一本讓內行冒冷汗，讓外行看熱鬧的書

內容來源| 本文摘編自人民郵電出版社書籍

《人工智能簡史（第2版）》尼克 著

責編| 賈寧排版| 拾零

第 9457篇深度好文：4448字 | 12 分鐘閱讀

大家好，我是筆記君。

有一本書，在豆瓣上的評論兩極分化到讓人懷疑他們讀的是不是同一本。

有人說它是“一鍋大雜燴，平淡無奇的爛書”。有人說它是“八卦為主，摻雜著很多作者的私貨和毒舌吐槽”。還有人說它“應改名為《人工智能相關人物史》”，因為全書內容雜散零亂，根本沒把技術史講清楚。

但也有人說它“語言風趣幽默，邏輯連貫，涵蓋了絕大多數人工智能領域的發展脈絡”。有人說它“參考資料翔實，考究細節翔實程度令人發指”。還有人說它“極具專業性、思想性和趣味性”。

這本書叫《人工智能簡史（第2版）》。

作者是誰？尼克。一個很“不學術”的學者——曾任職于哈佛和惠普，后創業投資，2016年創立烏鎮智庫。用他自己的話說：“無論忙閑不忘讀書寫字。”

為什么一本講AI歷史的書，能讓人吵成這樣？

今天，我想和你聊聊，這本書到底寫了什么，以及為什么一個“非典型學者”寫的“非典型AI史”，值得我們每個人細品。

一、是教科書，還是“江湖夜話”？

先看一段原文。尼克在前言里寫道：“歷史素有兩種寫法：以人為主和以事為主。所有的傳記都是以人為主的；而各種專史，如戰爭史，則多以事為主。

所謂歷史是人民創造的還是英雄創造的，我個人的偏好還是以人為本。八卦的歷史，讀者自然喜歡，對作者也有好處，就像‘一戰’后英國首相勞合·喬治對他的耶路撒冷總督說的那樣：有爭執，咱們政治家才派得上用場，如果他們停下來不打了，你就失業了。”

這段話，是整本書的鑰匙。

尼克的立場很明確：我不寫教科書，我寫的是“人”的歷史。那些冷冰冰的技術演進、算法突破，背后都是一群有血有肉的人。他們有愛恨情仇，有門派之爭，有學術恩怨，也有命運無常。

有讀者批評這本書“人物列傳太多，99%的人從來沒聽說過”。尼克要是看到，估計會笑：你沒聽說過，正是我要寫的理由。

為什么？因為AI的歷史，從來不是幾個“大神”的獨角戲。那些被遺忘的配角、那些失敗的路徑、那些被主流敘事邊緣化的思想，恰恰拼湊出這門學科的真實樣貌。

尼克在書里還寫了一段話，點明了寫作態度：“讀大科學家的科普著作，最有意思的倒不是那些對成熟思想的通俗敘述，而是那些對不成熟看法的披露，還有不好意思寫到正經學術論文里的自負和牢騷。”

這話翻譯成大白話就是：教科書告訴你“正確答案”，我告訴你“他們當年是怎么吵出來的”。

所以，如果你是想找一本“AI技術速成指南”，這本書會讓你抓狂。但如果你想理解“AI這門學問是怎么長成今天這副模樣的”，這本書會讓你狂拍大腿。

二、流浪漢、神童和“兩個階級的斗爭”

尼克的寫法，最精彩的地方在于：他讓你看到，學術背后是人，人背后是命運。

第一個故事：皮茨和麥卡洛克

神經網絡的開山之作，發表于1943年。兩位作者：麥卡洛克和皮茨。

皮茨是誰？一個流浪漢。

他從小喜歡數學和哲學，初中時讀過羅素的《數學原理》，還和羅素通過信。羅素愛才，邀請他去英國留學。但皮茨是苦出身，連高中都讀不起。

15歲那年，父親強迫他退學上班。皮茨一怒之下離家出走，打聽到羅素要到芝加哥大學任教，就只身前往。羅素把他推薦給哲學家卡爾納普。卡爾納普想看看這孩子多聰明，送了他一本自己的《語言的邏輯句法》。

不到一個月，皮茨看完了，把寫滿筆記的書還給卡爾納普。老卡驚為天人，給他在芝加哥大學安排了一份打掃衛生的工作。

對，就是掃地。

麥卡洛克呢？比皮茨大一輩。耶魯學哲學和心理，哥大學醫學，做過實習醫生，后來研究神經生理學。他的強項是神經科學，但不懂數學。

一個17歲的流浪漢數學票友，一個懂神經科學的醫學博士，組成了絕配。他們合作的成果，成了控制論的思想源泉之一。

后來呢？控制論創始人維納招攬他們到麻省理工。維納的老婆是納粹，麥卡洛克的老婆是猶太人，兩家水火不容。

維納聽信謠言，以為皮茨勾引他女兒，斷絕往來。皮茨本就童年受挫、秉性怪異，這次打擊讓他心灰意冷，拒絕學位，對學問失去興趣。

1969年，皮茨去世，年僅46歲。

尼克寫這些干什么？為了八卦？不。

他是在提醒我們：偉大的思想，往往誕生于脆弱的人生之中。我們今天隨口說的“神經網絡”，背后是一個流浪漢和一位醫生的相遇，是一個天才少年的隕落，是學術圈里那些說不清道不明的人情世故。

第二個故事：兩個階級的斗爭

尼克在前言里還有一個經典比喻：“自圖靈提出‘計算機與智能’起，就一直有兩派觀點：一派認為實現人工智能必須用邏輯和符號系統，這一派看問題是自頂向下的。還有一派認為通過仿造大腦可以達到人工智能，這一派是自底向上的。前一派，我想用‘想啥來啥’來形容；后一派就稱之為‘吃啥補啥’。”

“想啥來啥”——符號主義，相信智能就是符號操作，把邏輯推到底，智能就出來了。

“吃啥補啥”——連接主義，相信模擬大腦就能得到智能，把神經網絡搭起來，智能就涌現了。

尼克調侃說，這兩派一直是人工智能領域里“兩個階級、兩條路線”的斗爭，這斗爭有時還你死我活。

這個調侃背后，藏著深刻的哲學問題：智能的本質是什么？是邏輯，還是直覺？是符號，還是連接？是自上而下的規則，還是自下而上的涌現？

60多年了，還沒吵完。

三、哲學家的刁難

尼克在書里花了整整一章講“哲學家和人工智能”。為什么？因為AI從誕生那天起，就被哲學家追著問。

第一個刁難：德雷弗斯和《計算機不能干什么》

1972年，哲學家德雷弗斯出版《計算機不能干什么》，斷言AI永遠達不到人類水平的智能。理由是：人類智能依賴于身體經驗、情境直覺，而這些是無法形式化的。

尼克寫這段時，帶著一種“看熱鬧不嫌事大”的語氣：德雷弗斯說得有沒有道理？有。但他被AI打臉了嗎？也被打了。今天的深度學習，恰恰在模仿人類“說不清但能做對”的那種能力。

第二個刁難：塞爾和中文屋

1980年，哲學家塞爾提出“中文屋”思想實驗：一個人被關在屋子里，手里有一本規則手冊。外面遞進來中文紙條，他按規則查手冊，輸出相應的中文符號。從外面看，他好像懂中文。但塞爾問：他真的“懂”嗎？

這個思想實驗，拷問的正是AI最核心的問題：符號操作等于理解嗎？如果一個系統只是按規則處理符號，它算不算有智能？

尼克沒有給出答案。他只是引用了喬姆斯基2015年的一次訪談。當被問及“機器可以思考嗎”，喬姆斯基套用計算機科學家戴克斯特拉的說法反問：“潛艇會游泳嗎？”

這話什么意思？

如果你定義“游泳”是像魚那樣撲騰，潛艇當然不會。但如果你定義“游泳”是在水里移動，潛艇不僅會，還游得比魚快、比魚遠。

智能也是這樣。如果你定義“智能”必須像人那樣思考，那AI永遠不算智能。但如果你定義“智能”是解決問題、達成目標，那AI早就“智能”了。

問題是，誰有權定義“智能”？

四、計算的邊界在哪里？

這本書最硬核的一章，叫“人是機器嗎？”——討論人工智能的計算理論基礎。

尼克上來就拋出一個問題：圖靈機為什么是最重要的發明？

因為圖靈告訴我們一個道理：任何可計算的問題，都可以用一臺足夠簡單的機器來完成。

但緊接著，尼克又問：所有問題都是可計算的嗎？

答案是否定的。有些問題，理論上就不可能用算法解決。比如“停機問題”——給定一個程序和它的輸入，判斷它會不會永遠運行下去。圖靈證明，不存在一個通用算法能解決所有停機問題。

這背后有一個哲學寓意：人類智能可能也存在類似的邊界。有些問題，我們永遠無法用理性完全把握。這不是因為我們不夠聰明，而是因為理性的結構本身就有限制。

尼克還討論了“超計算”——那些可能超越圖靈機限制的計算模型。比如BSS實數模型、量子計算。他的態度很克制：也許有，也許沒有。但無論如何，計算的邊界，可能就是智能的邊界。

五、當我們談論生死時，

我們在談論什么？

這本書的最后一章，標題是“當我們談論生死時，我們在談論什么？”

這是一段蘇格拉底式的對話。有人問尼克：活著的意義是什么？

尼克說：我六歲時就在思考這個問題，得到的結論是——人活著就是為了不痛苦地死。他看到那些意志最堅定的人面臨死亡時也無可奈何，甚至有些無神論者臨死前也會皈依。

對話者接著引導他思考一個思想實驗：如果你的身體一點點被替換，你還是你嗎？換一條胳膊，還是你；換一個心臟，還是你；換整個身體，如果意識還在，你還是你嗎？

尼克承認：如果自我意識就是記憶，那么即使換了整個身體，我還是我。

這段對話，看似跑題，實則直指AI最深層的追問：如果我們可以把意識上傳到機器，那還是“我”嗎？如果機器有了自我意識，它算不算“人”？

尼克沒有回答。他只是把問題擺在那里，讓讀者自己琢磨。

這種寫法，正是這本書最珍貴的地方。它不是給你標準答案，而是帶你走進那些懸而未決的追問。

結語

回到開頭那個問題：為什么同一本書，評價能差這么多？

因為這本書的定位，本身就是矛盾的。

它叫“簡史”，但不是你想象中的“AI發展大事記”。它講技術，但更講人。它寫歷史，但筆調像江湖夜話。它有大量八卦，但八卦背后是嚴肅的學術思考。它討論哲學，但語氣又像是在酒桌上聊天。

有讀者批評它“腦子不清楚”，有讀者罵它“垃圾”。但也有讀者說它“參考資料翔實程度令人發指”，說它“讀這本就是為了有趣而讀，要正兒八經該去讀教科書”。

尼克自己在前言里寫過一段話，可以看作對差評的回應：“科普有一種寫法：用一些貌似通俗的語言去解釋復雜的原理。我一直不大相信這種寫法，無論作者是內行還是專業科普作家。我壓根就沒見過一本可以把量子力學解釋清楚的科普書。即使簡單如圖靈機，也鮮有適當的普及讀物。”

他的意思是：有些東西，本來就不可能“通俗易懂”。如果你真想理解AI，就得承受一點晦澀，容忍一點八卦，接受那些沒有答案的追問。

這本書的價值，不在于給你一個清晰的AI發展脈絡，而在于帶你走進那個混亂的、充滿爭執的、活生生的AI世界。

如果你只是想了解“AI是什么”，這本書可能會讓你失望。

但如果你想理解“AI為什么是今天這個樣子”，這本書會讓你知道：

所有偉大的學問，背后都是人。所有偉大的人，背后都是命運。

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