同期读“完论断之父”诺伯特·维纳的《东说念主有东说念主的用处》和“当代设计机之父”冯·诺伊曼的《设计机与东说念主脑》，如故很专诚念念的。这两位皆深度参与了二战期间的友军军方名堂以趁早期当代设计机的研制买球下单平台，应该颇有渊源。前者的手稿写于1955年，后者第一版于1949年，经过相配大改写的新版则出书于1954年。不错看到，到1950年代中期，一种基于统计概率、无意性/不完备性以及数字化信息中介的世界不雅仍是齐全树立起来了，只不外要让于今生涯在牛顿的详情味寰宇幻觉中的东说念主们摄取，还很难——快70年畴昔了，这两本小册子不成谓不畅销，但对平日东说念主的“知识”的改变依然一丁点儿。

本质上，这两个资质异禀之东说念主的确有很艰巨的错杂。维纳比冯·诺伊曼大9岁，晚死7年，基本上属于同代东说念主，然而神童出生的维纳出说念很早，11岁读大学，19岁成为博士，21岁仍是在哈佛任教，而其时的冯·诺伊曼还只是奥匈帝国一个因一战爆发而不得不辍学的大学预科生。是以维纳算得上是冯·诺伊曼的半个师长。

冯·诺伊曼移居好意思国后，维纳先是想把其时在普林斯顿的他挖去麻省理工当数学系主任，后又在1944年召集了好意思国规划电子设计和联系本领边界的顶级数学家以及东说念主工神经元网罗设计的主要表面家在普林斯顿开磋商会，并向与会的冯·诺伊曼保举了麦卡洛克-皮茨模子——这个模子不错看作是第一代神经网罗模子，今天已成为机器深度学习历史上的里程碑，而模子称号中的“皮茨”，即年青的天才数学家沃尔特·皮茨，其时恰是维纳的博士生。冯·诺伊曼顷然在1945年发表了奠定当代设计机表面基础和沿用于今的“冯·诺伊曼体系缚构”的划时期酬报《EDVAC酬报书的第一份草案》（First Draft of a Report on the EDVAC），其中惟一援用的一篇公引诱表的论文，就是麦卡洛克和皮茨配合的那篇当初并未引起反响的《神经行为中念念想内在性的逻辑演算》（A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity）。

冯·诺伊曼我方认为，EDVAC是第一台“将维纳提交给布什的五条原则整合为一的机器”。是以其实一直有东说念主认为，“冯·诺伊曼体系缚构”的真的定名应该是“维纳-冯·诺伊曼体系缚构”。维纳本东说念主对此并莫得发表过想法，反而在《东说念主有东说念主的用处》中屡次援用冯·诺伊曼《博弈论与经济步履》一书中的不雅点，并极有创目力将囚徒窘境与通讯/信息问题联系起来。其后，在完论断、设计机、神经科学和东说念主工智能历史上具有艰巨影响的历次“梅西会议”（1946～1953），维纳和冯·诺伊曼皆是艰巨参与者。

真的好奇的念念想，粗鄙因其超前性而被永恒埋没。莱布尼茨的二进制、票据、微知觉等一系列天才构想，一定要等400年后插足设计机和网罗时期，才有可能真的“回生”。谣言语模子的念念想前驱，不祥也不错追念到莱布尼茨，毕竟是他最先尝试依托数理逻辑，构建一整套通用的“渊博话语”，“它通过字母和标记进行逻辑分析与抽象，把一般逻辑推理的法例改变为演算法例，以便更精确更敏捷地进行推理”（《神正论》）。

不外咱们把视野移近少量，其实在上世纪中世，冯·诺伊曼和诺伯特·维纳就在研制真的的当代设计机的基础上，异曲同工地建议了相似的不雅点，不外其时很少东说念主意志到其艰巨性辛劳。就AI，尤其是谣言语模子、神经网罗和深度学习而言，冯·诺伊曼和维纳不祥比图灵，甚而比背面的麦卡锡、香农、明斯基、辛顿这一代代“AI之父”皆更接近问题的中枢，因为他们皆是半个科学家＋半个形而上学家，皆利害地意志到了统计概率＋高维几何的威力。

“按照词在话语中出现的统计频数，东说念主们不错选出一个词汇序列（两个字组成的或三个字组成的字组），来求得和一种话语（举例英语）彰着相似之物；由此而得到的言不及义也会与正确英语具有显赫的令东说念主信服的相似性。从语音学不雅点看来，这种有真理的言语的莫得真理的访佛物本质上等同于有真理的话语，虽则它在语义学上是妄语……”（《东说念主有东说念主的用处》P60）

读维纳在《东说念主有东说念主的用处》中探讨机器学习时触及话语问题的这段阐扬，你是否合计今东说念主对GPT旨趣的“科普”，看上去就像在抄书？

冯·诺伊曼在《设计机与东说念主脑》中对神经信息系统开动旨趣的泄露，雷同不错看作是在统计学基础上初步设计了神经网罗的构造——

“……神经系统中所用的信息系统基本上具有统计特质。换句话说，艰巨的不是明确的象征和数字的精确位置，而是它们出现的统计特征，即周期性或近周期脉冲序列等的频率。

因此，神经系统似乎选定的是与咱们在平日的算术和数学中所闇练的象征系统不止天渊的象征系统。它不是精确的象征系统。在象征系统里，每个象征的位置和存在与否对于详情音问的含义皆具有决定性真理。而它是这样一种象征系统，在这个系统中，音问的真理是由音问的统计特质传递的。咱们仍是看到，这个系统是如何选定较低的算术精度但更高的逻辑可靠性的战略的：算术运算引起的恶化通过逻辑的更正而得到赔偿。”

临了一句话，要是你些许了解少量GPT开动的基欢跃趣，是不是会合计相配进度上，它不错被看作GPT核默算法Transformer的“中心念念想”?

好多艰巨的东西，皆已蕴含在这两本带有科普性质的小书中，但其真的的价值要被大多数东说念主——即等于科学家中的大多数东说念主——厚实到，如故要等上六七十年。

事实上，发明“东说念主工智能”（Artificial Intelligence）一词的约翰·麦卡锡恰是1948年在加州理工念书时，听冯·诺伊曼教师维纳的完论断而萌发了规划智能设计的宗旨。用“东说念主工智能”这个词，更多是为了显现始创性、拉开与维纳的距离，但其后麦卡锡我方也承认，“东说念主工智能本应叫完论断，也就是智能自动化（Automation of Intelligence）”——正如我在前一篇著作里指认的，麦卡锡对“东说念主工智能”的定名很可能是一段弯路的起初，它的要点倒向了“仿生学”旅途，而维纳更多基于信息、通讯和机器学习旨趣的“自动机”，不祥才是“正路”，换句话说，AI这别称头，其实更应属于“自动智能”，而非“东说念主工智能”。

“自动智能”的中枢不是刻意去师法东说念主的意志、自我意志乃至念念维、心理与情怀，等等，而是很本质地矜重于一件最关键的事情，咱们今天对这件事情仍是耳闻则诵：机器学习。但在东说念主工智能发展的历史上，机器（自主/自动）学习成为中枢是相配晚近的事情，而此前恒久的中枢，恰是师法——若何尽可能让东说念主能作念的皆变成机器能作念的，并作念得更精确、更有恶果。

对于机器学习这件事情，维纳写说念：

“反应就是一种把系统的畴昔演绩再插进它内部去以完结这个系统的体式。要是这些结束只是用作坚硬和退换该系统的数据，那就是完结工程师所用的简便的反应。然而，要是证实演绩情况的信息在送回之后能够用来改变操作的一般体式和演绩的花样，那咱们就有一个齐全不错称之为学习的进程了。”

也就是说，在维纳看来，机器学习的本质无非是反应轮回。况兼与今天强调东说念主工智能还远远不具备“以伪乱真”的智商——因为机器莫得心理、情怀、逸想等——的东说念主违抗，维纳碰劲强调了这些所谓的主不雅的、内在的脸色机制，其实亦然学习的一环，是学习的某种阀门——

“那种被咱们主不雅地称为心理的知足，也许并不只纯是神经行为中的一种没灵验处的附带知足，它很可能是完结着学习进程中的以及其他访佛进程中的某一艰巨阶段……那些在东说念主与其他生命体的心理和当代类型的自动机的顶住之间截然划上一条不成卓越的边界的脸色学家，在他们作念出申辩的论断时，应当像我作出敬佩的论断时那样谨言慎行。”

与之些许酿成呼应的是，冯·诺伊曼强调了学习的另一个面向——牵挂或存储器：

“心灵一定是一个容量相配大的牵挂库，而且很难联想，像东说念主类神经系统这样复杂的自动阴事是莫得它将如何运作。”

“神经细胞系统以各式可能的周期性样式互相刺激，也组成了牵挂。这些牵挂是由活性元素（神经细胞）组成的。咱们在设计机本领中频繁大批使用这种存储器。事实上，它们是第一批被本质引入的存储器。”

根蓝本说，非论东说念主如故机器，学习和反应虽然皆必须依赖于牵挂/存储，这是一而二二而一的事情。这亦然70年畴昔了，非论电脑若何迭代，芯片若何“纳米”，基于存储器的冯·诺伊曼架构于今不成动摇的原因。

《东说念主有东说念主的用处》

[好意思]诺伯特·维纳 著

商务印书馆 1978年6月版

《设计机与东说念主脑》

[好意思]约翰·冯·诺伊曼 著

商务印书馆 2022年4月版

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