1.2　乐观预言

1957年，西蒙就认为世界上已有可思考、学习和创造的机器。进一步，它们做这些事情的能力会快速增长，直到一个可预见的将来，它们能处理的问题的范围将与人的心智所及的范围同样广阔。［13-14］

1958年，西蒙和纽厄尔预言10年以后，数字计算机可以成为国际象棋^[4]世界冠军，并证明新的重要数学定理。

1965年，西蒙预言，20年内，机器将能做人能做的任何工作。

1968年，毫无悔意的西蒙再次预言：“只要男人能干的工作，电脑都能干。”［15］他的预言与图灵的预测比起来显得过于乐观。

1967年，明斯基预言，一代人内，根本上解决产生“人工智能”的问题。

1970年，明斯基预言，3～8年内，将出现具备普通人平均智能的机器。

人工智能一开始表现出无比的信心和极度的乐观，^[5]其研究遇到的困难是，满足演示一两个简单问题的方法在面对更广泛和更复杂的问题时却失败了，有关程序通常包含太少知识，缺乏常识（common-sense knowledge）是首要问题，这使得人工智能离西蒙预言的实现颇为遥远。［16］对人工智能的乐观实际上隐含着人类“强迫”机器朝人的方向发展的动机。

在计算机国际象棋手中，“深青年”（Deep Junior）是佼佼者，然而其依然缺乏人类那样的形态识别能力。人工智能的突破在于超越人类的成长过程。^[6]中国最早的九段围棋手之一陈祖德曾将医学和围棋做过比喻：“医生诊断病情和棋手解答死活题相似，水平低的棋手面对一个较深奥的死活题，花再多时间思考也往往白搭，而一位高手只需稍加思考就能答出正解。遗憾的是医务界这样的高手还太少，多少人的病就这样被耽误了，多少人生的希望就这样丧失了。”［17］下棋、行医都难，从业者众多，大量的棋谱、医书并不意味着拜读以后可以产生那么多的“高手”，同样的学习，大多数人到达不了那个境界，但机器有人类无法比拟的计算速度从而获得能力上的互补。

曾国藩说：“以围棋论，生而得国手者，上智也；屡学而不知局道，不辨死活者，下愚也。此外皆相近之质，视乎教育如何。教者高，则习之而高矣；教者低，则习之而底矣。”［18］这里的教育，确切而言，是在正确方法指导下的经验积累过程。围棋比赛有复盘的传统，以弄清取胜关键和失败原委。大而言之，即历史的回顾。

1955年纽厄尔、西蒙在肖（John Clifford Shaw）的协助下开发了“逻辑理论家”。这个程序能够证明罗素（Bertrand Russell）、怀特海（Alfred North Whitehead）于1913年出版的巨著《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。西蒙认为他们已经解决了神秘的心身问题，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。［14］王浩设计了一个程序，用计算机证明了《数学原理》中的几百条有关命题逻辑的定理，提出了“数学机械化”，为这一领域的发展做出了开创性贡献。

人工智能提出20年后，莱纳特（Douglas Lenat）的博士论文讨论了如何发现初等数学中有趣的待证明的定理而不是定理证明程序的问题。［19］2009年4月，美国《科学》（Science）杂志发布了施密特（Michael Schmidt）和利普森（Hod Lipson）开发的能从实验数据中发现物理定理的程序的消息，即对其分析形式施加最小约束而发现存在的自然关系。［20］具体地，只要事先加载一组简单的基础数学函数和要求其分析的数据，该程序就能够在输入的数据集中辨别相关因素，从各种可能的解释中精选出有希望的少数几种，然后生成描述它们之间关系的方程。例如，由实验得到位置和速度数据，通过搜索可收敛于能量守恒定理，而不需要预先知道物理学知识。该研究利用的机器学习和数据挖掘技术是人工智能发展中的较新阶段。尽管这样的工作能以数学形式表达与物理定理相应的方程，但依然面临证明和解释的挑战，也没有回答是否发现了新定理。新定理的发现，建立在敏锐的眼光、全面的把握和有素的训练基础上。训练支撑“把握”，“把握”锻炼眼光，它们也都依赖于经验。

当年预言中的后面3个与实际情况的差距一目了然。就某一具体领域而言，人工智能能完成熟练工人的流水线工作甚至深海作业，但现在还没有办法让计算机理解情景并用自然语言描述，也不能使计算机拥有足够的语义概念与人进行交互，要具有“智能”而所需的视觉或语义类的数目极大。人工智能只能做目前人能做的工作中的很小一部分，人们没有解决产生“人工智能”的根本问题，拥有具备普通人平均智能的机器还只是愿望。概略而言，当年预见未能变现，以至直到如今依然棘手的原因大致有三。

第一，估计不足。之所以不足，一是未曾经历而难知“深浅”，二是期待急切而过于乐观。

第二，方法阙如。人的大脑是如此复杂，人们不得不承认那是最难攻克的“堡垒”。

第三，工具缺乏。脑内过程和机器实现间、宏观表现到微观机制间的“桥梁”似乎还是一座空中楼阁。

到20世纪80年代，曾有人认为，“最迟到1990年，电脑就可以充当你的医生”。［21］现在看来，除了预言的破灭，这个说法本身需要调整，我们不能期望机器代替人成为独立的医生，而是让机器辅助人进行诊断。计算机辅助医疗分析从MYCIN到关幼波中医专家系统，出现众多探索成果，但在又过了数十年的今天，计算机即使在一个具体的医疗诊断领域也难以独立胜任。预期一次次“失灵”的背后是科技本身进步的艰难，艰难的根源是关于思维的迷茫，其错综复杂的程度当今人类尚不可以具体明白。

放眼观史，乐观预估不少，由于现代科学技术各领域自身的迅猛发展及其不断交叉，给人以日新月异、琳琅满目、色彩纷呈、繁花似锦的感觉，我们不时能听到下个世纪，甚至下个10年某某问题可以解决或突破之类的预言。科学研究要“既异想天开，又实事求是”。20世纪末，似乎新的乐观预言出现了，有观点认为21世纪可全面实现人工智能。尽管不见合理的依据，但是无论基础研究者、应用开发者还是最终使用者都会期望那不是又一次如前述的“乐观”，因为还有比已成为历史的60年更长一点的时间让人摸索、实践、反思、前进和总结。