​​1948年，“電腦科學之父”的Allen Turing以及“資訊科學之父”的Claude Shannon自主研發了今天國際象棋程式仍然使用的基本演算法。諾貝爾經濟學獎得主、卡內基梅隆大學的Herbert Simon預測，“在10年內，計算機將成為國際象棋冠軍”（但是，實踐證明他及隨後的很多人是錯誤的）。經過許多基本的開發國際象棋程式的工作後，1959年，Newell、Simon和Shaw進行了第一次成功、認真的工作。1967年，麻省理工學院的理查德·格林布拉特開發了第一個俱樂部級的程式Machack，這個程式可以在1600的級別（B級）進行博弈。Green blatt只允許其程式與人對弈。

人工智慧是一門獨特的學科，允許我們探索未來生活的諸多可能性。在人工智慧短暫的歷史中，它的方法已經被納入電腦科學的標準技術中。這樣的例子包括，在人工智慧研究中產生的搜尋技術和專家系統，並且這些技術現在都嵌入了許多控制系統、金融系統和基於Web的應用程式中。

目前，許多人工智慧系統用於控制財務決策，例如購買和銷售股票。這些系統使用各種人工智慧技術，如神經網路、遺傳演算法和專家系統。基於網際網路的智慧體搜尋全球資訊網，尋找使用者感興趣的新聞文章。

科技進步顯著地影響了我們的生活，這種趨勢無疑將會繼續。最終，在下一個千年，作為人類的意義何在，這個問題很可能會成為一個討論的焦點。這幾位改變世界的人工智慧領域專家，你認識幾個？

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阿蘭·圖靈（Alan Turing）　

阿蘭·圖靈（1912—1954）是一位英國數學家，他是電腦科學史上相當傑出的人物。學習過人工智慧、電腦科學和密碼學課程的學生應該熟悉他的貢獻。他對人工智慧的貢獻在於著名的為測試人工智慧開發的圖靈測試。他試圖解決人工智慧中有爭議的問題，如“計算機是否有智慧？”，由此制訂了這個測試。在理論電腦科學中，有一門課程是研究圖靈機的計算模型。圖靈機是一個捕捉計算本質的數學模型。它的設計旨在回答這個問題：“函式可計算意味著什麼？”讀者應該理解，在第一臺數字計算機出現的七八年前，Turing就在本質上討論了使用演算法來解決特定問題的概念。

你可能已經看過描繪英國之戰的第二次世界大戰的電影。1940—1944年間，德國飛機在英國丟下了近20萬噸炸彈。在倫敦外的布萊奇利公園，Turing帶領一隊數學家破解德國密碼——人稱“恩尼格瑪密碼（Enigma Code）”。他們最終用恩尼格瑪密碼機破解了密碼。這個裝置破譯了傳送到德國船隻和飛機的所有軍事命令的密碼。圖靈小組的成功在盟軍的勝利中發揮了決定性的作用。

阿蘭·圖靈和人工智慧

Turing發明了儲存程式概念，這是所有現代計算機的基礎。1935年之前，他就已經描述了一臺具有無限儲存空間的抽象計算機器——它具有一個讀取頭（掃描器），來回移動讀取儲存空間，讀取儲存在儲存空間中的程式指定的符號。這一概念稱為通用圖靈機。

Turing很早就對如何組織神經系統促進大腦功能提出了自己的見解。Craig Webster在其文章中闡釋了Turing的論文《Computing Machinery and Intelligence》（最終於1950年發表在Mind上），將圖靈B型網路作為無組織的機器進行了介紹，這個B型網路在人類嬰兒的大腦皮層中可以發現。

Turing論述了兩種型別的無組織機器，它們稱為型別A和型別B。型別A機器由NAND門組成，其中每個節點具有用0或1表示的兩種狀態、兩種輸入和任何數目的輸出。每個A型網路都以特定的方式與另外3個A型節點相交，產生組成B型節點的二進位制脈衝。Turing已經認識到培訓的可能性以及自我刺激反饋迴圈的需要）。Turing還認為需要一個“遺傳搜尋”來訓練B型網路，這樣就可發現令人滿意的值（或模式）。。

在布萊奇利公園，Turing經常與唐納德·米基（他的同事和追隨者）討論機器如何從經驗中學習和解決新問題的概念。後來，這被稱為啟發法問題求解和機器學習。

Turing很早就對用國際象棋遊戲作為人工智慧測試平臺的問題求解方法有了深刻的認識。雖然他那個時代的計算機器還，不足以開發出強大的國際象棋程式，但是他意識到了國際象棋所提出的挑戰（具有10120 種可能的合法棋局）。前面提到，其1948年的論文《計算機器和智慧》為此後所有的國際象棋程式奠定了基礎，導致在20世紀90年代發展出了可以與世界冠軍競爭的大師級機器）。

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約翰·麥卡錫（John McCarthy）　

約翰·麥卡錫（1927—2011），在1956年達特茅斯會議上創造了“人工智慧”這個詞，沒有他，就沒有關於人工智慧教科書。

McCarthy教授曾在麻省理工學院、達特茅斯學院、普林斯頓大學和斯坦福大學工作過。他曾是斯坦福大學的榮譽教授。

對於LISP程式語言的發明他功不可沒。多年來，特別是在美國，LISP已經成了開發人工智慧程式的標準語言。McCarthy極具數學天分，他在1948年獲得了加州理工學院數學學士。1951 年，他在所羅門·萊夫謝茨（Solomon Lefschetz）的指導下，獲得了普林斯頓大學數學博士學位。

McCarthy教授興趣廣泛，其貢獻涵蓋了人工智慧的許多領域。例如，他在多個領域有出版物，包括邏輯、自然語言處理、計算機國際象棋、認知、反設事實、常識，並且從人工智慧立場提出一些哲學問題。

作為人工智慧的創始之父，McCarthy經常在他的論文（如《Some Expert Systems Need Common Sense》（1984）和《Free Will Even for Robots》中進行評論，指出人工智慧系統需要什麼才能實用有效。

鑑於他對人工智慧做出的貢獻，McCarthy於1971年獲得了圖靈獎。他所獲得的其他獎項包括在數學、統計和計算科學方面的國家科學獎，在計算機和認知科學中的本傑明·富蘭克林獎。

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喬治·布林（Georage Boole）　

計算機程式能夠顯示任何型別的智慧，這就先決定了它需要能夠推理。英國數學家Georage Boole（1815—1864）建立了表示人類邏輯定律的數學框架。他的著作包括約50篇個人論文。他的主要成就就是眾所周知的差分方程論，這個論著出現在1859年。隨後，1860年，他釋出了有限差分運算論。後一著作是其前一著作的續篇。Boole在《Laws of Thought》一書中給出了符號推理的一般方法，這也許是他最大的成就。給定具有任意項的邏輯命題，布林用純粹的符號處理這些前提，展示如何進行合理的邏輯推斷。

在《Laws of Thought》的第二部分，Boole試圖發明一種通用的方法，對事件系統的先驗概率進行轉換，來決定任何與給定事件有邏輯上關聯的其他事件的後驗概率。

他建立的代數語言（或符號）允許變數基於僅有的兩個狀態（真和假）進行互動（或建立關係）。正如目前已知的，他建立的布林代數有3個邏輯運算子：與、或、非。布林代數和邏輯規則的組合使我們能夠“自動地”證明事情。因此，能夠做到這一點的機器在某種意義上是能夠推理的。

兩個多世紀後，庫爾特·戈德爾（KurtGödel，1931）證明了Leibniz的目標過度樂觀。他證明了，任何一個數學分支，只使用本數學分支的規則和公理，即使這本身是完備的，也總是包含了一些不能被證明為真或假的命題。偉大的法國哲學家雷內·笛卡兒（Rene Descartes）在《Meditations》一書中，通過認知內省解決了物理現實的問題。他通過思想的現實來證明自己的存在，最終提出了著名的“Cogito ergo sum”——“我思故我在”。這樣，Descartes和追隨他的哲學家建立了獨立的心靈世界和物質世界。最終，這導致了當代觀點的提出，即身心在本質上是相同的。

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艾茲格·迪傑斯特拉（Edsger Dijkstra）

茲格·迪傑斯特拉（1930—2002）是荷蘭的電腦科學家，他早期學的是理論物理學，但他最眾所周知的成就是關於良好程式設計風格（如結構化程式設計）、良好教育技術的寫作以及演算法。有一種演算法以他的名字命名，即在一幅圖中找到到達目標的最短路徑的演算法。

他為開發程式語言做出了重要貢獻，因此獲得了1972年的圖靈獎，並且在1984年至2000年，擔任得克薩斯大學奧斯汀分校電腦科學的斯倫貝謝百年主席。他喜歡結構化語言，如Algol-60（這幫助了他開發軟體），並不喜歡教BASIC。在寫作方面，他獲得了相當高的榮譽，例如，他的那封題為《Go To Statement Concordred Harmful》的信（1986年）——這是寫給計算機協會通訊（ACM）編輯的信。

從20世紀70年代以來，他的大部分工作是開發程式正確性證明的形式化驗證。他希望用優雅的數學而不是通過複雜的正確性證明進行驗證，這種正確性證明的複雜性通常會變得非常複雜。Dijkstra寫了超過1300個“EWD”（他的名字的首字母縮寫），這是他寫給自己的手寫個人筆記，此後，他與其他人通訊，使這些筆記得以出版。

在他去世前，由於在程式計算自穩定方面的工作，他獲得了分散式計算原理（ACM Principles of Distributed Computing，ACM PODC）影響力論文獎（PODC Influential Paper Award in Distributed Computing），為了向他表示敬意，這個獎項更名為迪傑斯特拉（Dijkstra）獎。

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亞瑟・塞繆爾（Arthur Samuel）

1952年，亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）編寫了第一個版本的跳棋程式。顯然，在為IBM 704程式設計跳棋遊戲時，Samuel的主要興趣是開發一個可以演示機器學習的跳棋程式。Samuel的早期論文[以及在跳棋方面工作的重要意義，並不在於程式的結果或程式必須成功，但是當程式在單場比賽中打敗了冠軍羅伯特·奈利（Robert Nealy）之後，這經常被新聞界誇大其詞。

這項工作的重要意義在於，人們將這個程式視為合理人工智慧技術的研究和應用的早期模型。Samuel的工作代表了在機器學習領域最早的研究。Samuel曾思考使用神經網路方法學習博弈的可能性，但是最後決定採用更有組織、更結構化的網路方式進行學習。

戴納·諾（Dana Nau）是博弈論和自動規劃領域的研究者，他以發現“病理性”遊戲而聞名，在這種遊戲中，與直覺相反，向前看會導致比較糟糕的決策。

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戴納·諾（Dana Nau）

Dana Nau（1951年生）是馬里蘭大學計算機科學系和系統研究所（ISR）的教授。Dana Nau在自動規劃和博弈理論方面的研究使他發現了這樣的“病理性”遊戲，並在這個理論及其自動規劃應用方面頗有建樹。他和他的學生為AI規劃、製造規劃、零和遊戲以及非零和遊戲領域所開發的演算法已經贏得了許多獎項。

他的SHOP和SHOP2規劃系統已被下載了13 000餘次，用於世界範圍內的數千個專案中。Dana發表了超過300篇的論文，其中幾篇獲得了最佳論文獎，他還與其他作者合著了《Automated Planning: Theory and Practice》。他是人工智慧發展協會（AAAI）研究員。除了在馬里蘭大學擔任教授，Dana還在高階計算機研究所（UMIACS）和機械工程系中擔任相關的職位，還參與指導計算文化動態實驗室（LCCD）。

理查德·科夫（Richard Korf）研究的是人工智慧中的問題求解、啟發式搜尋和規劃，他發現了迭代加深的深度優先搜尋——一種類似於漸進深化的方法，這是下一節的主題。請參閱補充報道，深入瞭解Korf博士。

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理查德·科夫（Richard Korf）

Richard Korf（1955年生）是美國加州大學洛杉磯分校電腦科學學院的教授。他於1977年獲得麻省理工學士學位，並於1980年和1983年分別獲得卡內基梅隆大學電腦科學的碩士和博士學位。1983年至1985年，他擔任哥倫比亞大學電腦科學學院Herbert M. Singer助理教授。他的研究領域是問題求解、啟發式搜尋和人工智慧規劃。

特別值得注意的是, 1985年，他發現迭代加深法，這提高了深度優先搜尋的效率。他還於1997年發現了著名的魔方最佳解決方案。他是《Learning to Solve Problems by Searching for Macro-Operators》一書的作者（Pitman, 1985）。他是《人工智慧》和《應用智慧》雜誌的編輯委員會會員。Korf博士曾榮獲1985年IBM教授發展獎（Faculty Development Award）、1986年NSF的總統年輕研究員獎（residential Young Investigator Award）、最佳的UCLA電腦科學部傑出教學獎（Computer Science Department Distinguished Teaching Award）（1989）以及2005年的洛克希德馬丁優秀教學獎（Lockheed Martin Excellence in Teaching Award）。他是美國人工智慧協會（Fellow of the American Association for Artificial Intelligence）的高階會員。

AI的創始人之一

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馬文·明斯基（Marvin Minsky）

自1956年達特茅斯會議以來，明斯基（1927年生）就一直是AI的創始人之一。

1950年，他從哈佛獲得數學學士學位；1954年，他在普林斯頓獲得數學博士學位。但是他的專業領域是認知科學，從1958年以來，他就一直在麻省理工學院努力工作，對認知科學做出了貢獻。

他痴迷於該領域，一直持續到2006年——達特茅斯會議五十週年。在達特茅斯會議中也首次孕育了本書。2003年，明斯基教授創立了MIT電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）。明斯基於1969年獲得圖靈獎，1990年獲得日本獎，1991年獲得國際人工智慧聯合會議最佳研究獎，2001年獲得來自富蘭克林研究所的本傑明·富蘭克林獎章。他是人工智慧的偉大先驅和深刻的思想家之一。他從數學、心理學和電腦科學的角度開發了框架理論（見6.8節），並且對AI做出了許多其他的重要貢獻。最近幾年，他繼續在麻省理工學院媒體實驗室工作。

心智社會

1986年，馬文·明斯基做出了里程碑式的貢獻，他的《The Society of Mind》一書打開了智慧體思想和研究的大門。本書的述評在emcp官網上可以找到，其中突出了以下幾點。

明斯基的理論認為心智是由大量半自主、複雜連線的智慧體集合組成的，而這些智慧體本身是沒有心智的。正如閔斯基所說：

“本書試圖解釋大腦的工作方式。智慧如何從非智慧中產生？為了回答這個問題，我們將展示從許多本身無心智的小部件構建出心智。”[43]

在明斯基的體系中，心智是由許多較小的過程生成的，他將這些小過程稱為“智慧體”。每一個智慧體只能執行簡單的任務——但是智慧體加入群體形成社會時，“以某種非常特殊的方式”帶來智慧。明斯基對大腦的看法是：它是一臺非常複雜的機器。

如果我們能夠想象，使用計算機晶片代替大腦中的每個細胞，這些晶片設計用於執行與大腦智慧體相同的功能，使用在大腦中完全相同的連線。明斯基還說：“沒有任何理由懷疑，由於替代機器體現了所有相同的過程和記憶，因此替代機器的所思所感與你是一樣的。確實可以說，它就是你，它具有你所有的強度。”

在明斯基做出里程碑式工作的時期，人們批評人工智慧系統不能展示常識知識。對此，他不得不說：

“我們預感、想象、計劃、預測和阻止的方式涉及幾千、也許是上百萬個小過程。然而所有這些過程都是自動進行的，因此我們認為它是‘普通的常識’。”

自20世紀80年代後期以來，羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）一直基於包容體系架構建造機器人。他認為智慧行為是從有組織的、相對簡單的行為互動中出現的。包容體系架構是構建機器人控制系統的基礎，這個控制系統包括任務處理行為集。其通過有限狀態機的轉換，將基於感知的輸入對映為面向行動的輸出，實現機器人的行為。一個簡單的條件動作產生式規則集定義了有限狀態機。

Brooks的系統不包括全域性知識，但是它們確實包括一些層次結構，以及架構不同層次之間的反饋。Brooks通過增加架構中的層次數目，增強系統的能力。Brooks認為，架構中較低層次的設計和測試的結果產生了頂層行為。我們執行了實驗，揭示了層次間一致行為的最好設計，確定了層間和層內的適當通訊。包容體系架構設計的簡單性並未阻止Brooks在一些應用中取得成功。

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羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）——從反叛到改革

Rodney Brooks（1954年生）多才多藝、風趣幽默。20世紀80年代，他闖入AI領域，質疑已建立起來的觀點，就如何構建機器人系統提出自己特立獨行的觀點。多年之後，他成了著名的AI領袖、學者和預言家。他在澳大利亞弗林德斯大學獲得了理論數學的學士學位，並於1981年，獲得了斯坦福大學電腦科學博士學位，在卡內基梅隆大學和麻省理工學院擔任研究職位。

加入麻省理工學院之前，他於1984年在斯坦福大學擔任教授職位。他通過在機器人和人造生命的工作中，建立起了自己的聲譽。他通過電影、書籍和創業活動進一步多樣化自己的職業生涯，他建立了幾家公司，包括Lucid（1984），IROBOT（1990）（見圖6.21（a）～圖6.21（d））。在IROBOT®這家公司中，他設計了Roomba及其附屬人工生物（1991），獲得了商業上的成功（見圖6.21（c））。他是麻省理工學院松下機器人教授和麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室主任。他設計和製造的機器人在工業和軍隊中都有市場。2008年，他建立了Heartland機器人，這個機器人的使命是將新一代機器人推向市場，提高製造環境中的生產力。“Heartland的目標是將機器人引入未曾自動化的地方，使得製造商更有效率，工人更有生產力，保住工作崗位，避免其遷移到低成本地區”。

圖6.21　IROBOT公司的產品

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漢斯·伯林（Hans J. Berliner）

20世紀70年代初，世界通訊國際象棋冠軍漢斯·伯林（Hans Berliner，1966—1969）博士提出了地平線效應的概念。

Hans J. Berliner（1929年生）為國際象棋博弈和高階博弈程式設計做出了重大貢獻。他於1969年獲得了卡內基梅隆大學的博士學位，並曾任該校的電腦科學研究教授。從1965年至1968年，Berliner是世界通訊國際象棋冠軍，他除了在Hitech開發了世界上第一個高階大師級國際象棋程式之外（1985年），還於1979年開發了西洋雙陸棋的強程式。

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蒙蒂·紐博（Monty Newborn）

Monty Newborn（1937年生）是計算機國際象棋的先驅之一，開發了其中一個最早的多處理器程式OSTRICH，並從1970年開始組織了北美和世界計算機國際象棋錦標賽。1977年，他也是國際象棋協會（ICCA）的共同創始人之一。從1976年到1983年，他是麥吉爾大學電腦科學學院院長。在1996年Kasparov與深藍的比賽中，他是首席組織者。同時，他也是一些關於計算機國棋象棋和定理證明書籍的作者。在退休生活中，他喜歡製作漂亮的彩色玻璃燈，還是魁北克頂級高階網球選手之一。　

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大衛·利維（DavidLevy）和伽谷·萬德·荷裡克（Jaap Van Den Herik）

在計算機國際象棋和計算機博弈領域， David Levy（1945年生）是最高產的人物之一。他是國際象棋大師、學者、出版了30餘本書籍，並且是國際公認的人工智慧領導者。Levy推動了在計算機國際象棋領域的研究，1968年，他與3位電腦科學教授進行了著名的打賭——他聲稱在國際象棋中，沒有任何程式可以擊敗他。他贏得了幾場比賽，在這幾場比賽中，D. K.是他的支援，但是在1989年，Deep Thought以4︰0擊敗了他。與D. K.一樣，Levy也是Donald Michie的學生和朋友。

他發表了大受歡迎的《Robots Unlimited》（2005）以及《Love and Sex with Robots》（2007）。

Jaap van den Herik（1947年生）是馬斯特裡赫特大學電腦科學的教授。2008年，他成為創意計算Tilberg中心的領導者。Herik教授積極領導和編輯了ICCA雜誌，最後這本雜誌更名為《International Computer Games Association Journal》雜誌。

自1988年以來，他在這些領域和其他領域有眾多的科學出版物，並曾在萊頓大學擔任法律和計算專業的院長。

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肯尼思·湯普森（Kenneth Thompson）

Kenneth Thompson（1943年生）是電腦科學領域傑出的美國先驅之一。他的成就包括開發B程式語言。1969年，他與丹尼斯·裡奇（Dennis Ritchie）使用這種語言一起編寫了UNIX作業系統，進而開發出了C語言。在計算機國際象棋中，他在貝爾實驗室使用研究多年的專用硬體開發了程式BELLE。BELLE在1980年的計算機國際象棋冠軍賽中奪冠，並且在1982年成為第一個大師級的計算機國際象棋程式。Thompson也因為開發了國際象棋的殘局資料庫而聞名，對國際象棋知識庫做出了巨大的貢獻。

Thompson和Ritchie在UNIX作業系統方面的開創性工作為他贏得了多項榮譽，包括IEEE Richard W. Hamming Medal（1990）、計算機歷史博物館高階成員（1997年）、由比爾 •克林頓頒發的國家科技勳章（National Medal of Technology，1999年）以及日本獎（Japan Prize，2011）。1999年，Thompson獲得了第一個Tsutomi Kanai獎。

最近，他加入谷歌，擔任了傑出工程師，並開發了Go語言。

本文摘自於《人工智慧（第2版）》

​《人工智慧（第2版）》

[美] 史蒂芬·盧奇（Stephen Lucci） 著

美國經典入門教材，被譽為人工智慧領域百科全書。人工智慧領域近十年來最前沿教程，更加適合本科生使用。

本書基於人工智慧的理論基礎， 向讀者展示全面、新穎、豐富多彩且易於理解的人工智慧知識體系。本書給出諸多的示例、應用程式、全綵圖片和人物軼事，以激發讀者的閱讀和學習興趣；還引入了機器人和機器學習的相關高階課程，包括神經網路、遺傳演算法、自然語言處理、規劃和複雜的棋盤博弈等。​

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