一位真正的科學思想家：紀念人工智慧之父Marvin Minsky教授

圖1. Marvin Minsky (1927.08.09-2016.01.24)

為了紀念去世的人工智慧創始人之一，認知科學家Marvin Minsky教授，IEEE Intelligent Systems（IS）雜誌正組織相關領域專家及其Minsky生前的學生與朋友，撰寫In Memoriam，以各具特色的自由風格，懷念這位在人工智慧史上有著特殊重要地位的先驅和開拓者。作為IS的前任主編和現任名譽主編，我自然積極響應，並邀請了人工智慧另一位重要的先驅與開拓者，斯坦福人工智慧實驗室的Nilsson教授共同參與。由於時間太短，正在夏威夷海濱度假的Nilsson無法完成，但提醒我邀請自己的校友，Minsky在MIT的兩位早期博士畢業生Danny Bobrow和Bert Raphael。

Danny和Bert都是自然語言處理的先驅，Danny的博士論文是關於文字代數問題求解的STUDENT程序，Bert的博士論文是關於語義信息搜索回取的SIR程序。STUDENT和SIR都是基於LISP寫的，可以算是人工智慧在早期NLP的里程碑工作。Danny後來成為人工智慧學會AAAI以及認知科學學會的主席，曾擔任《人工智慧》雜誌主編；Bert與Nilsson等發明了A*搜索方法、研發了世界上第一台可移動智能機器人ShaKey，還參與創辦了《人工智慧》雜誌並任主編。有趣的是，當年Danny和Bert在RPI讀大學時是室友，1957年畢業後，分別去了Harvard和Brown讀碩士；後來兩人野營時相會，Danny問Bert在做什麼。Bert說正研究彈性波多散射問題；Danny說這聽起來沒多大意思，他正研究如何用相機識別Marvin的光頭，只要Marvin走進房間，計算機就喊：「Hello，Marvin！」。一周後，Bert申請轉到MIT，成為Minsky的學生，畢業後去了SRI，真的開發起利用相機進行視覺識別和導航的機器人ShaKey！記得我告訴Bert自己也是從RPI的機器人與自動化實驗室畢業，那時RPI智能機器人隊伍龐大，研究正值高峰，位於世界主要機器人研發機構之列，並且在導師George N. Saridis教授的帶領下，成立了NASA的空間探索智能機器人系統中心(CIRSSE)，還創辦了IEEE 機器人與自動化學會(RAS)，他感慨當年自己在RPI時，既無自動化，也無機器人和AI，就連計算機課程都沒有。其實當年MIT也沒有這些，Bert和Danny的AI博士學位還是從數學系得到的。

邀請完兩位前輩，我自己如何寫卻成了問題。Danny和Bert都與Marvin有很長的交往和很深的淵源，一致認為他是一個開放、真誠、友好、幽默、具有卓越創造性的人物。我雖有幸同Marvin有過幾次個人交往，至少一次在物理世界，兩次在Cyberspace：25年前去MIT面試機器人Assistant Professor職位時的會面，6年前因他入選「人工智慧名人堂」試圖舉辦新聞會議和4年前因他的學生、自己的前輩和朋友Dave Waltz去世的兩次郵件，但除此之外，並無任何其他的感性認識。而且，對於Minsky的學術思想，我的看法和認識也比較複雜，雖然越來越贊成並獲益於其觀點和概念，但仍然還在一個過程中，至今還沒有完全定型。

雖然如此，在我眼裡Minsky是一位真正意義上的科學思想家，而且其思想的深度與原始性有時遠在許多人的理解範圍之外，由此受到質疑並引起爭議。對此我深有體會：上世紀八十年代中期，當我正掙扎著完成自己關於智能機的組織與協調理論的博士論文時，Minsky發表了他著名的《The Society of Mind》，此書曾給我很大的希望，以為真找到通向智能機的「金光大道」了。但還沒有略讀完，就意識到此路對一個剛入門的研究生幾乎是不可能走通的。實驗室有的同學甚至聲稱：就是你給Minsky的Agents加上再漂亮的數學公式和具體的邏輯程序，答辯委員會的教授們也不會通過你的論文。RPI是一個工程思維主導的地方，客氣的教授認為他的想法是「 decent speculation」或者「too philosophical」，有的直接就認為是「almost nothing to do with real AI」。

畢業之後，我才再開始重新認識Minsky關於Agent的想法，在NASA的火星移動機器人Spiderobot項目中進行嘗試，這還是在MIT的R. Brook教授關於機器人行為編程式控制制的Situated AI方法有了一些成功之後。九十年代中末，當自己開始基於代理控制(Agent-based Control, ABC)方法研究時，才真正感受到當時Minsky之Agent思想的大膽與深刻。今天，計算與AI技術的處境已發生了翻天覆地的變化，這一切似乎是「水到渠成」，而且，個人感覺，最近二十年上下AI主要都是沿Minsky的Agent思路發展的。同時，自己關於默頓系統、社會計算、基於虛實二像性的平行系統之平行智能的工作似乎也已進入Minsky三十年前所設想的人工智慧新世界。這恰如Minsky所說的：「 You don"t understand anything until you learn it more than one way」！(對於一個事物，除非從多個途徑學習，否則你什麼也不知道。)

除了Minsky發表的《The Society of Mind》，1986年還出版了人工智慧和認知科學發展史上的另一部與Minsky非常相關的里程碑式著作，就是PDP：《Parallel Distributed Processing》。這使我有幸，更準確地講是個人的不幸，同時讀了三本書：Nilsson於1965年發表的《Learning Machines》，Minsky和Seymour Papert（我一直戲稱他為See more Papers教授，是一位自己十分敬重的智慧教育學家和知識機器的倡導者）於1969年發表的《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），機器學習和自己導師的Learning Control等方面的論文。Nilsson的書給出了當時學習機器和神經元網路的最全面的數學分析，但除了引理定理外幾乎沒有例子，特別是數值例子，使其成為「陽春白雪」，曲高和寡，由此失去了在工程師中傳播推廣神經元網路的機會。Minsky和Papert用一個再簡單不過的XOR邏輯運算元差不多「判」了神經元網路的「死刑」，使其十年多幾乎無人問津，直接導致了人工智慧的第二個「冬天」。而就在1986年，當Minsky的《The Society of Mind》欲在人工智慧引發另一次浪潮或更學術地講一次Paradigm Shift之際，PDP中基於Back-Propagation的多層神經元網路揭掉了Minsky和Papert貼在神經元網路上的「死咒」，使其「起死回生」，也使Minsky的聲譽有所損失。我相信這是為什麼Agent和Minsky的其他學術思想沒有更快興起的一個重要原因，也是為什麼後來Brook和Agent的倡導者沒有更明確更有力地闡明Minsky的原始貢獻的重要原因。

然而，在當時我更傾向於Minsky和Papert在《Perceptrons》里對神經元網路NN的評論，認為其基本模元有局限性和致命的缺陷，合起來的網路說不定會有這樣或那樣的問題，至少計算上不是很有效。特別是讀McCulloch-Pitts神經元模型原文時，覺得內容與題目(A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity)相差太遠，幾乎有讀Boole的《The Laws of Thought》的感覺：看懂的太簡單，看不懂的覺得根本就是文學思想，不是Hard Science。正在這段時間，導師的另一位學生MM，一位IBM的在職工程師，其關於Boltzmann網路的工作自己覺得明明是錯的，但導師仍然支持，後來論文也發表了，更使我對NN的研究產生了偏見。而且，Minsky和Papert的書使得人工智慧研究的大方向穩定在以推理和邏輯編程為主的「符號」系統之上，而不是以NN為代表的計算智能方法，對於剛從計算力學「逃出」不久的我而言，當然心裡更願意接受。一直到畢業後，我才開始改變自己的認識，九十年代初開始了關於Neuro-Fuzzy Network (NFN)方面的工作。

回想起來，NN乃至計算智能之所以一直游離在人工智慧的主流之外，與Minsky有相當的關係。這也給了IEEE創辦NN Council，還有後來的NN學會，即改名後的計算智能學會（CIS）的機會。而且，後來以NN和SVM為主要起步方法的機器學習理論在廣泛應用之後仍長期不被主流的人工智慧接受，似乎也與Minsky的影響有關。好在今天機器學習，特別是深度學習「悍然」己成為人工智慧的主力，人工智慧和計算智能也逐漸邁向合二為一。

其實NN的「災難」並不能真正地怪罪於Minsky。在《Perceptrons》和Minsky等人於1971年撰寫的關於MAC項目的進展報告中，Minsky等把對NN的學術指責非常嚴格地限制於單層和「線性閾值」網路，而不是後來的多層和「Sigmoid非線性閾值」網路。但他們的「文學性」描述卻十分清楚地告訴大家：儘管他們不能證明多層NN基本上是無用的，但十分自信地認為這些網路作為計算學習器件是不夠的。科學是科學，文學是文學，大家忘了McCulloch和Pitts的原始文章已「證明」NN可實現所有的布爾邏輯運算元，當然包括XOR，Nilsson的《LearningMachines》第6章也證明了多層網路Layered Machines的一般性能力，結果還是讓Minsky和Papert一個小小的XOR反例就使NN塵封十餘年，陷人工智慧於「冬天」的境地。要怪只能怪自己不動腦，盲從，把文學當科學。這點反過來回應了Minsky所善長的謎語式警句：「In science, one can learn the most by studying what seems the least」。(在科學裡，研究似乎最不起眼東西，往往可以學到最重要的。)

唯一讓自己感覺不適的是，NN重生以後，Minsky和Papert聲稱他們過去無意也沒有把他們在《Perceptrons》中關於XOR的結論放大到整個NN，是別人誤解了其真正意圖。換言之，有人願意將其文學語言當成科學描述，怪不得他們。我在理性上認同Minsky和Papert的說法，但《Perceptrons》明明白白往「死」里攻擊當時風頭正健的Perceptron，其提出者正是Minsky的高中校友和學術上的同事加「朋友」Frank Rosenblatt，就連他們書的封面也以象徵Perceptron無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，感性上我很難覺得他們兩人是無辜的。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隨機連接的神經元網路模型，同時認為人腦就是簡單而有局限的元件組成的「人肉機器(MeatMachines)」。而且，Minsky在此兩年之前出版的一本關於形式語言和計算基礎理論的大學教科書《Computation: Finite and Infinite Machines》中，還與眾不同地引入了神經元模型，大力提倡利用神經元網路構造理論計算機。令人寬慰的是，1971年Rosenblatt英年死於意外事故（也有人說是自殺）之後，Minsky和Papert將修正後的新版《Perceptrons》獻給了Frank Rosenblatt。

說起明斯基的《Computation》，還有幾句相關的題外話。我跟付導師（Minor Advisor) Robert McNaughton (羅伯特·麥柯納赫頓）學習形式語言時，直接上研究生的課。因無計算機專業的大學背景，羅伯特推薦了《Computation》自修補課。讀後感覺這是一本深而易讀的優秀教材，特別是明斯基關於Post定理的證明。獨出心裁、簡明清晰、令人印象深刻。而且，作為一個剛到美國的中國留學生，很高興在書中看到對首位在計算機和人工智慧領域裡開拓的王浩教授工作的高度評價。書中證明了「Wang Tiles（王氏瓷片）」與圖靈通用機等價，同樣具有不可決定性（Undecidability）。

王浩是位著名的哲學家、邏輯學家和計算機科學家，在哈佛哲學家奎因的名下完成博士學位(儘管後來王浩對奎因有許多批評)，也是羅伯特的師兄和研究數理邏輯的引路人。王浩晚年與 Godel 交好，成立Godel 學會，致力於研究 Godel 哲學思想。忘了是1989還是1990年，我當面向王浩提起此事，才知道「王氏瓷片」是王浩自己的一位博士生首先命名的，並證明了其不可決定性，而明斯基是這位學生博士答辯委員會的成員，所以非常了解這方面的工作，後來證明了「王氏瓷片」與圖靈機的等價性(此事我一直不明白，但不是此處討論的問題)。更有趣的是，當我同王浩講起系裡有位教授人工智慧的老師認為明斯基是位「文學家、作家、半個哲學家」時，王浩回應到：一、顯然這位教授沒有看過明斯基的「小說」; 二、明斯基不是「半個哲學家」，至少是「一個半哲學家"！

靜想一下，人工智慧史上的這一「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」學派（所謂「純凈派」）之主力。對計算智能方法不能說有「敵視」，但起碼支持不力，可他的第一本專著《Learning Machines》本來應興起計算智能與機器學習的時代之「火」，卻無疾而終，或者說後來被Minsky和Papert撲滅了。Minsky是AI的認知計算和「玄妙」學派（廣義的「邋遢」派）之開山，沒想到其《Perceptrons》卻狙擊了計算智能十餘年，反過來成就了「符號」學派。這段歷史，符合其《The Society of Mind》的框架，活生生的一幕默頓系統動力學之戲，值得社會學家和歷史學家仔細地去研究。

我隱約地感覺當年第一位AI之「父」John McCarthy離開MIT去斯坦福創立新的人工智慧實驗室與Minsky有關。按McCarthy的說法，是他召集了1956年的Dartmouth會議，提出了「人工智慧」一詞，Minsky只是應邀參會。接著，McCarthy發明了LISP語言，理所當然成了現代AI「符號」學派的開山鼻祖。而Minsky一直自稱也被公認是AI的「認知科學家」，更傾向於Cybernetics創始人Norbert Wiener教授關於人工智慧的想法：連續邏輯、連續信號或連續數學為主，而非離散邏輯、離散符號或離散數學。實際上，在Dartmouth的夏季會議之前，Wiener過去的學生和同事已經於同年的春天在MIT校園裡組織了一次關於認知科學的研討會。此會是否對接下來夏天的人工智慧研討有影響，我目前無法知道，但無論如何，背後都有Wiener的影響。而且，Wiener與McCulloch及Pitts的決裂，斷送了當時計算方法引導AI發展的趨勢，客觀上為後來符號方法在AI的興起創造了機會。但MAC項目中AI部分，主導者卻成了Minsky，原因或許與項目資助人DARPA的Licklider博士的興趣有關，其心理學和通信的背景，會更傾向於Wiener所指明的方向，結果導致McCarthy的離開，使斯坦福成為MIT MAC Project的競爭對手和「純凈派」的大本營。當然這一切都是我的猜想，目前並無任何材料和考證。

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》,希望有時間回頭細讀，結果得到他購贈的一本來自英國Glasgow大學圖書館的1965年原版《Learning Machines》。沒想到回到北京後，辦公室送來一份湛廬文化董寰總編的禮物，Minsky《The Emotion Machine》的中譯本《情感機器》。我曾略讀過英文版，但當時整體上並不認同其思路，也不相信其中的一些結論，正要把中文本帶在出差的路上細讀的時候，傳來了Minsky去世的消息。兩本書，一個不幸的消息，加上谷歌AlphaGo演算法大勝歐洲圍棋冠軍的《自然》論文和隨之而來關於深度學習及「人類vs人工智慧」的討論熱浪，逼著自己花時間去讀相關論文，讓我頓然失去了細讀《情感機器》的心情。或許，還是先看看Nilsson的小冊子《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Minsky教授的敬佩，就是他從不與自己的學生合作寫文章，但竭力為他們創造自由良好的成長環境，甚至連自己的家都成了學生們隨時可以來聊天吃飯的「俱樂部」。Danny還記得Minsky請他去MIT的教授餐廳吃飯，說見一個人，他還以為也是一個學生，結果竟是大名鼎鼎的Wiener教授。同任IS雜誌主編(我的前任)，也是《Science》雜誌在信息領域的唯一編委，RPI計算機教授James Hendler也講了類似的故事: 他做學生參加會議時，Minsky請他一起吃飯，並說還請了另外一人，希望他不要失望，到後令Jim大吃一驚，原來是人工智慧的另一位「開山之父」，圖靈獎和經濟諾貝爾獎得主Herbert Simon教授。Minsky對學生的扶持與風格，可見一斑。

隨思亂筆，零散的回憶，算是自己對Minsky這位真正的科學與技術之思想家的懷念與致敬！

附錄：圖片及文字說明

圖2. 2012年，時任IEEE IS雜誌主編王飛躍提議建立「人工智慧名人堂」，Minsky是入選的十位之一。

圖3. Minsky1967年出版的唯一一本形式語言與計算理論大學教本，首次引入了神經元模型和基於神經元網路的理論計算機，並對華裔哲學家、邏輯學家和人工智慧的開拓者王浩的工作進行介紹。

圖4. 1969年，Minsky和Papert發表《Perceptrons》，其狹義科學分析通過廣義文學語言的描述封殺了神經元網路研究十餘年，將人工智慧研究推入第二個"冬天"。史稱"The Perceptron Controversy"或"The XOR Affair"。有人甚至聲稱Perceptron的發明人，英年意外死亡的Rosenblatt就是因此而自殺的。

圖5. 1986年，Minsky出版了他第一本面向大眾也是最有影響的專著《The Society of Mind》，本應立即引導人工智慧走向新世界。但這一年，神經元網路起死回生，重新崛起，客觀上延緩了Minsky思想的傳播。但近二十年，人工智慧大體上還是沿著Minsky的特定領域代理(Agent)交互的思路發展。

圖6. 2006年Minsky完成的《情感機器》，至今毀譽參半，沒有被人充分理解，形成共識。書一出版，就因其中壓根沒有提及生物神經情感專家(也是歌唱家、作曲家)LeDoux的工作和專著《情感大腦》而受指責。Minsky在書中認為意識、情感、推理都是思維，從而也就是智能之不同的方式而已。意識不是單一的"自我(Self)"，而是不同心理過程所組成的"分布式雲(Decentralized Cloud)"。而且，應該把大腦看成血肉構成的交換機，實現人工智慧的途徑就是如何使我們的理智(Mind)更像思維機器，而不是使機器更像人類。

The Man Who Tried to Redeem the World with LogicWalter Pitts rose from the streets to MIT, but couldn』t escape himself.

BY AMANDA GEFTER

ILLUSTRATION BY JULIA BRECKENREID

來源：自科學網王飛躍博客

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