1956年在達特茅斯學院召開的一個夏季討論班開啟了人工智能學科。近年由于深度學習和神經網絡技術的廣泛應用，人工智能(AI)突然咸魚翻身，成為最熱門的領域。今年是達特茅斯會議六十周年，扒開歷史灰塵，不光具有紀念和八卦的意義，也可幫當下的從業者看清學科發展的痕跡。

　　達特茅斯學院

　　紐厄爾(1927-1992)

　　司馬賀(1916-2001)

　　2006年達特茅斯會議當事人重聚，左起：摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗里奇、所羅門諾夫。

　　背景

　　現在一說起人工智能的起源，公認是1956年的達特茅斯會議。殊不知還有個前戲：1955年，美國西部計算機聯合大會(Western Joint Computer Conference)在洛杉磯召開，會中還套了個小會：“學習機討論會”(Session on Learning Machine)。討論會的參加者中有兩個人參加了第二年的達特茅斯會議，他們是塞弗里奇(Oliver Selfridge)和紐厄爾 (Allen Newell)，塞弗里奇發表了一篇模式識別的文章，而紐厄爾則探討了計算機下棋，他們分別代表兩派觀點。討論會的主持人是神經網絡的鼻祖之一皮茨(Pitts)，他最后總結時說：“(一派人)企圖模擬神經系統，而紐厄爾則企圖模擬心智(mind)……但殊途同歸。”皮茨眼可真毒，這預示了人工智能隨后幾十年關于“結構與功能”兩個階級、兩條路線的斗爭。

　　開聊達特茅斯會議之前，先說六個最相關的人。首先，會議的召集者麥卡錫(John McCarthy)當時是達特茅斯學院的數學系助理教授。兩年前(1954年)達特茅斯數學系同時有四位教授退休，這對達特茅斯這樣的小學校真是不可承受之輕。剛上任的年輕系主任克門尼(Kemeny)之前兩年才在普林斯頓邏輯學家丘奇(Church)門下得了邏輯學博士，于是跑到母校求援。這么說起來，克門尼算是圖靈的師弟，他戰時和物理學家費曼一起工作，還一度當過愛因斯坦的數學助理，后來一頭扎在計算機里，和麥卡錫一起琢磨出了分時系統，但他最為人知的工作應該是老少咸宜的編程語言BASIC。現在估計已經沒人知道BASIC語言發明人曾是LISP語言發明人的老板。克門尼是天生的官僚，后來位居達特茅斯的校長，美國三里島核電站出事，總統委托他當調查委員會主席，這是后話。克門尼從母校數學系帶回了剛畢業的四位博士前往任教，麥卡錫是其中之一。麥卡錫后來發明的LISP語言中最重要功能Eval實際就是丘奇的lambda演算，而且他后半生致力于用數理邏輯把常識形式化，大家由此猜他可能也是丘奇的學生，但其實不是，他壓根學的就不是邏輯。他的老師是失去雙手的代數拓撲學家所羅門.萊夫謝茨(Lefschetz)。但麥卡錫對邏輯和計算理論一直有強烈興趣，他1948年剛到普林斯頓讀研究生時就認識了馮.諾伊曼，在老馮影響下開始對在計算機上模擬智能發生興趣。

　　會議的另一位有影響力的參加者是明斯基。他也是普林斯頓的數學博士，和麥卡錫在讀書時就相熟。他的主業也不是邏輯，盡管他后來寫過計算理論的書，還培養過好幾個計算理論的博士，其中就有圖靈獎獲得者布魯姆(Manual Blum)。布魯姆目前和他老婆(就是實數計算模型BSS的B)、兒子一家三口都在卡內基梅隆大學任教。明斯基的理論情結和丘奇關系也不大，他的老師塔克(Tucker)是萊夫謝茨的學生，主要搞非線性規劃和博弈論，多年擔任普林斯頓數學系主任，是數學世家，兒子、孫子也都是數學家。所以按輩分論，麥卡錫還是明斯基的師叔。塔克的另一名出色的學生后來得了諾貝爾經濟學獎，就是心靈美麗的納什。納什比明斯基小一歲，但比他早四年拿到博士，也算是明斯基的師兄。明斯基的博士論文做的是神經網絡，他在MIT一百五十周年紀念會議上回憶說是馮.諾伊曼和麥卡洛克啟發他做了神經網絡。有人還找過他麻煩，質疑說神經網絡的研究算數學嗎，倒是老馮力挺說：現在不算，但很快就得算。倒是明斯基自己后來和神經網絡結下梁子，那段故事見我的《“想啥來啥”和“吃啥補啥”的人工智能之爭》(《東方早報.上海書評》2014年9月28日)。

　　塞弗里奇被后人提及不多，但他真是人工智能學科的先驅，他在MIT時一直和神經網絡的開創人之一沃倫.麥卡洛克(Warren McCulloch)一起在維納手下工作，他是維納最喜歡的學生，但從沒讀完博士，維納《控制論》一書的第一個讀者就是塞弗里奇。塞弗里奇是模式識別的奠基人，他也寫了第一個可工作的AI程序。他后來在麻省理工參與領導MAC項目，這個項目后一分為二：MIT計算機科學實驗室和人工智能實驗室，分久必合：現在這倆地方又合并了，變成MIT CSAIL。順便給女讀者添點料：塞弗里奇的爺爺就是英國第二大百貨店塞爾福里奇(Selfridges)的創始人，塞爾福里奇百貨和隔壁的哈羅德百貨支撐著牛津街的零售業，現在大概一半顧客來自中國二線城市。

　　信息論的創始人克勞德.香農(Claude Shannon)被麥卡錫拉大旗做虎皮也請到會上打醬油。其實麥卡錫和香農的觀點并不一致，平日相處也不睦。香農的碩士、博士論文都是講怎么實現布爾代數，當時MIT校長布什(Bush)親自指導。博士畢業后他去了普林斯頓高等研究院，曾和數學家外爾(Weyl)、愛因斯坦、哥德爾等共事，戰爭中，他一直在貝爾實驗室做密碼學的工作，圖靈在1943年曾秘訪美國，和同行交流破解德國密碼的經驗，其間和香農曾有會晤，一起聊過通用圖靈機。戰后香農去英國還回訪過圖靈，一起討論過計算機下棋。香農內向，從沒說過這段往事，直到1982年接受一次采訪時才提起。1950年香農在《科學美國人》發表過一篇講計算機下棋的文章。香農比其他幾位年長十歲左右，當時已是貝爾實驗室的大佬。

　　另外兩位重量級參與者是紐厄爾和司馬賀(Herbert Simon)。紐厄爾是麥卡錫和明斯基的同齡人，他碩士也是在普林斯頓數學系，按說普林斯頓數學系很小，他們應有機會碰面，但那時紐厄爾和他倆還真不認識。他們的第一次見面，紐厄爾回憶是在IBM，而麥卡錫回憶是在蘭德公司，紐厄爾碩士導師就是馮.諾伊曼的合作者、博弈論先驅摩根斯頓，紐厄爾碩士畢業就遷往西部加入著名智庫蘭德公司。在蘭德開會時認識了塞弗里奇，并受到塞做的神經網絡和模式識別的工作的啟發，但方法論卻完全走的是另一條路。

　　司馬賀比他們仨都大十一歲(懷特海比羅素也大十一歲)，那時是卡內基理工學院(卡內基梅隆大學的前身)工業管理系的年輕系主任，他在蘭德公司學術休假時認識了紐厄爾。司馬賀后來把紐厄爾力邀到卡內基梅隆大學，并給紐厄爾發了個博士學位，開始了他們終生的合作。

　　紐厄爾和司馬賀的合作是平等的，司馬是紐的老師，但他們合作的文章署名都是按字母順序紐在前司馬在后，每次他們受邀去演講，都是輪流。司馬每次見到別人把他名字放到紐厄爾之前時都糾正。他們共享了1975年的圖靈獎，三年后司馬賀再得諾貝爾經濟學獎。紐厄爾和司馬賀代表了人工智能的另一條路線：符號派，他們后來把他們的哲學思路命名為“物理符號系統假說”。簡單地說就是：智能是對符號的操作，最原始的符號對應于物理客體。這個思路和英美的經驗主義哲學傳統接近。他們和當時的數學系主任、第一屆圖靈獎獲得者阿蘭.珀里思(Alan Perlis)一起創立了卡內基梅隆大學的計算機系，CMU從此成為計算機學科的重鎮。

　　達特茅斯會議

　　1953年夏天，麥卡錫和明斯基都在貝爾實驗室為香農打工。香農那時的興趣是圖靈機以及是否可用圖靈機作為智能活動的理論基礎，麥卡錫向香農建議編一本文集，請當時做智能研究的各位大佬貢獻文章，這本文集直到1956年才以《自動機研究》(Automata Studies)為名出版，這個書名最后是香農起的，他不想花里胡哨，但麥卡錫認為這沒有反映他們的初衷。

　　文集的作者有兩類人，一類是邏輯學家(后來都變成計算理論家了)，如丘奇的兩位杰出學生馬丁.戴維斯和克里尼，后者的名著《元數學導論》國內有邏輯學家莫紹揆先生的譯本。明斯基、麥卡錫也都有論文錄入，香農本人貢獻了一篇講只有兩個內部狀態的通用圖靈機的文章，文集錄入的一篇馮.諾伊曼的論文后來開創了容錯計算。文集的另一類作者幾乎都是維納的信徒，如阿什比(Ross Ashby)等，以控制論為基礎。麥卡錫素不喜控制論和維納，既不想把維納當老大，也不愿和他見面爭執，其中原因不詳，或許和維納與麥卡洛克吵翻了有關。麥卡洛克和皮茨兩位為維納《控制論》思想貢獻多多的人物，在維納的自傳里壓根沒被提及。麥卡錫同時又覺得香農太理論，當時他想自立門戶，只對用計算機實現智能感興趣。于是他籌劃再搞一次活動。

　　1955年夏天，麥卡錫到IBM打工(美國教授都是九個月工資，如果沒有研究經費，夏天要自己覓食)，他的老板是羅切斯特(Nathaniel Rochester)，羅切斯特是IBM第一代通用機701的主設計師并對神經網絡素有興趣。他們兩人倒是挺對脾氣，決定第二年夏天在達特茅斯搞一次活動，他倆遂說動了香農和當時在哈佛做初級研究員(Junior Fellow)的明斯基(哈佛的Fellow還是挺值錢的，歷史上人數不多，蒯因、王浩、庫恩在變成正式教授之前都做過。喬姆斯基幾乎在同時也是哈佛的Fellow)一起給洛克菲勒基金會寫了個項目建議書，希望得到資助。美國富豪還是有文化傳統，至少知道要資助好東西，值得中國土豪的后代學習，別像他們的父輩即使打著“辦大學”的名義還是要騙錢。

　　麥卡錫給這個第二年的活動起了個當時看來別出心裁的名字：“人工智能夏季研討會”(Summer Research Project on Artificial Intelligence)。普遍的誤解是“人工智能”這個詞是麥卡錫想出來的，其實不是。麥老晚年回憶也承認這個詞最早是從別人那里聽來的，但記不清是誰。后來英國數學家菲利普.伍德華(Woodward)給《新科學家》雜志寫信說他是AI一詞的始作俑者，麥卡錫最早是聽他說的，因為他1956年曾去MIT交流，見過麥卡錫。但麥卡錫的建議書1955年就開始用“人工智能”了，人老了回憶真不靠譜。當事人除了明斯基之外，都已仙逝，這事恐怕要成懸案了。

　　大家對“人工智能”這個詞一開始并沒取得完全共識。很多人認為啥事一加“人工”就變味了。紐厄爾和司馬賀一直主張用“復雜信息處理”這個詞，以至他們發明的語言就叫IPL(Information Processing Language)。他們從某種意義上說偏功能學派，也就是說找到智能的功能不一定非得依靠結構相同或相似。圖靈機和遞歸函數等價，但結構完全不同，所以他們強調“信息處理”。他們倆一開始頗不喜“人工智能”幾個字。1958年，在英國國家物理試驗室(NPL)召開了“思維過程機器化”(Mechanization of Thought Process)會議，達特茅斯會議的麥卡錫、明斯基、塞弗里奇都參加了，此外還有致力神經網絡研究的麥卡洛克，以及英國的控制論代表人物阿什比。兩位編程語言的先驅也出席了：巴克斯(Backus)發表了一篇關于他新發明的語言FORTRAN的論文，但他后來一直是函數式語言的倡導者；美國海軍女少將格蕾絲.哈泊(Grace Hopper)的文章是講第一個編譯器的，這項工作導致了COBOL語言，中國也有女少將，也是碼農。他倆論文的題目里都有Automatic Programming的說法，這在當時就是指高級語言編程，不能和后來人工智能中的自動編程搞混了。這次會上有人再提“人工思維”(Artificial Thinking)的說法。司馬賀等人由此也逐漸接受了AI的說法，他晚年還寫了本書“人工的科學”，倒是把Artificial這個詞更加放大了。

　　AI歷史的方法論

　　歷史研究素有兩種方法，基于事件的，基于課題(issue)的。人和事的八卦都屬前種。紐厄爾在1981年為一本頗為有料的文集《信息研究》貢獻的一篇文章“AI歷史的智力課題”走了第二條路線。他的方法也挺有意思。他把AI歷史當作斗爭史，把歷史分為兩個階級、兩條路線的斗爭，于是歷史成了一串兒對立的議題，如模擬vs數字，串行vs并行，取代vs增強，語法vs語義，機械論vs目的論，生物學vs活力論，工程vs科學，符號vs連續，邏輯vs心理等，在每一議題下有進一步可分的子議題，如在邏輯vs心理下又有定理證明vs問題求解等。

　　被提到最多的是人工智能vs控制論。在Google ngrams里試試Cybernetics和Artificial Intelligence兩個詞在Google Books里出現的詞頻，可以看出學科的起伏跌宕。前蘇聯，倒是一直用“控制論”指稱AI，人工智能和鐵幕是一個節奏。美國最早辦的一批計算機相關的系科都創辦于1960年代中期，那時有些系直接叫“計算機科學系”，而有些則叫“計算機與信息科學系”，帶“信息”的都有些“控制論”的背景，如麻省大學計算機與信息系的創辦人就有維納的學生麥克.阿比卜。而密歇根大學則叫計算機與通訊科學系。這些系后來都改名叫計算機系了。而原來的圖書館系現在都紛紛改名叫信息科學系，如伯克利和華盛頓大學的圖書館學院都改名叫信息學院(School of Information)，連“科學”都省了。但現在計算機系又有加載信息的趨勢，麻省大學和加州大學厄灣分校近年又改名叫信息與計算機科學學院了。大概和現在深度學習及神經網絡又峰回路轉有關吧。倒是中國的學科簡單，一直都有計算機和自動化之分，老死不相往來罷了。

　　“人工智能”這個詞真正被共同體廣泛認可是在十年后的1965年，當伯克利的歐陸派哲學家德雷弗斯(Hubert Dreyfus)發表了《煉金術與人工智能》一文之后。這篇文章一開始只是針對紐厄爾和司馬賀的工作，幾年后這篇文章演變成了那本著名的(或者被AI圈子稱為“臭名昭著”的)《計算機不能干什么》一書，則是把整個AI當作靶子。歐陸派哲學家被人詬病數學和科學不通，但德雷弗斯有個數學家的兄弟，和他同一年在哈佛得了應用數學博士，后來又同在伯克利教書，是動態規劃的大家，還帶過神經網絡的博士。哥倆一個立場。有時一個共同體的形成并不是靠內部的團結，而是靠外部的反對。有意思的是《煉金術》一文是德雷弗斯在蘭德公司工作時寫就的。司馬賀后來撰文猛批德雷弗斯，說他濫用蘭德公司的標簽。德雷弗斯后來抱怨他在MIT和哈佛食堂吃飯，所有AI的人都躲他遠遠的。學術爭執哪兒都一樣。

　　麥卡錫和明斯基的建議書里羅列了他們計劃研究的七個領域：一、自動計算機，所謂“自動”指的是可編程；二、 編程語言；三、神經網絡；四、計算規模的理論(theory of size of a calculation), 這說的是計算復雜性，明斯基后來一直認為計算理論是人工智能的一部分，他早期對理論問題時不時會動動手，后來一手組建了MIT的計算理論隊伍；五、自我改進，這個是說機器學習；六、抽象；七、隨機性和創見性。

　　麥卡錫的原始預算是一萬三千五百美元，但洛克菲勒基金會只批了七千五百美元。麥卡錫預計會有六位學界的人出席，會議應該支付每人兩個月的薪水一千兩百美元，由此可推算出麥卡錫、明斯基當時的年薪在八千美元左右。

　　除了那六君子外，另外還有四人也參加了達特茅斯會議。他們是來自IBM的撒繆爾(Arthur Samuel)和伯恩斯坦，他們一個研究跳棋，一個研究象棋。達特茅斯的教授摩爾(Trenchard More)也參與了，他后來在工業界混的時間長，少為外人所知。達特茅斯會議中一位被后人忽視的先知是所羅門諾夫(Solomonoff)。

　　和其他來來往往的人不同，所羅門諾夫在達特茅斯嚴肅地待了整整一個暑假。他1951年在芝加哥大學跟隨費米得了物理碩士就到了MIT。但在芝加哥對他影響最大的是哲學家卡爾納普。有意思的是神經網絡的奠基者之一皮茨也受惠于卡爾納普。司馬賀的回憶錄里也講到自己在芝加哥時聽卡爾納普的課開始啟蒙邏輯，從而開始對智能相關的問題感興趣。這么說來人工智能的兩大派：邏輯和神經網絡都發源于老卡。這個話題以后有機會再展開。卡爾納普那時的興趣是歸納推理，這成為所羅門諾夫畢生的研究方向。所羅門諾夫后來結識了明斯基和麥卡錫，在他們的影響下研究邏輯和圖靈機。達特茅斯會議時，他受麥卡錫“反向圖靈機”和喬姆斯基文法的啟發，發明了“歸納推理機”。他的工作后來被萬能的蘇聯數學家柯爾莫格羅夫(Kolmogorov)重新但又獨立地發明了一遍，就是現在俗稱“柯爾莫格羅夫復雜性”和“算法信息論”的東西。來自中國的計算理論學者李明現在是這領域的大牛，曾有專著。柯爾莫格羅夫1968年開始引用所羅門諾夫的文章，使得后者在蘇聯的名聲比在西方更加響亮。所羅門諾夫的另一個觀點“無限點”(Infinity Point)后來被未來學家庫茲維爾改名“奇點”竊為己有。目前AI中廣泛用到的貝葉斯推理也可見到所羅門諾夫的開創性痕跡。他一生并沒有大富大貴，大部分時間都是在自己的咨詢公司Oxbridge(牛津+劍橋，漢語俗稱“清北”)拿政府(空軍、海軍、ARPA和NIH——NIH資助了很多AI研究，以后有空再聊)的研究經費，那公司只有他自己一個雇員。倫敦大學皇家哈洛威學院(Royal Holloway)后來在前蘇聯學者領導下搞柯爾莫格羅夫獎，他是第一屆獲獎人，并在那里兼職教授。他的學術自傳1997年發表在計算理論雜志《計算機與系統科學》上。明斯基所謂AI孵化出計算理論的說法不是沒有道理。

　　按照麥卡錫和明斯基的說法，這十個人參加了達特茅斯會議，但現在有證據表明會議也有其他的列會者，后來一直做神經網絡硬件研究從而躲過AI幾十年過山車的斯坦福大學電機系教授維德羅(Bernard Widrow)后來回憶他也去了達特茅斯并且在那兒待了一周。

　　麥卡錫原來的計劃是兩個月閉門研討，但并非所有人都對那個事那么上心。紐厄爾和司馬賀只待了一周。紐厄爾后來回憶說達特茅斯會議對他和司馬沒什么影響。

　　盡管是“十仙過海”，但給所有人留下最深印象的是紐厄爾和司馬賀的報告，他們公布了一款程序“邏輯理論家”(Logic Theorist)，這個程序可以證明懷特海和羅素《數學原理》中命題邏輯部分的一個很大子集。司馬賀回憶錄里說自己學術生涯最重要的兩年就是1955和1956年。這篇文章后來成了AI歷史最重要的文章之一。一段有意思的插曲：這篇文章最早是投給邏輯學最重要的刊物《符號邏輯雜志》的，但慘遭主編克里尼退稿，理由是：把一本過時的邏輯書里的定理用機器重證一遍沒啥意思。紐厄爾和司馬賀給羅素寫信報告這一成果，羅老不咸不淡地回復說：“我相信演繹邏輯里的所有事，機器都能干哈。”

　　值得注意的是“邏輯理論家”對人工智能后來的一個分支“機器定理證明”的影響并不大。哲學家王浩1958年夏天在一臺IBM-704機上，只用九分鐘就證明了《數學原理》中一階邏輯的全部定理。當然《數學原理》中羅列的一階邏輯定理只是一階邏輯的一個子集，目前，一階邏輯的機器定理證明比起五十年代已有長足進展，但仍然沒有高效的辦法。畢竟，王浩證明的是一階邏輯而“邏輯理論家”只能處理命題邏輯。數學家馬丁.戴維斯和哲學家希拉里.普特南合作沿著王浩的思路進一步提出了戴維斯-普特南(DP)證明過程，后來進一步發展為DPLL。王浩對“邏輯理論家”一直持鄙視的態度，認為這是一個不專業的東西。王浩在1983年被授予定理證明里程碑大獎，被認為是定理證明的開山鼻祖。司馬賀在他回憶錄里則對此不滿，認為王浩的工作抵消了“邏輯理論家”的原創性，他們的初衷并不是要有效地證明定理，而是研究人的行為。這是后話，我后續還會有《機器定理證明簡史》。

　　麥卡錫多年后回憶說：他從紐厄爾和司馬賀的IPL語言中學到了表處理，這成為他后來發明LISP的基礎。明斯基后來接受采訪時說他對紐厄爾和司馬賀的“邏輯理論家”印象深刻，因為那是第一個可工作的AI程序。但事實上，明斯基當時為大會寫的總結里對“邏輯理論家”只是輕描淡寫。麥卡錫和明斯基明顯是一伙的，會議是他們發動的，旨在創立一門新學科。但紐厄爾和司馬賀卻搶了他們的風頭。美國上世紀五十年代的學術氛圍也不免浮躁，這一幫人又都是年輕氣盛、野心十足。

　　會議之后

　　達特茅斯會后不久，1956年9月IRE(后來改名IEEE)在MIT召開信息論年會上，麥卡錫被邀請做一個對一個月前達特茅斯會議的總結報告，這引起了紐厄爾尤其是司馬賀的不滿，他們認為麥卡錫只能聊，沒干貨，而達特茅斯會議唯一的干貨是紐厄爾和司馬賀的程序“邏輯理論家”(Logic Theorist)。打了一圈架，最后紐厄爾和司馬賀做了妥協：麥卡錫先做總結報告，但最后還是由紐厄爾和司馬賀講他們的“邏輯理論家”并發表一篇題為Logic Theory Machine的文章。明斯基認為是他的協調起了作用，但紐厄爾晚年則只對香農的邀請有印象，而司馬賀的回憶錄則說是大會的主席羅森布利特和司馬賀散了很長一圈步才了斷。明斯基機敏異常，講話時帶幽默，但在對這段歷史的重構中，卻給人印象有點太“刁滑”(cynical)，原因也不難猜出。研究歷史有時必須得全方位，空間或時間上的接近不見得就真實。太接近時，當事人還都活著，還在一個圈子里混，不方便互相揭短。但在接近生命末期，或者功成名就或者人之將死或者對頭已死無所顧忌，敞開了說，有時雖有夸張，但一不留神就會流露真話，紐厄爾屬于后者。明斯基“刁滑”可能和他身體好有關系，偌大歲數也沒不惑，覺得還有好長路要走。

　　科學達人弗里曼.戴森在他的《一面多彩的鏡子》一書中借鑒過以賽亞.伯林“刺猬與狐貍”的比喻：刺猬是那些構建理論體系的人，而狐貍則是那些解決問題的人。在他眼里：愛因斯坦、哥德爾是刺猬；而費米、馮.諾伊曼屬狐貍。科學史有時刺猬得勢，有時狐貍當道。是不是可以說紐厄爾和司馬賀更像刺猬，而麥卡錫和明斯基更像狐貍呢？具體到AI的源頭和達特茅斯會議，麥卡錫認為他和明斯基是發起人，紐厄爾和司馬賀是“外人”，是攪局者。明斯基的解釋是紐厄爾和司馬賀一開始的出發點是心理學，這與麥卡錫和他本人的背景不符。但在隨后的十年里，他本人更多地走向心理學，而紐厄爾和司馬賀更靠近AI，也沒什么矛盾。麥卡錫除了和明斯基關系緊密外，和其他AI群體的交流并不多，在所謂其他群體中，最有影響當屬卡內基梅隆了。麥卡錫晚年回憶說那時群體之間的溝通主要是通過研究生，研究生就像大佬們的大使。后來斯坦福、CMU、MIT的學生確實互為教授，門戶之見隨著時間的推移逐漸被抹平了。

　　總之，1956年IRE信息論年會是個值得紀念的會議，除了紐厄爾和司馬賀發表的那篇文章之外，心理學家喬治.米勒(George Miller)發表了《人類記憶和對信息的儲存》(Human Memory and the Storage of Information)，這是那篇著名的文章《魔力數字七》(The Magic Number Seven)的另一個版本，不知算不算一稿多發。同在此會上，偉大的喬姆斯基則發表了《語言描述的三種模型》(Three Models for the Deion of Language)，該文證明了有限狀態句法不能表達某類語言，這是喬姆斯基分層的起源，文中引用了還沒出版的不朽名著《句法結構》。喬姆斯基當時剛剛到MIT現代語言學系(該系后來演變為語言學與哲學系)出任助理教授并在MIT電子實驗室做機器翻譯的研究。盡管喬老爺后來是反政府斗士，但有點反諷的是他的早期研究經費都來自美國空軍和海軍。

　　從參與者的角度看，大家會認為這次IRE的信息論年會比達特茅斯會議更重要，影響也更深遠。喬治.米勒回憶說他當時直覺認識到實驗心理學、理論語言學、認知過程的計算機模擬，都是一個大家伙里面的組成部分。這個所謂的大家伙就是現在的人工智能加認知科學吧。

　　明斯基回憶自己在達特茅斯會議期間，在紙上畫了一個幾何定理證明器的設計，并手動模擬證明了等腰三角形的一個定理。會后的1956年9月，IBM招了新畢業的物理博士格蘭特(Herb Gelernter)實現明斯基的幾何定理證明器。麥卡錫此時受到紐厄爾和司馬的影響，建議在Fortran里實現表處理語言，作為實現語言。這個項目在1959年實現后，IBM削減了AI的投入，把這項目砍掉了，理由是IBM不想給人以機器可以替代人的印象。IBM再次資助AI是二十幾年后的1983年了，現在好像IBM百年老店只能靠AI系統Watson翻身了。

　　麥卡錫1958年離開達特茅斯去了MIT，他幫助創立了MIT的MAC項目。他和明斯基一起領導了MAC項目中的AI實驗室，1962年他再次跳槽到斯坦福。之后明斯基又和帕伯特(Papert)合作。計算機操作系統里“分時”的概念是由麥卡錫在MAC項目中首創的。他回憶說當時機器太少，但等著上機的學生很多。于是就發明了分時系統。按說分時系統的貢獻要比麥卡錫后來的AI貢獻彰顯得多，但麥卡錫得圖靈獎可不是靠“分時”，這就像愛因斯坦得諾獎沒靠相對論一樣。從這個意義上AI有點像哲學：由此衍生出很多問題，而對這些問題的解決產生出許多子學科；一旦這些子學科獨立，就不再待見AI了。現在計算機科學已成為成熟的學科，每個計算機系大都有三撥人：理論、系統和AI。二十年前的美國計算機圈子曾有一種說法：理論和系統的人互相看不起，但又同時看不起AI的人。AI這幾年火了，但曾幾何時，AI人是被壓迫者。哲學曾經孕育了科學，但一旦問題被確定，就分離成為單獨的科學，最新的例子是邏輯學，現在的邏輯學家都在數學系和計算機系，哲學系被徹底空洞化。哲學家丹尼爾.丹尼特曾說：AI就是哲學。MAC項目孕育了計算機科學中很多原創的概念。以至于明斯基后來認為UNIX系統是反動落后的東西，因為他們丟掉了很多Multics中的精華。

　　1968年，參議院多數黨領袖曼斯菲爾德對“先進研究項目局”(ARPA)的資助方向不滿，他認為國防部的錢不能被用于軍事目的之外，非軍事目的的項目應該由美國國家科學基金會NSF負責。于是，ARPA遂改名DARPA，更強調“國防”。七十年代初期在海爾梅爾(George Heilmeirer)任內，DARPA大砍AI預算。協調政府和AI實驗室的工作變得頭緒繁多，明斯基決定從AI實驗室退位，讓他剛畢業的學生溫斯頓(Patrick Winston)接手。

　　盡管明斯基說他不喜事務性工作，但他的采訪和回憶中，觸及的話題總是和聯邦政府的資助有關。溫斯頓后來回憶時說，管理一個成功的實驗室要管理好三個圈的交集：出資人(主要是政府)、科學上有創建、有國計民生的價值。他試圖說服幾任ARPA的頭別把AI當作一個幾年一次的項目，而是長期而獨立的一門學科。另外他對比了早期ARPA和NSF的不同，NSF給錢少，而且都是同行評議制，結果是越有成就的(established)拿的錢越多，但很少會有根本性的原創性貢獻，ARPA早期都是頭們說了算，好處是如果管事的頭們品味好，肯定會支持好東西。這點也值得中國科技人的借鑒：大型項目決策者的品味可以超越“透明計算”嗎？

　　再說回海爾梅爾，他以AI不能幫助造武器打仗為理由。削減了對AI的大規模經費，但同時卻重金資助了隱形飛機和空間武器技術，使美國在相關領域一直保持領先。ARPA資助的這類項目要是通過同行評議是很難實施的。ARPA幾乎在同時也支持了ARPAnet，后來演變成互聯網。有意思的是，海爾梅爾從ARPA離任后去了德州儀器(TI)做CTO，在TI卻大力提倡AI。ARPA對AI的資助在克柔克(Steve Crocker)手里才逐步回復。大家知道克柔克是互聯網的先驅之一。再后來的ARPA信息技術辦公室(IPTO)的負責人中還有圖靈獎獲得者薩瑟蘭(Sutherland)，也對AI繼續投入。精英制風格的ARPA，更適合做大型開創性項目，成功取決于少數決策者；而以民主制為基礎的NSF，歷來就是小規模資助基礎研究。

　　預測未來：會有奇點嗎？

　　司馬賀1957年曾預言十年內計算機下棋會擊敗人。1968年麥卡錫和象棋大師列維(David Levy)打賭說十年內下棋程序會戰勝列維，最后賠了列維兩千塊。樂觀的預言總會給對手留下把柄：德雷弗斯后來每年都拿此事嘲諷AI，說計算機下下跳棋還行，下象棋連十歲的孩子都干不過。這便宜話一直說到1997年，IBM的下棋程序“深藍”擊敗了卡斯帕羅夫。這真是“四十年太久，只爭朝夕”啊。在1995年卡斯帕羅夫還在批評計算機下棋缺乏悟性(insights)，但1996年時他已經開始意識到“深藍”貌似有悟性了。而兩年間“深藍”的計算能力只不過提高了一倍而已。有沒有悟性其實就是人的能力的極限。量變到質變的臨界點就是人的解釋能力，人解釋不了的東西就有悟性，解釋了的東西就沒有悟性。司馬賀和日本計算機科學家宗像俊則(Munakata)合寫了篇解氣的文章《人工智能的教訓》(AI Lessons)登在《ACM通訊》上。現在兩臺普通計算機對弈，人類高手都看不懂了，所有棋手現在都用機器做教練。

　　當然，德雷弗斯們還可以將“計算機仍然不能干什么”加上若干個“仍然”接著批評。明斯基1968年在庫布里克的電影《2001太空漫游》的新聞發布會上曾大放厥詞說三十年內機器智能可以和人有一拼，1989年又預言二十年可以解決自然語言處理。現在我們恐怕還不能說機器翻譯器令人滿意吧。過分樂觀的另一個原因，照明斯基自己的說法是，一門年輕的學科，一開始都需要一點“過度銷售”(excessive salesmanship)。但是過頭了不免被人當作狗皮膏藥或煉金術。

　　2006年，達特茅斯會議五十年，十位當時的與會者有五位仙逝，活著的五位：摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗里奇和所羅門諾夫在達特茅斯團聚，憶往昔展未來。參會人之一霍維茨(Horvitz)現在是微軟實驗室的頭目，他和他老婆拿出一筆錢在斯坦福捐助了一個“AI100”的活動：在下面一百年里各路豪杰聚會，每五年出個AI進展報告。第一期原定于2015年底出版，我們拭目以待。

　　喬姆斯基晚年邊做學問邊做斗士。2015年3月他和物理學家克勞斯對話時被問及“機器可以思維嗎？”，他套用計算機科學家戴客斯特拉(Dijkstra)的說法反問：“潛艇會游泳嗎？” 如果機器人（300024）可以有意識(consciousness)的性質，機器人可以被認為有意識嗎？他進一步說“意識”是相對簡單的，而“前意識”(preconsciousness)是困難的問題。他把AI分成工程的和科學的。工程的，如自動駕駛車等，能做出對人類有用的東西；科學的一面，喬老爺明顯不認可。他引用圖靈的話：這問題too meaningless to deserve discussion(沒有討論的意義)。當一幫奇點理論的粉絲帶著正面的期望采訪喬姆斯基時，他卻對人工智能這個被他深刻影響過的學科沒太當回事，他認為氣候和毀滅性武器是比奇點更緊迫的問題。這算有意回避吧。

　　明斯基在2012年接受他的學生、預言家、奇點理論炮制者庫茲維爾的采訪時說，他相信奇點的到來，可能就在我們的有生之年。兩位“斯基”在MIT一百五十年紀念會上分在一個小組討論里，卻只打了下太極，并沒有針鋒相對。他們盡管年長，但身體都挺好，如果他們能在2016年達特茅斯會議六十年時面對面掐一架，肯定會很精彩，反正住得也不遠。

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