1.4 人工智能的萌芽

在和图灵的交流中，香农很快就理解并接受了图灵机的概念，并对此非常感兴趣。因为他与图灵都看到了一个令人激动的前景，既然图灵机这样一个并不复杂的计算模型就可以抽象人类逻辑和计算能力，而逻辑和计算又是人类最具代表性的智能表现之一，那“思考”能力，也就是“智能”是否也可以被一个模型所承载抽象，并且被机器所实现呢？图灵机是否也可以扩展为概括所有智能活动的模型？如果图灵机不足以成为这种模型的话，是否有其他抽象模型可以代替，成为人造智能的基石呢？

有必要再强调一下，当时是1943年，处于信息科学的萌芽期，连正经的通用电子计算机都还不曾出现的时代，并没有实际的图灵机和编程，图灵和香农所讨论的一切对智能的构想都停留在数学和哲学层面，而两位人工智能的先驱所讨论的这几个基础理论问题，在今天仍然是人工智能学界未能解决的问题，他们当时讨论的内容对计算机和人工智能的研究仍有很大启发意义。

当时他们的讨论主要是围绕图灵机能否作为智能的基础模型、如何令机械拥有智能展开的，要解决这些问题，首先要解决的就是定义什么是“智能”。香农提出考虑机器智能问题时，应当把艺术、情感、音乐等方面的能力一并考虑进去，这很接近今天多元智能理论中对智能的理解。而图灵则不认可，他认为智能既然是由物质（指人类大脑）所承载的，就应该可以由物理公式去推导，可以用数学的方式去描述，不应该把这些文化方面的内容包含进去。据《图灵传》（Alan Turing: The Enigma）的记载，一次他们两个在讨论智能的定义时发生了争论，图灵反驳香农时是这么说的：“不！我对如何建造一颗无所不能的大脑完全不感兴趣，我只要一颗并不太聪明的大脑，和美国电报电话公司董事长的脑袋那样差不多就行了！”如果这位躺枪的董事长先生（贝尔实验室是AT&T下辖的研究机构，董事长即他们两位的老板）在场的话，大概不会同意图灵给智能所作的定义。

图灵（左）和香农（右）

对于机器如何实现智能这个问题，图灵提出了两条可能的发展路线：一种是基于建设“基础能力”的方法，通过编写越来越庞大、完善的程序，使机器具备越来越多的能力，譬如可以与人下棋、可以分析股票、可以识别图形等这样的能力，图灵认为这是完全可以做到的。但他更感兴趣的是基于“思维状态”来建造大脑。这种方法的指导信念是，人类大脑一定存在着某种内在机制来产生智能，因为并没有什么更高等的神秘力量在为人脑编程，所以一定存在某种方法，可以使机器自动地学习，就像人类大脑一样。图灵进一步解释到：新生儿的大脑是不具备智能的，因此，找到人类大脑获得智能的途径，然后应用于机器上，使机器可以自己学习成长，成为机器掌握任何领域技能的一揽子解决方案。

在美国交流期间，图灵和香农并未能解决“如何定义智能”“图灵机能否作为智能的承载模型”等问题，但是他们在贝尔实验室一系列关于智能的讨论，代表这个时期学者对“机器和智能”思考的萌芽，是人工智能从“科幻”走向“科学”踏出的第一步。图灵回到英国之后，他与香农仍然保持着联系，香农还在战后到英国回访过图灵，他们仍然为解决这几个问题而不懈努力。在本章中，笔者将继续以图灵的工作为主线进行讲解，而香农的研究工作也间接导致了人工智能史上另一个重要里程碑事件的发生，而这就是下一章的内容了。