人工智能早期：阿兰图灵没告诉你的3件秘事

AI历史通常侧重于机器是怎样随着时间变得越来越智能。而这些历史中，鲜少有关于人的因素，比如智能机器是如何经过人类的思想和身体被设计以及训练的。在这篇文章中，我们将探索AI历史中的人类因素，即那些创新者、思想家、工人，甚至是小贩，他们如何创造出能够复制人类思想和行为(或者至少看起来是这样)的算法。

一、“土耳其人”骗局激发的灵感

1770年，在奥地利皇后玛丽亚·特蕾莎的宫殿里，一位名叫沃尔夫冈·冯·肯佩伦的发明家发明了一台国际象棋机，并给它取名为“土耳其人”。这个机器人的大小跟真人差不多，用枫木雕刻而成，穿着土耳其长袍，坐在一个木柜子后面，柜子之上放着棋盘。

肯佩伦声称，这台机器可以打败宫廷里的每一个人。之后，玛丽亚·特蕾莎的一名顾问接受了挑战。

肯佩伦打开柜门，展示了一种类似钟表的机械装置，这是一个由杠杆和齿轮组成的错综复杂的网络。然后，肯佩伦把一把钥匙插入机器并上紧发条。机器人活了过来，抬起它的木臂移动了第一颗棋子。30分钟不到，它就打败了对手。

理所当然地，“土耳其人”引起了巨大的轰动。在接下来的十年里，肯佩伦带着这台国际象棋机游历了整个欧洲，打败了当时最强大的一些人物，包括本杰明·富兰克林和腓特烈大帝。

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1804年，肯佩伦去世，乐器制造者约翰·内波穆克·梅尔采尔当时还在读大学，他买下了这台机器，带着它进行世界巡演。某一天，有一个人得到了近距离观察这台机器的机会，他就是著名的英国工程师兼数学家查尔斯·巴贝奇。1819年，巴贝奇和“土耳其人”打了两场比赛，均以失败退场。

根据知情者汤姆·斯坦德奇对“土耳其人”的历史描述，巴贝奇怀疑这台机器并不“智能”，而是一个精心设计的骗局。它的内部藏着一个人，用尚不明晰的方式控制着机器人的运作。

巴贝奇猜对了。“土耳其人”柜子里钟摆的背后，是肯佩伦和梅尔采尔雇的象棋大师。象棋大师可以通过磁铁观察外面棋盘的情况，因为磁铁在桌子背面呈现了棋盘的景象。为了移动机器人的手臂，这个隐蔽的玩家使用滑轮系统，让坐在上面的木制傀儡与自己的手臂进行同步运动。他通过扭动棋盘上的杠杆来让控制傀儡的手指，然后将棋子移动到理想的位置。

他坐在一个密闭的空间里，里面有许多滑动板和一把滚轮椅子，这把椅子放置在涂了油的轨道上，好让他在梅尔采尔打开柜子向别人展示的时候来回滑动。

虽然巴贝奇注意到了这个诡计，但他没有像同时代的人那样，花时间写一篇揭露真相的文章。但在接下来的几年里，他与“土耳其人”之间的秘密似乎刻在了他的脑海中。不久之后，巴贝奇开始设计一种叫做差分机的自动机械计算器，他想用这台计算器来生成没有错误的对数表。这台机器重约4吨，进行设计的第一步就需要大约25000个金属部件。

但他在19世纪30年代放弃了这个项目，开始研究分析机，这种仪器更复杂。这种分析机有一个“仓库”和一个“工厂”，分别作为内存和处理器，它还有通过穿孔卡解释编程指令的能力。

巴贝奇最初设想分析机只是作为差分机的更新版本。但是他的分析机合作者阿达·洛夫莱斯（据称是历史上第一个女程序员）意识到，分析机的可编程性赋予了它通用的功能。她说，机器将产生一种全新的“诗学”，数学家将通过编程来教机器如何执行任务。她甚至预测，这台机器因此能够创作出“精致而科学的音乐作品”。

阿达·洛夫莱斯和查尔斯·巴贝奇

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巴贝奇最终同意了洛夫莱斯的观点，并设想通用机器拥有改变世界的潜力，而不仅仅是一台处理数字的通用机器。

无独有偶，他又回想起“土耳其人”背后的秘密。1864年，他在日记中写道，他希望用“机器符号”来应对一种全新的挑战。“经过深思熟虑，我选择了用一种机器来进行测试，这种机器应该能够出色地完成一种纯智力技能的游戏，比如，国际象棋。”虽然“土耳其人”和巴贝奇的机器之间没有技术上的联系，但是肯佩伦的恶作剧体现了的机器智能的可能性，这一点似乎激发了巴贝奇以全新的方式来思考机器。

巴贝奇的另一名合作者大卫·布鲁斯特爵士曾对“土耳其人”进行描述:“那些曾经逗乐了平民百姓的自动玩具，现在被用于开发更强大的力量，促进我们人类的文明。”

总的来说，巴贝奇在计算机历史起点与“土耳其人”的邂逅说明，炒作和创新有时是齐驱并驾的。然而，这也给我们上了另一课：机器的智能几乎总是依赖于人类技能的隐形。

二、ENIAC背后的女程序员

1946年2月14日，记者们聚集在宾夕法尼亚大学摩尔工程学院，他们目睹了世界上第一批通用电子数字计算机——电子数字积分器和计算机(ENIAC)的公开展示。

亚瑟·伯克斯是ENIAC团队的数学家兼高级工程师，他当时负责展示这台机器的性能。首先，他让这台计算机把5000个数字加起来，然而，完成这项任务只用了一秒。然后，他让这台机器计算了一颗炮弹的轨迹，计算时间比炮弹从枪口飞到目标的时间还短——这一切都让记者们印象深刻。

据记者们回忆，伯克斯接下来会按一个按钮，然后这台机器就会呼呼作响，在短短几分钟内能计算出过去人类需要几天才能完成的工作量。但记者们并不知道，在这台智能电脑的背后，隐藏着由六名女性组成的团队所做的艰巨且具开创性的编程工作。

Marlyn Wescoff(左)和Ruth Lichterman是ENIAC的两位女程序员

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建造一台计算机来计算炸弹轨迹的计划在第二次世界大战初期就已成形。摩尔工程学院当时正在与弹道研究实验室(BRL)合作，100个“人脑计算机”组成团队，接受训练来手工计算炮弹的射击表。这项任务需要高水平的数学技能，得具备非线性微分方程和使用微分分析仪和计算尺的能力。

在当时，计算一直被认为是文书工作，男性工程师觉得这项工作太枯燥了。因此BRL雇佣了女性来处理这项工作，这些女性大多拥有大学学位，并且拥有很高的数学素养。后面随着战争的进展，预测炸弹飞行轨迹的能力变得越来越重要，军事战略越来越需要BRL的帮助。

1942年，物理学家约翰·莫奇利写了一份书面声明，提议建造一种可编程的通用“电子计算器”，让计算过程实现自动化。1943年6月，莫奇利和电气工程师普雷斯帕·埃克特获得了建造ENIAC的资金。电子计算机旨在取代BRL的百台人工计算机，使计算过程更快、更有效。

阿黛尔和赫尔曼•戈德斯坦是BRL人类计算业务的负责人，他们建议团队中数学技能最娴熟的人来完成这项任务。他们一起挑选了六名女性，并提名这六位女性从“人脑计算机”为机器操作员。

六名女性被安排的第一个任务是彻底熟悉ENIAC。她们研究这台机器的蓝图，了解它的电路、逻辑和物理结构。这个30吨重的庞然大物占地约140平方米(1500平方英尺)，使用了17000多个真空管、70000个电阻、10000个电容器、1500个继电器和6000个手动开关。

团队除了要负责配置和连接机器来执行特定的计算，还要管理穿孔卡设备，并调试其操作。有时甚至需要操作人员爬进机器内部更换有故障的真空管或电线。

Betty Jean Jennings（左）and Frances Bilas 在操作ENIAC的主控制面板

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在战争期间，ENIAC没有及时完成炸弹轨迹的计算。但不久之后，约翰·冯·诺依曼将它用于计算核聚变。洛斯阿拉莫斯（Los Alamos）的物理学家依赖于女性程序员的编程技能，只有她们知道如何处理复杂繁多的操作。然而，女性程序员的贡献几乎没有得到认可或赞扬。

从一定程度上来说，这是因为计算机编程仍然与人类计算密切相关，因此它被认为是一种缺乏专业性的工作。主要的工程师和物理学家专注于设计和建造硬件，他们认为硬件对于计算机的未来更重要。出于这个原因，1946年，ENIAC最终向新闻界公开时，这六名女性程序员仍然没有露面。

那时正是冷战的开端，美国军方急于展示自己的技术实力。通过把ENIAC描绘成一台自主的智能机器，工程师们的身上映射出一种技术优势，同时又隐藏了其中涉及的人力。

这种公关策略奏效了，并影响了未来几十年里媒体对计算机的报道。在全球各地有关ENIAC的新闻报道中，这台机器占据了中心位置，人们称它为“电子大脑”、“巫师”和“人造机器人大脑”。

六名女程序员爬过的机器电线和真空管实现了所谓的机器智能行为，然而，她们的艰苦工作却无人问津。

三、图灵给聪明人留下的彩蛋

1950年正值数字时代的黎明，艾伦·图灵发表了《计算机和智能》，这篇论文后来成为他最著名的代表作。在文中，图灵提出了一个问题:“机器会思考吗？”

图灵没有试图定义“机器”和“思考”这两个词，而是想出了一种与众不同的方法来回答这个问题。当时有一个模仿游戏，游戏规则规定，在不同的房间里，一名男子和一名女子将通过手写笔记与裁判交流。裁判必须猜出笔记的主人是谁，但由于这名男子试图模仿一同游戏的女子，裁判的任务变得复杂起来。

受这个游戏的启发，图灵设计了一个思维实验，其中一个参赛者被一台电脑取代。图灵认为，如果这台电脑的程序能够出色地完成模拟游戏，以至于裁判无法分辨出机器和真人，那么我们就有理由得出这样的结论：这台机器是智能的。

这个思维实验被称为图灵测试，直到今天，它仍然是AI领域中最著名也是最热议的实验之一。这个测试经久不衰的吸引力在于，它为“机器会思考吗？”这个哲学难题提供了一个明确的答案。如果计算机通过了图灵的测试，那么答案是肯定的。

但仔细阅读图灵的论文就会发现，有一个小细节让测试变得模棱两可。这个小细节暗示了图灵测试的目的可能是对机器智能的哲学挑衅，而不是真的为了测试。

在论文中的一节，图灵想象了未来智能计算机模拟测试的样子(人在问问题，电脑在回应)。

问：请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。
答：不要问我这道题，我从来不会写诗。
问：34957加70764等于多少？
答：（停30秒后）105621
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。轮到你走，你应该下哪步棋？
答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！

在这场问答中，计算机其实在算术上犯了一个错误。34957加70764的和是105721，而不是105621。图灵是一位杰出的数学家，他不可能偶然地把这个错误留在那里。更有可能的是，这是他为那些警觉的读者准备的彩蛋。

图灵似乎在他文章的其他地方暗示，错误的计算是一种编程技巧，一种欺骗裁判的花招。图灵明白，如果细心的读者发现计算机的错误，他们就会相信自己是在和人通信，因为他们觉得机器不会犯这样一个基本的算术错误。图灵写道，机器可以被编程，“故意引入错误来迷惑审讯者。”

虽然在1950年，用引入错误的方法来隐藏人工智能的身份很难被理解，但现在，它已经成为自然语言处理程序员的一种设计实践。

例如，2014年6月，新闻报道一个名为Eugene Goostman的聊天机器人成为第一个通过图灵测试的计算机。但批评人士很快指出，Eugene之所以能通过考试，是因为他有一种与生俱来的作弊行为：他模仿了一个13岁的男孩，并把英语作为第二语言。这意味着他在语法和句法上的错误，以及他缺乏的知识储备被误认为是天真和不成熟，而不是自然语言处理能力上的缺陷。

同样，谷歌的语音助手系统Duplex去年以类似人类迟疑时的语气惊艳了众人，在那之后，许多人指出这不是机器自主进行思考的结果，而是人类编码时注入的其他心思。

这两种情况都体现了图灵的想法，即人们可以为计算机设计一些简单的错误，从而营造出人性化的假象。和图灵一样，Eugene Goostman和Duplex的程序员也明白，表面上属于人类易犯的错误就足以欺骗我们。

也许图灵测试的重点并不在于机器是否智能，而是我们是否愿意接受它的智能。正如图灵自己所说:“智力的概念本身是情感的，而不是数学的。我们认为某物是否智能，不仅取决于这个对象的性质，还取决于我们自己的思维状态和训练模式。”

图灵似乎暗示，也许智力并不是一种可以被编程到机器中的物质，而是一种通过社会互动构建的品质。

雷锋网注：本文编译自IEEE

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