本文约3400字，您将用9分钟了解人工智能奠基人约翰·麦卡锡的故事

1927年，约翰·麦卡锡出生在美国波士顿。从小麦卡锡便受到共产主义的熏陶——他的父亲当过工会组织者，母亲更是曾在共产党报社做记者。

家庭的政治倾向或多或少培养了麦卡锡对科学技术的兴趣。“科学技术是第一生产力”成为了这个家庭很早就达成的共识。

那时麦卡锡喜欢读一本类似于《十万个为什么》的通俗科技读物——是的，就是我们小时候读过的那种。当麦卡锡晚年得知，《十万个为什么》在中国的少儿教育中扮演重要地位时，他显得很开心。

麦卡锡在成长过程中表现出对数学惊人的热情和天赋。在读中学时，麦卡锡便找来加州理工大学的课程表，上面写明了大一到大二的微积分课程。他自己买来课本，完成了里面的所有练习题。

1944年，他真的考到了加州理工大学，并得以免修前两年的数学课。

在攻读数学系学位时，他偶然间听到了“现代计算机之父”冯·诺依曼的一次演讲。演讲内容有关于“自复制自动机”，描述了一种可以对自身进行复制的机器。冯·诺依曼认为，生命就好像是宇宙中物理、数学法则的黑客，专门寻找后门，从而利用它完成自己的复制。

这一切并未完全指向人工智能，但麦卡锡心中，燃起了浓浓的好奇火焰。

时代往前迈了一大步。

1

一场会议

想象这样一个场景。

有一个五岁的小男孩在玩一个变形金刚。他一边把变形金刚折叠成一辆车，一边嘴里“酷酷咔咔”地配着音。由于妈妈对他说“你不能用玩具影响别人”，于是他知道吃饭的时候不能在桌子上玩，也不能把它一直摔在地上，吵到楼下的邻居，更不能拿它去打爸爸的头。

引导一个五岁孩子的行为非常简单，但如果对于计算机，你需要刻意的、准确的复杂指令。你如果只是说不允许打爸爸的头，那计算机很可能会对妈妈动手。

这问题的出现，部分原因在于计算机缺少一个五岁孩子从父母、亲友身上学到的社会学常识，比如不能把玩具吃掉，比如不能欺负爸爸。另一部分原因在于，计算机并不具备“推理”能力。我们能够基于经验和常识做出大部分选择，但计算机却完全不同。

换句话说，男孩知道自己不应该做什么，但当他看到喝醉了的爸爸推搡了妈妈一下，那他可能就会毅然把变形金刚向爸爸砸过去。这其中根据现实情况和常识推理后做出的瞬时“非单调”决定，就是人类智能的独到之处。

程序员明白如何让计算机进行数学层面上的逻辑推理。比如从“江湖上的人都去争武林盟主”和“萧峰是江湖上的人”，可以推导出“萧峰也去争了武林盟主”，但是如果想让计算机推导出“萧峰去了半路，却与阿朱渐生情愫，决定去塞外放羊牧马”，却如同天方夜谭。

而这，正是麦卡锡想做的事情。

在听完冯·诺依曼演讲后，机器智能和人类智能这两个概念像咒语一般，在麦卡锡脑中盘旋。他下定决心，要开展更深刻的研究。

好巧不巧，两年后，麦卡锡由于博士论文的缘故，幸运地与冯·诺依曼本人共事。

冯·诺依曼听了麦卡锡的想法，感觉非常新颖，并对此极为支持和鼓励。于是，麦卡锡决定用计算机下棋的方式模拟人类思维。

最重要的是减少计算机的运算量。为此，麦卡锡发明了著名的α-β搜索法，这一关键问题的解决有效减少了计算量，至今仍是解决人工智能问题中一种常用的高效方法。

为了更好地开展研究，麦卡锡找到了信息论的创始人——克劳德·香农。他们希望命名自己的研究，香农讨厌术语堆砌，于是他开门见山，就叫“人工智能”。

1956年，达特茅斯学院举办了一场“夏季人工智能研讨会”，主要发起人正是麦卡锡和香农。会议目标相当宏伟，“基于‘我们能够精确、全面地描述人类智能中的学习等特征，并制造出机器模拟它’这一构想，继续阔步前进。”

麦卡锡希望，在这场涉及10人，耗时两月的会议中，研究“语言和智能的关系”，并“用计算机下棋或者完成其他的什么事情。”

这显然是不现实的。麦卡锡低估了工作的难度。在预算中我们就能窥见最终结果：组织者向基金会申请的资金支持只有7500美元，其中包含主要组织者的费用，以及“外地参会人员的火车票”。

麦卡锡后来自己也说：“我为这次会议设定的目标完全不切实际，以为经过一个夏天的讨论就能搞定整个项目。我之前从未参与过这种模式的会议，只是略有耳闻。实际上，它和那种以研究国防为名义的军事夏令营没什么区别。创造一台真正智能的机器是一个极为困难的过程。”

尽管会议效果未能达成预期，其影响仍然是深远的。由于麦卡锡在下棋程序，尤其是α—β搜索法上所取得的成功，以及明斯基带来的名为Snarc的学习机的雏形(主要学习如何通过迷宫)，计算机科学界增加了一个活力四射、拥有改变世界力量的新领域——人工智能。

会议五十年后，与会者重聚首

2

一种语言

1958年夏天，在IBM工作的麦卡锡正尝试为自己高中时常用的代数微分应用写一个表程序。他使用的语言是“Fortran表处理语言”。作为一种通用语言，它至今仍在科学和工程计算中被广泛使用——但它有一个问题，在于其不支持递归。

麦卡锡的工作恰恰需要递归条件表达式。他尝试向Fortran中加入递归，但发现这样做工作量太大了。

于是，他索性发明了一种语言——LISP。

LISP是一种“函数式”的符号处理语言。它很像数学上的递归函数，从几个基本函数出发，通过一定手段构成新的函数。不仅如此，LISP还具备自编译能力。

1958年秋，麦卡锡回到麻省理工任教。在这里，他和明斯基一起组建了世界上第一个人工智能实验室。当时，麻省理工的电子研究实验室刚刚与美国军方签订协议，资源调配相对灵活。

得益于此，麦卡锡的实验室拥有了一台打孔机、两个程序员和六个学数学的研究生，甚至还配备了一名秘书。

兵强马壮，麦卡锡计划优化LISP的表达能力。在1959年，他在LISP中加入了“求值”的功能。这功能支持程序定义新的函数，然后将其作为程序的一部分执行。求职函数更像是另一位人工智能先驱图灵所提出的“通用图灵机”——其他计算机的通用模拟器。

设计Algol语言的小组被LISP的简明、优美深深触动。1960年，他们邀请麦卡锡参与在巴黎召开的第二次Algol会议。麦卡锡在会上正式提出了递归和条件表达式的概念。经过些许讨论，委员会一致接受了他的思想。

事实上，麦卡锡最初并没想到这语言能产生如此大的影响力。他只是想通过这个工具实现自己“制造人工智能”的目的。

毕竟，在他任教的很长一段时间内，他的梦想都是“机器人可以运用自己身体和思维上的力量，自行离开时髦的AI实验室并行走三英里到达校园。”

然而，他低估了人工智能领域的程序员对LISP语法的热情。直到今天，你还能看见有人在相关论坛振臂高呼“LISP永远滴神”。得益于此，LISP语言与后来于1973年实现的逻辑式语言PROLOG并称为人工智能的两大语言，时至今日仍有极大的影响力。

3

一个时代

麦卡锡的贡献不止于此。他曾先后在麻省理工、斯坦福大学任教，培养出大批计算机科学领域专业人才。

这一切，在时光长河的下游开始溅起浪花。

1997年，IBM所研发的计算机“深蓝”击败了世界排名第一的国际象棋棋手加里·卡斯帕罗夫。据报道，深蓝每秒可以计算两亿步。

2011年，在智力竞赛节目《危险边缘》中，超级电脑沃森凭借独特的运算逻辑，以碾压的姿态战胜了节目历史上的两位人类“大王”，成为节目新的王者。

2016年，人工智能机器人阿尔法狗4:1战胜人类职业选手李世石。2017年，它再度战胜人类世界排名第一的围棋冠军柯洁。3:0的比分，胜利兵不血刃。

2017年，沙特阿拉伯授予机器人索菲亚公民身份。索菲亚看起来和一个正常人类女性别无二致，拥有表情，能够理解语言。她坦承自己的梦想是“建立一个家庭，生儿育女，交很多朋友，开始自己的事业并且做大做强”。

时代迎风扬帆，麦卡锡对此早有预见。

“迟早有一天，人工智能会表现出属于自己智能的特征。到那时，所有的一切都将显得理所当然。”

2011年10月，麦卡锡去世。有人引用授予麦卡锡教授国家科学勋章的评语来悼念他：

“他对计算机科学与人工智能做出了巨大贡献，包括开发LISP程序语言，完善计算的数学理论，促进分时系统概念的发展，在“使用常识及其推理”的计算机程序上应用数理逻辑，以及创建人工智能本身。”

字句简短，读来却有磅礴之力。从图灵、诺依曼，再到麦卡锡、明斯基，先驱者们在时光上游目光炯炯。下游岸边，有篝火渐渐划破长夜。

参考资料，图片来源：

1.维基百科，约翰·麦卡锡词条；

2.https://www.sohu.com/a/435988384_120249147；

3.https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-11；

4.世纪回眸 人工智能的领路人——约翰·麦卡锡，王虎；

5.约翰_麦卡锡小传，林作铨；

6.人工智能（AI）进化论，孙钟然；

7.https://www.techug.com/post/father-of-programming-language-lisp.html；

7.百度百科，索菲亚词条。

●彼得·萨姆森：不爱打游戏的音乐家不是好程序员

●图灵：这世界还没出现，但我相信它存在

●阿德里安·拉莫：流浪黑客的道德困局