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| 本文作者： 新智元 | 2016-01-26 17:23 |
【編者按】本文由新智元原創翻譯自紐約時報。
馬文·明斯基，最早聯合提出了“人工智能”概念，被尊為人工智能之父。他在人工智能領域卓有成就：人工智能領域首位圖靈獎獲得者，虛擬現實最早倡導者，也是世界上第一個人工智能實驗室MIT人工智能實驗室聯合創始人。
他將科學家對于知識的渴求與哲學家對于真相的追尋相融合的人工智能先驅——他的工作也為許多發明帶來了靈感，包括個人電腦和互聯網的誕生——周日晚上于波士頓與世長辭，享年88歲。
以下是正文：
他的家人表示，他死于腦溢血。
遠在微處理器和超級計算機問世之前，Minsky教授——MIT一位受人尊敬的計算機科學教師——就已經為人工智能領域打下了基礎：他展示了將常識推理的能力傳授給計算機并非是一件不可能的任務。
“Marvin是計算領域里少數幾個眼界高到認識到這一點的人：計算機不是一個錦上添花的附加機器，而是有史以來能最大限度增強人類的能力的東西，”AlanKay說道，他是一位計算機科學家，也是Minsky教授的朋友和同事。
從本科在哈佛大學的時候起，Minsky教授就對人類智能和思想的奧秘癡迷不已，他從未看到人類和機器在思考過程上有什么區別。從1950年代早期，他就開始研究如何用計算的理念來表征人類心理過程，并在如何讓機器擁有智能這一方面形成了一些理論。
Minsky教授在1959年與他的同事John McCarthy，創造了“人工智能（artificial intelligence）”一詞的學者，一同創立了MIT人工智能計劃（隨后成為了人工智能實驗室）。
不過，這個人工智能實驗室在它的創立初衷（人工智能研究）之外，也幫助形成了一種計算機和軟件設計的文化，對于現代計算產業（computing industry）有著深遠影響。它為電子信息應該得到免費共享這一理念埋下了種子——這一理念后來塑造了所謂的開源軟件運動——也是互聯網前身ARPA網絡的一部分。
Minsky教授的科研成果橫跨了眾多領域。他設計并制作了最早的幾款光學掃描器（visual scanner）以及配有觸覺感受器的機械手，這些進展影響了現代的機器人學。1951年，他搭建了第一個隨機連接（randomly wired）神經網絡學習機，他將之命名為Snarc。1956年，在哈佛大學的時候，他發明并制作了第一臺共聚焦掃描顯微鏡（confocal scanning microscope），這種光學儀器擁有極好的分辨率和影像質量，時至今日仍然在生物科學領域受到廣泛采用。
他不僅在許多領域都有豐富的知識，興趣也同樣非常廣泛。雖然他在哈佛大學獲得的是數學專業的學位，他對音樂也有不少研究。作為一位頗有建樹的鋼琴家，他也會因為能坐在鋼琴前即興彈奏一曲巴洛克式的賦格而感到愉快。
Minsky教授攬獲眾多榮譽和桂冠。值得一提的是，在1970年，他獲得了圖靈獎，這是計算機科學領域的最高獎項。
1970年代早期，他繼續開展合作，與Seymour Papert（一位著名的教師和計算機科學家）一同致力于一個他們稱之為“意識的社會（The Society of Mind）”的理論，將人工智能研究與兒童發展心理學相結合。
Minsky教授的開創性著作《意識的社會（The Society of Mind）》出版于1985年。就像他在他的網站上所寫的那樣，這部著作提出了“智能不是任何單獨的機制的產物，而是來自于眾多各異的有能力的代理之間存在的一種受到管理的互動（intelligence is not the product of any singular mechanism but comes from the managed interaction of a diverse variety of resourceful agents）”。
在這個假設背后，是他和Papert教授對于“人類和機器之間沒有真正的區別”的信念。他們始終認為，人類實際上就是某種機器，人類的大腦是由許多半自主但不智能的“代理（agent）”所構成的。而進行不同的任務時，他們認為，“需要的是從根本上就完全不同的機制”。
他們的理論使大腦的工作機制和人類的學習機制徹底變革。
“Marvin是定義計算和計算研究內容的先驅者之一”，Kay博士說，“那時候有四或五個才華橫溢的人，他們早早地開始關于人工智能的全面研究，他們的個性與成就被深深地銘刻在計算領域的史冊上，而Marvin正是其中之一。”
Marvin Lee Minsky生于1927年8月9日，是Henry Minsky醫生的孩子，Henry Minsky醫生是西奈山醫院的首席眼科醫生，Fannie Reiser是他的母親，一個社會活動積極分子和猶太復國主義者。
深深地癡迷于電子工業和科學研究，年輕的Minsky加入了位于曼哈頓的文理學校。這是一家銳意進取的私立學校，從這里孕育了無數的名人志士，J. Robert Oppenheimer監督了第一顆原子彈的創造過程，就是從這里畢業的。（Minsky后來加入了在里弗代爾的附屬的Fieldston學校）。后來他進入了布朗士科學高中，再后來進入了美國麻省安多福的菲利普斯學院。
在二戰海軍服役之后，他在哈佛學習數學，隨后在普林斯頓得到了博士學位，在那里他遇到了John McCarthy，一個研究生學生。
他的一生都在探索科學，Minsky教授在拿到他的博士學位后立刻投身于數學。他發現遺傳學有趣但不足夠深遠，物理吸引力一般，最后他選擇了智能領域。
“智能問題看起來極其深刻，一眼望不到盡頭，”他告訴紐約時報，當1981年他接受我們采訪時。“我想不出其他值得深入的領域了。”
為了深入探索那些領域，他與McCarthy教授合作。McCarthy教授在1956年被授予MIT學術獎金。而Minsky教授，那時在哈佛，后來在1958年加入MIT，進入林肯實驗室。一年之后，他和McCarthy教授成立了MIT AI項目，后來以AI實驗室出名。（McCarthy教授1962年離開MIT，進入斯坦福大學）。
Minsky教授在MIT的課程——他堅持在晚上上課——吸引了幾代研究生學生，其中有很多人后來成為了計算機科學超級巨星。
其中有Ray Kurzweil，發明家和未來主義者；GeraldSussman，杰出的AI研究人員，也是MIT的電子工程的教授；Patrick Winston，在Minsky教授退休后接管了AI實驗室。
他的另一個學生，Danny Hillis，發明家和企業家，ThinkingMachines公司的共同創始人（一家90年代的超級計算機生產商）。
Hillis先生說，他折服于Minsky教授的智慧和魅力，以至于他不斷地激勵自己，最終進入AI實驗室并在那里工作。他后來在Minsky 的位于Brookline的家中地下室生活。
“Mavin教會我如何思考，”Hillis在一次采訪中談到。“他獨成一格，而且有一種寓學于樂的好奇心，這對我產生了巨大影響。他總是激勵你質疑現狀。他喜歡你與他爭辯。”
當他參與指導1968年的科幻史詩作品《2001：太空漫游》時，Minsky教授在MIT外的聲名遠揚。導演Stanley Kubrick上門求教，想要學習計算機圖形學的現狀，并詢問Minsky教授是否相信在2001年之前計算機能夠吐字清晰。
Minsky教授的遺孀是Gloria Rudisch 是一位醫生；他還有兩個女兒，Margaret和Juliana Minsky；一個兒子，Henry；一個姐妹，Ruth Amster和四個孫子。
“在某些方面，他對待他的孩子像對待他的學生一樣，” Hillis回憶道。“他們稱呼他為Marvin，他讓他們思考，與他們爭辯，就像和學生一樣。”
1989年，Minsky加入MIT的新興媒體實驗室。“他成為吸引最好人才的一種品牌，” Nicholas Negroponte說，新興媒體實驗室的創立者和前任主管。
對于Kay博士來說，Minsky教授的傳奇之處在于他永無止境的好奇心。“他過去常常說，‘你不會理解某個事物，除非你從某個角度上理解了它們’，”kay博士說，“他從來不認為他完成了任何事情。”
來源：世界科學，譯者為紀念明斯基，為讀者選編這篇文章，以了解明斯基在人工智能方面的偉大思想。
馬文·明斯基（Marvin Minsky），這位跨越科學和科幻領域的麻省理工學院(MIT)教授、人工智能之父，其從事的工作影響著從艾薩克·阿西莫夫(Isaac Asimov)到數字國際象棋冠軍“深藍”(Deep Blue)，以至《2001太空漫游》中的電腦明星HAL。
盡管他在校園里以“明斯基老人”著稱，實際上在當今的人工智能研究領域，其活躍程度與1950年代的他致力于開拓這一領域相比毫不遜色。自始至終，明斯基都用他那充滿哲學思考的筆調為人工智能著書立說。在1985年出版的《大腦社會》一書中，他總結了大腦是如何工作的系列理論，并推測“思考”這一復雜現象可以分解為一系列簡單、特定的過程，就如同在一個社會中協同工作的各獨立個體一樣。他的最新力作《情感機器》延續了《大腦社會》中的一些理念，反映了他近20年來新的研究成果。《情感機器》是明斯基試圖構建未來會思考的機器人的藍圖(這是一種會自我反省的人工智能)，使人們朝可預見的未來又邁出了一步。為此，《科學發現》雜志記者蘇珊·克魯格林斯基(Susan Kruglinski)不久前就《情感機器》中所涉及的人工智能研究等方面的問題采訪了明斯基。
超級機器人計劃：人工智能之父馬文·明斯基訪談錄
蘇珊：您在《情感機器》中所描述的人類對思維的最新認識是什么?
明斯基：這本書的核心思想是說，人類是一種獨特的足智多謀的動物，因為他能夠用多種方式去處理任何事情。比如:當你在思考某一事物時，你可能以語言表達的方式去思考，也可能以邏輯術語的方式去思考，或者是圖表、圖像，甚至是某種結構的方式。如果一種方式行不通，你可以迅速轉換到其他方式，這就是為什么我們在處理各種情況時都能運用自如的原因。而其他動物就不能夠想象:如果屋子里的床從黑色變成紅色后，屋子將會是什么樣子。但是人卻能夠形成這種想象的畫面，或者用語言，或者是一丁點邏輯來描述這一場景。
蘇珊：如今神經科學家們尋求對意識的理解是一個熱門研究領域，而您卻經常用心理學方法和理論來解釋一些現象。這看似不夠嚴肅，那您的研究是否在這些主流之外?
明斯基：我從不認為神經科學是一件嚴肅的事情。他們有的只是一些近乎可笑的小理論，然后就是做復雜的實驗去證明它;一旦理論被證明是錯誤的，接下來他們就不知道該干些什么了。《情感機器》論述了有關意識的一套非常完備的理論。意識可能融合了大約16種不同的過程。大多數神經學家認為，任何事情要么是有意識的，要么是無意識的。即使是弗洛伊德也贊同意識分為不同的級別。當你與一位神經科學家談話時，你會發現他們是如此的單純。他們主攻生物學，對鉀通道和鈣通道有所了解，但是他們不具備專業的心理學知識。神經科學家經常會問:我應當努力解釋什么現象?我能為解釋這種現象找到一種理論嗎?我能否設計一個實驗來檢驗一種理論是否比其他理論更好?如果沒有兩種理論，他們就無法做實驗，并且通常他們自己連一個理論都沒有。
蘇珊：如您所認為的，人工智能就像一面透鏡，通過它一方面可以看到思維，但另一方面它也將思維是如何工作的秘密深鎖在里面。是這樣嗎?
明斯基：沒錯，我們還要進一步構建模擬人工智能這面透鏡的模型。如果一種理論非常簡單，你可以用數學來預測它是如何工作的。如果它很復雜，你就不得不設計一個模擬實驗。在我看來，大腦思維這般復雜的事物，可以檢測它的理論的唯一方法就是模擬它，觀察它的行為。但現在有一個問題，就是研究者們往往不愿意告訴我們模擬模型不能夠做什么。他們會說:“哦，我設計的機器識別手寫體文字的準確率可以達到79%。”但他們卻沒有告訴我們不成功的那部分是怎么回事。
蘇珊：像奧利弗·薩克斯(Oliver Sacks)和拉馬錢德蘭(V. S. Ramachandran)這兩位專門從事腦損傷病人研究的神經學家，對這一類研究對象，大腦里沒有發生什么比發生了什么更有價值。這和您所說的是一回事嗎?
明斯基：是的，你提到的這兩位大概是神經科學領域內最優秀的思想者。安東尼奧·達曼斯奧(AntonioDamasio)也不錯，但拉馬錢德蘭和薩克斯比他們的大多數同行要更全面。他們能夠考慮種替代的理論，而不是一味試圖證明某一特定理論。
蘇珊：在神經科學或人工智能領域，還有其他的什么問題讓您感興趣?
明斯基：極少。大約有兩三萬人在研究神經元網絡，有四五萬人在研究統計預測，還有數千人致力于研究具有常識性思考能力的邏輯系統。但據我所知，幾乎沒有人能夠通過類比做出推理。之所以這是很重要的，是因為人類解決問題的方式首先是有大量的常識性知識，如大約5000萬件軼事或小條目，然后產生某個未知系統，從5000萬個老故事中發現大約5～10條與之相關的，這就是從類比中推理。我知道大約只有3～4個人在瞄準這一方向。但他們并非聲名顯赫，因為他們沒有宣稱要從中找到一條放之四海而皆準的理論。
蘇珊：人工智能可能會有像人一樣的常識嗎?
明斯基：目前有好幾個大項目在探討這一問題，其中一個是得克薩斯州的道格拉斯·萊納特(DouglasLenat)，他從1984年開始研究的。目前他有200萬條常識性知識，例如“人住在房子里”和“下雨的時候你會被淋濕”等，這些常識都經過細致的分類。但是我們卻不具備3歲小孩腦子里充滿的問題的答案，我們現正在收集這些問題的答案。如果你提出孩子氣的問題，諸如“為什么下雨的時候，有些人不想被淋濕”，計算機就會感到費解。因為人們在下雨的時候不想被淋濕，但沐浴的時候卻希望被淋濕。
蘇珊：開發像3歲小孩那樣思考的人工智能有什么價值?
明斯基：人工智能的歷史本身就非常有趣。第一個真正意義上的智能機器是一件非常美妙的東西，它能夠做邏輯證明，還是個算術高手。隨后我們就設法研究使機器能夠回答類似小學一年級讀物中的相關問題。目前還沒有機器能夠做到這一點，因為人工智能研究者的主要精力放在對付一些尖端問題上(如國際象棋的人機大戰)，但在認為簡單的問題上卻沒有取得多大進展。這是一種“向后的進展”。我預期，隨著對常識推理機器的研制，我們在這一問題上很快就會取得進展。當然前提是我們能夠獲得足夠的基金資助，同時還有一個問題需解決，就是人們通常對這類研究持懷疑態度。
蘇珊：人工智能通常指的是探索大腦的實用性功能，如語言理解或解決問題。但是人們有很多行為看似并不具有非常明確的實用性，如看電視、幻想、開玩笑。為何這些行為都是必需的?
明斯基：快樂和痛苦一樣是一種簡單、絕對、與生俱來的最基本的東西。據我所知，快樂是關閉大腦中不同部分的一種機制，就像睡眠一樣。我懷疑快樂的主要功能是關閉大腦的一部分，讓努力學到的新東西的記憶保持新鮮。它是短時記憶的緩沖器，這是關于快樂的理論之一。然而，這其中隱藏著一個缺陷，那就是如果你能夠控制快樂，你將會樂此不疲地一直這么控制下去;按照該理論，如果你能控制快樂中樞，那就會關閉大腦的一部分。這是一個非常嚴重的問題，因為它可能引起上癮。我認為球迷、流行音樂迷、電視迷等等都是這么干的，他們壓制了自己的常規目標而去做一些其他的事情。這些可以從沉溺于電腦游戲直到引起肥胖癥的年輕人身上觀察到。
蘇珊：許多人感到人工智能從1980年代(在兌現以前的設想和承諾失敗后)就開始走下坡路，您這樣認為嗎?
明斯基：當然不，只是發生了一些超出高級思維者預料的情況。如今這個領域里的每個人都在追求某種邏輯推理系統、遺傳計算系統、統計推理系統或神經網絡，沒有一個能取得重大突破，原因是它們過于簡單。如果你嘗試建立一種新理論，充其量也只能解決部分問題而對其他問題無能為力。我們不得不承認，神經網絡不能做邏輯推理，例如，如果它計算概率，就不能理解那些數字的真正意義是什么。我們還沒有獲得資助來研究一些完全不同的東西，因為政府機構希望你確切地說出在合同期的每個月將會取得什么進展。而過去的國家科學基金資助不限于某一具體項目的日子，一去不復返了。
蘇珊：為什么資助科學研究的風向變了呢?
明斯基：資助者希望看到實際的應用，對基礎科學缺乏尊重。在1960年代，貝爾實驗室成為了一個傳奇。我在那里工作了一個夏天，據說他們不打算資助任何在40年內能修成正果的課題。CBS實驗室、斯坦福實驗室——過去這個國家有許多偉大的實驗室，但現在一個也沒有了。
蘇珊：《情感機器》像一本理解人的思維的書，但這并不是您寫這本書的初衷，是這樣嗎?
明斯基：這本書實質上是關于如何構建智能機器的一個計劃。我非常愿意雇傭一幫程序員來實現書中所描述的情感機器的體系結構，它能夠在我所討論到的各種思維方式間切換。迄今為止，還沒有人構造一個系統具備或者能夠獲取自我反省的知識，這樣的系統隨時間的推移，解決問題的能力會越來越強。如果我有5個優秀的程序員，就能在3～5年的時間里實現這一目標。
蘇珊：您將制造一個非常聰明的機器人，這不錯。不過您的終極目標是構建一個幾乎是人類的復制品的機器人，是嗎?
明斯基：或者是比人類更優秀的機器人。我們人類并不是進化的終點，因此如果我們能制造一個和人一樣聰明的機器人，那我們也就可以制造一個比人更聰明的機器人。造一個和人完全一樣的機器人意義不大，你也會希望制造一個能干我們人類所不能干的事情的機器人。
蘇珊：那是為了什么目的?
明斯基：是這樣的。隨著人口出生率的持續下降，但人口總量仍在增長，這樣就會有越來越多的老人。我們需要聰明的機器人來幫助他們做家務、保管物品或種蔬菜。還有一些問題是我們不能解決的，比如，如果太陽不再照耀地球，或者地球被毀滅了，我們該怎么辦?不妨“制造”更多更好的物理學家、工程師和數學家。我們必須為我們自己的未來打算。如果不能做到這一點，我們的文明將會消失。
蘇珊：作為《2001太空漫游》的顧問，您在其中主要做了哪些工作?
明斯基：我沒有參與討論劇情，而是對“HAL 9000”計算機應該長成什么模樣進行過咨詢。原來他們有一個裝飾著彩色標簽的計算機。斯坦利·庫布里克(Stanley Kubrick)問我:“您覺得這個怎么樣?”我說:“它漂亮極了。”他又問:“這是您真實的想法嗎?”我就說:“我認為這個計算機實際上應該只是由許多小黑盒子組成，因為計算機需要通過引線來傳遞信息以知道它里面在做什么。”于是他把原來的裝飾撤掉，設計了一個簡單的、看上去更漂亮的“HAL9000”計算機。庫布里克希望所有的技術細節都是合理的，但沒有告訴我HAL將會做什么。
蘇珊：如果我們發明了完美的人工腦，那么它與真實的人腦會有什么區別?
明斯基：至少人工腦不會死亡。一些人認為人腦就應該自然死亡，但另一些人認為死亡是令人討厭的事。我屬于后一種人，所以我認為應該讓死亡消失。
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