美國耶魯大學(xué)曾經(jīng)設(shè)計了一臺這樣的計算機(jī)：它的存儲器里沒有保存預(yù)先準(zhǔn)備好的固定說法，它自行編制答話，會論證，會“思考”，某種程度上有點(diǎn)像人。靠著心理學(xué)和信息論，科學(xué)家為自己提出了一個令世人驚異不已的課題：把人的思維方式和行為研究清楚，然后去人工模擬它。
談到“人工智能”這個詞的時候，我們馬上會把它跟一些非真實(shí)的東西聯(lián)在一起。這個詞的出現(xiàn)，令許多人提心吊膽：機(jī)器人和人一樣了，那人類將何去何從！有的人在拼命捍衛(wèi)著人類自身的最后一個堡壘，使其免遭機(jī)器人的傷害、侵犯。問題之所以復(fù)雜還在于這個詞至今還沒有形成統(tǒng)一的定義。明斯基說：“這是一門科學(xué)，它使機(jī)器人去做這樣一種事情，這種事情如果由人去做的話，就會被認(rèn)為是有智能的行為。”這類俏皮的定義用處不大，有時簡直會把研究者引到實(shí)用形式主義的沼澤中去。另一個叫圖靈的研究者提出了人工智能的測試方法：如果人類猜不出計算機(jī)跟他談話時將表述何種內(nèi)容——不知道它要說什么，那么，這臺計算機(jī)已經(jīng)達(dá)到了人的智能水平。他的這一番高論曾經(jīng)引起了轟動，給學(xué)術(shù)界添了不少忙亂。為了排除計算機(jī)言語問題，這樣的對話最好是利用電傳機(jī)進(jìn)行。對于許多控制專家來說，為達(dá)到圖靈所說的水平，進(jìn)行了大量的工作。數(shù)不清的各種各樣的電子交談?wù)呒娂妴柺馈?br />
60年代末，美國控制論專家、麻省理工學(xué)院教師魏森鮑姆編成了幾個程序，其主要目的是滿足圖靈的測試條件——把吹毛求疵的技術(shù)專家搞糊涂。這種做法的基礎(chǔ)是似是而非的對話。在進(jìn)行這種對話時，交談?wù)咧皇强雌饋硐袷窃诮徽劇?ldquo;交談?wù)?rdquo;實(shí)際上不去考慮交談對方所說的意思，而是把聽到的東西作些并不復(fù)雜的形式上的改變，組成自己的答話。請看：
研究者說：“朋友建議我到您這兒來，他說這多少可使我快樂些。”
計算機(jī)吃驚地問道：“您的朋友建議您到這兒來？”
研究者說：“他說我總是郁郁不樂。”
計算機(jī)說：“您郁郁不樂，我很遺憾。”
詳盡研究了無聊空洞的沙龍對話之后，魏森鮑姆發(fā)明了他那富有魅力的
“機(jī)器人女士”。他發(fā)現(xiàn)他的某些同胞能在毫無興趣的情況下應(yīng)付對方談話，而且他們的對話仍能很好地進(jìn)行下去。這個機(jī)器人女士繼承了這一能力，能在問話中找到關(guān)鍵詞語，然后組成一些公式化的令人感到恰當(dāng)?shù)拇鸢浮？吹贸觯@位“女士”是有些智能。但實(shí)際上，她的智能有限，只是善于偽裝罷了。“女士”的頭腦十分簡單，在人說出來的話語中，一些固定的關(guān)鍵詞語迫使它產(chǎn)生反應(yīng)，提出一些固定的語句來。比如，當(dāng)人說“你不知道某某”時，“女士”便會答道：“為什么您認(rèn)為我不知道呢？”她能說會道，但只不過是一個沙龍里閑聊的能手罷了。
科爾比在斯坦福大學(xué)編制了另一種計算機(jī)程序，它與上述“女士”不同。它的任務(wù)是幫助剛剛開始工作的精神病醫(yī)生獲得某些同重病患者交談的經(jīng)驗。這個程序模擬的是患迫害狂的病人。程序中存儲了一定的履歷情況：佩里，28歲，未婚，在郵局工作；他極其脆弱，對涉及他的外貌、教育和信仰等所有問題都敏感；他的愛好是看電影和賽馬；有一次，他竟朝賽馬場賭注登記員猛撲過去，因為那個人沒付給他贏得的彩金；從此，他便開始懼怕黑社會的報復(fù)。交談中，佩里的情緒經(jīng)常變化。如果談話主持人經(jīng)常地觸及到佩里的“痛處”，佩里便開始激動，出現(xiàn)妄想狂癥狀。下面是他們的對話：
醫(yī)生：“您怕黑社會嗎？”
佩里：“黑手黨是最可怕的暴徒。”
醫(yī)生：“您跟黑手黨有什么聯(lián)系嗎？”
佩里：“您沒看到嗎，他們知道我。”
醫(yī)生：“他們怎么會知道你？”
佩里：“他們在監(jiān)視我。”
醫(yī)生：“為什么？”
佩里：“他們想羅織罪名把我打入監(jiān)獄。”
醫(yī)生：“他們?yōu)槭裁匆δ?rdquo;
佩里：“他們想置我于死地。”
醫(yī)生：“為什么呢？”
佩里：“我掌握著黑手黨的罪證。”
一群精神病醫(yī)生被安排通過電傳機(jī)跟一個真病人和佩里同時進(jìn)行交談，雖然他們知道其中一個交談?wù)呤怯嬎銠C(jī)，但猜不出究竟哪個是計算機(jī)。這樣，圖靈測試法便開始發(fā)生作用了。后來發(fā)生了更加有趣的事，先前魏森鮑姆制作了一個模擬精神病醫(yī)生醫(yī)治某些神經(jīng)功能失調(diào)癥的機(jī)器人；后來產(chǎn)生了用這個機(jī)器人來治佩里的想法，這是它們之間的對話：
醫(yī)生：“您好，請說說您哪兒不舒服？”
佩里：“我有時生別人的氣。”
醫(yī)生：“我不太理解您說的意思。”
佩里：“您應(yīng)該注意聽些。”
醫(yī)生：“請繼續(xù)說吧。”
佩里：“我曾經(jīng)去過貝—梅多烏斯賽馬場。”
醫(yī)生：“您去干什么？”
佩里：“我去賽馬了。”
醫(yī)生：“您還想討論什么？”
佩里：“我對賽馬感興趣。”
醫(yī)生：“您為什么要說這些呢？”
佩里：“那里賽馬賭博時搗鬼。”
醫(yī)生：“我不太明白您的意思。”
佩里：“您真是個令人討厭的人！”
醫(yī)生：“您喜歡把我看作是個真正令人討厭的人嗎？”
佩里：“我聽膩了。”
醫(yī)生：“為什么？”
佩里：“再見！”
醫(yī)生：“認(rèn)識您十分高興。您應(yīng)交付399美元25美分。”
這就是它們的對話，交談得不錯，盡管醫(yī)生有些“瞎蒙”。程序員準(zhǔn)備逐步完善“佩里”的程序，以便年輕的醫(yī)生們能在對話過程中“治愈”這個人造病人。到那時，大學(xué)生們便可以通過跟計算機(jī)交談來學(xué)習(xí)，免去面對真正的精神病人時因醫(yī)術(shù)不熟練造成的痛苦。
教會機(jī)器人去抓住這樣或那樣的實(shí)質(zhì)更為重要。跟計算機(jī)談話有兩種類型：有限的交談和有限的理解。在有限的交談中，機(jī)器人“理解”它所交談的全部內(nèi)容，不過只是涉及到確定話題的情形下，比方說，下棋或擺積木。在有限的理解時，可以同它隨意交談，但是它卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能全部理解你的話。魏森鮑姆編制的機(jī)器人“女士”這個程序正屬于此類。“女士”只能表面上理解事件和現(xiàn)象。不過，隨著控制對話理論和實(shí)踐的發(fā)展，機(jī)器人的言語變得越來越能表達(dá)意思了。圖靈測試法開始經(jīng)常性地生效了。
美國的一家電子計算機(jī)公司的副董事長，陰差陽錯，接受了一次圖靈標(biāo)準(zhǔn)測試。從此，這個標(biāo)準(zhǔn)的地位開始下降了。因為控制專家們由此發(fā)現(xiàn)，它也不是檢驗計算機(jī)智能極限的最佳標(biāo)準(zhǔn)。
最佳標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？怎樣的智能水平才夠稱得上是真正的“智能”機(jī)器人呢？這又成了擺在智能科學(xué)家面前的一個新問題。
談到“人工智能”這個詞的時候，我們馬上會把它跟一些非真實(shí)的東西聯(lián)在一起。這個詞的出現(xiàn)，令許多人提心吊膽：機(jī)器人和人一樣了，那人類將何去何從！有的人在拼命捍衛(wèi)著人類自身的最后一個堡壘，使其免遭機(jī)器人的傷害、侵犯。問題之所以復(fù)雜還在于這個詞至今還沒有形成統(tǒng)一的定義。明斯基說：“這是一門科學(xué)，它使機(jī)器人去做這樣一種事情，這種事情如果由人去做的話，就會被認(rèn)為是有智能的行為。”這類俏皮的定義用處不大，有時簡直會把研究者引到實(shí)用形式主義的沼澤中去。另一個叫圖靈的研究者提出了人工智能的測試方法：如果人類猜不出計算機(jī)跟他談話時將表述何種內(nèi)容——不知道它要說什么，那么，這臺計算機(jī)已經(jīng)達(dá)到了人的智能水平。他的這一番高論曾經(jīng)引起了轟動，給學(xué)術(shù)界添了不少忙亂。為了排除計算機(jī)言語問題，這樣的對話最好是利用電傳機(jī)進(jìn)行。對于許多控制專家來說，為達(dá)到圖靈所說的水平，進(jìn)行了大量的工作。數(shù)不清的各種各樣的電子交談?wù)呒娂妴柺馈?br />
60年代末，美國控制論專家、麻省理工學(xué)院教師魏森鮑姆編成了幾個程序，其主要目的是滿足圖靈的測試條件——把吹毛求疵的技術(shù)專家搞糊涂。這種做法的基礎(chǔ)是似是而非的對話。在進(jìn)行這種對話時，交談?wù)咧皇强雌饋硐袷窃诮徽劇?ldquo;交談?wù)?rdquo;實(shí)際上不去考慮交談對方所說的意思，而是把聽到的東西作些并不復(fù)雜的形式上的改變，組成自己的答話。請看：
研究者說：“朋友建議我到您這兒來，他說這多少可使我快樂些。”
計算機(jī)吃驚地問道：“您的朋友建議您到這兒來？”
研究者說：“他說我總是郁郁不樂。”
計算機(jī)說：“您郁郁不樂，我很遺憾。”
詳盡研究了無聊空洞的沙龍對話之后，魏森鮑姆發(fā)明了他那富有魅力的
“機(jī)器人女士”。他發(fā)現(xiàn)他的某些同胞能在毫無興趣的情況下應(yīng)付對方談話，而且他們的對話仍能很好地進(jìn)行下去。這個機(jī)器人女士繼承了這一能力，能在問話中找到關(guān)鍵詞語，然后組成一些公式化的令人感到恰當(dāng)?shù)拇鸢浮？吹贸觯@位“女士”是有些智能。但實(shí)際上，她的智能有限，只是善于偽裝罷了。“女士”的頭腦十分簡單，在人說出來的話語中，一些固定的關(guān)鍵詞語迫使它產(chǎn)生反應(yīng)，提出一些固定的語句來。比如，當(dāng)人說“你不知道某某”時，“女士”便會答道：“為什么您認(rèn)為我不知道呢？”她能說會道，但只不過是一個沙龍里閑聊的能手罷了。
科爾比在斯坦福大學(xué)編制了另一種計算機(jī)程序，它與上述“女士”不同。它的任務(wù)是幫助剛剛開始工作的精神病醫(yī)生獲得某些同重病患者交談的經(jīng)驗。這個程序模擬的是患迫害狂的病人。程序中存儲了一定的履歷情況：佩里，28歲，未婚，在郵局工作；他極其脆弱，對涉及他的外貌、教育和信仰等所有問題都敏感；他的愛好是看電影和賽馬；有一次，他竟朝賽馬場賭注登記員猛撲過去，因為那個人沒付給他贏得的彩金；從此，他便開始懼怕黑社會的報復(fù)。交談中，佩里的情緒經(jīng)常變化。如果談話主持人經(jīng)常地觸及到佩里的“痛處”，佩里便開始激動，出現(xiàn)妄想狂癥狀。下面是他們的對話：
醫(yī)生：“您怕黑社會嗎？”
佩里：“黑手黨是最可怕的暴徒。”
醫(yī)生：“您跟黑手黨有什么聯(lián)系嗎？”
佩里：“您沒看到嗎，他們知道我。”
醫(yī)生：“他們怎么會知道你？”
佩里：“他們在監(jiān)視我。”
醫(yī)生：“為什么？”
佩里：“他們想羅織罪名把我打入監(jiān)獄。”
醫(yī)生：“他們?yōu)槭裁匆δ?rdquo;
佩里：“他們想置我于死地。”
醫(yī)生：“為什么呢？”
佩里：“我掌握著黑手黨的罪證。”
一群精神病醫(yī)生被安排通過電傳機(jī)跟一個真病人和佩里同時進(jìn)行交談，雖然他們知道其中一個交談?wù)呤怯嬎銠C(jī)，但猜不出究竟哪個是計算機(jī)。這樣，圖靈測試法便開始發(fā)生作用了。后來發(fā)生了更加有趣的事，先前魏森鮑姆制作了一個模擬精神病醫(yī)生醫(yī)治某些神經(jīng)功能失調(diào)癥的機(jī)器人；后來產(chǎn)生了用這個機(jī)器人來治佩里的想法，這是它們之間的對話：
醫(yī)生：“您好，請說說您哪兒不舒服？”
佩里：“我有時生別人的氣。”
醫(yī)生：“我不太理解您說的意思。”
佩里：“您應(yīng)該注意聽些。”
醫(yī)生：“請繼續(xù)說吧。”
佩里：“我曾經(jīng)去過貝—梅多烏斯賽馬場。”
醫(yī)生：“您去干什么？”
佩里：“我去賽馬了。”
醫(yī)生：“您還想討論什么？”
佩里：“我對賽馬感興趣。”
醫(yī)生：“您為什么要說這些呢？”
佩里：“那里賽馬賭博時搗鬼。”
醫(yī)生：“我不太明白您的意思。”
佩里：“您真是個令人討厭的人！”
醫(yī)生：“您喜歡把我看作是個真正令人討厭的人嗎？”
佩里：“我聽膩了。”
醫(yī)生：“為什么？”
佩里：“再見！”
醫(yī)生：“認(rèn)識您十分高興。您應(yīng)交付399美元25美分。”
這就是它們的對話，交談得不錯，盡管醫(yī)生有些“瞎蒙”。程序員準(zhǔn)備逐步完善“佩里”的程序，以便年輕的醫(yī)生們能在對話過程中“治愈”這個人造病人。到那時，大學(xué)生們便可以通過跟計算機(jī)交談來學(xué)習(xí)，免去面對真正的精神病人時因醫(yī)術(shù)不熟練造成的痛苦。
教會機(jī)器人去抓住這樣或那樣的實(shí)質(zhì)更為重要。跟計算機(jī)談話有兩種類型：有限的交談和有限的理解。在有限的交談中，機(jī)器人“理解”它所交談的全部內(nèi)容，不過只是涉及到確定話題的情形下，比方說，下棋或擺積木。在有限的理解時，可以同它隨意交談，但是它卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能全部理解你的話。魏森鮑姆編制的機(jī)器人“女士”這個程序正屬于此類。“女士”只能表面上理解事件和現(xiàn)象。不過，隨著控制對話理論和實(shí)踐的發(fā)展，機(jī)器人的言語變得越來越能表達(dá)意思了。圖靈測試法開始經(jīng)常性地生效了。
美國的一家電子計算機(jī)公司的副董事長，陰差陽錯，接受了一次圖靈標(biāo)準(zhǔn)測試。從此，這個標(biāo)準(zhǔn)的地位開始下降了。因為控制專家們由此發(fā)現(xiàn)，它也不是檢驗計算機(jī)智能極限的最佳標(biāo)準(zhǔn)。
最佳標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？怎樣的智能水平才夠稱得上是真正的“智能”機(jī)器人呢？這又成了擺在智能科學(xué)家面前的一個新問題。
