而作为一名还算看过些书的同学,本座得说,大概是因为古往今来大多数中国人这方面比较压抑,写作水平整体偏低(这方面不压抑的都不会沦为作家吧)。表现在白描太多,暗示太少,偶尔臆想一下,鲁莽粗俗,一点儿幽默感都没有。相比之下,大概神仙们就比较乱来,西方文学作品里咸湿的地方一直相当咸湿(有人专门研究莎士比亚的这方面还写了《Filthy Shakespeare》),不说男女之情,连同性的爱情也写得相当感人。当然,你只要看过电影《莎翁情史》(这部电影给本座的另外一个感受就是 Gwyneth Paltrow 确实不是 Chris Martin 能 hold 住的)就会明白这主要还是日子过得不一样。
香农(C. E. Shannon):信息论的奠基人不用介绍了,当时已经是贝尔实验室大佬的香农,是因为和图灵交流后对计算机下棋有了兴趣(在 1949 年和 1950 年他发表了两篇讲计算机下棋的文章),还是被拉去当腰封的,现在很难弄清了:总之这会议对香老爷产生的影响不大。
但有四个人后来拿了图灵奖:
明斯基(M. Minsky):普林斯顿数学系主任塔克(Tucker)的学生(他带 Minsky 之前带的就是纳什),后来公认的人工智能之父。2013 年接替吴恩达,出任 Google Brain 项目负责人的,奇点理论的宣传者和知名未来学家库兹韦尔(R. Kurzweil)就是他的学生。当时在哈佛大学数学与神经学做初级研究员的他,被麦卡锡拉到 MIT 的 MAC 项目里,作为 AI 实验室的同事。孕育出 UNIX 的 Multics,其中的分时系统的设计就是明斯基和麦卡锡一起捣鼓出来的。
麦卡锡(J. McCarthy):在普林斯顿数学系博士毕业后,受师兄 Kemeny(没错,就是图灵的师弟,费曼的同事,爱因斯坦的数学助理,Basic 语言的发明人,后来混进总统智囊团的 Kemeny)的提携,去了达特茅斯学院做数学系助教。包括图灵奖在内的奖拿了一堆,离开达特茅斯学院之后,先后领导了 MIT 和 Stanford 两个学校的 AI 实验室,并且让两个实验室友好对战了很多年。不那么公认的人工智能之父,但因为是 LISP 语言的发明者而享誉码农圈数十载。
纽厄尔(A. Newell):冯·诺伊曼的合作者、博弈论先驱摩根斯顿的学生。他和塞弗里奇在兰德认识之后,受后者模式识别和神经网络的影响很大,用不同的方法论做了很多相关的工作。被司马贺搞到卡耐基梅隆之后,一起开创了人工智能符号派,弄出了信息处理语言(IPL),并写了该语言最早的两个 AI 程序,也因此拿了图灵奖。
塞弗里奇(O. Selfridge):名声没有前面这两位大,但其实是公认的模式识别之父,也做过一段时间明斯基的主管。他在 MIT 时一直和神经网络之父麦卡洛克(W. McCulloch)一起在维纳手下工作。维纳对他非常欣赏,《控制论》的第一个读者就是他,但因为没有写博士论文,所以没有拿到博士学位:这大概跟他出身有关,日不落帝国牛津街上的Selfridges是他们家的。
所罗门诺夫(R. Solomonoff):1951 年在芝加哥大学跟随费米得了物理硕士,就到了 MIT 的所罗门诺夫,没有大富大贵,但达特茅斯会议时,他受麦卡锡「反向图灵机」和乔姆斯基文法的启发,发明了「归纳推理机」,从而奠基了「算法信息论」。他的另一个观点「无限点」(Infinity Point)后来被未来学家库兹维尔改名「奇点」窃为己有。
罗切斯特(N. Rochester):IBM 信息研究经理,IBM 第一台商用计算机 701 机型设计者。作为一名计算机象棋研究者,他在 IBM 内部推动了很多人工智能研究,但是在董事会打压当时对这方面研究鼎力支持的主席 Watson 之后被搁置了。多年以后的今天,我们看到十八摸的救命稻草就是纪念这位主席的同名计算机认知系统Watson。
撒缪尔(A. Samuel):在 IBM 工作的真正的编程爱好者。使用 701 编写的跳棋程序是第一个具有学习能力的下棋程序,使用的就是现在被称为「α-β剪枝」的搜索。从 IBM 退休后去了 Stanford 执教,大量的时间都用来和 Knuth 搞 Tex 了。据说 88 岁生日的时候,都还在写程序。