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“销声匿迹”的侯世达
这是一个曾经一鸣惊人的名字。
1980年，35岁的美国学者侯世达凭借《哥德尔、埃舍尔、巴德——集异壁之大成》一书获得普利策文学奖。此书涵盖的主题十分广泛，通过对哥德尔的数理逻辑、埃舍尔的版画和巴特的音乐的阐述，引人入胜地介绍了包括数理逻辑学、可计算理论、人工智能学、语言学、遗传学、哲学和音乐等在内的理论，探讨了类比、递归和悖论等话题。内容之丰富令人惊叹，而这些恰恰也是要做好人工智能所必须涉足的方面，因此这本书被许多人奉为人工智能领域的圣经，广受追捧。
侯世达是一个天才型科学家，他先是以优异的成绩从斯坦福大学数学系毕业，然后在俄勒冈大学获得物理学博士学位；毕业后先是担任过印第安纳大学计算机系教授，后来受聘于密歇根大学担任心理学教授，最后又成为印第安纳大学文理学院认知科学的杰出教授。正是他的博学让他能够成为人工智能领域不可忽视的人物。
经过多年的积累，人工智能在最近几年得到了迅猛发展。从当年崭露头角的深蓝计算机到如今无往不胜的阿尔法围棋程序；从赢得智力竞答节目《危险边缘》的沃森到在《最强大脑》上饱受争议的小度机器人；从首次通过图灵测试的聊天程序尤金·古特曼到如今各式各样存在于电脑或手机中的个人助手……似乎这些人工智能真的越来越聪明了。
然而侯世达认为现在主流的人工智能领域已经背离了初衷。虽然他在书中已经在呼吁人们关注这个问题，但是大多数读者似乎并没有真正领会到这层意思。现在这些所谓的人工智能其实也就是从统计学和概率论的角度去模拟人类的思维。他并不喜欢这些大数据，因为它们就算看起来再厉害，也并不会真正地思考。当初的人工智能方向不知不觉改变了，但是侯世达并没有随波逐流，他仍然坚持寻找自己所理解的人工智能，于是他在公众面前消失了。
人类认知能力的核心
“极少有人会感兴趣人类的思维是如何工作的，”侯世达说道，“而那正好是我们所关心的——即思考是什么？”
现在的人工智能其实是凭借强大的计算蛮力取胜，在每做出一个选择之前，计算机内部已经海量地模拟计算，然后评估出一个最优的结果呈现出来。而这种解决问题的方式恰恰是我们人类所摒弃的，我们更擅长的是，用最快捷和更直观的方法去做出判断。
因此，一些我们人类看起来非常简单的事情，比如视觉、动态、移动和直觉等，对计算机而言却极其困难。比如我們可以很轻松地认出各种手写或者变体的文字，但是计算机却很难准确识别出来。我们不要因为简单而忽略了其中的研究价值，人脑在做出这些看似简单的东西的背后，经历了怎样删繁就简的优化机制，才是最令人惊奇的。
侯世达喜欢说，“认知就是识别。”也就是当我们看到一些事物，脑海中就会将其当作某一类东西的这种行为：比如，你看到上有平面、下有支柱的家具，不管它长得多么千奇百怪，我们都可以将其看做桌子；看到点着蜡烛的蛋糕我们自然而然地想到是不是有人过生日；当我们遇到一件非常容易做的事情时，我们会说“易如反掌”……这就是所谓的理解。但是这种一下子就抓住事物本质的理解是如何产生的？
他认为理解的核心在于类比，类比是思考的“燃料和火花”，是我们每时每刻都在进行的事情。比如我们的日常交谈，就是一个又一个制作类比的过程。当你的朋友谈论某事的时候，会使你想到另一件事，而紧接着你的朋友又会因此将思维发散到其他事情上——这就是我们觉得易如反掌的聊天。你一定也有过这样的体验，往往有时聊着聊着，就会发现已经与最开始的话题完全风马牛不相及。在这个过程中，我们的大脑在不断做着类比，这种思维的跳跃对于计算机来说是难以企及的。我们的大脑似乎总能很轻易地抽丝剥茧，切中要害。就像我们常常总会说的“没错，就是这样！”在这些漫不经心的话语背后隐藏着人类思维的整个秘密。
所以说，虽然现在的人工智能的发展看似前景光明，可是它们又能教会我们什么呢？或者它们真的能了解我们的需求，并有力地帮助我们解决问题么？就像你手机里的个人助手，它可以帮你搜索各种各样的东西，但是它真的能像知心朋友一样直击你的内心吗？这样不懂得思考的人工智能，又能带领我们走向何处？这就好比一个企图通过爬树到达月球的人，他可以不断进步，但最多也就仅仅能够爬到树梢上而已。
做一个孤独的前行者
侯世达总是在口袋里装着一只四色的圆珠笔和一本小小的笔记本。而他家里储存室的书架里装满了这样的小笔记本，里面全是记录着一些输入错误、语法错误、误听或者错误的动作等。这是他从青少年时期就养成的习惯，将他自己或者别人犯的这些错误收集起来。比如我们常见的语言失误有：词序颠倒（把箱子从书里拿出来）、发音不准（你把发说完）和俗语或诗句乱接（夜深忽梦少年事，唯梦闲人不梦君），等等。
他认为，这些都是破解思维机制的蛛丝马迹。他曾经在书中表示，在进行这些思维活动的时候，没有人敢说自己百分之百不会犯错，这些潜意识的表现是非常有趣的。因此这种错误集锦会变得非常重要。或许单独的一次错误，只是我们茶余饭后的笑话而已，但是当收集到足够多的例子后，我们就能够从中得到启示。正确的言语并没有什么意思，就好比一场圆满演出的魔术，之所以完美是因为它的实现过程被遮掩了，破绽才能告诉我们更多的东西。
在过去的30多年中，侯世达带领着他的灵活类比研究组，在印第安纳大学西北边一所老旧的房子里，尝试揭开创造力和意识之谜。比如他曾编写了一个猜词小程序“Jumbo”，功能很简单，就是将字母顺序被打乱的单词还原出来。一般人其实都能想到非常简单的解决思路——利用排列组合列举出所有可能的组合方式，在词典里不断检索，直到正确为止。但就是这样一个小程序他写了两年，因为他是通过观察字母在他的大脑内是如何排列，模拟人类的思维去设计的。他所用的这种与众不同的逻辑、结构和机制，让程序看起来非常琐碎和幼稚，并且任务的完成效果通常还没有人类做的好。对此侯世达却并不感到沮丧，因为这恰恰说明了人脑的复杂和精妙之处，如果我们能够很轻易地模拟出人脑一样的功能，那么这对人类来说又何尝不是一种打击。
在最近这些年里，我们很少发现侯世达的身影，他不去参加那些有关人工智能的学术会议，我们也难以得知他的学术思想。他宁愿当一个独立思考的少数派，受不受人关注他其实并不在意。
他的这种性格在当年他还是一个粒子物理学博士的时候就可见一斑。因为写论文时感到迷惘，他就自己驾车四处游荡，在不同的地方思考问题。后来他的物理方面的论文虽然只有这么一篇，但是却非常经典，被他人多次引用。
侯世达所坚持的是一条孤独的道路，他曾表示，“我并不想卷入一些看似高大上的人工智能项目，尤其是我本身就明白它们其实与真正的智能并没有一丁点关系。而且我也不明白为什么那么多的人都选择沉迷其中。”
我们什么时候才能见到真正意义上的人工智能？也许需要更多的侯世达出现。
这是一个曾经一鸣惊人的名字。
1980年，35岁的美国学者侯世达凭借《哥德尔、埃舍尔、巴德——集异壁之大成》一书获得普利策文学奖。此书涵盖的主题十分广泛，通过对哥德尔的数理逻辑、埃舍尔的版画和巴特的音乐的阐述，引人入胜地介绍了包括数理逻辑学、可计算理论、人工智能学、语言学、遗传学、哲学和音乐等在内的理论，探讨了类比、递归和悖论等话题。内容之丰富令人惊叹，而这些恰恰也是要做好人工智能所必须涉足的方面，因此这本书被许多人奉为人工智能领域的圣经，广受追捧。
侯世达是一个天才型科学家，他先是以优异的成绩从斯坦福大学数学系毕业，然后在俄勒冈大学获得物理学博士学位；毕业后先是担任过印第安纳大学计算机系教授，后来受聘于密歇根大学担任心理学教授，最后又成为印第安纳大学文理学院认知科学的杰出教授。正是他的博学让他能够成为人工智能领域不可忽视的人物。
经过多年的积累，人工智能在最近几年得到了迅猛发展。从当年崭露头角的深蓝计算机到如今无往不胜的阿尔法围棋程序；从赢得智力竞答节目《危险边缘》的沃森到在《最强大脑》上饱受争议的小度机器人；从首次通过图灵测试的聊天程序尤金·古特曼到如今各式各样存在于电脑或手机中的个人助手……似乎这些人工智能真的越来越聪明了。
然而侯世达认为现在主流的人工智能领域已经背离了初衷。虽然他在书中已经在呼吁人们关注这个问题，但是大多数读者似乎并没有真正领会到这层意思。现在这些所谓的人工智能其实也就是从统计学和概率论的角度去模拟人类的思维。他并不喜欢这些大数据，因为它们就算看起来再厉害，也并不会真正地思考。当初的人工智能方向不知不觉改变了，但是侯世达并没有随波逐流，他仍然坚持寻找自己所理解的人工智能，于是他在公众面前消失了。
人类认知能力的核心
“极少有人会感兴趣人类的思维是如何工作的，”侯世达说道，“而那正好是我们所关心的——即思考是什么？”
现在的人工智能其实是凭借强大的计算蛮力取胜，在每做出一个选择之前，计算机内部已经海量地模拟计算，然后评估出一个最优的结果呈现出来。而这种解决问题的方式恰恰是我们人类所摒弃的，我们更擅长的是，用最快捷和更直观的方法去做出判断。
因此，一些我们人类看起来非常简单的事情，比如视觉、动态、移动和直觉等，对计算机而言却极其困难。比如我們可以很轻松地认出各种手写或者变体的文字，但是计算机却很难准确识别出来。我们不要因为简单而忽略了其中的研究价值，人脑在做出这些看似简单的东西的背后，经历了怎样删繁就简的优化机制，才是最令人惊奇的。
侯世达喜欢说，“认知就是识别。”也就是当我们看到一些事物，脑海中就会将其当作某一类东西的这种行为：比如，你看到上有平面、下有支柱的家具，不管它长得多么千奇百怪，我们都可以将其看做桌子；看到点着蜡烛的蛋糕我们自然而然地想到是不是有人过生日；当我们遇到一件非常容易做的事情时，我们会说“易如反掌”……这就是所谓的理解。但是这种一下子就抓住事物本质的理解是如何产生的？
他认为理解的核心在于类比，类比是思考的“燃料和火花”，是我们每时每刻都在进行的事情。比如我们的日常交谈，就是一个又一个制作类比的过程。当你的朋友谈论某事的时候，会使你想到另一件事，而紧接着你的朋友又会因此将思维发散到其他事情上——这就是我们觉得易如反掌的聊天。你一定也有过这样的体验，往往有时聊着聊着，就会发现已经与最开始的话题完全风马牛不相及。在这个过程中，我们的大脑在不断做着类比，这种思维的跳跃对于计算机来说是难以企及的。我们的大脑似乎总能很轻易地抽丝剥茧，切中要害。就像我们常常总会说的“没错，就是这样！”在这些漫不经心的话语背后隐藏着人类思维的整个秘密。
所以说，虽然现在的人工智能的发展看似前景光明，可是它们又能教会我们什么呢？或者它们真的能了解我们的需求，并有力地帮助我们解决问题么？就像你手机里的个人助手，它可以帮你搜索各种各样的东西，但是它真的能像知心朋友一样直击你的内心吗？这样不懂得思考的人工智能，又能带领我们走向何处？这就好比一个企图通过爬树到达月球的人，他可以不断进步，但最多也就仅仅能够爬到树梢上而已。
做一个孤独的前行者
侯世达总是在口袋里装着一只四色的圆珠笔和一本小小的笔记本。而他家里储存室的书架里装满了这样的小笔记本，里面全是记录着一些输入错误、语法错误、误听或者错误的动作等。这是他从青少年时期就养成的习惯，将他自己或者别人犯的这些错误收集起来。比如我们常见的语言失误有：词序颠倒（把箱子从书里拿出来）、发音不准（你把发说完）和俗语或诗句乱接（夜深忽梦少年事，唯梦闲人不梦君），等等。
他认为，这些都是破解思维机制的蛛丝马迹。他曾经在书中表示，在进行这些思维活动的时候，没有人敢说自己百分之百不会犯错，这些潜意识的表现是非常有趣的。因此这种错误集锦会变得非常重要。或许单独的一次错误，只是我们茶余饭后的笑话而已，但是当收集到足够多的例子后，我们就能够从中得到启示。正确的言语并没有什么意思，就好比一场圆满演出的魔术，之所以完美是因为它的实现过程被遮掩了，破绽才能告诉我们更多的东西。
在过去的30多年中，侯世达带领着他的灵活类比研究组，在印第安纳大学西北边一所老旧的房子里，尝试揭开创造力和意识之谜。比如他曾编写了一个猜词小程序“Jumbo”，功能很简单，就是将字母顺序被打乱的单词还原出来。一般人其实都能想到非常简单的解决思路——利用排列组合列举出所有可能的组合方式，在词典里不断检索，直到正确为止。但就是这样一个小程序他写了两年，因为他是通过观察字母在他的大脑内是如何排列，模拟人类的思维去设计的。他所用的这种与众不同的逻辑、结构和机制，让程序看起来非常琐碎和幼稚，并且任务的完成效果通常还没有人类做的好。对此侯世达却并不感到沮丧，因为这恰恰说明了人脑的复杂和精妙之处，如果我们能够很轻易地模拟出人脑一样的功能，那么这对人类来说又何尝不是一种打击。
在最近这些年里，我们很少发现侯世达的身影，他不去参加那些有关人工智能的学术会议，我们也难以得知他的学术思想。他宁愿当一个独立思考的少数派，受不受人关注他其实并不在意。
他的这种性格在当年他还是一个粒子物理学博士的时候就可见一斑。因为写论文时感到迷惘，他就自己驾车四处游荡，在不同的地方思考问题。后来他的物理方面的论文虽然只有这么一篇，但是却非常经典，被他人多次引用。
侯世达所坚持的是一条孤独的道路，他曾表示，“我并不想卷入一些看似高大上的人工智能项目，尤其是我本身就明白它们其实与真正的智能并没有一丁点关系。而且我也不明白为什么那么多的人都选择沉迷其中。”
我们什么时候才能见到真正意义上的人工智能？也许需要更多的侯世达出现。