生平简介
约翰·麦卡锡（John McCarthy, 1927-2011）是美国计算机科学家和认知科学家，他出生于波士顿，从小就展现出对数学和逻辑的浓厚兴趣，他先后在普林斯顿大学、斯坦福大学和马萨诸塞理工学院学习和工作，是人工智能领域一位极具影响力的领袖。
核心贡献：人工智能的“创世者”
麦卡锡的贡献是多方面的,但主要集中在以下几个方面，这些贡献共同定义了“人工智能”这门学科。
命名“人工智能”（Coining the Term "Artificial Intelligence"）
这是他最广为人知的贡献,在1955年的达特茅斯会议上，麦卡锡与马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔等人共同组织了这次历史性的会议，他在会议的提案中，首次正式使用了“人工智能”（Artificial Intelligence）这个词。
- 背景：在此之前，研究者们讨论的是“机器模拟智能”（machine intelligence）或“复杂自动机”（complex automata）等概念，没有一个统一的名称。
- 意义：这个词的诞生，为这个新兴的研究领域确立了一个清晰、响亮且富有远大目标的身份，它标志着人类开始有意识、有组织地探索如何让机器拥有类似人类的智能。
达特茅斯会议：AI的“创世宣言”
1956年的达特茅斯会议被公认为人工智能学科的开端，麦卡锡在会议提案中写道：
“我们提议在1956年夏天，在新罕布什尔州的达特茅斯学院举办一个为期两个月、十人的研讨会，以研究一个推测性的问题：如何让机器使用语言，形成抽象概念和概括，解决目前只有人类能解决的问题，并自我改进。 我们认为，如果经过精心选择的群体，共同工作一个夏天，那么关于这个问题的实质性进展是可能的。”
（图片来源网络，侵删）
这段话就是AI领域的“创世宣言”，它明确了AI的研究目标：让机器具备人类的推理、学习、语言理解和问题解决能力。
LISP语言：AI的“母语”
在达特茅斯会议之后,麦卡锡开始思考如何让计算机更好地处理符号和逻辑推理，他于1958年在麻省理工学院发明了LISP编程语言。
- 特点：LISP（LISt Processing）是一种强大的符号处理语言，它非常灵活，特别适合于实现人工智能算法，如符号推理、递归和列表处理。
- 影响：在接下来的几十年里，LISP成为了人工智能研究，特别是符号主义AI（Symbolic AI）和专家系统（Expert Systems）领域的主导语言，几乎所有的AI研究者和实验室都在使用LISP，可以说，没有LISP，早期AI的发展将寸步难行，直到今天，LISP及其变种（如Common Lisp）在某些AI领域仍在使用。
提出“时间共享”系统（Time-Sharing）
麦卡锡还是一位计算机系统架构的先驱,他提出了“时间共享”系统的概念，即让多个用户通过不同的终端同时使用一台大型中央计算机。
- 意义：这个想法极大地提高了计算机的利用率，使得研究人员能够更方便地与计算机进行交互，从而促进了包括AI在内的计算机科学研究的进步，他因此获得了1963年的图灵奖（计算机界的诺贝尔奖）。
对AI未来的远见和哲学思考
麦卡锡不仅是一位技术实现者,更是一位深刻的思考者，他一直致力于构建具有常识的机器，他认为，真正的智能不仅仅是解决特定问题，而是像人一样理解世界的基本运作方式。
- 常识知识库：他晚年致力于开发一个名为“微常识”（Microtheus）的常识知识库项目，希望将人类的基本常识形式化，让计算机能够进行更自然的推理。
- 人工智能的乐观主义：麦卡锡是一位坚定的技术乐观主义者，他相信人工智能最终能够达到甚至超越人类的智能水平，并对解决人类面临的重大问题（如疾病、贫困）充满信心。
主要思想与哲学
麦卡锡的思想核心可以概括为以下几点：
- 符号主义：他认为智能的本质是符号操作，人类通过处理抽象的符号（如语言、概念）来进行思考和推理，让机器智能的关键在于赋予它处理和操作符号的能力，这是早期AI的主流范式。
- 逻辑与形式化：他主张用严格的数学和逻辑工具来描述和实现智能，LISP语言本身就是逻辑思想的体现。
- 通用人工智能：他的目标是创造能像人一样思考、学习和适应各种任务的通用人工智能，而不是只能下棋或识别图像的“狭义AI”。
影响与遗产
- 学科奠基人：他创立的“人工智能”一词和组织的达特茅斯会议，为整个AI领域奠定了基础。
- 技术基石：他发明的LISP语言是AI研究的核心工具，影响了几代AI研究者。
- 精神领袖：他的远见和乐观主义激励了无数科学家投身于AI研究。
- 图灵奖得主：1963年，因其在人工智能和LISP语言方面的开创性工作，他荣获计算机领域的最高荣誉——图灵奖。
约翰·麦卡锡是人工智能当之无愧的“教父”，他不仅为这个领域命名，还提供了最初的理论框架、核心工具和研究方向，他所倡导的符号主义和逻辑推理，塑造了AI发展的前半个世纪，尽管现代AI（尤其是深度学习）的路径与他当年的设想有所不同，但麦卡锡提出的最根本问题——“机器能否拥有智能？”——至今仍在驱动着整个领域不断前进，他的思想遗产，将继续影响未来人工智能的发展。
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