麦卡锡(智能之父——约翰·麦卡锡)

   35百科网   2020-06-29 00:00:00

麦卡锡是英语中较常见人名,有名人有政治家、营销学大师、足球运动员、作家等多人,其中以美国科学家约翰·麦卡锡最为人知。

中文名
约翰·麦卡锡
外文名
john mccarthy
国籍
美国
出生地
波士顿
出生日期
1927年9月4日
逝世日期
2011年10月24日

麦卡锡杰出人物

美国科学家:约翰·麦卡锡

美国政治家:尤金·麦卡锡

美国营销学大师:杰罗姆·麦卡锡

爱尔兰足球运动员:詹姆斯·麦卡锡

爱尔兰足球运动员:帕特里克·麦卡锡

美国作家:科马克·麦卡锡

美国政治家:约瑟夫·麦卡锡

麦卡锡智能之父

麦卡锡人物生平

1927年9月4日麦卡锡(john mccarthy)生于美国波士顿一个共产党家庭,父母的工作性质决定全家需不断搬迁,从波士顿迁到纽约,然后又到了洛杉矶,信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者,母亲是立陶宛犹太人,在联合通讯社(thefederatedpress)当记者,后来在一家共产党报社工作,麦卡锡从小把自己对科学的兴趣与家庭的政治倾向结合起来。麦卡锡在接受采访时说:“我们确信技术的进步对人类有利,我记得小时候读过《十万个为什么》,这是30年代苏联作家伊林(m.ilin)撰写的通俗科技读物,在美国好像没有这样的书。10至15年前我很高兴得知中国有许多非常早熟的儿童,他们都读过《十万个为什么》。”

麦卡锡说他的童年平平淡淡,实际上在读中学时,他就找到加州理工大学的一份课程清单,自学了大学一年和二年的数学课程。1944年他真的到了这所大学,免修头两年的数学课。1948年9月在读研究生时,他出席了该校主办的“行为的大脑机制西克森研讨会”(hixon symposiumon cerebral mechanism in behavior at caltech),大数学家计算机设计大师冯·诺伊曼在会上散发了关于自复制自动机的论文,尽管当时还没有人精确地将机器智能与人的智能联系起来,但诺伊曼的报告却激发了麦卡锡的好奇心。

于2011年10月24日逝世,享年84周岁。

麦卡锡人工智能

1949年在普林斯顿大学数学系作博士论文时,他决定尝试在机器上模拟人的智能,1955年他联合申农(信息论创立者)、明斯基(人工智能大师,《心智社会》的作者)、罗彻斯特(ibm计算机设计者之一),发起了达特茅斯项目(dartmouth project),第二年正式启动,洛克菲勒基金会提供了极有限的资助。现在看来,这个项目不但是人工智能发展史的一个重要事件,也是计算机科学的一个里程碑,正是在1956年,麦卡锡首次提出“人工智能”(artificial intelligence)这一概念,现在看来,那次讨论并没有实质上解决有关智能机的任何具体问题,但它确立了研究目标,使人工智能成为计算机科学中一门独立的经验科学。

1957年巴库斯(john barkus)及其ibm小组发布了fortran语言,这是第一个成功的高级语言,使程序设计者从繁琐的汇编语言中解脱出来,卡内基梅龙大学的纽维尔(a.newell)、司马赫(h.simon)等提出信息处理语言ipl,麦卡锡则提出表处理语言lisp,在fortran中不允许有递归,麦卡锡希望改进它,1960年巴黎会议大家讨论了algol语言,采纳了麦卡锡的建议,增加了递归和条件表达式,algol最早接受了lisp的观念,但不是最后一个,如今的pascal、c、ada等都接受了lisp的创新。但至今,主流程序设计语言仍然没有吸收麦卡锡建议的“评价函数”(eval),认为它很危险。麦卡锡发明lisp语言,只是把它作为工具,他的目标是制造具有人类智能的机器,lisp自发明以后,像其他语言一样,发明人失去了对其的控制能力,马库斯和凯(a.kay,“面向对象程序设计”的创始人)也一样。

1959年麦卡锡发表《具有常识的程序》一文,标志着他向“常识逻辑推理”难题开始宣战。“与所有专门化的理论一样,所有科学也都体现于常识中。当你试图证明这些理论时,你就回到了常识推理,因为常识指导着你的实验。”设想一个旅行者从英国格拉斯哥经过伦敦去莫斯科,计算机程序可以分段处理:从格拉斯哥到伦敦,再从伦敦到莫斯科。但是如果假设此人不幸在伦敦丢失了机票怎么办?当然现实中此人一般不会因此取消原来去莫斯科的计划,他可能会再买一张票。但是预先设计好的模拟程序却不允许如此灵活。因此要发展一种具有常识推理能力的逻辑。

1964年麦卡锡已是斯坦福大学人工智能实验室的主任,他提出了一种称之为“情景演算”(situational calculus)的理论,其中“情景”表示世界的一种状态。当主体(agent)行动时,情景发生变化。主体下一步如何行动取决于他所知道的情景。情景演算的思想吸收了有穷自动机状态转移的概念。在情景演算中,推理不但取决于状态,而且取决于主体关于状态知道些什么。主体知道得越多,了解得越详细,他就会更好地作出决策。这种情景演算理论吸引了许多研究者,但它本身也引起一种问题。在多主体的世界中,与一个主体有关的情景的变化可能还取决于其他主体的行动。这样处理起来十分困难。在常识世界中,我们的决策可能不大受其他主体的影响,当然有时也受。很难说麦卡锡的努力最终是否成功了,但他向通常的“演绎推理”挑战,强调人类智能推理的非单调性(nonmonotonicity),发展状态描述法,在人工智能研究中具有重要意义。麦卡锡试图让机器能像人一样,在某种语境下,进行基本的猜测。但这很难做,即使是人,也常常误解语境。一个有趣的例子是:白宫发言人奥涅尔欢迎新当选的里根总统时说:“您成了grover cleveland”(他指的是美国的一个总统)。而里根却微笑着说:“我只在电影中扮演过一次cleveland。”(里根指的是棒球手grover cleveland alexander)

不管人们对人工智能还有什么偏见,它现在已成为严肃的经验科学,而麦卡锡为这一领域培养了大量人才,他的学生遍及世界。关于人工智能,想了解更多的东西可以直接访问麦卡锡的网页,从“公众理解科学的角度”看,他的网页做得非常棒。他讨论了人工智能与哲学的关系,人工智能的分类及应用领域等。还详细回答了有关人类“可持续发展”的问题。他是技术乐观派,相信人类会有一个美好的未来(他提供了许多论据,可从网上看到)。

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标签:麦卡锡智能约翰



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