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06-06
人们通常习惯称某个东西的发现者为XX之父，但事实上，历史上许多影响深远的发明并不是做出来的由一个人由一个人创立。
对于人工智能来说也是如此。
严格来说，人工智能有两个创造者。
他们两人都为后世人工智能的研究做出了巨大贡献。
如果不考虑性别，或许他们可以分别被称为AI之父和AI之父。
母亲。
但即便有两位大神的加持，人工智能之路也经历了重重艰辛。
正是这些艰辛和最终的崛起，让人工智能的诞生显得有些传奇和激动人心。
父亲节刚刚过去，让我们简单回顾一下两位“人工智能之父”和他们不平凡的一生。
最成功的失败者：Lisp人工智能的雏形出现比大家想象的要早得多，甚至可以追溯到计算机出现的最初几年。
2006 年，21 岁的约翰·麦卡锡（我们故事中的“人工智能之父”）在加州理工学院举办的希克森大脑行为机制研讨会上发表演讲。
著名的冯·诺依曼向与会者展示了他关于“自我复制自动机”（可以自我复制的机器）的论文，这引起了麦卡锡研究机器智能的兴趣。
2000年，麦卡锡、香农、明斯基（后面会提到）和罗切斯特共同发起了达特茅斯计划。
该项目于次年正式启动。
这是计算机发展史上的一个里程碑，其目的是在两个月内建立相关理论并构建出模拟人类学习特征的机器。
当然我们都知道，这样一个宏伟的目标不可能在两个月内实现。
最终他们完全没有达到会议的目标。
但确立了一些研究方法和目标，为今后的研究奠定了坚实的基础。
但这还不是麦卡锡最伟大的贡献。
麦卡锡对人工智能乃至整个世界的最大贡献无疑是Lisp语言的创造。
这种语言几乎可以归类为最高级、最简洁的编程语言。
它的概念如此先进，功能如此强大，以至于主流编程语言到今天才慢慢赶上它。
有些人甚至声称Lisp根本不是一种编程语言，而是一种数学。
数学永远不会落后，所以Lisp再过50多年也不会落后，反而会领先于所有人。
然而，Lisp没能横扫计算机领域，成为大家的标准选择。
原因很讽刺：Lisp的衰落正是因为它太强大了。
因为它的实现机制是如此基础，它的能力如此强大，而且它的使用如此自由，几乎每个人想做的事情都可以有无数种方式来思考。
这就导致了Lisp没有一个标准化的教学模板可循，这也成为阻碍Lisp普及的最大原因。
尽管Lisp并不流行，但学习它的人却成了它的死忠粉丝。
许多年后，Lisp的几种“方言”（变体）终于开始崛起，许多主流语言开始学习Lisp的优秀之处。
而且距 Lisp 出现已经过去太久了。
我们只能遗憾。
但同时，我们也相信是金子总会发光的。
Lisp 的未来正面临着被埋没的危险。
事实上，人工智能发展遇到的挫折并不算太直接。
毕竟，即使没有太高级的语言，人们也总能用较低级的语言来实现。
但人工智能的另一位父亲（或母亲）却亲手毁掉了自己小时候的十年未来。
这直接导致了人工智能研究的长期低潮。
马文·明斯基同年进入哈佛大学，同年毕业并进入普林斯顿大学研究生院继续深造。
2001 年，他创建了世界上第一个神经网络模拟器，能够学习如何穿越迷宫。
前面提到过，他也是当年达特茅斯会议的参与者之一。
他对神经网络的研究被证明至少是人工智能研究领域最好的尝试之一。
然而，这位神经网络的重要创始人却差点亲手将这一理论送入坟墓。
2006年，明斯基被授予计算机行业最高荣誉：图灵奖。
但同年，他与 Seymour Papert 共同撰写了一本名为《感知器》的书。
明斯基在其中得出的结论是，神经网络不是未来人工智能的方向。
由于他在学术界具有相当的权威，这本书立即导致神经网络相关的研究陷入了长期的低潮。
明斯基对此给出的理由是：第一：单层神经网络无法处理“异或”电路；其次，当时的计算机缺乏足够的计算能力来满足大型神经网络的长期运行需要。
事实证明，人们对科学未来的估计要么过于乐观，要么过于悲观。
很少有人能够做出准确的预测。
毫无疑问，明斯基的预测过于悲观。
很快随着计算机运算速度的飞速发展，他提出的这两个问题很快就不再是问题了。
但当时人们无法预测这一点。
20世纪70年代成为人工智能的寒冬。
只有少数人，包括后来加入谷歌的专家Geoffrey Hinton，仍然坚持研究神经网络。
，事情出现了好转。
在众多科学家的不懈努力下，人工智能领域取得了一系列后续成果，包括深蓝和后来的AlphaGo。
时机意义重大 在这两个故事中，我们最大的感触就是“时机”的重要性。
Lisp和神经网络可以说是划时代的作品和概念，甚至都代表了各自领域的未来，但都因为出现得太早而被忽视，甚至被自己的作者认为没有未来。
但我们不必担心人类会错过任何伟大的发明，因为未来总会到来。
所有的不合时宜，最终都会化作对的时间和地点。
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