麦卡锡与西蒙如何定义人工智能？

核心人物简介

马文·明斯基

• 身份：美国认知科学家，人工智能的奠基人之一，被誉为“人工智能之父”。
• 机构：与约翰·麦卡锡共同创建了麻省理工学院人工智能实验室，这是世界上第一个AI研究实验室。
• 核心贡献：
  • 神经网络理论的早期批评者：明斯基在1969年与西摩尔·派普特合著了《感知机》一书，这本书从数学上证明了单层神经网络（感知机）的局限性，指出它无法解决“异或”（XOR）这样的基本问题，这一论断直接导致了70年代人工智能第一次“寒冬”的到来，也让神经网络研究停滞了近十年，这体现了他对AI理论和严谨性的极致追求。
  • 框架理论：他提出了“框架理论”，认为人类的知识是以一种类似“数据结构”的框架形式储存在大脑中的，当遇到新情况时，我们会在现有框架上填充细节，而不是从零开始，这成为了后来知识表示和专家系统的重要理论基础。
  • 社会影响力：他是AI领域的“大牛”和“布道者”，积极推动AI研究，并撰写了大量通俗易懂的文章和书籍，向公众普及AI思想。

赫伯特·西蒙 和 艾伦·纽厄尔

这两位是密不可分的合作伙伴,他们的合作是AI史上最著名的搭档之一。

• 身份：
  • 艾伦·纽厄尔：计算机科学家和认知心理学家。
  • 赫伯特·西蒙：同样是计算机科学家、心理学家，并在1978年获得了诺贝尔经济学奖（因其在组织决策方面的研究），是唯一一位在AI和经济学领域都获得最高荣誉的科学家。
• 机构：他们在卡内基理工学院（现为卡内基梅隆大学）共事。
• 核心贡献：

他们的工作可以概括为：将人类解决问题的过程，用计算机程序来模拟。

a. 逻辑理论家 - 第一个AI程序

• 时间：1956年。
• 意义：这被广泛认为是第一个人工智能程序，LT程序能够模仿人类数学家的思维方式，证明《数学原理》中的定理，它不仅仅是暴力搜索，而是使用启发式规则（从目标倒推”）来高效地寻找证明路径。
• 影响：LT的成功证明了“符号操作”是智能的核心，它表明，智能行为可以通过对符号的运算和逻辑推理来实现，而不必模拟人脑的物理结构，这奠定了符号主义AI 的基础。

b. 通用问题求解器 - GPS

• 时间：1957年。
• 思想：纽厄尔和西蒙提出了一个革命性的想法：人类解决不同领域问题的通用方法是相似的，无论是下棋、解几何题还是规划旅行，都包含“目标”、“操作符”和“问题状态”。
• 实现：GPS程序就是这一思想的体现，它被设计成一个通用的解题引擎，只要给定一个目标、一组允许的操作和初始状态，GPS就能自动找到解决方案，它通过“手段-目的分析”（Means-End Analysis）来工作，即不断将当前状态与目标状态进行比较，选择能够缩小差距的操作符。
• 影响：GPS是第一个通用AI架构的尝试，它将“问题解决”从具体领域抽象出来，试图找到智能的“内核”，这一思想至今仍是AI研究的重要方向。

c. 有限理性 与“满意解”

• 提出者：赫伯特·西蒙。
• 核心思想：西蒙挑战了传统经济学中“理性人”（Homo Economicus）的假设，他认为，由于人类认知资源的有限性（时间、信息、计算能力），我们无法做到“完全理性”，去寻找所有可能选项中的“最优解”。
• 替代方案：人类在实际决策时，追求的是“满意解”（Satisficing），即“足够好就行”，我们会设定一个最低可接受标准，一旦找到满足该标准的选项，就会停止搜索。
• 影响：这一思想深刻地影响了人工智能、经济学、管理学和组织行为学，在AI中，它解释了为什么启发式搜索如此重要——因为在复杂问题中，找到最优解的成本太高，找到一个“满意解”往往是更明智的策略。

麦卡锡、西蒙与纽厄尔的共同遗产与对比

这三个人是1956年达特茅斯会议的发起者和核心参与者，正是这次会议正式确立了“人工智能”（Artificial Intelligence）这个学科名称。

他们的思想对今天AI的影响

尽管他们的许多具体程序（如GPS）已被更现代的技术取代，但其核心理念无处不在：

1. 符号主义与深度学习的融合：

   • 早期AI是纯粹的符号主义（专家系统）。
   • 当前主流的深度学习（特别是Transformer模型，如GPT）虽然本质上是连接主义的，但其注意力机制可以看作是一种动态的、基于数据的“符号”或“关系”权重分配，这与符号主义关注“关系”和“结构”的思想不谋而合，现代AI研究正在探索如何将符号推理的严谨性与神经网络的强大学习能力相结合。

2. 搜索与优化：

   • 从GPS的“手段-目的分析”到今天强化学习中的策略搜索，以及AlphaGo中的蒙特卡洛树搜索，搜索算法依然是解决复杂决策问题的核心工具，西蒙的“有限理性”思想也解释了为什么强化学习中的“探索-利用”平衡如此重要。

3. 认知架构：

   尽管通用人工智能尚未实现,但纽厄尔和西蒙的GPS思想启发了后来的认知架构研究，如SOAR、ACT-R等，这些项目试图构建一个能像人一样进行多种认知任务的统一理论框架。

4. 人机交互与可解释性：

   • 明斯基的框架理论和西蒙的认知心理学背景,都强调了理解人类心智模型的重要性，这直接催生了今天AI领域对可解释性AI（XAI）的重视，一个无法被人类理解的“黑箱”AI，其应用价值是有限的。

麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙是人工智能的“创世四杰”，他们不仅在达特茅斯会议上为AI命名，更通过开创性的工作，为这个领域铺设了第一块基石。

• 纽厄尔和西蒙像是从心理学的窗口向外眺望，试图用计算机程序来理解和复制人类智慧的认知过程。
• 明斯基更像是一位理论家和建筑师，他构建了AI的理论框架，并领导建立了研究这个新学科的“大本营”。
• 麦卡锡则是那个远见卓识的命名者和组织者，他清晰地定义了“人工智能”这一宏伟目标，并为之奋斗终生。

他们的思想——无论是符号主义、启发式搜索、有限理性，还是对人类认知的模拟——共同塑造了过去几十年的AI发展轨迹，并将在未来继续指引着通向通用人工智能的道路。