“這取決于你對(duì)人工智能的理解?！痹谟〉诎布{州伯明頓市(Bloomington, Indiana)的一家雜貨店里，道格拉斯·霍夫施塔特(Douglas Hofstadter，中文名“侯世達(dá)”)一邊挑選沙拉食材，一邊說道：“如果將其定義為理解人類思維或是制造類人物品的嘗試的話，人們或許會(huì)稱贊——即使沒稱贊到這個(gè)程度——這是有史以來為數(shù)不多的杰作之一”。

在說這些話的時(shí)候，侯世達(dá)顯然是經(jīng)過深思熟慮的。毫無疑問，對(duì)他而言這一嘗試是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域中最為振奮人心的項(xiàng)目，大眾可能會(huì)將其視作科幻小說情節(jié)成真的又一基石——就像IBM公司研制出的玩轉(zhuǎn)《危險(xiǎn)邊緣》¹(Jeopardy)的超級(jí)電腦沃森(Watson)，或是蘋果的iPhone手機(jī)助手Siri語音系統(tǒng)——而事實(shí)上，這兩者都不具備什么智力。在過去30年中的大多數(shù)時(shí)間，侯世達(dá)都帶著自己的研究生，窩在印第安納大學(xué)(Indiana University)校園正西北角的一個(gè)老房子里，利用閑置資源一心編寫代碼，試圖編寫出能夠思考的計(jì)算機(jī)程序，從而發(fā)現(xiàn)人類的思維運(yùn)作方式。

想象力，樂觀主義和發(fā)展的本質(zhì)

他們這樣做的前提很簡(jiǎn)單：思維是一個(gè)很不尋常的“軟件”，想要了解一個(gè)軟件的運(yùn)行方式，最好的辦法就是自己試著編寫一下。計(jì)算機(jī)有足夠的靈活性，足以將思維中奇怪的發(fā)展回路構(gòu)建出來，但是它只會(huì)對(duì)精確指令作出回應(yīng)。因此，如果這次努力得以成功，結(jié)果將會(huì)事半功倍：我們最終會(huì)了解自己的思維是如何運(yùn)作，同時(shí)也會(huì)制造出智能機(jī)器。

就像侯世達(dá)這些年一直解釋的那樣，他在課間從粒子物理研究學(xué)院回去的路上，突然萌生的想法改變了他之后的人生。他對(duì)自己在俄勒岡大學(xué)(University of Oregon)的博士論文研究方向非常失望，感到自己"深深地迷失"了。1972年的夏天，他決定打包行李，駕駛著他命名為“水銀”(Quicksilver)的車一路向東，穿越整個(gè)大陸。每天晚上，他會(huì)找個(gè)新地方扎下帳篷（“有時(shí)候是在森林里，有時(shí)候是在湖邊”），打著手電筒看書。他可以隨心所欲地思考，最終他選擇了思考“思維”本身。從他14歲起，當(dāng)他發(fā)現(xiàn)自己的小妹妹莫莉由于“大腦有很嚴(yán)重的障礙”而無法理解語言時(shí)（她的神經(jīng)很可能從出生起就有問題，而且診斷不出原因），他就暗自開始對(duì)思維與物質(zhì)間的聯(lián)系深深著迷。1890年，心理學(xué)之父威廉·詹姆斯(William James)將兩者之間的聯(lián)系描述為“世界上最神秘的事情”：意識(shí)如何能夠變成物質(zhì)？幾磅重的灰色膠質(zhì)如何產(chǎn)生思維，甚至是對(duì)思維自身的思考？

在開著“水銀”到處漫游時(shí)，侯世達(dá)認(rèn)為自己找到了答案：所有的思考都存在于數(shù)學(xué)證明的核心中。1931年，出生于奧地利的邏輯學(xué)家?guī)鞝柼亍じ绲聽?Kurt G?del)曾做過一個(gè)很著名的演示，他演示了數(shù)學(xué)體系如何闡明數(shù)字及體系本身。侯世達(dá)認(rèn)為：意識(shí)也是通過類似某種“平行交叉的反饋回路”出現(xiàn)。一天下午，他坐下來，打算給朋友寫封信，把自己的想法大致描述下。但是在完成了30頁(yè)之后，他決定暫時(shí)不寄出，而是讓想法再沉淀一下。七年后，這些想法已醞釀成熟，最終被整合成為一本2.9鎊、777頁(yè)的書，名為《哥德爾、埃舍爾、巴赫:集異璧之大成》(G del, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid，后文簡(jiǎn)稱GEB)。侯世達(dá)憑借此書獲得了普利策獎(jiǎng)（非小說類），年僅35歲，是第一次寫書。

GEB一問世便引起了轟動(dòng)。1979年7月，《科學(xué)美國(guó)人》雜志(Scientific American)極受歡迎的專欄作家馬丁·加德納(Martin Gardner)難得地在自己有限的專欄篇幅里為該書寫了充滿溢美之詞的書評(píng)，正是他催化了這場(chǎng)勝利。在書評(píng)的最開始，加德納說道：“每隔幾十年，就會(huì)有位不知名的作家?guī)Ыo我們一本內(nèi)涵深刻、措辭清新、博大精深、幽默風(fēng)趣、文風(fēng)華麗、構(gòu)思新穎的作品，而它一旦出現(xiàn)，就立刻成為文學(xué)盛事。約翰·霍蘭德(John Holland)——第一位獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)（后被劃到傳播學(xué)分類）博士學(xué)位的美國(guó)人，回憶說，“我周圍的人都說這本書太棒了?！?/p>

對(duì)于自己在人類文明上留下不可磨滅的印記這一點(diǎn)，侯世達(dá)表現(xiàn)得很淡然。GEB不僅是一本富有影響力的書，它還是一本解析未來的書，人們將其稱為人工智能的“圣經(jīng)”。而人工智能作為新興學(xué)科領(lǐng)域，將計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)和心理學(xué)這四門學(xué)科聯(lián)系在了一起。侯世達(dá)對(duì)電腦程序的描述清晰、獨(dú)特，揭示了“人類思維軟件結(jié)構(gòu)的奧秘”，這些解釋吸引了整整一代的年輕學(xué)生走進(jìn)人工智能的研究領(lǐng)域。

但是隨后，人工智能的研究方向發(fā)生了改變，侯世達(dá)卻不想改變初衷，為此他幾乎從這個(gè)領(lǐng)域中消失。

GEB出版時(shí)，人工智能研究正處于歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)。20世紀(jì)80年代初，學(xué)術(shù)界的資金正縮減：供給長(zhǎng)期“基礎(chǔ)科學(xué)”的資金逐漸耗盡，研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向?qū)嵱孟到y(tǒng)。野心過大的人工智能研究名聲很差，好高騖遠(yuǎn)的承諾成了家常便飯。1956年時(shí)達(dá)持茅斯夏季研究項(xiàng)目(Dartmouth Summer Research Project)誕生時(shí)，所有組織者——包括“人工智能”這一術(shù)語的創(chuàng)造者約翰·麥卡錫(John McCarthy)在內(nèi)——都曾表示，“如果精心挑選一些科學(xué)家，讓他們整個(gè)夏季在一起研究的話，人工智能會(huì)向前邁出一大步，制造出擁有一種或幾種以下能力的機(jī)器人：會(huì)說話、會(huì)思考，解決現(xiàn)在還只能由人類所解決的問題，實(shí)現(xiàn)自我提高。之后麥卡錫回憶道，他們失敗的原因是“人工智能的開發(fā)比我們想象的更難”。

戰(zhàn)時(shí)壓力漸增，負(fù)責(zé)人工智能研究的主要部門美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究規(guī)劃署(ARPA)預(yù)算緊縮。1969年，美國(guó)國(guó)會(huì)通過了曼斯菲爾德修正案(Mansfield Amendment)，要求國(guó)防部?jī)H對(duì)那些“直接與具體軍隊(duì)職能或運(yùn)作有明顯關(guān)系”的項(xiàng)目提供支持。1972年，ARPA更名為DARPA，其中的D代表國(guó)防部，這也反映了該部門對(duì)于軍隊(duì)利益方面的項(xiàng)目的重視。直至戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)行了一半²，規(guī)劃署才自問：我們的國(guó)防究竟有何改進(jìn)？確切地說，這10年中價(jià)值5千萬美元的研究經(jīng)費(fèi)到底花在了哪兒？

人工智能研究初期，人們只是努力給阿蘭·圖靈(Alan Turing)的著名問題——“機(jī)器能否思考”——一個(gè)肯定的回答。到20世紀(jì)80年代早期，面對(duì)來自各方的巨大壓力，人工智能研究的重點(diǎn)逐漸改變，各方觀點(diǎn)各異，有人認(rèn)為它日趨成熟，也有人認(rèn)為它從根本上改變了研究方向——向著程序驅(qū)動(dòng)的方向發(fā)展，成為以運(yùn)用程序帶動(dòng)軟件工程的一個(gè)分支。通常具體買主確定之后，相關(guān)研究和制造就會(huì)迅速完成。對(duì)軍隊(duì)來說，最受歡迎的項(xiàng)目包括“控制和指揮”系統(tǒng)，比如針對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)飛行員的飛行輔助計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)；以及能夠自動(dòng)在航空攝像圖中識(shí)別道路、橋梁、坦克和彈藥倉(cāng)庫(kù)的程序。在民用私人領(lǐng)域，最流行的是“專業(yè)系統(tǒng)”，像是“樁型選擇系統(tǒng)”這樣的專業(yè)定制產(chǎn)品，它可以幫助設(shè)計(jì)者選擇建筑物打地基時(shí)所需要的材料；以及電纜故障自動(dòng)檢修及策略推薦系統(tǒng)，程序可以幫助提取和總結(jié)電纜維護(hù)報(bào)告。

在GEB一書中，侯世達(dá)更希望大家能夠理解人類智慧本身，而非利用人工智能來巧妙地解決問題——而此時(shí)，他的方式因無法“開花結(jié)果”而被拋棄，他的光芒一閃而逝，侯世達(dá)發(fā)現(xiàn)自己逐漸從主流隊(duì)伍中被剔除出去。此時(shí)推動(dòng)大流的觀念是：讓機(jī)器盡可能以任何方式運(yùn)作，而不再考慮機(jī)器是否具有人的思維。

“很少有人關(guān)心思維如何運(yùn)作”，侯世達(dá)表示，“而這正是我們所感興趣的——思考是什么？”

IBM公司生產(chǎn)的超級(jí)電腦“深藍(lán)”打敗了國(guó)際特級(jí)象棋大師加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)，而它這次的勝利完全是憑強(qiáng)力破解。它在比賽時(shí)的每一步有效落子，都會(huì)考慮對(duì)手如何出棋和自己的應(yīng)對(duì)策略，通過運(yùn)算，提前估出六步以上的走法。擁有超快估算能力的“深藍(lán)”，可以計(jì)算出每一步可能落點(diǎn)的得分，并選擇得分最高的出棋，它僅僅是靠原始計(jì)算能力打敗了世界大師?！吧钏{(lán)”能在一秒鐘內(nèi)估算出多達(dá)3.3億個(gè)位置的得分，而卡斯帕羅夫在落子前，卻僅能估算出幾十個(gè)的。

侯世達(dá)想知道：如果“深藍(lán)”的勝利不能帶給人們?nèi)魏蔚膯l(fā)，那為什么要去完成這項(xiàng)任務(wù)呢？“好吧！”他說道，“‘深藍(lán)’的確很會(huì)下棋，但這又能說明什么？我們能從‘深藍(lán)’身上了解到人類是如何下象棋的嗎？不能。它能告訴你卡斯帕羅夫?qū)ζ寰值南敕ê屠斫鈫?？”人工智能的出現(xiàn)不是為了回答這些問題，盡管它們讓人印象深刻，可是在侯世達(dá)眼里，卻是誤入歧途。他淡出人工智能領(lǐng)域的速度和他進(jìn)入該領(lǐng)域時(shí)一樣快。他表示：”對(duì)我來說，作為人工智能研究領(lǐng)域中的新手，我根本不想玩這騙人的把戲。確實(shí)，我并不想卷入一些看似是研究智能、實(shí)際上跟智能根本不沾邊的‘高端’項(xiàng)目。我不知道為什么，越來越多的人沉迷其中。”

一個(gè)答案是：20世紀(jì)80年代早期，人工智能企業(yè)的市值僅幾百萬美元，而到80年代末期，已漲到了幾十億。（自1997年“深藍(lán)”贏得比賽之后，IBM的股票就暴漲了180億美元。）人工智能作為一門計(jì)算機(jī)工程學(xué)科的地位越穩(wěn)固，就越能完成更多的工作。如今科技跟人類的思維扯不上什么關(guān)系，基于這一論斷，我們似乎正處于黃金時(shí)代。人工智能的應(yīng)用遍及重工業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及金融業(yè)。也正是人工智能，支撐著谷歌的核心功能、Netflix³的電影推薦功能、IBM的超級(jí)電腦沃森、蘋果的Siri語音系統(tǒng)、無人駕駛飛機(jī)與無人駕駛汽車的系統(tǒng)。

斯圖爾特·羅素(Stuart Russell)和彼得·諾維格(Peter Norvig)在《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)一書中說道：“就在萊特兄弟等人不再模仿鳥類，而是開始……學(xué)習(xí)空氣動(dòng)力學(xué)時(shí)，人類尋求飛行的努力就成功了?！闭且?yàn)榉艞壛四７氯祟?，人工智能才開始運(yùn)作。這就是類推的真諦：既然飛機(jī)不能像鳥類一樣揮動(dòng)翅膀，那為什么電腦要讓思考呢？

這一點(diǎn)的確很有說服力。但是，當(dāng)考慮到我們的實(shí)際需求時(shí)，這個(gè)論點(diǎn)就站不住腳了：你希望能有一個(gè)搜索引擎⁴，當(dāng)你搜索某東西時(shí)，能夠像人類一樣明白你的真正用意。伯克利大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授羅素告訴我，“互聯(lián)網(wǎng)上搜索引擎類公司的市值總和有多少？大約在4千億到5千億美金。而真正能夠從中提取、理解信息的搜索引擎，市值能達(dá)到其他公司總和的10倍之多?！?/p>

那么，這就是一個(gè)關(guān)系到數(shù)萬億美元的問題：如今的做法是否能讓我們達(dá)到目的？目前支撐人工智能的方式，很少借鑒人類思維方式，而是以大數(shù)據(jù)和大工程為基礎(chǔ)。如果你都不知道你自己是怎么思考的，又怎么能指望一個(gè)搜索引擎明白呢？或許，正如斯圖爾特·羅素和彼得·諾維格在《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》的最后一章中所提到的，在人工智能實(shí)用化的過程中，其發(fā)展好像通過爬樹來登上月球：“我們的確在穩(wěn)步前進(jìn)，不過只是能到樹頂而已?！?/p>

現(xiàn)在的電腦仍然難以識(shí)別手寫字母“A”。正是因?yàn)殡娔X識(shí)別難以實(shí)現(xiàn)，才有了了CAPTCHAs⁵(全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的圖靈測(cè)試)，網(wǎng)站登錄時(shí)會(huì)要求你識(shí)別扭曲的文字并將其輸入到文字框內(nèi)^6。

在侯世達(dá)看來，這沒什么好驚訝的。他在1982年的一篇文章中提到，了解所有字母A的共通點(diǎn)，才能“理解思維范疇的延伸性”。他說，這才是人類智慧的核心。

侯世達(dá)喜歡說：“認(rèn)知就是識(shí)別。他將‘看作’描述為基本認(rèn)知行為——你將一些線條看作字母A，將一大塊木頭看作“桌子”，將會(huì)議看作玩弄“皇帝的新裝”的把戲，把朋友的不滿視為“酸葡萄”心理，把年輕人的時(shí)尚看作是趕時(shí)髦，這些認(rèn)知貫穿了你的生活。這就是理解力。但理解力到底是怎么運(yùn)作的呢？整整三十年，侯世達(dá)和他的學(xué)生一直在努力尋找這個(gè)問題的答案，試圖建立“擁有基本思維模式的電腦模型”。

侯世達(dá)在其最新著作《表面與精華》(Surfaces and Essences，與伊曼紐爾·桑德(Emmanuel Sander)合著）中寫道：“我們每時(shí)每刻都會(huì)同時(shí)面臨許多事情、或是復(fù)雜的狀況?！?作為想要生存的生命體，我們需要做的就是理清這些混亂。正因?yàn)槲覀兊拇竽X有了正確的觀念，所以我們才能解開這些混亂的結(jié)。一直以來，這都是自然而然發(fā)生的。類推是侯世達(dá)常用的專業(yè)術(shù)語。新書的封面是一堆隨機(jī)排列的字母A，文中的論點(diǎn)便是，類推——“思想之火與動(dòng)力”，我們每日的精神食糧。

“比如與人聊天，”侯世達(dá)說道，“你會(huì)吃驚的發(fā)現(xiàn)，你的每一次聊天都是一個(gè)類推的過程。”某人提到的事情，會(huì)讓你想到其他事；而你說的東西，又會(huì)提醒別人一些什么——這就是對(duì)話。沒有比對(duì)話更直接的了。但侯世達(dá)表示，對(duì)話中的每一步都是一個(gè)類推，思維跳躍相當(dāng)復(fù)雜，簡(jiǎn)直是“計(jì)算神將”。大腦不知如何就能剔除任何不相關(guān)的表面細(xì)節(jié)，提取出主要信息——即構(gòu)架精髓，然后從你“庫(kù)存”的想法和經(jīng)驗(yàn)中，檢索出最為相關(guān)的故事或評(píng)論。

他寫道：“當(dāng)心！那些看似無用的語句如‘哦，是的，我今天碰上了這事兒！’……在這些廢話里藏著人類思維的奧秘?！?nbsp;

GEB發(fā)行過后的許多年里，侯世達(dá)沒再接觸過人工智能?，F(xiàn)在，如果你從書架上取出《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》，你看到提到侯世達(dá)的地方還不到一千頁(yè)。他的同行，都把他看作是過去式了。GEB的新書迷看到出版時(shí)間后，得知原書作者還活著時(shí)甚感驚訝。

在侯世達(dá)的陳述中，事情是這樣的：在其他研究人工智能的人開始制造產(chǎn)品時(shí)，他和他的團(tuán)隊(duì)正“耐心、系統(tǒng)而出色地” 鉆研真正的問題，尋找通向光明的道路，就如他的朋友哲學(xué)家丹尼爾·丹奈特(Daniel Dennett)提到的那樣。 “很少有人關(guān)心思維如何運(yùn)作” ，侯世達(dá)表示，“而這正是我們所感興趣的——思考是什么？我們不想丟掉問題。”

“我是說，誰知道呢？” 侯世達(dá)說道，“誰知道會(huì)怎么樣。也許有天，人們會(huì)說，‘這些東西侯世達(dá)已經(jīng)說過、做過了，我們現(xiàn)在卻還在探索中。”

這聽上去就像是一個(gè)迷茫者的自我安慰，但是他的這種想法也許是想引發(fā)你思考一個(gè)問題：如果有關(guān)人工智能最好的點(diǎn)子——侯世達(dá)所謂的”真正的人工智能”，雖然他對(duì)使用這種看似矛盾的說法表示歉意——被丟棄在伯明頓的抽屜泛黃，一切將會(huì)如何呢？

侯世達(dá)生來就愛思考，就好像有些孩子天生就是犯罪的料兒。他成長(zhǎng)于上世紀(jì)50年代的斯坦福大學(xué)校園，就在帕羅奧多(Professorville)南邊不遠(yuǎn)。他的父親羅伯特是核物理學(xué)家，1961年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者之一。他的母親南希熱愛政治，倡導(dǎo)殘疾兒童教育，同時(shí)任職于阿格紐斯發(fā)展中心(Agnews Development Center)的倫理委員會(huì)，莫莉便是在那里生活了20多年。正如人們開玩笑時(shí)說的一樣，南?？沼鄷r(shí)間是位“專業(yè)的教師妻子”：她把羅伯特的起居室改造成了一個(gè)可以讓密友們肆意暢談的地方，在這里“科學(xué)與藝術(shù)相互交融”。侯世達(dá)對(duì)我說——這是一場(chǎng)智慧的盛宴。

侯世達(dá)把父親的討論通通吸收了。他熱愛父母的朋友們，醉心于他們的奇談怪論——那些“最細(xì)小或者最龐大的東西”。（在侯世達(dá)8歲的時(shí)候，他曾說他夢(mèng)想成為一個(gè)“靜質(zhì)量為零，自旋為1/2的中微子⁷?！保┧麜?huì)泡在物理系，吃四點(diǎn)鐘的下午茶?！熬秃孟裎沂且粋€(gè)12歲的小研究生。”侯世達(dá)說。他充滿好奇、永不滿足、不知疲倦——“就像被思想吸引的孩子”——當(dāng)然，也會(huì)緊張無比。他的思維模式曾經(jīng)是、現(xiàn)在也是，被他稱作“吃大餐”的模式：他會(huì)一天彈上七個(gè)小時(shí)鋼琴，也會(huì)下決心把葉甫蓋尼·奧涅金(Eugene Onegin)的詩(shī)拿出來背上1200行。他曾經(jīng)玩了好幾個(gè)星期的錄音機(jī)，讓自己學(xué)會(huì)倒著說話，這樣倒帶的時(shí)候他說的話聽起來就是正常順序的了。他會(huì)一連幾個(gè)月全身心地投入在某件事當(dāng)中，或是學(xué)習(xí)地道的法語，或是寫些編纂荒誕小說的程序，或者是閱讀大量關(guān)于畢達(dá)哥拉斯理論的證明，直到他看出它“為什么正確”為止。他“每天都要探索學(xué)習(xí)”，侯世達(dá)說：“沒法不去探索，我完全被這些東西迷住了?！?/p>

現(xiàn)在，侯世達(dá)已經(jīng)六十八歲了，但是他的性格中仍舊有一些彼得·潘⁸(Peter Pan)的成分，他更多地生活在文字、軟件的世界中。這個(gè)年紀(jì)的人難道不能正常一點(diǎn)么？不整潔的白發(fā)耷拉在耳朵前面，身形憔悴、無精打采，在鼻子和上唇之間有一道深溝，看起來好像圣誕怪杰。但他仍有一股屬于年輕人的嚴(yán)肅勁和認(rèn)真勁。他對(duì)事物的要求很高，并不那么好相處。他是那種會(huì)懇求整個(gè)晚宴上的人都吃蔬菜的素食主義者，是那種會(huì)糾正你話語中“性別歧視語言”⁹的敏感的人?！八@個(gè)人就是有這么多的規(guī)矩，”一個(gè)與他相識(shí)了五十九年的朋友，彼得·約翰(Peter Jones)說：“就像他討厭你們這些家伙一樣。還有，和他講話的時(shí)候，最好別說‘你們這些家伙’?！?/p>

侯世達(dá)在伯明頓的印第安納大學(xué)當(dāng)了三十多年的教授?，F(xiàn)在，他和去年九月新婚的妻子林寶芬(Baofen Lin)一同住在距離校園幾個(gè)街區(qū)的房子里，前妻留下的兩個(gè)孩子丹尼和莫妮卡也都已長(zhǎng)大成人。盡管他和認(rèn)知科學(xué)的課題組以及多個(gè)系——比如計(jì)算機(jī)科學(xué)、心腦科學(xué)、比較文學(xué)、哲學(xué)系的附屬機(jī)構(gòu)都有密切聯(lián)系，但他并沒有這么做的義務(wù)?！拔蚁胛覔碛械氖悄隳芟胂蟮淖钶p松的工作了，”他告訴我，“我只做那些我想做的事?！?/p>

他大部分時(shí)間都呆在頂樓的兩間書房里。那里鋪了地毯、有點(diǎn)悶氣，有些亂、他喜歡整潔點(diǎn)的。他的書房是他的世界中心，他在那里讀書、聽音樂、學(xué)習(xí)、畫畫、寫書、發(fā)電子郵件。（侯世達(dá)每天要花四個(gè)小時(shí)寫電子郵件?！皩?duì)我來說，”他說，“一封電子郵件和一封信是一樣的，每一處都必須正式，必須高雅，必須仔細(xì)寫……我總是重寫、重寫、重寫、不停地重寫所有的電子郵件?！狈块g的布置呈現(xiàn)出侯世達(dá)生活在自己的精神世界中。房中堆滿了書籍、繪畫、筆記本和文件，處處可見思考留下的痕跡。書房就好像是陳列他思想的博物館，能讓我們看見他在頭腦中囤積的知識(shí)。

“任何我思考過的東西都會(huì)成為我職業(yè)生涯的一部分?！焙钍肋_(dá)說。與他一同編寫《思即是我》(The Mind’s I )的丹尼爾·丹尼特(Daniel Dennett)說：“很簡(jiǎn)單，侯世達(dá)是一位現(xiàn)象學(xué)家¹⁰，真正身體力行了現(xiàn)象學(xué)，在這一點(diǎn)上他做得永遠(yuǎn)比任何人都好?！焙钍肋_(dá)研究他自己的思維現(xiàn)象——比如感覺，內(nèi)在行為?！斑@就是他如此擅長(zhǎng)現(xiàn)象學(xué)的原因，”丹尼特告訴我：“他比任何人做得都好，因?yàn)樗偸窃诜e極嘗試，探索人的行為背后到底發(fā)生了什么，探索頭腦中到底發(fā)生了什么?！?/p>

在褲子后面的口袋里，侯世達(dá)總是裝著四色圓珠筆和一個(gè)小筆記本。這個(gè)本子曾經(jīng)用來記錄和他的研究相關(guān)的靈感，但現(xiàn)在只是一個(gè)積累資料的本子，他的書架上到處都是這樣的本子。他抽出一本——是從上個(gè)世紀(jì)50年代末開始使用的。本子上全都是語言中的錯(cuò)誤。在他還是個(gè)少年的時(shí)候，他記下了一萬個(gè)這樣的例子，諸如音節(jié)交換（“注針射頭”）、詞不達(dá)意（“運(yùn)行那個(gè)策略”）、慌不擇言(“小心好運(yùn)”)等等，這些錯(cuò)誤中的一半都是他自己犯的。他給筆記本拍照，用剪子把它們裁開，放在他書房里隨處可見的小櫥柜和貼著標(biāo)簽的盒子里。

對(duì)侯世達(dá)來說，它們是一些線索?！皩?duì)于在頭腦中進(jìn)行的活動(dòng)來說，沒有誰是一個(gè)可靠的向?qū)?，你?huì)被定義、潛意識(shí)誤導(dǎo)”，他曾經(jīng)這樣寫道：“因此大量搜索錯(cuò)誤的行為就顯得非常重要。在一個(gè)單獨(dú)的錯(cuò)誤里，犯錯(cuò)機(jī)制幾乎無跡可尋；而在大量搜集起來的錯(cuò)誤中，關(guān)于特定犯錯(cuò)機(jī)制的有力證據(jù)（或反證）就會(huì)逐漸顯現(xiàn)¹¹。正確的表達(dá)沒什么意思，因?yàn)檎_的表達(dá)是一根魔棒，很好地發(fā)揮了掩飾意識(shí)如何運(yùn)作的作用。侯世達(dá)尋找的是“兔子的耳朵尖……陷阱的蛛絲馬跡”。

侯世達(dá)被稱作當(dāng)代的威廉·詹姆斯。詹姆斯在其1980年出版的經(jīng)典著作《心理學(xué)原理》(Principles of Psychology)中，賦予內(nèi)省以新的含義（他首創(chuàng)意識(shí)流概念），“我們多數(shù)的想法都會(huì)永遠(yuǎn)地消失，再?zèng)]復(fù)原的可能”，詹姆斯寫到，“而心理學(xué)，不過是把宴會(huì)上掉下的面包屑收集在一塊?！闭绾钍肋_(dá)一樣，詹姆斯一生都躲在桌子下，愉快地尋找面包屑。區(qū)別在于，詹姆斯只是用雙眼在尋找，而侯世達(dá)則擁有一個(gè)類似顯微鏡的東西。

你可以不把載人飛機(jī)的發(fā)明歸功于萊特兄弟(the Wright)在基蒂霍克鎮(zhèn)(Kitty Hawk)制造的滑翔機(jī)，而你不得不承認(rèn)他們?cè)谧约旱膯诬囆欣?，用廢金屬以及回收的車輪輻條修建了六英寸的風(fēng)洞。當(dāng)他們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在以高價(jià)測(cè)試機(jī)翼時(shí)，萊特兄弟卻開始致力于空氣動(dòng)力試驗(yàn)。這個(gè)實(shí)驗(yàn)的成本只是前者的零頭。他們的傳記作者弗萊德·霍華德(Fred Howard)表示，“萊特兄弟的空氣動(dòng)力實(shí)驗(yàn)用時(shí)如此之短，運(yùn)用的材料和支出也甚少，卻是最關(guān)鍵、最富有成效的。” 

在伯明頓北費(fèi)絲大道(North Fess Avenue)上一所老房子里，侯世達(dá)帶領(lǐng)流體類比實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)，他親切地稱為FARG(Fluid Analogies Research Group)。團(tuán)隊(duì)的年度運(yùn)營(yíng)預(yù)算為10萬美元。置身其中，你會(huì)感到像家一樣舒適自在——如果你在里面溜達(dá)，會(huì)很容易錯(cuò)過儲(chǔ)物間旁嵌入式的文檔柜，客廳里嗡嗡作響的復(fù)印機(jī)，還有在書柜上圖書管理的標(biāo)識(shí)（神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)，數(shù)學(xué)，意識(shí)）。在這25年中，這個(gè)地方一直團(tuán)隊(duì)用來做高端項(xiàng)目的領(lǐng)地，正如侯世達(dá)曾寫道：“首先是揭開創(chuàng)造力的奧秘，其次是揭開意識(shí)的奧秘”。

計(jì)算機(jī)對(duì)FARG的價(jià)值，就如同風(fēng)洞對(duì)萊特兄弟發(fā)明飛機(jī)的價(jià)值一樣。人類思維快速、無意識(shí)的轉(zhuǎn)換所引起的混亂，放到計(jì)算機(jī)里，卻可以放緩、倒退、暫停甚至還可以編輯。侯世達(dá)認(rèn)為，這正是人工智能發(fā)展的絕佳機(jī)會(huì)。一個(gè)程序中的某些部分可以被選擇性地隔離出來，用于驗(yàn)證在缺失這些部分時(shí)，程序是怎樣運(yùn)行的；改變參數(shù)來檢驗(yàn)性能如何改進(jìn)或退化。當(dāng)計(jì)算機(jī)讓你吃驚時(shí)，不論是明顯的敏捷抑或是明顯的遲鈍，你都可以查找到具體的原因?！拔铱偢械饺祟愰_始充分了解大腦的復(fù)雜性”，侯世達(dá)寫道，“唯一的希望，便是通過在計(jì)算機(jī)上模擬思維模式和在模型不可避免的失敗中吸取經(jīng)驗(yàn)。”

在侯世達(dá)的家中，將捕捉和整編好的思維過程轉(zhuǎn)換成能運(yùn)作的電腦程序，看似只是一小步，卻花費(fèi)了一個(gè)熟練研究生大約5到9年的時(shí)間。這些程序的基本構(gòu)架是相同的：一套部件以及一套可追溯到Jumbo的整體設(shè)計(jì)，這是侯世達(dá)1982年編寫的用于解決報(bào)紙上的拼字游戲的程序。

當(dāng)你聽到編寫一個(gè)程序可以解決報(bào)紙上的拼字游戲，你的第一反應(yīng)應(yīng)該是：對(duì)電腦而言，這不是大材小用嗎？的確！——我曾編寫過一個(gè)程序，只花費(fèi)4分鐘的時(shí)間便可找出任何單詞。它是這樣運(yùn)行的：將打亂的字母取出，嘗試重新組合字母，直到發(fā)現(xiàn)能和字典中的某個(gè)單詞相匹配。

侯世達(dá)花費(fèi)了2年的時(shí)間來構(gòu)建Jumbo程序：較之解決拼字游戲，他更感興趣的是當(dāng)他解決了問題時(shí)，那個(gè)程序是怎么運(yùn)作的。他一直在關(guān)注自己的思維?！拔铱梢愿惺艿阶帜冈谖业哪X海里打轉(zhuǎn)，” 他告訴我，“他們好像蹦蹦跳跳著簇成一團(tuán)，又分開，又重新組合——不安分的家伙們。我什么都沒做。那些字母在干事兒。他們會(huì)自個(gè)兒嘗試各種事物。”

侯世達(dá)研究的模仿思維自動(dòng)組織字母順序的架構(gòu)是基于生物細(xì)胞內(nèi)的運(yùn)動(dòng)。字母由不同類型的“酶”進(jìn)行組合和拆分，就像侯世達(dá)說的，這些“酶”搖搖晃晃，看在哪里找到他們的結(jié)構(gòu)，興奮地進(jìn)入有效的狀態(tài)。有的“酶”是重組者（比如可以把pang-loss重組為pan-gloss或是lang-poss），有的是締造者（g和h就組合為輔音群gh，jum和ble就組合為單詞jumble），還有些是拆分者（ight被拆分為it和gh）。每一次反應(yīng)依次形成其他的“酶”，“酶”的數(shù)量在任何時(shí)候都需要平衡自身來應(yīng)對(duì)混亂的狀態(tài)。

“我并不想卷入一些看似是研究智能、實(shí)際上跟智能根本不沾邊的‘高端’項(xiàng)目。我不知道為什么，越來越多的人沉迷其中?！?/b>

模仿思維自動(dòng)組織字母順序不同于一般的運(yùn)算，它的變動(dòng)性顯著。侯世達(dá)再次以類推的方式說明：一群螞蟻在森林里游蕩，其中的偵察兵向四面八方進(jìn)行打探，并向同伴匯報(bào)他們的發(fā)現(xiàn)，這些發(fā)現(xiàn)指引著蟻群對(duì)食物進(jìn)行有效探索。這是一支強(qiáng)健的隊(duì)伍，即使一些螞蟻被踩死了，隊(duì)伍也可以很快恢復(fù)，正是由于這種堅(jiān)韌，他們才能對(duì)各種突發(fā)事件應(yīng)對(duì)自如。

當(dāng)你讀《流體概念和創(chuàng)造性類推：思維基本體系的計(jì)算機(jī)模型》 (Fluid Concepts and Creative Analogies: Computer Models of the Fundamental Mechanisms of Thought)這本書時(shí)，看到書里對(duì)這個(gè)模型結(jié)構(gòu)及所運(yùn)用程序的邏輯和體系的詳細(xì)描述，你會(huì)懷疑侯世達(dá)是否能因這樣一本不切實(shí)際的書而出名。正如一位《紐約時(shí)報(bào)》的作家在1995年的書評(píng)中談到的：《流體概念的創(chuàng)造性類推》一書的讀者忍不住懷疑在印第安那大學(xué)的團(tuán)隊(duì)正在研究什么重要東西。

但是很少有人，甚至是GEB的崇拜者，知道這本書的存在或是書中描繪的程序。這大概是由于FARG的項(xiàng)目幾乎是夸張且不切實(shí)際的。因?yàn)樗麄冊(cè)讵M小而異想天開的“微小領(lǐng)域”中進(jìn)行研究，實(shí)施的任一項(xiàng)目都不會(huì)優(yōu)于真正的人類。

現(xiàn)代人工智能的主流——大約始于上世紀(jì)90年代初，并一直延續(xù)至今——經(jīng)歷了幾乎被扼殺在襁褓的寒冬，才出現(xiàn)了漫長(zhǎng)而渺茫的春天，得以穩(wěn)步推進(jìn)，并在商業(yè)上取得了成功。

人工智能面臨著一個(gè)基本的困境。一方面，那些我們知道如何編寫的軟件已經(jīng)非常有規(guī)律了，這些電腦程序就像秩序井然的軍隊(duì)，配備有各級(jí)指揮官，每一級(jí)都可以實(shí)現(xiàn)命令的層層傳遞，就如同程序可以調(diào)用子程序，子程序再調(diào)用下一級(jí)子程序。另一方面，這對(duì)于我們要編寫的程序同樣適用。因此，這種規(guī)則的等級(jí)性似乎是個(gè)錯(cuò)誤的理念。侯世達(dá)曾總結(jié)過這一現(xiàn)狀，他寫道：“對(duì)人工智能的全部努力實(shí)質(zhì)上就是要戰(zhàn)勝計(jì)算機(jī)的死板。”80年代后期，主流的人工智能陷入了追求金錢、影響力，出席各種會(huì)議，給期刊投稿、出書中——因?yàn)樵谌斯ぶ悄軐?duì)計(jì)算機(jī)的戰(zhàn)爭(zhēng)中，他們輸了。

曾一度成為業(yè)界維持生計(jì)的“專家系統(tǒng)”，因脆弱性正逐步走向沒落。根本上講，它們的運(yùn)行模式是行不通的。使用機(jī)器將一種語言翻譯成另一種語言，渴望人工智能的必殺技。其標(biāo)準(zhǔn)是把語言學(xué)家和翻譯家集中起來，并嘗試把他們的專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化成程序可以遵循的規(guī)則。這種標(biāo)準(zhǔn)失敗的原因，也許你可以預(yù)料到的：人類的語言復(fù)雜多變，沒有一套規(guī)則可以將其詮釋清楚，即使遵循了所有的規(guī)則，也會(huì)出現(xiàn)打破規(guī)則的例外。

如果機(jī)器翻譯作為商業(yè)活動(dòng)存活下來——如果人工智能也存活下來——必須另辟蹊徑，要是能找到一條捷徑就更好不過了。

事實(shí)確實(shí)如此。你可以說，它始于IBM公司1988年啟動(dòng)的Candide機(jī)器翻譯系統(tǒng)項(xiàng)目。隱藏于Candide系統(tǒng)背后的，是首先承認(rèn)基于以下規(guī)則：深入理解語言是如何產(chǎn)生的；語義、句法、時(shí)態(tài)是如何起作用的；詞匯如何組合成句子、句子如何組合成段落——更不用說理解觀點(diǎn)，詞匯只是中間銜接的通道了。所以IBM拋開了這種方法。開發(fā)者接下來所做的并不高明，相反特別簡(jiǎn)單，甚至讓你很難相信。

這項(xiàng)技術(shù)叫做“機(jī)器學(xué)習(xí)”。其目的是在一項(xiàng)設(shè)備中輸入一個(gè)英語句子使其輸出一個(gè)法語句子。當(dāng)然，人腦就是這樣一種設(shè)備，但最重要的是要避免人腦的復(fù)雜性。我們要做的就是用一套幾乎不需要工作的機(jī)器，輸入英語詞匯，它可以隨意的輸出相應(yīng)的法語詞匯。

想象一個(gè)箱子，上面有幾千個(gè)按鈕，其中有一些按鈕負(fù)責(zé)一般性設(shè)置：輸入一個(gè)英語詞，應(yīng)該平均輸出多少個(gè)法語詞；另外一些負(fù)責(zé)特殊性設(shè)置：輸入詞匯jump，輸出哪些相應(yīng)的法語詞。問題是：只通過調(diào)整這些按鈕，你能使機(jī)器把符合邏輯的英語轉(zhuǎn)換成合乎邏輯的法語嗎？

結(jié)果是可以做到。你需要做的就是把英語句子輸進(jìn)機(jī)器，而這些句子的法語翻譯你是知道的（例如Candide系統(tǒng)，就是使用了220萬組主要來源于加拿大議會(huì)討論記錄雙語句子）。一次只進(jìn)行一組，輸入句子的英語部分，看看它會(huì)輸出什么樣的法語句子。如果結(jié)果與所期望的不同——也就是已知的正確譯法不一樣，那么機(jī)器還不精確。所以要微調(diào)按鈕再次嘗試。經(jīng)過充分的輸入、嘗試、調(diào)整和再輸入、再嘗試、再調(diào)整之后，你會(huì)對(duì)這些按鈕熟悉起來，能夠產(chǎn)生與英文句子相匹配的法語句子。

用上百萬組句子重復(fù)上述過程，你將逐漸校準(zhǔn)你的機(jī)器。即使輸入一個(gè)你不知道法語怎么說的句子，也能得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果。這樣做的優(yōu)點(diǎn)是，你不需要編寫精準(zhǔn)的程序，也不需要弄清楚按鈕為什么這樣或那樣擰。

機(jī)器學(xué)習(xí)并非是由Candide系統(tǒng)首創(chuàng)——實(shí)際上，20世紀(jì)60年代，機(jī)器翻譯才初具形態(tài)時(shí)，這一理念就曾被多次試驗(yàn)。但直到IBM公司建立Candide系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)試驗(yàn)才得以成功。此次突破并非是Candide系統(tǒng)破解了這個(gè)問題，而是這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的項(xiàng)目得到了充分的執(zhí)行。機(jī)器翻譯，正如小組成員亞當(dāng)·伯杰(Adam Berger)在項(xiàng)目的總結(jié)中寫的，是“在最困難的自然語言翻譯任務(wù)和一般性的人工智能問題上廣泛思考，因?yàn)槿绻麤]有對(duì)要翻譯文本的上下午理解，準(zhǔn)確翻譯是不可能的?！毕馛andide系統(tǒng)這樣簡(jiǎn)單的項(xiàng)目能夠運(yùn)行，說明有效的機(jī)器翻譯不需要理解詞義——它需要的是大量的雙語文本。正因如此，它變成了征服人工智能理念的證明。

Candide系統(tǒng)功能驚人，它的處理方法就是把化解復(fù)雜過程的問題轉(zhuǎn)化為在運(yùn)行過程中尋找盡可能多例子的問題。這個(gè)問題不像模仿人腦的思維過程這么復(fù)雜，只會(huì)隨著時(shí)間的推移而變得簡(jiǎn)單——80年代末到90年代初，物理學(xué)家們簡(jiǎn)直闖入了萬維網(wǎng)的天堂。

人工智能在90年代復(fù)興絕非偶然，同樣，世界最大的網(wǎng)絡(luò)公司谷歌成為“世界最大的人工智能系統(tǒng)”也絕非偶然?！度斯ぶ悄埽阂环N現(xiàn)代的方法》的作者，谷歌產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)彼得·諾維格說，現(xiàn)代的人工智能是關(guān)于“數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)！”，谷歌公司較其他公司而言，擁有更多的數(shù)據(jù)。

谷歌翻譯，基于與Candide系統(tǒng)相同的開發(fā)原理，現(xiàn)已成為世界一流的機(jī)器翻譯系統(tǒng)。其軟件工程師喬?！ぐＫ固貭?Josh Estelle)表示，“在最初幾周的人工智能課程學(xué)習(xí)中，你可以采用任一簡(jiǎn)單的“機(jī)器學(xué)習(xí)算法”編程，無論是學(xué)術(shù)界已不再使用的，還是看起來沒什么用的——但是，數(shù)據(jù)勝過一切。當(dāng)你的訓(xùn)練案例從1萬個(gè)增加到100億時(shí)，所有的算法都行得通了?！?/p>

人工智能很有用，因此谷歌翻譯覆蓋到的大多數(shù)語言，團(tuán)隊(duì)員工也不會(huì)講。“這是個(gè)劃算的事情”，埃斯特爾說，“你或許想多雇些工程師，而不是那些只會(huì)說母語的人。翻譯，即是大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘，這里頭工程學(xué)的作用不可小覷?！?/p>

機(jī)器學(xué)習(xí)方法之所以帶來如此可觀的收益，是因?yàn)椋喝斯ぶ悄芴蕹艘浑A錯(cuò)誤，并以具體的程序代替認(rèn)知性的任務(wù)?！澳憧梢园l(fā)現(xiàn)這一過程正異軍崛起”，諾維格解釋道，“如果我們能讓這一程序的運(yùn)行時(shí)間縮短10%，那么每年將節(jié)省數(shù)百萬美元，所以加油吧。那么我們究竟該怎樣做呢？著眼于數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)方法或是統(tǒng)計(jì)法總能找到更好的解決方案。”

谷歌已開始尋求深層次解決方案：由腦生物學(xué)激發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的延伸；試圖用一張“知識(shí)圖”將單詞圖表化，比如當(dāng)你搜索“奧巴馬”時(shí)，出現(xiàn)的是與之相關(guān)的人物、地點(diǎn)和事件。但谷歌用戶多達(dá)10億，但為滿足多達(dá)10億的龐大用戶需求，谷歌不得不采取權(quán)宜之計(jì)。不必使勁逼它，為了提高用戶覆蓋數(shù)、搜索反饋速度，減少工程量，谷歌翻譯的開發(fā)者已做出了讓步。從其自身看，谷歌翻譯已開發(fā)出擁有人類智能的產(chǎn)品，但它并非真正的人類智能。一旦運(yùn)行，它就像巨型版的羅塞塔石碑¹²(Rosetta Stone)，有著無法辨認(rèn)的象形文字。

“難道我們研發(fā)了嘗試模仿人類認(rèn)知能力的超級(jí)電腦沃森，這就夠了嗎？”IBM的沃森計(jì)算機(jī)研發(fā)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)大衛(wèi)·費(fèi)魯奇(Dave Ferrucci)提出質(zhì)疑，稍作停頓，他強(qiáng)調(diào)道，“當(dāng)然不夠。我們不過創(chuàng)造出了一臺(tái)能在《危險(xiǎn)邊緣》勝出的機(jī)器罷了?！?/p>

對(duì)費(fèi)魯奇來說，智能的定義很簡(jiǎn)單：就是一款程序能做到的。“深藍(lán)”是智能的，因?yàn)樗趪?guó)際象棋比賽中戰(zhàn)勝了加里·卡斯帕羅夫；沃森計(jì)算機(jī)是智能的，因?yàn)樗诠?jié)目危險(xiǎn)邊緣中戰(zhàn)勝了肯·詹寧斯¹³(Ken Jennings)。“這就是人工智能，對(duì)嗎？或者說，非人類智能。為什么要期望利用人工智能科學(xué)創(chuàng)造出人類智能呢？”

費(fèi)魯奇并未忽視二者的差異。他樂于告訴大家，沃森運(yùn)行時(shí)，需要一間屋子大小的處理器與20噸的空調(diào)設(shè)備，而人類只擁有鞋盒大小的大腦，吃一塊金槍魚三明治就可以運(yùn)轉(zhuǎn)好幾個(gè)小時(shí)。同樣，人類也會(huì)在比賽結(jié)束后，站起來、聊聊天、吃塊百吉餅，與別人爭(zhēng)論、跳舞，或思考——而此時(shí)，沃森就只剩下嗡嗡的運(yùn)轉(zhuǎn)聲、熱的發(fā)燙的處理器、不會(huì)說話、沒有生命，只會(huì)回答類似“總統(tǒng)是誰、能量飲料有哪些”的問題。

“根本上講，他們所表現(xiàn)出來的這些特征，最多只能看做人工智能的影子，甚至連影子也算不上?！辟M(fèi)魯奇說，“我們總是低估人類的大腦——上世紀(jì)50年代至今，我們一直在研究人工智能——人的大腦究竟是怎樣運(yùn)轉(zhuǎn)的。

對(duì)此，侯世達(dá)期望能從費(fèi)魯奇、以及主流人工智能的學(xué)者那里得到答案：“既然我們低估了人類大腦，那為什么你不來研究下呢？

“在這個(gè)事上，我心情比較復(fù)雜”去年，我向費(fèi)魯奇提出這個(gè)問題時(shí)，他回答到，“作為個(gè)體，你能做的事情很有限，我想，當(dāng)你全身心投入某事時(shí)，你一定會(huì)問自己一個(gè)問題：這么做是為了什么？曾經(jīng)，我問過自己，答案是，我對(duì)人的大腦如何工作很感興趣，對(duì)理解認(rèn)知能力很著迷，我喜歡讀這方面的著作、掌握相關(guān)知識(shí)”——他稱侯世達(dá)的工作很有啟發(fā)性——“但我究竟要用它們做什么呢？我真正想要的，是構(gòu)建會(huì)做事的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。但我想這并不是通往認(rèn)知理論的短路徑?！?/p>

谷歌產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)之一彼得·諾維格，與費(fèi)魯奇的觀點(diǎn)基本一致。“我認(rèn)為他在解決一個(gè)很棘手的問題”，他與我談到侯世達(dá)的研究時(shí)說，“我想我處理個(gè)簡(jiǎn)單些的問題就夠了。”

從他們的回答中，可以看到人工智能的失敗遺留下的經(jīng)驗(yàn)。早期研究多致力于基本問題的解決。尼爾斯·尼爾森(Nils Nilsson)在其學(xué)術(shù)史著作《人工智能的探索》(The Quest for Artificial)中寫道，“我認(rèn)為，對(duì)‘社會(huì)地位’的關(guān)注對(duì)一些人工智能研究者產(chǎn)生了荒謬的影響?！?/p>

斯圖爾特·羅素，與諾維格合著了《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，進(jìn)一步表示，“人們?cè)谧龊芏嗍虑榈臅r(shí)候，并沒有很宏大的目標(biāo)，”他對(duì)我說，“在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里，其中一項(xiàng)重大的突破，可以說發(fā)生在上世紀(jì)80年代中期，‘喏，這些是一部分真實(shí)的數(shù)據(jù)——我能通過程序準(zhǔn)確預(yù)測(cè)剩下的部分么？’可現(xiàn)在你看到的是，人們把這當(dāng)作機(jī)器學(xué)習(xí)的唯一任務(wù)?！?/p>

這很危險(xiǎn)，所謂成也蕭何敗蕭何。當(dāng)機(jī)器可以更快速地處理更多數(shù)據(jù)時(shí)，我們?cè)试S自己變得愚蠢些。我們不再認(rèn)真解決難題，而只是往數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)中加入更多。這有點(diǎn)像用圖形計(jì)算器¹⁴做你的高中微積分作業(yè)——除非你需要真正理解微積分，否則它沒什么用。

實(shí)際情況似乎并非如此：谷歌翻譯由處理1百億個(gè)文檔擴(kuò)大到1萬億個(gè)文檔，就能立刻達(dá)到人工翻譯的水平。這個(gè)道理同樣適用于搜索、圖像識(shí)別、提問-回答，或是規(guī)劃、閱讀、寫作、設(shè)計(jì)，或任何其他你希望用自己的智慧解決、而非機(jī)器來完成的難題。

而在人工智能商業(yè)化的過程中，包括諾維格在內(nèi)，即使沒有隱約擔(dān)心，大家似乎也意識(shí)到了這個(gè)問題。諾維格說，“我們來畫條曲線：隨著我們獲取的數(shù)據(jù)增多，我們的系統(tǒng)又能隨之改進(jìn)多少呢？果證明，雖然效果一直有改進(jìn)——但相比過去，幅度明顯變小?！?/p>

而對(duì)侯世達(dá)以前的研究生詹姆斯·馬歇爾(James Marshall)來說，這個(gè)問題很簡(jiǎn)單：“最終，艱難的道路是唯一能一直指引你前進(jìn)的道路?！?/p>

侯世達(dá)35歲時(shí)，才有了第一段長(zhǎng)期戀愛關(guān)系。侯世達(dá)說：“他天生便有一條狹窄的’諧振曲線‘?！彼栌昧宋锢砩系囊粋€(gè)概念來描述自己非常挑剔。“有的女人對(duì)我的影響很大，她們的臉蛋對(duì)我的影響更大。我描述不出她們的樣子······總之，很罕見?！?980年，在經(jīng)歷了他稱之為“地獄般缺愛的15個(gè)春秋”之后”，他遇見了卡爾·布羅(Carol Brush)。（“她就是我諧振曲線的中點(diǎn)”¹⁵）沒多久，他們便幸福地結(jié)婚了，還有了兩個(gè)孩子，但在1993年，也就是婚后不久，他們到意大利度假時(shí)，卡爾因腦瘤突然去世。那時(shí)，他們的孩子丹尼5歲，莫妮卡2歲?！蔽矣X得在卡爾去世后，他迷失了很久?！焙钍肋_(dá)的老友潘提·卡內(nèi)爾瓦(Pentti Kanerva)說。

侯世達(dá)已經(jīng)30年都沒有參加有關(guān)人工智能的會(huì)議了?！拔液退麄兡切┤藳]有交流?！焙钍肋_(dá)說起人工智能的同仁們，“完全沒有交流，一個(gè)也沒有，我不想和那些固執(zhí)、我無法說服的同行交談。你知道，我稱他們?yōu)橥?，但其?shí)我們都不算是同事——因?yàn)槲覀兏緹o法溝通?！?/p>

對(duì)侯世達(dá)的采訪無形之中讓我覺得很困難。他很和善，但是他不像健談的人，或者深受喜愛的老師們那樣，充分利用你所說的，以一個(gè)不可或缺的盟友的身份讓你得以了解他們的思想，好像他們的回答最終只取決于你的貢獻(xiàn)。我記得旁聽侯世達(dá)和學(xué)生的圓桌討論時(shí)，我?guī)缀鯖]有發(fā)現(xiàn)侯世達(dá)的思想有什么變化。他好像在尋求共識(shí)。在他把郵件發(fā)給眾多記者后，討論便開始了；他看起來對(duì)那個(gè)最熱情的回復(fù)最關(guān)心。

“所以，我并不喜歡?！彼嬖V我說，“我不喜歡參加會(huì)議，不喜歡碰到那些很固執(zhí)，會(huì)堅(jiān)信我覺得并不正確的想法的人，也不喜歡見那些完全不了解我觀點(diǎn)的人。我只喜歡和那些志趣相投的人交談?！?/p>

從大約15歲開始，侯世達(dá)每隔十年便會(huì)讀一遍《麥田里的守望者》(The Catcher in the Rye)。2011年的秋天，他為本科生開設(shè)了一門研討課——“J.D.塞林格(J. D. Salinger)《麥田里的守望者》的偉大之處”。他覺得自己和霍爾頓·考爾菲德(Holden Caulfield)很相似。當(dāng)我提到我高中同班的同學(xué)都不喜歡霍爾頓，因?yàn)樗麄冇X得霍爾頓太愛抱怨時(shí)，侯世達(dá)解釋說“也許他們并沒有感受到霍爾頓的脆弱?！蹦阆胂笠幌?，他獨(dú)自一人站在山頂,看著下面的同學(xué)在足球比賽中嬉戲玩鬧的場(chǎng)景,和霍爾頓在小說開始時(shí)一樣?！拔乙呀?jīng)有了很多想法，”侯世達(dá)告訴我，“我不需要來自外界的鼓勵(lì)?！?/p>

當(dāng)然，避免沖突的愚蠢之處就在于你不參與其中?！霸诳茖W(xué)中幾乎沒有那種非對(duì)即錯(cuò)的觀點(diǎn)，以至于人們說’天哪，為什么我沒有這么想？‘”鮑勃·弗倫奇(Bob French)說，他曾是侯世達(dá)的學(xué)生，兩人認(rèn)識(shí)已經(jīng)30年了?！皬陌鍓K構(gòu)造論到進(jìn)化論的所有學(xué)說，都要有人去為之斗爭(zhēng)，因?yàn)榇蠹也毁澩@些觀點(diǎn)。如果你不參與其中，不參與學(xué)術(shù)界的混戰(zhàn)，那么你的想法最終只能被那些也許并沒有你的學(xué)說好，但有人為之爭(zhēng)取的學(xué)說擠得靠邊站?！?/p>

侯世達(dá)從來都不想去爭(zhēng)斗，他的職業(yè)是一把雙刃劍，如果有好處的話便是他不需要去爭(zhēng)斗什么。35歲時(shí)，他獲得了普利策獎(jiǎng)，立刻引起了學(xué)校的重視，并授予了他終身教職。他不需要在期刊上發(fā)表文章；不必讓自己的文章接受同行評(píng)審，也不必為評(píng)審結(jié)果而改稿?；A(chǔ)圖書出版社(Basic Books)會(huì)出版他所有的稿子。

斯圖爾特·羅素坦白地說，“學(xué)術(shù)界并不是那種你可以埋頭鉆研，一有想法，所有人就會(huì)為之歡呼雀躍的地方。可能50年之后，我們會(huì)說，‘我們確實(shí)應(yīng)該多聽聽侯世達(dá)的’。但是現(xiàn)在，科學(xué)家們至少應(yīng)該思考一下，怎樣才能讓人們了解你的想法。”

“生命短暫，藝術(shù)長(zhǎng)遠(yuǎn)?！焙钍肋_(dá)很喜歡說這句話，“我只是覺得生命很短暫。我工作，但我不想宣揚(yáng)。我不想爭(zhēng)什么。”

他曾給我做了一個(gè)類比。他說，愛因斯坦在1905年的時(shí)候提出了光量子假說，但是直到1923年，才有人接受這個(gè)學(xué)說?！耙粋€(gè)人都沒有，”他說，“在整整18年的時(shí)間里，只有愛因斯坦自己，相信光是以量子的形式存在。”

“那一定很孤獨(dú)?！?/p>

詹姆斯·蘇默斯(James Somers)，撰稿人、電腦程序員，居于紐約。