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甜野猫|图灵奖获得者 Alan Kay：突破常规思维，创建下一代科研社区( 八 )


张宏江：您在演讲中提及了现代计算机的发展历史 ， 您怎么看过去 60 年的人工智能的发展？
Alan Kay：这个问题很好回答 。 如果你是一名生物学家 ， 你就会对人脑的工作方式有所了解 。 人的大脑中有大量非逻辑的部分 ， 就像机器学习本质上是一些运算的很快的相关因素一样 。 而现在我们要想完成一些工作 ， 需要真正的通用人工智能 。 所以这是现在我们做错的了的地方 。 对于那些想要继续在这个领域进行研究的人来说 ， 他们应该关注更加困难的部分 ， 即「认知部分」 。 而在过去的 40 年中 ， 在美国 ， 认知科学研究人员受资助的情况就要差得多 。 机器学习这些年来取得的成绩令人钦佩 。 但是令人疑惑的是 ， 对于整个人工智能领域来说 ， 必要的进展还很小 。
张宏江：本届大会的主题是「人工智能的下一个十年」 ， 请问您对人工智能下一个十年的预测、期望、愿景是什么呢？
Alan Kay：首先 ， 我们应该严肃地看待「智能」一词 。 就像在「计算机科学」一词中 ， 我们需要认真对待「科学」 。 在上世纪 60 年代我们将其称之为「科学」 ， 但 70 年代之后大部分美国 CS 专业毕业生学到的是「工程」 。 当 CS 在施乐帕克实验室取得成功之后 ， 许多人都想加入到这一领域中来 ， 从成功中分一杯羹 。 有趣的是 ， 现在一些研究人员会很快地写出一篇研究论文 ， 机器学习领域也是如此 ， 因为论文中一些表示矩阵数学的部分 ， 其实对应的是相同的感知机 。 如果你仔细看这些论文的数学细节 ， 会发现它们并没有那么有趣 。 Judea Pearl 将现在的机器学习称作「曲线拟合器」 。 但如果你从事的是人工智能工作 ， 就需要做更多的事情 。 我们不能将人工智能的冰山一角等同于「AI」（即使你用到了大量的计算机、芯片） 。 我想对年轻的研究人员说 ， 请保持本心！不要在意论文的发表 ， 不要在意你的博士学位 ， 那些真正做出巨大突破的人并不在意这些事情 。 我并不反对资助者资助其它的人 ， 但是如果资助者忽视了那些能做出突破性贡献的人 ， 那将是一场灾难 。 我认为 ， 在过去的 20-25 年中 ， 计算机领域经历了许多这样的灾难 。
张宏江：当您在 PARC 从事图形化用户界面（GUI）的相关工作时 ， 有些人认为这其中并没有太多数学上的工作 ， 比如它并没有用到太多微分方程的知识 。 请问您是如何说服自己的领导 ， 告诉他们这是一项重大突破 ， 并会彻底改变计算机的交互模式 ， 从而导致今天我们在互联网领域的移动设备的革新？
Alan Kay：我从没有说服我的老板关于任何事 。 因为 Bob Taylor 只是出于直觉就雇佣了我 。 Bob Taylor 从来没有告诉 PARC 中的研究人员应该如何去做某个项目 。
张宏江：请问您如何引导您的想法被研究社区所广泛接受？
Alan Kay：大多数我的想法并没有被社区所接受 。
张宏江：那么面向对象编程（OOP）和图形化用户界面（GUI）呢？
Alan Kay：你们口中所说的 OOP 大部分都与我最初描述的 OOP 大相径庭 ， 我失去了它 。 在 PARC 诞生的 GUI， 则是另一个很有趣的故事 。 Steve Jobs 使用的是施乐帕克实验室所放弃的技术 。
人们可以看到 Jobs 与众不同的思维 。 如果我们也可以做到这一点 ， 我们会被我们能在 PPT 和 Keynote 中所做的事情所震惊 。 此时所有的东西都活了起来 ， 它们并不是一成不变的演示结果 ， 它们所有的部件都是可编程、可验证的 。 如果你纵观这些从 PARC 中诞生的技术 ， 你会发现它们（即使是在想法上）都没有竞争者 。 激光打印机就是其中一个例子 ， 所以公司立刻开发了对它的研发工作 。 以太网也是如此 ， 当时也没有任何与它相似的东西 ， 所有人都在试图构建一个局域网 ， 而以太网是唯一行得通的方案 。 人们都认为现在我们有了与当年 PARC 所发明技术不同的新（OOP）编程技术和语言 ， 其实那是基于我们的技术 ， 通过使用接口改造而成的一个子集 。 而令人遗憾的一件事情是 ， 目前的网页和网页浏览器 ， 与我们 80 年代所放弃的技术相比 ， 都显得太弱了 。


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