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人工智能先驱Marvin Minsky:他在约会时谈论大脑原理

本文作者:张驰 2016-01-26 16:36
导语:据Marvin Minsky的妻子Gloria回忆,他们在60多年前一次交谈时,Minsky就说到他想了解人脑如何工作。

人工智能先驱Marvin Minsky:他在约会时谈论大脑原理

传奇的认知科学家和人工智能先驱Marvin Minsky(马文·明斯基)于上周日去世,享年88岁。

Minsky是定义了计算和计算研究的最早那批人之一。在微处理器和超级计算机出现前,他就为人工智能打下了基础,他证明了将常识推理传授给计算机是可能的。

Minsky在哈佛大学读书时就对人工智能和思维的奥秘很着迷,他认为人工的思维方式与机器并无二致。据他的妻子Gloria回忆,他们在60多年前一次交谈时,Minsky就说到他想了解人脑如何工作。当时她觉得,谈论这样的话题,他要么非常聪明,要么非常傻。后来的结果证明,他是前者。

从上世纪50年代开始,他就在研究用计算机理念表征人类心理过程,并形成了如何赋予机器智能的理论。1956年,当时关于计算机的理念也不过才兴起数十年,Minsky参加了一个为期两个月的研讨会,这次会议也被认为是人工智能的开端。

70年代早期,他与计算机科学家Seymour Papert一同提出了“意识的社会”(The Society of Mind)理论,它融合了儿童发展心理学和人工智能的研究。

他的书《意识的社会》出版于1985年,里面提到“智能并不是任何单一机制的产物,而是来自各类代理的有条理的互动”。这一假设的根基是,他与Papert认为人与机器并没有本质区别。人类其实是一种机器,其大脑由许多半自治性但不智能的“代理”构成,而不同的任务要求有本质上不同的机制。

他们的理论改变了人们对于大脑如何工作,人类如何学习的想法。

Minsky的科学成就和兴趣也跨越了多个学科,这点从他关于学科的选择上就可以看出来。在取得数学博士学位后,他决定将兴趣从数学上转移。在排除了遗传学(虽然有趣但影响不够深远)和物理学(不够诱人)后,他选择了智能本身,因为“智能问题过于深远,以至于让人绝望。我想不出任何更值得做的事。”

1951年,他开发了第一个神经网络模拟器SNARC;他设计并制造了第一批光学扫描仪和拥有触觉传感器的机械手及其它机器人设备,对现代机器人有很大影响;另外他还做过焦显微镜(一种拥有高分辨率和成像质量的光学仪器,在生物科学上仍有广泛使用)和名为Muse音乐合成器。

1959年,他与同事John McCarthy联合创立了MIT人工智能项目(后变成人工智能实验室),后者是“人工智能”一次的提出者。实验室对现代计算机科学产生了重大影响,帮助推动了计算机和软件设计文化。1989,他加入MIT当时新兴的媒体实验室。

Minsky也获得过很多荣誉,比较引人注目的是在1970年获得图灵奖——计算机科学界的最高奖项。他是美国工程院和美国科学院院士,1990年获得日本国际奖,1991年获得IJCAI Award for Research Excellence,2001年获得富兰克林奖章。

对于图灵,Minsky表示是他让机器可以像人类思考这一理念变得流行起来。他曾说过,“科幻作家作出过同样的预测,但他们从不当真,在他们的作品中机器总是通过魔法才变得智能。是图灵解释了机器会如何工作。”

意气相投的人往往会相遇。Minsky与物理学家理查德·费曼及科幻作家艾萨克·阿西莫夫交往甚密,其他朋友还有科幻作家Arthur C. Clarke和Robert Heinlein,以及导演斯坦利·库布里克。

Minsky参与过著名科幻电影《2001:太空漫游》的制作。当时导演库布里克亲自上门向他学习计算机图形学的现状,并问他在2001年计算机会说话这事是否靠谱。

年轻时,Minsky还与阿尔伯特·爱因斯坦一起进过餐,但由于后者的德国口音太重,他无法理解谈论的内容。此外,他还与计算机天才约翰·冯·诺依曼有过多次交谈。

Minsky在MIT的课程吸引了好几代研究生,其中很多人都成为了计算机科学领域的明星,其中就包括发明家和未来学家Ray Kurzweil,人工智能研究员Gerald Sussman,MIT人工智能实验后来的主管Patrick Winston。另一位学生Danny Hillis后来在90年代初期创立了超级计算机公司Thinking Machines。

身为人工智能领域的师祖,Minsky对人工智能是否会像现在的科技大佬们一样,对人工智能过猛的发展产生担忧呢?在与华盛顿邮报的一次采访中他表示,“计算机当然会变得更快,而且也有很多关于其消极影响的论述,但我并不担心,因为很难想像有人会不经测试就大规模安装这类机器。”

对于人工智能的现状,他曾表示过失望,因为很少有人知道到底该如何做。他曾经说过,困难的事往往很简单,而简单的事也可以非常困难。也许人工智能就是这样。

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