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0哈喽大家好，欢迎回到《AI有点意思》！我是你们的老朋友小艾。
上一期我们聊了图灵，聊了他那个惊天动地的提问——“机器能思考吗？”那篇1950年的论文，像一颗种子，埋进了土里。但种子要发芽，需要阳光、水分，还有一群“疯狂”的园丁。
六年后的一个夏天，这群园丁终于聚到了一起。今天这一期，小艾就带大家回到1956年，去见证一个历史性的时刻——那个被称为“人工智能元年”的夏天。
时间回到1956年6月，美国新罕布什尔州，达特茅斯学院。这是常春藤联盟里最小的一所学校，坐落在一个僻静的小镇上。但就是这个夏天，这里聚集了当时全世界最聪明的一群大脑。
会议的发起人叫约翰·麦卡锡，当时他只有28岁，是达特茅斯的一名数学系助理教授。他拉来了另外几位“大神”：马文·明斯基，哈佛大学的研究员，后来被称作“人工智能之父”之一；克劳德·香农，贝尔实验室的传奇人物，信息论的创立者——就是那个定义了“比特”的人；还有IBM的纳撒尼尔·罗切斯特。
这四个人，就是这次历史性会议的“四大金刚”。
麦卡锡给这个研讨会起了一个名字，一个从未有人用过的词——他称之为“人工智能夏季研讨会”。注意，这是“人工智能”这个词汇**第一次**出现在人类历史中。在此之前，这个领域有很多叫法——“自动机理论”、“复杂信息处理”、“思维机器”，五花八门。麦卡锡觉得这些名字都不够响亮，他想要一个能概括“制造智能机器”这个终极目标的词。于是他自己造了一个：**Artificial Intelligence**。
会议为期两个月，整整八个星期。麦卡锡在提案里写下了一段话，现在看起来依然让人心跳加速。他说：“我们将尝试让机器能够使用语言、形成抽象概念、解决现在只有人类才能解决的问题，并且**自我改进**。”他甚至放话说：“我们相信，如果精心挑选一批科学家，花一个夏天的时间，就能在这些问题上取得重大进展。”
一个夏天，解决人类智能的本质问题？这个雄心壮志，堪比说“给我一个夏天，我能教会石头说话”。
当时台下有人冷笑——“痴人说梦”。
但就是这个“痴人说梦”的夏天，开启了一个全新的学科。
那么，这个夏天他们到底干了什么？实际上，会议并没有像麦卡锡想象的那样“解决所有问题”。大部分时间里，这几位天才在争论、在碰撞、在彼此激发。他们并没有达成太多共识，但他们做了一件更重要的事——他们**定义了一个领域**，给了它一个名字，画出了一张地图。这张地图上标注了：自然语言处理、神经网络、推理、创造力、机器学习……这些我们今天还在探索的方向，在1956年就已经被他们写在了黑板上。
其中，有一个成果特别值得一提——来自参会的另两位科学家，赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔。他们在会议上展示了一个程序叫“**逻辑理论家**”。这个程序能自动证明数学定理——它成功证明了怀特海和罗素那本巨著《数学原理》中的38个定理。而且其中有一条定理，它找到的证明方式比原著还要简洁优雅。
你可以想象当时会场的反应：一台机器，自己“想”出了一种比人类数学家更优雅的证明方式。这太震撼了。
西蒙和纽厄尔还做出了一个在当时看来极其大胆的预言：“十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。”“十年之内，计算机将发现并证明重要的数学定理。”他们还补了一句更狂的：“十年之内，大多数心理学理论都将以计算机程序的形式存在。”
事后诸葛亮地说，这些预言有些成真了——计算机确实击败了国际象棋冠军，只不过不是在十年内，而是花了四十年。但有些预言，直到今天也没有完全实现。不过，正是这种“狂妄”，定义了那个年代——那是一个相信“只要给天才一个夏天，就能解决一切问题”的年代。
那么，这个“符号主义”路线到底是什么？为什么说它最终走不通？
早期AI科学家走的路，在学术上叫“**符号主义**”——就是用逻辑规则和符号来模拟人类思维。打个比方：如果你告诉AI“所有人都会死”和“苏格拉底是人”，它能推出“苏格拉底会死”。这就是逻辑推理。早期AI认为，只要把所有知识都写成这种“如果……那么……”的规则，AI就能像人类一样思考。
这条路在初期确实很辉煌。“逻辑理论家”能证明数学定理，“通用问题求解器”能解决一些逻辑谜题——这些都让人相信，AGI（通用人工智能）就在眼前。
但问题很快暴露出来了。
第一个问题：**常识的鸿沟**。你试试用规则来教AI“不要把热咖啡倒在自己身上”。你该怎么写这条规则？“如果液体温度高于某个阈值，并且容器类型是杯子，并且……”——这种规则无穷无尽。人类在生活中学到的常识，用逻辑规则根本写不完。
第二个问题：**规则的组合爆炸**。想让AI像人一样理解语言，你需要写多少条语法规则？答案是：无穷条。因为语言本身就是模糊的、有歧义的、依赖上下文的。“她看见他趴在桌子上睡着了”——是谁睡着了？没有上下文，逻辑规则根本无法判断。
第三个问题：**知识获取的瓶颈**。怎么把人类的知识“喂”给AI？靠程序员一条一条敲进去吗？这太慢了，根本不现实。而且知识本身就在不断更新和变化。
这个困境，后来被称作“**符号落地问题**”——符号是符号，世界是世界，怎么把这两个东西连起来？你可以在程序里定义“苹果”是一种水果，但AI根本没见过真实的苹果，不知道它长什么样、闻起来是什么味道、摸起来是什么手感。它只是在操作一堆符号，而非真正理解这个世界。
所以，符号主义虽然开了一个好头，但这条路——单靠逻辑规则和符号推演——是走不到终点的。到了1970年代，当人们发现连“为什么不能用微波炉热手机”这种三岁小孩都知道的问题，AI都无法回答时，整个领域陷入了第一次大低谷。这就是后来人们说的“**AI寒冬**”——资金断了，人才散了，媒体开始嘲讽“人工智能就是个笑话”。
但是，小艾想请大家记住一个画面：1956年的达特茅斯，八个星期的夏天，一群年轻人围坐在黑板前。他们不知道这条路会走多久，也不知道要经历两次寒冬、几十年的冷板凳，才会迎来今天的爆发。他们只是在纸上写下了一个词，一个当时所有人都觉得“不现实”的词。
那个词叫**人工智能**。而今天，我们每一个人，都在见证这个词变成现实。
好了，今天这一期我们聊了1956年的达特茅斯会议，聊了“人工智能”这个名字的诞生，也聊了早期AI的“符号主义”路线——它为什么辉煌，又为什么最终走进了死胡同。
下一期，小艾要带大家认识一个特别的“医生”——它叫ELIZA，是史上第一个聊天机器人。它骗了全世界上万人，让他们以为它是一个真正的心理医生。记得订阅《AI有点意思》，我们下期见！
