intelligence）问世。图灵在这篇人工智能历史上开天辟地的文章中，一上来就提问：“机械能够头脑吗？”为此要阻止对“头脑”有预设的界说。之后，图灵提出并论述了“模拟游戏”（imitation game）的头脑实验，即奠基了人工智能的理论基础“图灵测试”。他“通过适当的增添存储和盘算速率，并提供合适的编程，一个数字盘算机可以显示得像人类么”?图灵对于未来机械充满信心，机械的生长会缔造太多的出乎意料，学习机械可以在任何方面与人类的能力匹敌。而人们之以是不信托，“原由于哲学家和数学家们稀奇容易持有的一个谬见”。事实上，图灵的这篇文章更具有哲学意味，他在字里行间，已经将对机械可以思索作为了一种看法，赋予其一种基于科学论证的信仰。

无论若何，至少从1936年到1950年间的图灵是一以贯之的，他以形而上的模式连续其人工智能思索。这个时期，也正是“形而上”主导人工智能的要害历史阶段。

02

1943年，麦卡洛克（Warren Sturgis McCulloch）和皮茨（Walter Harry Pitts）配合揭晓了《神经流动内在看法的逻辑演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanentin Nervous Activity）一文，缔造了麦卡洛克—匹兹模子（McCulloch-Pittsmodel），简称MP模子，这是*次模拟生物神经元的树突、轴突、细胞核制作出了人工神经元模子。

MP模子的基础理论是“理论神全心理学”。该理论确立以如下的基本假定为条件：“神经系统上一个神经元网，每个神经元都有一个细胞体和一个轴突。它们的隶属部门，或称突触，总是位于一个神经元的轴突和另一个神经元的细胞体之间。神经元任何时刻都有某个阀值，刺激必须跨越这个值才气提议一个感动”，“这个感动从刺激点流传到神经元的所有部门”。基于这样的理论条件，MP模子证实晰：“一定类型的（可严酷界说的）神经网络，原则上能够盘算一定的逻辑函数。”

之以是MP模子在1943年发生了，首先由于生物学家麦卡洛克正处于开创神全心理学的前沿，深知神经元具有引发和不引发两种状态，神经元突触分为兴奋性和抑制性的两种状态，即“全或无规则”。以是，可以假设细胞脉冲对应于二进制的1或0的两种模式。固然，神经细胞响应输入的刺激需要一个时间历程。“那时的麦卡洛克意识到，一系列神经元的流动或允许以用一系列逻辑命题来形貌，他把这一系列的神经元成为‘神经网’”。为此，需要严酷的逻辑术语。麦卡洛克需要获得数学家皮茨的介入。以是，在MP模子的深层逻辑，就是现代数理逻辑，可以看到罗素（William Russell）和怀特海（Alfred North Whitehead）《数学原理》（Principia Mathematica）的深刻影响。

麦卡洛克和皮茨的事情最终验证，通过神经元示意的逻辑门实现盘算是一条切实可行的方式。麦卡洛克和皮茨将心理学关于神经的研究带入数学领域，并与逻辑学相连系，开拓了实现机械智能需要回归神经科学或者大脑科学，成为现代神经网络中的奠基者。

值得强调的是，麦卡洛克和皮茨有着更大的妄想心，他们以为，所有心智流动的要害方面，“都可以从现在的神全心理学严酷推导出来”。皮茨明确提出：对于一个初始的随机的神经网络而言，“随着长时间对神经元阙值的调整，这种随机性会逐渐让位于有序性，而信息就涌现出来了”。

MP模子，也是人工智能历史上极为要害的“形而上”里程碑，至少在1956年的人工智能集会上，最先纳入人工智能头脑、理论和手艺系统。

1958年，心理学家弗兰克·罗森布拉特（Flank Rosenblatt）提出了感知机模子(罗森布拉特感知器)，此感知器是凭证MP模子的单层“神经网络”，是历史上*凭证样本数据学习形成准确权重参数的模子。这是MP模子从“形而上”向“形而下”转型的实例。

03

大厂离职做博主：是旷野也是围城

进入1980年月，从机械视角探讨人工智能的头脑和手艺选择与实验，已经相当普及和趋于成熟。然则，从人自己的认知和心理视角证实人工智能的普遍性，并未形成完整理论和手艺支持。

正是在这样的靠山下，盘算主义得以兴起和生长。盘算主义焦点理念就是从物理天下、生命历程到人类的认知，都是“可盘算的”。算法是一种存在，存在就是算法。人们之以是将“盘算”和“主义”连系在一起，是由于盘算主义不仅包罗着科学，也包罗了信心、价值观，甚至信仰的因素。

作为认知科学家和哲学家的泽农·W·派利夏恩（Zenon W.Pylyshyn），将盘算主义系统化和理论化，推进了认知科学的希望。在人工智能的“形而上”头脑演进中，具有不能替换的职位。1984年出书的《盘算与认知》（Computation and Cognition）是派利夏恩的代表作。

人们通常以为，盘算主义的理论渊源可以追溯到古希腊的原子论，毕达哥拉斯主义和柏拉图主义。“万物皆数”是基石所在。派利夏恩在《盘算与认知》的前言中，首先论述了他的认知科学本质，“我考察的一其中央议题是，若何可以可能使人类（以及信息‘机械’人这个自然种类的其他成员）基于表征的行动酿成他们在物理上例示这些表征的认知代码，而他们的行为若何可能酿成执行这些代码的操作之因果后承。既然这正是盘算机做的事情，那么我的提议就即是宣布：认知是一种盘算”。“若是我们接纳把认知和盘算看作是统一属看法中的种看法的看法，就可以导出一个主要而又影响深远的效果”。

派利夏恩在《盘算与认知》中的焦点命题是：“盘算是心理行为的现实模子而不仅仅是模拟。他引入了一个作为认知模子的盘算看法，并进一步注释说，若是一个盘算机方案可以视为认知的模式，那么这个方案就必须与人们在认知历程中现实所做的方案对应。”在人的认知与盘算之间存在着很强的等同性，即所谓的“强等价”。强等价就是算法等价，体现盘算模子与认知历程之间的相符性和对应性。

机械盘算状态可以对应于一个等价的物理状态聚集，也可以对应人的认知聚集。以是，强等价性的实现要求盘算模子知足严酷的条件，以保证模子和认知历程在原则上是相似的。若是人类没有实现关于心理的盘算，不能实现“强等价”，并不意味着摇动“认知是一种盘算”，只能以为认知科学的生长尚不完善，没有到达物理学语言的表达条理。现在物理学可以提供形貌物理天下的最普遍和最乐成的看法。

在险些以“认知是一种盘算”作为正义的条件下，派利夏恩探讨了认知的“表征”层面，认知的可穿透性，从物理形态到符号的转化，心理表象和功效建构等。《盘算与认知》的第九章问题是“结论：认知科学是关于什么的科学”。他的结论是：“认知科学的最终乐成，若是它们成为现实，不得不注释林林总总的履历征象。它们将不得不与许多哲学媾和，并面临我们关于有意义的问题的前理论直觉。”也就是说，认知科学的确立，任重道远。

1985年，与派利夏恩在《盘算与认知》的焦颔首脑一致的多奇（Diana Deutsch），强化了“物理天下是可盘算的”主张，“任何有限可实现的物理系统，总能被一台通用模拟机械以有限方式的操作*地模拟”。多奇以为，算法或盘算这样的纯粹抽象的数学看法自己完全是物理定律的体现，盘算系统不外是自然定律的一个自然效果，而且通用盘算机的看法很可能就是自然纪律的内在要求。进一步推而广之，物理可盘算主义的一个强硬命题是“宇宙是一台巨型盘算机”。

在盘算主义阵营中，数学家、逻辑学家、人工智能专家、盘算机应用开拓者勃克斯(Arthur Walter Burks)是重量级人物。勃克斯的代表作是《机械人与人类心智》，该书的焦颔首脑是，“一切皆数”。“若是从外部给定其输入，在时间连续和空间广延上有限的任何自然历程，都能被数字盘算机模拟并能知足对准确水平的任何指定要求”。

勃克斯的头脑与其说有着来自卢克莱修（Titus Lucretius Carus）《物性论》和拉美特利（Julien Offray de La Mettrie）《人是机械》的影响，不如说源于莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz）的头脑。甚至可以以为，勃克斯也是莱布尼茨的信仰者，“我们应该信托我们所发现和推动的天下的着实性。由于它不难通过盘算它一遍或通过验算加以证实。这就类似于算术中的九归验算一样”。为此需要引入诸如字母这样的符号系统，由于字母信息可以被数学化。

勃克斯坚定不移地以为：盘算机和形而上学不是对立的，甚至意识、自由和道德，“在机械人中，也在人类中”。人的所有推理，包罗发现和证实，都能通过“有穷决议论自念头”转化为数字运算，进而“实现人类的一切自然功效”。勃克斯提出一个假定：人们制造的盘算机，不仅能归纳地证实履历陈述和推理，而且能通过选择适当的语言符号，演绎证实这些陈述和推理，那么，“这种盘算机就组织了一个语言的履历应用方面的漂亮模子”。这不就是今天的以GPT（OpenAI公司开发的预训练语言模子）为代表的语言大模子吗？

一方面，人类心理和头脑流动可以被盘算；另一方面，盘算机形成对人类心理和头脑流动的盘算能力。于是，人与机械人区别消逝：人=机械人。

关于盘算主义、心灵盘算主义的指斥意见从未中止。然则，盘算主义无疑是人工智能历史中主要的“形而上”思潮。至今如日中天。

04

在20世纪的30年月至80年月，存在一个以“形而上”方式思索人工智能原理的群体。这个群体的成员涉及学科相当普遍，包罗：数学家、逻辑学家、心理学家、物理学家和哲学家等。岂论他们各自的主要专业是什么，人工智能问题，从来没有脱离过他们的视野。

他们中央的绝大多数，由于是师生关系和同砚、同事关系，相互相识。在学术领域中，他们相互启发、交流、争论和相互浏览。著名的“图灵机”的称谓，是图灵先生丘奇（Alonzo Church）命名的；希尔伯特是冯诺伊曼（John von Neumann）的导师。

哥德尔和图灵的人工智能头脑是有差异的，然则，哥德尔从来都一定图灵在人工智能领域的天才孝顺。哥德尔认可图灵机捕捉到了“人作为盘算机”(humancomputer)的直觉，而且把这个劳绩都归功于图灵。之后在他不多的公然发声(文章或演讲)中多次力挺图灵，而且语言险些相同。哥德尔1946年为“普林斯顿大学200年”撰文中的一段话被最多提及：“他（图灵）*次乐成地给出了一个有趣的熟悉论看法的*界说，即一个不依赖于所选择的形式主义的界说。”哥德尔此地方说的“*”，是指图灵机不是相对的看法，它不需要依赖其余机制，它是最基本的装置。

麦卡洛克和皮茨的MP模子，为冯诺伊曼关于存储程序看法的二进制设计，提供了险些*可以借鉴的手艺思绪。

不仅云云，他们主要集中在欧洲和美国极为有限的几个大学和机构：德国的哥廷根大学、柏林大学；英国的剑桥大学；美国的普林斯顿大学、麻省理工学院和芝加哥大学；美国的贝尔实验室。例如，在1930年月的剑桥大学，希尔伯特、罗素、维特根斯坦、丘奇、哥德尔、图灵同时在教书、研究和学习；在1950年月的普林斯顿校园，曾经也有过爱因斯坦、图灵、冯诺伊曼、哥德尔、纳什、麦卡锡同时在教书、研究和学习的时光。在1950年月的麻省理工学院，有过维纳、香农和皮茨配合研究的日子。

特其余是，对于这个群体，人工智能不仅是科学、实验科学和哲学，而且照样一种信心和理想。罗素说过：“只管许多哲学家继续告诉我们人类何等灵秀，但我们的算术手艺却不再成为他们赞美我们的理由。”香农这样回忆：“我们怀有梦想，图灵和我曾经讨论过完全模拟人脑的可能性，我们真的能够造出一个相当于甚至跨越人脑的盘算机吗？也许未来比现在更容易。我们都以为这在不久之后——10年或 15年之内——是可能实现的。这在已往是不能能的，30年来都没有人这样做过。”

在20世纪，充满了差其余科技突破和革命，然则，这些突破和革命基本局限于从基础研究到产业应用领域。唯有人工智能，引发了一个至少长达半个世纪的头脑运动——一个包罗融合头脑、哲学、科学、精神与心灵的头脑运动。人工智能手艺系统的形成和人工智能产业系统的形成，说到底，都是人工智能头脑运动的“溢出效益”。更令人震撼的是，进入21世纪，人工智能的头脑运动并未住手，在语言大模子的背后，依然是包罗“形而上”基因的深度学习理论；在Sora（OpenAI公司开发的文本到视频天生模子）的背后，是关于人们可以模拟真实物理天下的执着信心。

今年的6月7日是图灵去世70周年数念日。本文以图灵1950年在他的《盘算机械与智能》的一句话竣事：“我们或许期待着，有一天，机械能够在所有纯智能的领域中同人类竞争。”这一天确着实加速到来，甚至就在眼前。