馬文·明斯基（1927-2016）

呂吉爾/編譯

馬文·明斯基（1927-2016）

呂吉爾/編譯

馬文·明斯基

●美國麻省理工學院人工智能實驗室創(chuàng)辦人之一、人工智能（AI）領域的認知科學家馬文·明斯基因突發(fā)腦溢血于2016年1月24日在波士頓與世長辭，享年88歲。他的老友、英國科學家史蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）撰文悼念。

我第一次見到馬文·明斯基（Marvin Lee Minsky）是在1979年，當時我還是加州理工學院物理系的一名學生。有一天我去拜見理查德·費曼，向他請教一些物理學問題。但那天費曼還有另一位來訪者，這個人不止談論物理學，還滿腔熱情地提出一個又一個意想不到的話題。

那天下午，我們驅(qū)車穿過加利福尼亞帕薩迪納市。一路上，費曼的來訪者精力充沛地暢談著如果AI能夠駕駛汽車的話，那么它必須能判斷的各種事物。到達目的地時，我終于松了口氣，但很快這位來訪者又提起了另一個話題，談起了大腦如何工作，然后說寫完下一部書，他將高興地讓人打開他的大腦并把電極插到里面去，如果他們有好的計劃弄清楚大腦如何工作的話。

費曼常常有古怪的來訪者，但我確實不知道這個人是誰。后來又遇到幾次，然后我逐漸知道了這位古怪的來訪者就是馬文·明斯基，計算和AI的先驅(qū)，并且有幸把他視為朋友三十多年。

就在幾天前，我還說起要看望馬文——當我獲悉他去世的噩耗時我十分傷心。我開始追憶那么多年來我們互相影響的方方面面以及我們共有的各種興趣。我生命中的每個重大計劃都與馬文探討，從SMP——我的第一個大軟件系統(tǒng)，到Mathematica數(shù)學軟件、《一種新科學》、Wolfram Alpha搜索引擎和最近的Wolfram Language編程語言。

幾十年來，馬文也許是世界上AI研究的最大能量來源。他就是一個點子噴泉，他把點子源源不斷地輸送給他在MIT的一茬又一茬的學生。雖然具體內(nèi)容有所變化，但他始終認定目標，要弄清楚人的思維到底如何工作以及如何讓機器做到這一點。

計算理論家馬文

到了我認識馬文的時候，他已傾向于主要談論事物可以被常識所理解的理論，也許是基于心理學或哲學上的推理。但在他生命的早些時候，馬文走過的是一條不同的道路。他那來自普林斯頓大學的1954年博士論文題為“神經(jīng)-模擬強化系統(tǒng)的理論及其在大腦模型問題上的應用”，是關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的，這是一個技術性數(shù)學論題。1956年，馬文發(fā)表了一篇題為“有限自動機的一些通用元件”的論文，他在文中討論了“復雜的機器能用若干基本元件構建起來”的方法。

這篇論文基本上只考慮有限的機器，直接基于特定的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。但不久后馬文就在考慮更綜合性的計算系統(tǒng)，并試圖看到它們能做什么。在某種意義上，馬文正在開始我在幾年之后也將做的對計算領域的探索，我最終就此寫出了《一種新科學》一書。事實上，早在1960年的時候，馬文差一點就發(fā)現(xiàn)我最終發(fā)現(xiàn)的同一核心現(xiàn)象。

1960年，與現(xiàn)在一樣，圖靈機被用作標準的基本計算模型。在他探索理解計算——而潛臺詞是大腦是什么的過程中，馬文開始考慮極為簡單的圖靈機（僅有兩種狀態(tài)和兩種顏色）并用計算機探查全部4 096個圖靈機實際上做了什么。他發(fā)現(xiàn)大部分僅有重復的行為，只有為數(shù)不多的幾個具有我們現(xiàn)在稱之為嵌套或分形的行為，但沒有一個做出較為復雜的行為。

數(shù)年后，馬文告訴我說他已對圖靈機付出了那么多，不想再往前走了。但我1991年最終發(fā)現(xiàn)，如果有人僅考慮圖靈機，那么在300萬左右的圖靈機當中，有那么幾個不再僅僅表現(xiàn)簡單的行為——而是從它們非常簡單的規(guī)則產(chǎn)生出極大的復雜性。

回到1960年代初期，即使他尚未僅憑搜尋“自然產(chǎn)生的”簡單圖靈機發(fā)現(xiàn)復雜性，馬文仍想要構建他所能構建的最簡單圖靈機來演示其復雜性。通過艱苦的努力，他于1962年拿出了一個他證明是通用的圖靈機。（因此，在某種意義上說，能夠任意地做出復雜行為。）

此時，馬文的圖靈機是已知最簡單的通用圖靈機。該記錄實際上保持了40年未被打破——直到我最終在《一種新科學》一書中公開了一部通用圖靈機。我覺得有點兒內(nèi)疚，因為我把馬文保持了那么久的記錄搶走了。但馬文對此表現(xiàn)得相當紳士。幾年之后，他滿腔熱情地同意加入我的為了確立“我鑒定為最簡單的可作為復雜性候選對象的圖靈機是否事實上通用”而設立獎項的委員會。

馬文與神經(jīng)網(wǎng)絡

當談到科學時，似乎存在兩個馬文。一個是受過數(shù)學訓練的馬文，他能夠給出精確的定理證據(jù)；另一個是高談闊論、異想天開的馬文，常常拋出與數(shù)學形式化之類相去甚遠的點子。

我認為馬文對數(shù)學和形式化能獲得的東西最終感到失望。在他早年，他曾想過用簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡——也許是像圖靈機那樣的東西——會很容易建立起像大腦一樣工作的系統(tǒng)。但這好像從未發(fā)生過。1969年，馬文與他的長期合作者數(shù)學家西摩·佩珀特（Seymour Papert）合作寫了一本書，證明某類簡單神經(jīng)網(wǎng)絡——稱為感知器——無法“做任何有趣的事情”。

使馬文懊惱的是，有人拿那本書說事，沒有哪種神經(jīng)網(wǎng)絡能做有趣的事情，對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究幾乎停止。但跟圖靈機的情況差不多，更豐富的行為實際上是隱藏了起來，看不見罷了。它在1980年后開始為人們所注意，但只是在最近兩三年——隨著計算機有能力處理差不多大腦級別的網(wǎng)絡——神經(jīng)網(wǎng)絡所能做事的豐富性才開始變得清晰起來。

雖然我不認為在當時有任何人已經(jīng)認識到這一點，但我們知道馬文早在1951年就在研究的神經(jīng)網(wǎng)絡實際上已經(jīng)在孕育中，終將達到他所希望獲得的那種令人印象深刻的AI能力。可惜的是它花費了太久的時間，馬文差一點兒沒看到它。

馬文與人工智能

馬文最早接近人工智能是通過像神經(jīng)網(wǎng)絡這樣的事物。但也許是受到LISP編程語言的發(fā)明者約翰·麥卡錫（John McCarthy）的影響，馬文與他一道創(chuàng)建了麻省理工學院人工智能實驗室，馬文也開始考慮更“符號化地”接近AI。1961年，馬文讓他的一位學生用LISP編寫一個程序來做符號積分。馬文告訴我他想要該程序盡可能“像人那樣”——因此它會不時停下了說“給我一塊餅干”，而使用者則不得不回答“一塊餅干”。

就Mathematica數(shù)學軟件或Wolfram Alpha搜索引擎的標準而言，1961年的積分程序是非常原始的。但我當然高興馬文把它建了起來。它在MIT啟動了一系列計劃，從而助推了我在1970年度最終使用的MACSYMA系統(tǒng)的產(chǎn)生，這在許多方面開辟了我對SMP的努力并最終產(chǎn)生Mathematica數(shù)學軟件。

雖然馬文自己未考慮繼續(xù)使用計算機做數(shù)學，但卻開始研究它們?nèi)绾文軋?zhí)行人類（包括兒童）經(jīng)常執(zhí)行的種種任務。馬文的合作者佩珀特——他曾與瑞士發(fā)展心理學家讓·皮亞杰共事——對兒童如何學習感興趣，因此馬文積極參與西摩開發(fā)一種兒童用計算機語言計劃。其結果就是Logo編程語言（Scratch簡易編程工具的直接前身）的誕生。1970年中有一小段時間，馬文和西摩曾擁有一家公司，試圖向?qū)W校推銷Logo軟件和一種名叫“海龜”的硬件。

對我來說，馬文關于AI的理論總是有一種確信無疑的神秘感。在某些方面，這些理論好像是心理學，在另外一些方面，它們又像是哲學。但間或又會有——常常以我不很理解的方式——聲稱體現(xiàn)這些理論的種種軟件或硬件。

最引人注目的例子當屬由馬文的學生丹尼·希利斯（Danny Hillis）及其思維機器公司（我和費曼都是該公司的顧問）研發(fā)的連接機。始終流傳著連接機造出來是為了實施馬文關于大腦的理論，且或許在某一天被看作“人工智能的晶體管”。

馬文總是有新點子和新理論。即使是連接機尚在建造的過程中，他已把《心智的社會》一書的草稿給我看過，該書討論各種不同的AI新方法。作為一個不按常規(guī)出牌的人，馬文告訴我他考慮用韻文寫這本書。但實際上這本書的結構更像是我與馬文之間的對話集：每頁一個點子，往往是好點子，但有時候不是——但總的來說很生動。

我想馬文是把《心智的社會》視為自己的代表作，我還認為他有點失望，因為很多人不理解、不欣賞。該書是1980年出版的，當時AI正處于谷低。但不知什么緣故，我認為要真正欣賞這部書的內(nèi)容，需要馬文在場，讓他親自充滿激情地呈現(xiàn)給大家并對可能提出的反對意見做出回應。

馬文與細胞自動機

馬文常常有只能通過思考才能弄明白的關于思維的理論——有點兒像古代哲學家所做的那樣。但馬文對一切都感興趣，包括物理學。他不是物理學形式論方面的專家，盡管他確實對物理學論題做出過貢獻（馬文擁有共焦顯微鏡的專利）。通過他的老友埃德·弗雷德金（Ed Fredkin），他已在1960年代初期接觸到細胞自動機。他真的很喜歡讓物理學基于它們的思想——例如最終寫出了一篇題為《大自然討厭空蕩蕩的真空》的文章，談論如何能從細胞自動機開始有效設計物理學的某些特征。

1970年，馬文和弗雷德金在獲得專利并投放市場的Triadex Muse數(shù)字音樂合成器（基于細胞自動機的作曲器的早期前身）中使用了某種類似細胞自動機的東西。

馬文非常支持我對細胞自動機和其他簡單程序的研究，雖然我認為他覺得我對自然科學的取向和他有點兒格格不入。在我寫作《一種新科學》的十年間，我定期與馬文互動。當時他也正開始撰寫一部書，是關于情感的，他在1992年的時候告訴我他希望“或許可以改變?nèi)藗儗ψ陨淼恼J識”。我偶爾對他說起他的書，我問他在這方面它是否有點兒像弗洛伊德，他說是的。馬文花了15年時間完成《情感機器》這一著作。我知道他還有其他計劃好的書要寫。例如，在2006年，他告訴我他在撰寫一部有關神學的書，“還要過兩三年才完成。”但遺憾的是這本書再也不可能面世了。

馬文其人

見到馬文始終是件樂事，常常是在他那間位于馬薩諸塞州布魯克萊恩的大房子里。只要你一走進去，馬文就會開始說一些非同尋常的事情。比如說，“假如今天太陽不下山，我們會得到什么結果呢？”或者“你最好來看一下我溫室里的現(xiàn)實版雙胞胎樹。”曾有人告訴我馬文幾乎可以談論一切，但如果你想要他的談話合你的胃口，那么就要搶在他開口之前先問他一個有趣的問題，然后他就會接著侃侃而談。我認為這就是與馬文的談話之道：提出一個話題，你就可以期待他說一些非同尋常的事情，而且常常是饒有趣味的。

我記得在幾年之前提出過編程教學的話題，以及我是多么希望Wolfram Language編程語言與之有關聯(lián)。馬文馬上就開始滔滔不絕地談論編程語言如何成為人們在能夠閱讀之前就被學會書寫的唯一語言。他說一直以來試圖說服西摩·佩珀特相信，編程教學的最佳方法應該以向人們展示好的代碼作為開始。他舉了音樂教學的例子，先聽一段小夜曲，然后要聽者把它變調(diào)到不同的節(jié)奏，看看會出現(xiàn)什么程序錯誤。（馬文是一位古典音樂發(fā)燒友。）就是以這種心情，我們剛剛啟動的沃爾夫勒姆編程實驗室讓人們學習編程的一種方法就是通過以好的代碼作為開始，然后讓人們?nèi)バ薷乃?/p>

馬文身上總有一股熱情。他喜歡扶持別人；他聯(lián)絡各種有趣的人；他喜歡講有關人的美好故事。他的家里總是充滿生氣，人聲鼎沸，常年如此。

馬文還酷愛點子——那些看起來重要的點子、那些異想天開的和非同尋常的點子。最后我還認為馬文最大的樂趣是把點子與人聯(lián)系起來。他是一個點子黑客，但我認為，當他把點子用作一種與人相聯(lián)系的方式時，那些點子對他來說就變得很有意義。

我將懷念那些關于點子的對話——無論是我認為很有意義的還是我認為沒有意義的。毋庸諱言，馬文始終是一個人體冷藏的狂熱者，因此這也許不是故事的結尾。但至少在目前，馬文，再見了，謝謝你。

[資料來源：blog.stephenwolfram.com] [責任編輯：彥隱]