【编者按】本文由新智元原创翻译自纽约时报。
马文·明斯基，最早联合提出了“人工智能”概念，被尊为人工智能之父。他在人工智能领域卓有成就：人工智能领域首位图灵奖获得者，虚拟现实最早倡导者，也是世界上第一个人工智能实验室MIT人工智能实验室联合创始人。
他将科学家对于知识的渴求与哲学家对于真相的追寻相融合的人工智能先驱——他的工作也为许多发明带来了灵感，包括个人电脑和互联网的诞生——周日晚上于波士顿与世长辞，享年88岁。
以下是正文：
他的家人表示，他死于脑溢血。
远在微处理器和超级计算机问世之前，Minsky教授——MIT一位受人尊敬的计算机科学教师——就已经为人工智能领域打下了基础：他展示了将常识推理的能力传授给计算机并非是一件不可能的任务。
“Marvin是计算领域里少数几个眼界高到认识到这一点的人：计算机不是一个锦上添花的附加机器，而是有史以来能最大限度增强人类的能力的东西，”AlanKay说道，他是一位计算机科学家，也是Minsky教授的朋友和同事。
从本科在哈佛大学的时候起，Minsky教授就对人类智能和思想的奥秘痴迷不已，他从未看到人类和机器在思考过程上有什么区别。从1950年代早期，他就开始研究如何用计算的理念来表征人类心理过程，并在如何让机器拥有智能这一方面形成了一些理论。
Minsky教授在1959年与他的同事John McCarthy，创造了“人工智能（artificial intelligence）”一词的学者，一同创立了MIT人工智能计划（随后成为了人工智能实验室）。
不过，这个人工智能实验室在它的创立初衷（人工智能研究）之外，也帮助形成了一种计算机和软件设计的文化，对于现代计算产业（computing industry）有着深远影响。它为电子信息应该得到免费共享这一理念埋下了种子——这一理念后来塑造了所谓的开源软件运动——也是互联网前身ARPA网络的一部分。
Minsky教授的科研成果横跨了众多领域。他设计并制作了最早的几款光学扫描器（visual scanner）以及配有触觉感受器的机械手，这些进展影响了现代的机器人学。1951年，他搭建了第一个随机连接（randomly wired）神经网络学习机，他将之命名为Snarc。1956年，在哈佛大学的时候，他发明并制作了第一台共聚焦扫描显微镜（confocal scanning microscope），这种光学仪器拥有极好的分辨率和影像质量，时至今日仍然在生物科学领域受到广泛采用。
他不仅在许多领域都有丰富的知识，兴趣也同样非常广泛。虽然他在哈佛大学获得的是数学专业的学位，他对音乐也有不少研究。作为一位颇有建树的钢琴家，他也会因为能坐在钢琴前即兴弹奏一曲巴洛克式的赋格而感到愉快。
Minsky教授揽获众多荣誉和桂冠。值得一提的是，在1970年，他获得了图灵奖，这是计算机科学领域的最高奖项。
1970年代早期，他继续开展合作，与Seymour Papert（一位著名的教师和计算机科学家）一同致力于一个他们称之为“意识的社会（The Society of Mind）”的理论，将人工智能研究与儿童发展心理学相结合。
Minsky教授的开创性著作《意识的社会（The Society of Mind）》出版于1985年。就像他在他的网站上所写的那样，这部著作提出了“智能不是任何单独的机制的产物，而是来自于众多各异的有能力的代理之间存在的一种受到管理的互动（intelligence is not the product of any singular mechanism but comes from the managed interaction of a diverse variety of resourceful agents）”。
在这个假设背后，是他和Papert教授对于“人类和机器之间没有真正的区别”的信念。他们始终认为，人类实际上就是某种机器，人类的大脑是由许多半自主但不智能的“代理（agent）”所构成的。而进行不同的任务时，他们认为，“需要的是从根本上就完全不同的机制”。
他们的理论使大脑的工作机制和人类的学习机制彻底变革。
“Marvin是定义计算和计算研究内容的先驱者之一”，Kay博士说，“那时候有四或五个才华横溢的人，他们早早地开始关于人工智能的全面研究，他们的个性与成就被深深地铭刻在计算领域的史册上，而Marvin正是其中之一。”
Marvin Lee Minsky生于1927年8月9日，是Henry Minsky医生的孩子，Henry Minsky医生是西奈山医院的首席眼科医生，Fannie Reiser是他的母亲，一个社会活动积极分子和犹太复国主义者。
深深地痴迷于电子工业和科学研究，年轻的Minsky加入了位于曼哈顿的文理学校。这是一家锐意进取的私立学校，从这里孕育了无数的名人志士，J. Robert Oppenheimer监督了第一颗原子弹的创造过程，就是从这里毕业的。（Minsky后来加入了在里弗代尔的附属的Fieldston学校）。后来他进入了布朗士科学高中，再后来进入了美国麻省安多福的菲利普斯学院。
在二战海军服役之后，他在哈佛学习数学，随后在普林斯顿得到了博士学位，在那里他遇到了John McCarthy，一个研究生学生。
他的一生都在探索科学，Minsky教授在拿到他的博士学位后立刻投身于数学。他发现遗传学有趣但不足够深远，物理吸引力一般，最后他选择了智能领域。
“智能问题看起来极其深刻，一眼望不到尽头，”他告诉纽约时报，当1981年他接受我们采访时。“我想不出其他值得深入的领域了。”
为了深入探索那些领域，他与McCarthy教授合作。McCarthy教授在1956年被授予MIT学术奖金。而Minsky教授，那时在哈佛，后来在1958年加入MIT，进入林肯实验室。一年之后，他和McCarthy教授成立了MIT AI项目，后来以AI实验室出名。（McCarthy教授1962年离开MIT，进入斯坦福大学）。
Minsky教授在MIT的课程——他坚持在晚上上课——吸引了几代研究生学生，其中有很多人后来成为了计算机科学超级巨星。
其中有Ray Kurzweil，发明家和未来主义者；GeraldSussman，杰出的AI研究人员，也是MIT的电子工程的教授；Patrick Winston，在Minsky教授退休后接管了AI实验室。
他的另一个学生，Danny Hillis，发明家和企业家，ThinkingMachines公司的共同创始人（一家90年代的超级计算机生产商）。
Hillis先生说，他折服于Minsky教授的智慧和魅力，以至于他不断地激励自己，最终进入AI实验室并在那里工作。他后来在Minsky 的位于Brookline的家中地下室生活。
“Mavin教会我如何思考，”Hillis在一次采访中谈到。“他独成一格，而且有一种寓学于乐的好奇心，这对我产生了巨大影响。他总是激励你质疑现状。他喜欢你与他争辩。”
当他参与指导1968年的科幻史诗作品《2001：太空漫游》时，Minsky教授在MIT外的声名远扬。导演Stanley Kubrick上门求教，想要学习计算机图形学的现状，并询问Minsky教授是否相信在2001年之前计算机能够吐字清晰。
Minsky教授的遗孀是Gloria Rudisch 是一位医生；他还有两个女儿，Margaret和Juliana Minsky；一个儿子，Henry；一个姐妹，Ruth Amster和四个孙子。
“在某些方面，他对待他的孩子像对待他的学生一样，” Hillis回忆道。“他们称呼他为Marvin，他让他们思考，与他们争辩，就像和学生一样。”
1989年，Minsky加入MIT的新兴媒体实验室。“他成为吸引最好人才的一种品牌，” Nicholas Negroponte说，新兴媒体实验室的创立者和前任主管。
对于Kay博士来说，Minsky教授的传奇之处在于他永无止境的好奇心。“他过去常常说，‘你不会理解某个事物，除非你从某个角度上理解了它们’，”kay博士说，“他从来不认为他完成了任何事情。”
来源：世界科学，译者为纪念明斯基，为读者选编这篇文章，以了解明斯基在人工智能方面的伟大思想。
马文·明斯基（Marvin Minsky），这位跨越科学和科幻领域的麻省理工学院(MIT)教授、人工智能之父，其从事的工作影响着从艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)到数字国际象棋冠军“深蓝”(Deep Blue)，以至《2001太空漫游》中的电脑明星HAL。
尽管他在校园里以“明斯基老人”著称，实际上在当今的人工智能研究领域，其活跃程度与1950年代的他致力于开拓这一领域相比毫不逊色。自始至终，明斯基都用他那充满哲学思考的笔调为人工智能著书立说。在1985年出版的《大脑社会》一书中，他总结了大脑是如何工作的系列理论，并推测“思考”这一复杂现象可以分解为一系列简单、特定的过程，就如同在一个社会中协同工作的各独立个体一样。他的最新力作《情感机器》延续了《大脑社会》中的一些理念，反映了他近20年来新的研究成果。《情感机器》是明斯基试图构建未来会思考的机器人的蓝图(这是一种会自我反省的人工智能)，使人们朝可预见的未来又迈出了一步。为此，《科学发现》杂志记者苏珊·克鲁格林斯基(Susan Kruglinski)不久前就《情感机器》中所涉及的人工智能研究等方面的问题采访了明斯基。
超级机器人计划：人工智能之父马文·明斯基访谈录
苏珊：您在《情感机器》中所描述的人类对思维的最新认识是什么?
明斯基：这本书的核心思想是说，人类是一种独特的足智多谋的动物，因为他能够用多种方式去处理任何事情。比如:当你在思考某一事物时，你可能以语言表达的方式去思考，也可能以逻辑术语的方式去思考，或者是图表、图像，甚至是某种结构的方式。如果一种方式行不通，你可以迅速转换到其他方式，这就是为什么我们在处理各种情况时都能运用自如的原因。而其他动物就不能够想象:如果屋子里的床从黑色变成红色后，屋子将会是什么样子。但是人却能够形成这种想象的画面，或者用语言，或者是一丁点逻辑来描述这一场景。
苏珊：如今神经科学家们寻求对意识的理解是一个热门研究领域，而您却经常用心理学方法和理论来解释一些现象。这看似不够严肃，那您的研究是否在这些主流之外?
明斯基：我从不认为神经科学是一件严肃的事情。他们有的只是一些近乎可笑的小理论，然后就是做复杂的实验去证明它;一旦理论被证明是错误的，接下来他们就不知道该干些什么了。《情感机器》论述了有关意识的一套非常完备的理论。意识可能融合了大约16种不同的过程。大多数神经学家认为，任何事情要么是有意识的，要么是无意识的。即使是弗洛伊德也赞同意识分为不同的级别。当你与一位神经科学家谈话时，你会发现他们是如此的单纯。他们主攻生物学，对钾通道和钙通道有所了解，但是他们不具备专业的心理学知识。神经科学家经常会问:我应当努力解释什么现象?我能为解释这种现象找到一种理论吗?我能否设计一个实验来检验一种理论是否比其他理论更好?如果没有两种理论，他们就无法做实验，并且通常他们自己连一个理论都没有。
苏珊：如您所认为的，人工智能就像一面透镜，通过它一方面可以看到思维，但另一方面它也将思维是如何工作的秘密深锁在里面。是这样吗?
明斯基：没错，我们还要进一步构建模拟人工智能这面透镜的模型。如果一种理论非常简单，你可以用数学来预测它是如何工作的。如果它很复杂，你就不得不设计一个模拟实验。在我看来，大脑思维这般复杂的事物，可以检测它的理论的唯一方法就是模拟它，观察它的行为。但现在有一个问题，就是研究者们往往不愿意告诉我们模拟模型不能够做什么。他们会说:“哦，我设计的机器识别手写体文字的准确率可以达到79%。”但他们却没有告诉我们不成功的那部分是怎么回事。
苏珊：像奥利弗·萨克斯(Oliver Sacks)和拉马钱德兰(V. S. Ramachandran)这两位专门从事脑损伤病人研究的神经学家，对这一类研究对象，大脑里没有发生什么比发生了什么更有价值。这和您所说的是一回事吗?
明斯基：是的，你提到的这两位大概是神经科学领域内最优秀的思想者。安东尼奥·达曼斯奥(AntonioDamasio)也不错，但拉马钱德兰和萨克斯比他们的大多数同行要更全面。他们能够考虑种替代的理论，而不是一味试图证明某一特定理论。
苏珊：在神经科学或人工智能领域，还有其他的什么问题让您感兴趣?
明斯基：极少。大约有两三万人在研究神经元网络，有四五万人在研究统计预测，还有数千人致力于研究具有常识性思考能力的逻辑系统。但据我所知，几乎没有人能够通过类比做出推理。之所以这是很重要的，是因为人类解决问题的方式首先是有大量的常识性知识，如大约5000万件轶事或小条目，然后产生某个未知系统，从5000万个老故事中发现大约5～10条与之相关的，这就是从类比中推理。我知道大约只有3～4个人在瞄准这一方向。但他们并非声名显赫，因为他们没有宣称要从中找到一条放之四海而皆准的理论。
苏珊：人工智能可能会有像人一样的常识吗?
明斯基：目前有好几个大项目在探讨这一问题，其中一个是得克萨斯州的道格拉斯·莱纳特(DouglasLenat)，他从1984年开始研究的。目前他有200万条常识性知识，例如“人住在房子里”和“下雨的时候你会被淋湿”等，这些常识都经过细致的分类。但是我们却不具备3岁小孩脑子里充满的问题的答案，我们现正在收集这些问题的答案。如果你提出孩子气的问题，诸如“为什么下雨的时候，有些人不想被淋湿”，计算机就会感到费解。因为人们在下雨的时候不想被淋湿，但沐浴的时候却希望被淋湿。
苏珊：开发像3岁小孩那样思考的人工智能有什么价值?
明斯基：人工智能的历史本身就非常有趣。第一个真正意义上的智能机器是一件非常美妙的东西，它能够做逻辑证明，还是个算术高手。随后我们就设法研究使机器能够回答类似小学一年级读物中的相关问题。目前还没有机器能够做到这一点，因为人工智能研究者的主要精力放在对付一些尖端问题上(如国际象棋的人机大战)，但在认为简单的问题上却没有取得多大进展。这是一种“向后的进展”。我预期，随着对常识推理机器的研制，我们在这一问题上很快就会取得进展。当然前提是我们能够获得足够的基金资助，同时还有一个问题需解决，就是人们通常对这类研究持怀疑态度。
苏珊：人工智能通常指的是探索大脑的实用性功能，如语言理解或解决问题。但是人们有很多行为看似并不具有非常明确的实用性，如看电视、幻想、开玩笑。为何这些行为都是必需的?
明斯基：快乐和痛苦一样是一种简单、绝对、与生俱来的最基本的东西。据我所知，快乐是关闭大脑中不同部分的一种机制，就像睡眠一样。我怀疑快乐的主要功能是关闭大脑的一部分，让努力学到的新东西的记忆保持新鲜。它是短时记忆的缓冲器，这是关于快乐的理论之一。然而，这其中隐藏着一个缺陷，那就是如果你能够控制快乐，你将会乐此不疲地一直这么控制下去;按照该理论，如果你能控制快乐中枢，那就会关闭大脑的一部分。这是一个非常严重的问题，因为它可能引起上瘾。我认为球迷、流行音乐迷、电视迷等等都是这么干的，他们压制了自己的常规目标而去做一些其他的事情。这些可以从沉溺于电脑游戏直到引起肥胖症的年轻人身上观察到。
苏珊：许多人感到人工智能从1980年代(在兑现以前的设想和承诺失败后)就开始走下坡路，您这样认为吗?
明斯基：当然不，只是发生了一些超出高级思维者预料的情况。如今这个领域里的每个人都在追求某种逻辑推理系统、遗传计算系统、统计推理系统或神经网络，没有一个能取得重大突破，原因是它们过于简单。如果你尝试建立一种新理论，充其量也只能解决部分问题而对其他问题无能为力。我们不得不承认，神经网络不能做逻辑推理，例如，如果它计算概率，就不能理解那些数字的真正意义是什么。我们还没有获得资助来研究一些完全不同的东西，因为政府机构希望你确切地说出在合同期的每个月将会取得什么进展。而过去的国家科学基金资助不限于某一具体项目的日子，一去不复返了。
苏珊：为什么资助科学研究的风向变了呢?
明斯基：资助者希望看到实际的应用，对基础科学缺乏尊重。在1960年代，贝尔实验室成为了一个传奇。我在那里工作了一个夏天，据说他们不打算资助任何在40年内能修成正果的课题。CBS实验室、斯坦福实验室——过去这个国家有许多伟大的实验室，但现在一个也没有了。
苏珊：《情感机器》像一本理解人的思维的书，但这并不是您写这本书的初衷，是这样吗?
明斯基：这本书实质上是关于如何构建智能机器的一个计划。我非常愿意雇佣一帮程序员来实现书中所描述的情感机器的体系结构，它能够在我所讨论到的各种思维方式间切换。迄今为止，还没有人构造一个系统具备或者能够获取自我反省的知识，这样的系统随时间的推移，解决问题的能力会越来越强。如果我有5个优秀的程序员，就能在3～5年的时间里实现这一目标。
苏珊：您将制造一个非常聪明的机器人，这不错。不过您的终极目标是构建一个几乎是人类的复制品的机器人，是吗?
明斯基：或者是比人类更优秀的机器人。我们人类并不是进化的终点，因此如果我们能制造一个和人一样聪明的机器人，那我们也就可以制造一个比人更聪明的机器人。造一个和人完全一样的机器人意义不大，你也会希望制造一个能干我们人类所不能干的事情的机器人。
苏珊：那是为了什么目的?
明斯基：是这样的。随着人口出生率的持续下降，但人口总量仍在增长，这样就会有越来越多的老人。我们需要聪明的机器人来帮助他们做家务、保管物品或种蔬菜。还有一些问题是我们不能解决的，比如，如果太阳不再照耀地球，或者地球被毁灭了，我们该怎么办?不妨“制造”更多更好的物理学家、工程师和数学家。我们必须为我们自己的未来打算。如果不能做到这一点，我们的文明将会消失。
苏珊：作为《2001太空漫游》的顾问，您在其中主要做了哪些工作?
明斯基：我没有参与讨论剧情，而是对“HAL 9000”计算机应该长成什么模样进行过咨询。原来他们有一个装饰着彩色标签的计算机。斯坦利·库布里克(Stanley Kubrick)问我:“您觉得这个怎么样?”我说:“它漂亮极了。”他又问:“这是您真实的想法吗?”我就说:“我认为这个计算机实际上应该只是由许多小黑盒子组成，因为计算机需要通过引线来传递信息以知道它里面在做什么。”于是他把原来的装饰撤掉，设计了一个简单的、看上去更漂亮的“HAL9000”计算机。库布里克希望所有的技术细节都是合理的，但没有告诉我HAL将会做什么。
苏珊：如果我们发明了完美的人工脑，那么它与真实的人脑会有什么区别?
明斯基：至少人工脑不会死亡。一些人认为人脑就应该自然死亡，但另一些人认为死亡是令人讨厌的事。我属于后一种人，所以我认为应该让死亡消失。
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朱可轩