文
木子Yanni
地球上，曾经生活着数十种人类，与无边旷野上肆意撒欢的动物相比，他们并没有什么不同。
突然有一天，其中一种人类开挂了。
智人原本蜗居在非洲的旷野之上，白天和野兽正面刚，日落以后，老婆孩子热炕头，日子过得痛并快乐着。然而，放纵的背后暗藏着一个尴尬的危机：娃多了，野兽不够吃了。
终于，当方圆几里内不难吃的野兽统统都进了肚子后，智人含泪走出了舒适圈。
向外扩张途中，严寒、风暴、猛兽，每一样都是生死考验，一旦闯关失败，Gameover。情急之下，他们开始铁杵磨针、串叶成衣，盖房子、造武器，最不可思议的是，他们发明了语言。
“嘿，哥们，看见那头长毛象了么，我埋伏好了，你抡着锤子先上，我后面堵它。”
如果长毛象有朋友圈，内容可能会是这样的：“哎呦我去，那群人手里抡的是啥，会伤害我吗？他们嘴里念的说的怎么一句都听不懂？在线等，挺急的。”
在跨出非洲这条路上，智人一走就是2万年，正是靠着语言带来的这场认知革命，他们成功征服了亚洲和欧洲，最终统治了整个地球。
数万年后，人类在地球上站稳了脚跟，成了食物链顶端的王者，却也意外激发了艺术细胞。
于是有一天，又有一拨人开挂了。
一群理工男卷起裤管，从现实世界闯进代码空间，用了几十年的时间，薪火相传创造出了人工智能，然而他们却发现，让计算机真正变智能这件事，并不比当初祖先走出非洲容易：同一个目标，多年来却内斗不断；眼看着阿法狗下赢围棋又打赢星际，结果在中台元年，人工智能又被迫回炉重造。
年的HAL（电影《漫游太空》中的完美型人工智能），到底在哪里呢？
0、序章：理科生的浪漫
在数学家眼里，世间万物都是数学定理。
在图灵测试出现的14年前，也就是年，图灵已经在思考人与机器之间的联系，一不留神造出了计算机的祖先：图灵机。
图灵机主要被用来模拟纸笔完成数学运算的过程。它的构造非常简单：一个读写磁头+一条无限长的纸带+一份程序表。其中，纸带被划分成了无数个规则的小方格，方格中只能被写入0或1两种符号，纸带的移动由程序表规定。
回忆一下小学数学老师教你笔算22??25的步骤。先列个竖式，个位数相乘（先算22??5，再算22??2），满十进位（+44），对位相加得出结果（），当你在完成这个过程的时候，你就可以被看做是一台图灵机。图灵机的运行原理就如同上面的计算过程，读写磁头根据读到的信息写出符号，纸带根据程序表（运算规则）做规律移动，最后得出结果。
图片来源于网络
图灵机虽然简陋，却五脏俱全，它不仅证明了通用计算理论，还鼓舞了计算机的出现。
年，两位美国数学家造出了世界上第一台通用电子计算机ENIAC，也就是历史书里都会提到的那个“巨脑”，40块面板沿着三面墙排成U型，里面藏着十几万个真空管、电阻器、电容器、开关和继电器，比当时任何一台机电计算设备都要快上倍，ENIAC的出现，让整个科学界兴奋起来。
图片来源于网络：年2月18日，有关ENIAC的报道
年，图灵对着计算机这个钢铁巨物，再次开了个大脑洞。
他在MIND期刊上发表了一篇论文《计算机器与智能》，里面就提到了那个被无数好莱坞大片青睐的图灵测试，但在当时，图灵叫它「模仿游戏」。
玩法很简单，测试者C使用键盘，向互相隔离的机器A和被测试人B随机提问，如果超过30%的测试者都无法辨别回答者是人还是机器，那么，这台机器就算通关了，可以获得「智能」的称号。
图片来源于网络：图灵测试
冷冰冰的庞然大物居然有“智能”的可能性？图灵把一个浪漫的幻想抛给了全世界。
围绕着图灵的计算机浪漫，社会上开始出现两种观点。一种观点是，把规则教给计算机（符号学派），计算机如果能证明出定理，它就能做到像人一样思考；另一种观点是，给计算机装上像人一样的神经系统（联结学派），它就可以自己思考。
两种观点互不相让，逐渐分裂成对立的两派。
年8月，正值初夏，在美国东北部的达特茅斯学院里，聚集了一群在各自领域内充满影响力的帅气男人，他们来到这里，不是为了避暑，而是为了吵一架，不是，是脑暴一下。
史称「达特茅斯会议」。
图片来源于网络：参加达特茅斯会议的主要成员
这场会议持续了长达8个星期，如果要说有什么达成的共识，那就是：可以像人一样思考的计算机，应该被称为「人工智能」。
正是从这场会议开始，在如何实现人工智能这个终极问题上，符号学派和联结学派展开了长达几十年的互怼模式。
针锋相对，寸土必争。
1、符号学派先声夺人
达特茅斯会议上，两派之间的分歧，已经激起了火花。
作为本次会议的组织者，大神明斯基作为联结学派的代表，向在座的各位介绍了自己发明的Snare，世界上第一个神经网络模拟器，然而，任凭明斯基讲的再精彩，也架不住符号派手里有货。
在卡内基梅隆大学任教的青年才俊艾伦纽厄尔教授，和他的老师赫伯特司马贺，隶属于符号派。在所有人的注目礼下，他们略显得意地展示了一个叫做“逻辑理论家”的小程序，当每个人的目光都死死盯住这个新奇玩意儿时，画外音般的声音开始揭秘：“逻辑理论家”可以自动证明《数学原理》第2章52条定理中的前38条。
这让在场的不少人，倒吸了一口夏日特供的闷热。
这本书虽然叫做《数学原理》，却是哲学家罗素和老师一起完成的。3卷近页，是当时数学界最牛的一本书，没有之一。据说罗素在写这本书的时候，每天专注写8个小时，写了10年，这期间不知道崩溃了多少次，经常写着写着就哭了，哭着哭着再继续写，终于熬到了出版。
这本书虽然叫做《数学原理》，但它其实包含了哲学、数学和数理逻辑，内容艰深无比，就连业内老司机啃起来都费牙，更别说一般人了，比如1+1=2的证明，都已经排到了第二卷的83页。这本书一开始大概就没想让人去阅读，仅仅是想证明，数学真理都是从逻辑推理中得出来的。靠着这本书，罗素获得了英国的荣誉勋章。
图片来源于网络：《数学原理》中1+1=2的证明
老司机都难以看懂的定理，却被“逻辑理论家”盘的明明白白，不扶墙也得扶它。这么一来，“逻辑理论家”抱走了「第一款能实际工作的人工智能程序」的荣誉称号，同时，作为符号学派发言人的纽厄尔和司马贺，也是出尽了风头，把联结学派死死的摁在会议桌上摩擦。
也许你会有些不理解，纽厄尔和司马贺作为象牙塔里的知识人，为何喜怒竟如此形于色？这里其实有个小插曲。
早在达特茅斯会议之前，两人的“逻辑理论家”就已经能证明《数学定理》第一卷中很大一部分定理了，两人激动万分的写了篇文章，兴冲冲地投稿给了当时逻辑学最重要的刊物《符号逻辑杂志》，万万没想到，被主编退稿了，理由是：把一本过时逻辑书里的定理用机器重证一遍，没啥意思。这把窝心火，大概憋着难受，才故意在会议上整了这么一出。
回到正题上来。在符号学派眼里，人工智能就应该是一套规则验证系统，把规则告诉计算机，然后拿已有的东西让计算机验证，得出结论，完事。所以这一时期，大家都拼命让计算机去证明数学定理，哪个难就证明哪个，以此来显示自己的权威。
达特茅斯会议结束后，符号学派的地位可想可知，有钱有势：钱是*府资助的，势是舆论给的。
满大街的人都竖着大拇指：人工智能好啊，有搞头；符号学派棒啊，有钱途。当然了，符号学派自己也夸：不服气？去瞧瞧论文引用率，甩联结学派好几条街呢。
但是，龟兔赛跑的故事，大家应该都不陌生吧？
2、联结学派后发制人
在达特茅斯会议上惨遭冷落的联结学派，也在暗搓搓的较劲。
功夫不负有心人，年，康奈尔大学的实验心理学家罗森布拉特，在一台IBM计算机上，模拟了自己发明的一种神经网络模型，起名叫做“感知机”，它称得上是神经网络的“HelloWorld”，可以进行简单的图像识别。
在说感知器之前，需要补充个背景知识。
年，两位科学家麦卡洛克和皮茨，对神经元倍感兴趣，他们对生物学大脑进行抽象简化后，提出了M-P模型，证明了单个神经元也可以执行逻辑功能，这一发现开启了人工神经网络的研究时代。
想象一下，你走进一家店，空气中飘着浓郁的四川辣椒味儿，已经落座的桌上都摆着正在翻滚的九宫格，穿梭在店里的服务生正吆喝着“9号桌加一盘羊肉”。此时，你看到的、听到的、闻到的，都在告诉你一件事：这是一家火锅店。
年，美国东南部的耶基斯国家灵长类研究中心，一个叫做赫布的神经心理学家，在夜以继日的观察黑猩猩后，又发现了一些有关神经元的有趣现象，进一步深化了MP模型。
赫布观察到：当黑猩猩看到一个头，或者模型手时，轻则会后退，重则会尖叫逃开；如果在固定时间播放铃声、提供食物，黑猩猩就会记住它们之间的联系。基于这些现象，著名的“赫布法则”问世了：如果两个神经元细胞总是同时被激活，它们之间就会出现某种关联，同时激活的概率越高，这种关联程度也会越高。而神经网络的学习过程，实际上就发生在连接神经元之间的突触部位。
基于此，著名的赫布定理出现了：如果把神经系统比作一个山丘，突触就是山丘上零星分布的小沟槽（下图左），遇到下雨天，雨水会随机通过一些小沟槽向下流淌，久而久之，雨水常常流过的小沟槽就会加深、拉长，变成大沟（下图右），供雨水向下流淌。从这个例子可以看到，重复场景下，神经元之间的连接会逐渐变强，从而形成一个习惯，一度风靡全网的“21天习惯养成法”，也差不多就是这个意思。
图片来源于网络：赫布定理简单示意图
现在回到罗森布拉特的“感知机”，可以说，他的感知机就是赫布法则的梦想成真。
罗森布拉特利用感知机，完成了一个非常“惊艳”的实验：50组训练图片，每组两幅图，一张左标识，一张右标识。在实验过程中，通过人工调节权重，感知机慢慢找到了最佳的连接权值，形成了识图的判断“习惯”，随后，换新图继续测试，在没有人工辅助的情况下，感知机依然可以自主判断出标识是左还是右。
当时，感知机主要被用来给图形做分类，是人工神经网络的前身。
作为科技新品问世的“感知机”，被《纽约时报》描述为“一个能够行走、拥有视觉、能够写作、能自我复制，且有自我意识的电子计算机的雏形”。这个描述显然是夸大的，但在这个阶段，吹嘘是必要的，有