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第五课 普林斯顿大学名人榜人工智能之父阿兰图灵（第2页）

1937年，阿兰·麦席森·图灵用他的方法解决了著名的希尔伯特判定问题：狭谓词演算公式的可满足性的判定问题。他用一阶逻辑中的公式对图灵机进行编码，再由图灵机停机问题的不可判定性推出一阶逻辑的不可判定性。他在此处创用的“编码法”成为后来人们证明一阶逻辑的公式类的不可判定性的主要方法之一。在判定问题上，艾伦·麦席森·图灵的另一成就是1939年提出的带有外部信息源的图灵机概念，并由此导出“图灵可归约”及相对递归的概念。运用归约和相对递归的概念，可对不可判定性与非递归性的程度加以比较。在此基础上，E。波斯特（Post）提出了不可解度这一重要概念，这方面的工作后来有重大的进展。图灵参与解决的另一个著名的判定问题是“半群的字的问题”，它是图埃（Thue）在1914年提出来的：对任意给定的字母表和字典，是否存在一种算法能判定两个任意给定的字是否等价，给出有限个不同的称为字母的符号，便给出了字母表，字母的有限序列称为该字母表上的字。如果两个字R和S使用有限次字典之后可以彼此变换，则称这两个字是等价的。1947年，波斯特和马尔科夫（Markov）用图灵的编码法证明了这一问

【学校荣誉】

在普林斯顿大学260年的建校史上，出过不少星光灿烂的人物，对美国的社会文明做出过很大的贡献，从这所学校里走出过大批的科学家、文学家和政治家。著名的相对论大师爱因斯坦、数学大师冯·诺伊曼·阿廷等都在这里从事过研究。

题是不可判定的。1950年，图灵进一步证明，满足消元律的半群的字的问题也是不可判定的。

人工智能

阿兰·麦席森·图灵是人工智能研究的先驱者之一，实际上，图灵机，尤其是通用图灵机作为一种非数值符号计算的模型，就蕴含了构造某种具有一定的智能行为的人工系统以实现脑力劳动部分自动化的思想，这正是人工智能的研究目标。而且正是从图灵机概念出发，在第二次世界大战时的军事工作期间，图灵在业余时间里经常考虑并与一些同事探讨“思维机器”的问题，并且进行了“机器下象棋”一类的初步研究工作。

1947年，图灵在一次关于计算机的会议上做了题为“智能机器”（imaery）的报告，详细地阐述了他关于思维机器的思想，第一次从科学的角度指出：“与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。”在该报告中，图灵提出了自动程序设计的思想，即借助证明来构造程序的思想。现在自动程序设计已成为人工智能的基本课题之一。图灵这一报告中的思想极为深刻、新奇，似乎超出了当时人们的想象力。1959年，这一报告编入图灵的著作选集首次发表时，似乎仍未引起人们的重视。只是当1969年，这一报告再次发表，人工智能已有了相当进展，尤其是R。J。瓦丁格（Waldingger）于1969年重新提出自动程序设计的概念，人们才开始理解了图灵这一报告的开创性意义。1956年图灵的这篇文章以“机器能够思维吗?"为题重新发表。此时，人工智能也进入了实践研制阶段。图灵的机器智能思想无疑是人工智能的直接起源之一。而且随人工智能领域的深入研究，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们至今仍然是人工智能的主要思想之一。

图灵试验

1945年到1948年，图灵在国家物理实验室，负责自动计算引擎（ACE）的工作。1949年，他成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任，负责最早的真正的计算机——曼彻斯特一号的软件工作。在这段时间，他继续做一些比较抽象的研究，如“计算机械和智能”。图灵在对人工智能的研究中，提出了一个叫作图灵试验的实验，尝试定出一个决定机器是否有感觉的标准。

图灵试验由计算机、被测试的人和主持试验人组成。计算机和被测试的人分别在两个不同的房间里。测试过程由主持人提问，由计算机和被测试的人分别做出回答。观测者能通过电传打字机与机器和人联系（避免要求机器模拟人外貌和声音）。被测人在回答问题时尽可能表明他是一个“真正的”人，而计算机也将尽可能逼真地模仿人的思维方式和思维过程。如果试验主持人听取他们各自的答案后，分辨不清哪个是人回答的，哪个是机器回答的，则可以认为该计算机具有了智能。这个试验可能会得到大部分人的认可，但是却不能使所有的哲学家感到满意。

图灵试验虽然形象描绘了计算机智能和人类智能的模拟关系，但是图灵试验还是片面性的试验。通过试验的机器当然可以认为具有智能，但是没有通过试验的机器因为对人类了解得不充分而不能模拟人类仍然可以认为具有智能。

图灵试验还有几个值得推敲的地方，比如试验主持人提出问题的标准，在试验中没有明确给出；被测人本身所具有的智力水平，图灵试验也疏忽了；而且图灵试验仅强调试验结果，而没有反映智能所具有的思维过程。所以，图灵试验还是不能完全解决机器智能的问题。例如：质问者可以说：“我听说，今天上午一头犀牛在一个粉红色的气球中沿着密西西比河飞。你觉得怎样?”电脑也许谨慎地回答：“我听起来觉得这不可思议。”到此为止没有毛病。质问者又问：“是吗?我的叔叔试过一回，顺流、逆流各一回，它只不过是浅色的并带有斑纹。这有什么不可思议的?”很容易想象，如果电脑没有合适的“理解”就会很快地暴露了自己、在回答第一个问题时，电脑的记忆库非常有力地想到犀牛没有翅膀，甚至可以在无意中得到“犀牛不能飞”，或者这样回答第二个问题“犀牛没有斑纹”。下一回质问者可以试探真正无意义的问题，譬如把它改变成“在密西西比河下面”，或者“在一个粉红色的气球之外”，或者“穿一件粉红色衣服”，并去看看电脑是否感觉到真正的差别。

其实，要求电脑这样接近地模仿人类，以使得不能和一个人区分开实在是太过分了。一些专家认为，我们不该以电脑能否思维为目标，而是以能多大程度地模仿人类思维为目标；然后，让设计者再朝着这个目标努力。

1936年，阿兰·图灵提出了一种抽象的计算模型——图灵机（TuringMae）。图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程，他把这样的过程看作下列两种简单的动作：在纸上写上或擦除某个符号；把注意力从纸的一个位置移动到另一个位置；而在每个阶段，人要决定下一步的动作，依赖于（a）此人当前所关注的纸上某个位置的符号和（b）此人当前思维的状态。

为了模拟人的这种运算过程，图灵构造出一台假想的机器，该机器由以下几个部分组成：一条无限长的纸带。纸带被划分为一个接一个的小格子，每个格子上包含一个来自有限字母表的符号，字母表中有一个特殊的符号表示空白。纸带上的格子从左到右依次被编号为0，1，2，……纸带的右端可以无限伸展。

一个读写头。该读写头可以在纸带上左右移动，它能读出当前所指的格子上的符号，并能改变当前格子上的符号。一个状态寄存器。它用来保存图灵机当前所处的状态。图灵机的所有可能状态的数目是有限的，并且有一个特殊的状态，称为停机状态。一套控制规则。它根据当前机器所处的状态以及当前读写头所指的格子上的符号来确定读写头下一步的动作，并改变状态寄存器的值，令机器进入一个新的状态。注意这个机器的每一部分都是有限的，但它有一个潜在的无限长的纸带，因此这种机器只是一个理想的设备。图灵认为这样的一台机器就能模拟人类所能进行的任何计算过程。

人物影响

图灵思想活跃，他的创造力也是多方面的。据同事们回忆，他在战时的秘密工作中，曾创造好几种新的统计技术，但都未形成论文发表，后来又重新为他人所创建，由瓦尔德（Wald）重新发现并提出的“序贯分析”就是其中之一。他对群论也有所研究，在“形态形成的化学基础”一文中，他用相当深奥而独特的数学方法，研究了决定生物的颜色或形态的化学物质（他称之为成形素）在形成平面形态（如奶牛体表的花

斑）和立体形态（如放射形虫和叶序的分布方式）中的分布规律性，试图阐释“物理化学规律可以充分解释许多形态形成的事实”这一思想。在生物学界，20世纪80年代才开始探讨这一课题，图灵还进行了后来被称为“数学胚胎学”的奠基性研究工作。他还试图用数学方法研究人脑的构造问题，例如估算出一个具有给定数目的神经元的大脑中能存贮多少信息的问题等。这些，至今仍然是吸引着众多科学家的新颖课题。人们认为，图灵是一位科学史上罕见的具有非凡洞察力的奇才：他的独创性成果使他生前就已名扬四海，而他深刻的预见使他死后倍受敬佩。当人们发现后人的一些独立研究成果似乎不过是在证明图灵思想超越时代的程度时，都为他的英年早逝感到由衷的惋惜。

苹果公司的标志一度被误认为源于图灵自杀时咬下的半个苹果。但该图案的设计师和苹果公司都否认了这一说法。2012年是阿兰·图灵的100周年诞辰，被定为“阿兰·图灵年”。

图灵奖

“图灵奖”是美国计算机协会（ACM，AssoputerMaery）于1966年设立的，专门奖励那些对计算机科学研究与推动计算机技术发展有卓越贡献的杰出科学家。设立的初衷是因为计算机技术的飞速发展，尤其到20世纪60年代，其已成为一个独立的有影响的学科，信息产业亦逐步形成，但在这一产业中却一直没有一项类似“诺贝尔”，“普利策”等的奖项来促进该学科的进一步发展，为了弥补这一缺陷，于是“图灵”奖便应运而生，它被公认为计算机界的“诺贝尔”奖。

图灵奖是计算机界最负盛名的奖项，有“计算机界诺贝尔奖”之称。图灵奖对获奖者的要求极高，评奖程序也极严，一般每年只奖励一名计算机科学家，只有极少数年度有两名以上在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。目前图灵奖由Google公司赞助，奖金为100000美元。

每年，美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人，并附加一份200到500字的文章，说明被提名者为什么应获此奖。任何人都可成为提名人。美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的评审，并最终确定当年的获奖者。截止至2005年，获此殊荣的华人仅有一位，他是2000年图灵奖得主姚期智。

普林斯顿大学小百科

普林斯顿大学因大学城之利且声誉宏伟，许多研究机构或公司纷纷设立于其附近或外围，以就近取才或从事建教合作诸如AT&T，Lut贝尔实验室（BellLab），Mobil，DavidSarer，NEC，Squibb及教育训练及测试中心（ETS）等皆设立于此，一方面提供了知识及文化上的多样性，另一方面也创造了许多就业机会。