演講稿丨史忠植 司馬賀的人工智能創新之路

  女士們，先生們，各位來賓，早上好！很高興來參加這次研讨會，我報告的題目是“司馬賀的人工智能創新之路”，重點探索關于人工智能方面司馬賀所做的貢獻。

    前面會議主持馬老師已經說了，今天正好是美國時間司馬賀的100周年華誕，是以我們在這個時間開這個研讨會，我覺得非常有意義，來探讨我們大師的足迹，為我們開創人工智能研究得到很多的啟發。

    司馬賀在卡内基•梅隆大學工作了52年，這個圖是司馬賀在卡内基•梅隆大學的辦公樓。司馬賀把他的一生看作是“歧路花園”，渉足過廣泛的領域。他獲得了9個博士學位。在每個領域他都作出了巨大貢獻，産生了革命性的影響。1975年他獲得了在我們計算機領域裡面的最高獎---圖靈獎；1978年獲得了國際上有名的經濟學的諾貝爾獎；1986年他又獲得了美國全國科學家獎，類似我國最高的國家獎了。是以我們可以看到，在司馬賀他的“歧路花園”的一生中，他在各個領域都作出了很大的貢獻，産生了革命性的影響。

    在這兒，我把司馬賀先生他在人工智能領域的創新貢獻歸結為四句話：符号主義的創始人，決策理論的開拓者，邏輯理論家的發明人，科學知識發現的倡導者。下面我就沿這四個方面，來探尋司馬賀先生在人工智能的創新之路。

一、符号主義的創始人

    前面林老師講了，司馬賀首先一個貢獻，就是提出了實體符号系統，把人看成是一個資訊加工的系統，“processing”在心理學喜歡叫“加工”，作為我們搞計算機、搞資訊的，跟心理學領域有不同的術語，經常稱為“處理”。是以這兒我有時可能講資訊加工，有時講資訊處理，當然更多的是資訊處理。這樣把一個人的思維過程看成是資訊處理的過程。符号(symbol)就看成是模式(pattern)，所謂的實體符号系統就是把它看成為可以辨認和區分的不同的符号。

    他在這樣一個實體符号系統基礎上提出來人這樣一個思維的模型，實體符号系統。這張圖我們可以看到，又像是計算機，又像是我們人腦，是以把這樣一個人的思維過程和我們計算機的處理過程結合起來。這裡面最早提出有10種操作，我們搞計算機的人很熟悉了，很像指令系統。計算機有這樣一個指令系統，就可以操作了。他們提出一個實體符号系統進行的操作的類型，在這個系統裡面他們提出6種這樣的功能。

    1980年司馬賀等又進一步提出了純認知系統模型，在原來的實體符号系統上面增加了前面林老師講到了情感、認知，這樣一個純認知系統裡面都包括進去了。因為司馬賀和紐厄爾在認知心理學和表處理方面的貢獻，是以acm授予他們1975年最高的圖靈獎。

    在1976年圖靈獎的演講中，紐厄爾和司馬賀正式提出了實體符号系統假設，這樣的實體符号系統假設就是說實體系統表現智能行為必要和充分的條件是它是一個實體符号系統。關于必要跟充分，可能大家都很清楚了。這樣的實體符号系統假設就是我們傳統的人工智能的理論基礎，是以我們也把傳統的人工智能叫做符号主義，開辟了從資訊加工觀點來研究人類思維的方向，同時推動了認知科學和人工智能的發展。

    在認知方面，另一個大的貢獻，就是提出了組塊理論（chunking theory），chunk有的叫組塊，有的叫知識塊，實際上是用米勒“神奇數字7加減2”得出的啟發，在1973年提出來作為短時記憶的容量是7加減2個項，他們就提出了組塊理論。組塊理論是現在有名的認知系統之一soar系統的理論基礎。這個系統是在1987年由紐厄爾等三個人在<artificial intelligence>刊物上正式發表文章，提出了這樣一個認知系統。這個是紐厄爾那本書，他們想把這樣一個soar系統作為一個統一的認知架構。

    在2009年又把原來的soar系統進行擴算，把行進記憶和一些感覺方面加進來，擴充成為了soar9這樣一個系統。另一個方面，作為組塊理論，對我們現在的自然語言處理影響很大。我們自然語言處理目前怎麼樣把統計這樣的自然語言處理和我們的語料庫結合起來，很重要的就是采用了這樣的理論，組塊政策就是将零散的構件組成有意義的單元，從資訊加工的角度，組塊就是我們用人對資訊進行組織或再編碼這樣的一個單元。是以在我們自然語言處理，我覺得這個組塊理論是起了非常大的作用。

二、決策理論的開拓者

    司馬賀是決策理論的開拓者。前面林老師也講了，司馬賀從行為主義提出了行政學和管理學，在這裡面一個核心的思想就是一個決策理論，提出了決策理論。

    這些是司馬賀在管理決策方面所發表的著作。在管理學術理論方面主要有四個觀點：第一，決策是管理的核心。第二，他系統的算出了決策的四個階段。第三，提出來作為“令人滿意”來代替“最優化”。第四，将這樣的決策分為程式化決策和非程式化決策兩種類型。

    這個可能很多人很熟了，特别是搞管理的。目前，作為決策過程就是這樣四個階段：搜集情況階段；拟定計劃階段；標明計劃階段；評價計劃階段。我們在決策有關的理論或者是有關的文章裡面到處可以看到這樣四個階段。

    從理論上來講，兩個理論，一個是有限理性理論。有限理性理論定義為一個非感情的計算、思考和心智的方法。這個有限理性理論在我們人工智能裡面也産生了很大的影響，特别是我們在研究智能體(agent)的時候，都是從有限理性理論的基礎上來研究智能體的行為。

    滿意型決策，這個對我們人工智能也是産生了很大的影響。因為我們人工智能就是采用一種啟發式的方法來達到這樣的滿意性，而不是去追求最優化，得到滿意解，對我們人工智能進行問題求解産生了很大的影響。

三、邏輯理論家的發明人

    大家都知道，人工智能是在1956年在達特茅斯會上由我們的老前輩們建立，這張圖是2009年他們當時參加達特茅斯會議的老前輩們的合影。在這個會上，一項重大的成果就是《邏輯理論家（logic theorist）》，司馬賀和紐厄爾他們就想用計算機來進行數學定理的證明。他們用《邏輯理論家》這樣的程式證明了《數學原理》第二章裡面的38個定理。到了1963年他們又完善，把第二章裡面全部的52條定理都進行了證明。這樣一個邏輯理論家主要是通過了分解和代入來進行機器定理的證明。數學機械化是科學研究領域裡面一個很重要的、活躍的理論問題，我們這些老前輩們在數學機械化裡面作出了貢獻。我們華人裡面有王浩，現在吳先生，在數學機械化方面作出了創造性的工作。吳先生提出了“吳方法”，吳先生也是我們人工智能的旗幟，中國人工智能學會最高的科技成果獎項就是用吳先生的名字來命名。在20世紀50年代邏輯理論家在數學機械化方面作出了重大的貢獻。

    另一個在20世紀50年代的工作，就是通用問題求解，newell跟shaw和simon他們就研究所謂的gps這樣的程式，這樣一個程式後來就變成了mea，就是手段—目的分析方法，這是一個非常有名的分析方法。這樣的分析方法實際上就是用啟發式進行搜尋，我們目前處理類比問題mea是一個很重要的方法，是機器學裡面很重要的技術。通過類比，通過相似性進行聚類、分類，這是很重要的。司馬賀是邏輯理論家的發明人，同時在問題求解也作出了很大的貢獻。

四、科學知識發現的倡導者

    可能搞機器學習的都知道，我們現在用的最廣的簡單的學習模型就是司馬賀提出來的，他對學習的定義是：如果一個系統能夠通過執行某種過程而改進它的性能，這就是學習。簡單來講，性能的改進就是學習，這就是司馬賀提出來一個簡單的學習模型。

    我覺得在學習方面，司馬賀倡導了科學知識發現，所他從20世紀70年代末到80年代就研究了這麼多個系統。在他的倡導之下研究了這麼多的科學發現的系統，主要就是想從19世紀的實體學、天文學、化學這樣一些實驗資料裡面進行重新發現科學的定理。這個就是有名的bacon系統，研制了6個這樣的bacon系統，還有kekada系統，采用諾貝爾獎獲得者德國生物化學家克雷布斯發現尿素的資料，simon上司他的實驗室怎麼樣通過這個尿素的資料用計算機重新發現尿素的規律。

    我們總結起來，司馬賀在科學知識發現方面做了大量的工作，有數學定理的發現、定性定理的發現、結構模型的發現、處理模型的發現，這個表可以看到，司馬賀在科學知識發現方面做出的貢獻。

    這是科學知識發現的流程。在科學知識發現方面，現在也有了重要的應用，一個就是氣候變化，怎麼樣通過氣候的變化和碳的排放來決定我們地球生态系統模型并進行解釋。一個就是生物資訊學，我們生物資訊學目前也非常活躍，怎麼樣通過基因表達和運作的組織，來發現基因調控模型和解釋。是以這個知識發現，我覺得對我們目前作為大資料的研究還是非常有指導的意義，我們目前處于這樣的大資料時代。是以司馬賀在20世紀70年代末、80年代就已經在開展通過19世紀大量的實驗資料來進行知識的發現，他是在這方面我覺得作出了非常突出的貢獻。

    司馬賀對我們中國有非常深厚的感情，這是1988年我和慈雲桂先生、徐家福先生等一起到東京參加日本的第五代計算機（fgcs）國際會議，日本出錢邀請司馬賀做主題報告，但是司馬賀在會上他的報告裡面一個字都沒有提到日本的技術，惟一提到的就是跟我們中國心理所的合作，他強調通過這樣的示例學習對認知心理學和學習理論作出了重要貢獻，強調我們中國在這方面，而且在教育當中起到很好的作用，是以可以看到司馬賀先生對中國的感情是多麼的深厚。

    今天我們緬懷前輩，重溫司馬賀創新之路，發揚他在人工智能方面的創新精神，努力發展智能科學技術，實作智能社會，為人類造福。

謝謝大家！

本文來源于"中國人工智能學會",原文發表時間"2016-06-20"