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复杂-第32章

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的各个方面,出人意料的可能性简直可以是无穷无尽的。这就是为什么宇宙在一个极端
上十分易于理解,在另一个极端上却又永无可能理解的道理。”
  荷兰德1949年秋季入学麻省理工学院。入校没过多久他就发现,计算机也具有令他
同样惊奇的特质。他说:“我真的不知道计算机的这种特质从何而来。但我很早就迷上
了‘思考程序’,也就是你只消在计算机内设入很少数据,就可以让它做所有像整合这
样的事情。这在我看来,似乎是只需要放入极少东西,就能得到无限丰富的结果。”
  但不幸的是,起初荷兰德能够学到的计算机知识只有他在电机课上获取的零星的第
二手资料。电子计算机当时还很新奇,大多数计算机知识还处于保密阶段。当然大学还
没有开设计算机课程,即使在麻省理工学院也还没有开设。但有一天,当荷兰德又像往
常一样在图书馆测览书刊时,他翻到一个由简单的论文封面套着的一系列活页演讲笔记。
他在翻阅这些笔记时发现,这份笔记详细谈到1946年在宾夕法尼亚大学摩尔电机系举办
的研讨会内容,其中记载,战时宾州大学为了计算大炮的射程表而发明了美国的第一台
数控计算机ENIAC。“这些笔记很有名,这是我第一次接触到真正的关于数控计算机的
详细资料,里面包括对从计算机建构到软件设计的详尽记录。这一系列演讲就是在这个
基础上探讨信息和信息处理的全新概念,并诠释了一种全新的数学技艺:编程。荷兰德
立刻就买下了这个演讲的复印稿,一页一页细读了许多遍。事实上,这份演讲稿他到现
在还保留着。
  1949年秋季,当荷兰德开始了他在麻省理工学院的大四课程,四处寻找学士论文题
目时,他发现了旋风计划(Whirlwind Project):麻省理工学院将建一个速度能达到
跟踪空中交通的“实时”的计算机。由海军资助的旋风计划的年资助额为一万美元,这
在当时是一个令人目眩的数额。麻省理工为此雇用了七十名工程技术人员,这无疑是当
时最大的计算机项目,也是最具发明性的研究之一。旋风将是第一台采用磁心记忆和交
互式显示屏的计算机,它将产生计算机网络和多程序(一次运作多个程序)。作为第一
台实时计算机,它将为计算机应用于空中交通控制、工业流程控制、以及计算机应用于
预售票和银行铺平道路。
  但当荷兰德刚听说这个消息时,旋风还仅仅停留在实验阶段。“我知道麻省理工在
研制旋风,它还尚未被研制成功,还在研制之中,但已经可以用了。”不知为什么,他
一心想参与进去。他开始四处敲门,在机电系发现了一个名叫赛德奈克·考派尔
(Zednek Kopal)的捷克天文学家,曾经教过他数值分析。“我说服他主持我的论文评
议委员会,又让物理系同意让电机系的人来主持我的论文评议委员会,然后我又说服了
参与旋风计划的人让我能够看到他们的操作手册。当时操作手册是保密的!”
  “那也许是我在麻省理工最快活的一年。”他说。考派尔建议他论文的题目是为旋
风编一个程序来解拉普拉斯(Laplace)方程式。拉普拉斯方程式描述的是多种物理现
象,从围绕任何带电物的电场分布,到紧绷的鼓面震动。荷兰德立刻就着手这项研究。
  这不是麻省理工学院最容易做的毕业论文。在那时,还没有人听说过像Pascal、C
或FORTRAN语言。确实,把对计算机的命令转化为数字编码的计算机编程语言直到五十
年代中期才被发明出来。那时就连一般的十进制的语言都还没有,还是十六进制的。他
在毕业论文上所耗费的时间比他想象的要长,最后他不得不申请麻省理工学院宽限比通
常完成学士毕业论文所允许的长两倍的时间。
  但他非常热衷于这项研究。“我喜欢这个过程中的逻辑本质,”他回忆说,“编程
与数学有同样的特点:你走了这一步,然后你就可以由此走下一步。”但更重要的是,
为旋风编程序使他认识到,计算机并不只是实施快速计算。在一系列神秘的六位十进制
数字中,他可以随意设计震动的鼓面,或旋绕的电场等任何东西。在循环的数位中,他
可以创造想象中的宇宙。所需要做的只是把适当的规律编码进去,然后其他的一切就会
自然展开。
  荷兰德的毕业论文从一开始就只是个书面设计,他编制的程序从未真正在旋风上运
作过,但在另一个方面,他的毕业论文却收获颇丰:他成了全美国少数几个懂得一些编
程的人之一。结果1950年他刚毕业就被IBM公司录用了。
  这个时机真是再好不过了。当时IBM在纽约普夫吉普斯(Poughkeepsie)的巨大工
厂正在设计第一台商用计算机:国防计算机,后来被重新命名为IBM701。当时设计生产
这台计算机代表了一个前途未测的重大赌注。许多思想保守的行政管理人员都认为研制
这种计算机是浪费钱财,还不如把钱投资于改良打孔机上。事实上,产品企划部在1950
年花了整整一年的时间坚持说,全国的市场对这类计算机的需要永远不可能超过18台。
IBM公司坚持研制国防计算机的主要原因,是因为它是一个叫作小托马斯的后起之秀的
钟情项目。小托马斯是IBM公司年迈的总裁托马斯·B·华生(Thomas B.Watson)的儿
子和当然继承人。
  但荷兰德当时只有二十一岁,对此知之甚少。他只知道自己已被置入圣境。“我已
经到了这里,一个这么年轻的人,在一个这么重要的岗位。我是少数几个知道IBM701正
发生什么的人之一。”IBM的项目负责人将荷兰德安排在由七个人组成的逻辑计划小组。
这个小组负责设计这台新计算机的指令系统和一般性组织。这是荷兰德的又一个幸运,
因为这是一个实践他的编程技术的理想的地方。“最初阶段完成之后,我们得到了最初
的机器原型,还必须用各种方式来测试。所以工程师们经常通宵达旦地工作,白天把机
器拆卸开,晚上又尽最大的努力把它拼装起来。然后我们少数几个人就会从晚上十一点
钟开始,全夜运转我们的程序,看看是否能够正常运作。”
  在某种程度上,我们编的程序确实能够运行。当然,用今天的标准来衡量,701机
就像是石器时代的东西了。它有一个巨大的控制板,上面挤满了各种键盘和开关,但还
没有屏幕显示器的雏形。这部机器通过标准的IBM打孔机执行输入和输出命令,号称足
有四千个字节的记忆存储量(今天市面上出售的个人电脑的记忆存储量一般比这大一千
倍)。它可以在三十微秒中算出两个数字相乘的结果。(现在所有的手持计算器的功能
都比这个强。)荷兰德说:“这个机器也有许多缺陷。最好的情况下,平均每三十分钟
左右就会出现一次失误,所以我们每次计算都要做两遍。”更糟糕的是,701计算机是
通过在一个特殊的负极射线管的表面产生光点来存储资料的。所以荷兰德和他的同事们
必须调整算法,以避免过于经常地在记忆存储的同一个点上写入数据,否则就会增加这
一个点上负极射线管表面的电荷,而影响到周围的数据。“我们竟能使计算机运行了,
这太令人惊喜了。”他笑道。但事实上他这是认为瑕不掩瑜。“对我们来说,701计算
机就像是一个巨人。我们觉得能有时间在一台快速运转的机器上尝试我们编的程序,真
是太好了。”
  他们一点儿也不缺少可以用来做尝试的程序。那些最原始、最早期的计算机接纳了
关于信息论、控制论和自动机等这些十年前尚不存在的新概念的狂潮。谁知道局限何在?
几乎你尝试的任何东西都可能开创出一片新天地。更进一步的是,对于像荷兰德这样更
富于哲学思想的开拓者来说,这些聚满了线路和真空管的庞大而笨拙的计算机为思考开
拓了全新的方式。计算机也许不是报纸的星期天增刊耸人听闻地形容的那种“巨脑”。
事实上,从它们的结构和运作的细节来看,它们和人脑毫无相同之处。但从更深刻、更
重要的意义上来说,计算机很类似人脑。一个很诱人的推测是:计算机和人的大脑都是
信息处理的装置。因为如果这个情况属实的话,那么,思维本身就可以被理解为是一种
信息处理的形式。
  当然,那时没人把这种事情称为“人工智能”或“认识科学”。但即使如此,计算
机编程本身,作为一种全新的尝试,也正在迫使人们比以往要小心得多地去思考解决问
题的真正含义是什么。计算机最终是个外星人:你不得不告诉它一切事情:什么是数据?
它们是如何被转换过来的?怎样从这一步到达那一步?这些问题反过来又很快引向了令
哲学家们苦恼了几个世纪的问题:什么是知识?知识是怎样通过感官印象获取的?知识
是怎样反映在思维上的?是怎样通过吸取经验而完善的?又是怎样被运用于推理判断的?
已做的决定是怎样被转化为行动的?
  那时对这些问题的回答远还不清楚(事实上,对这些问题的回答到现在也仍不清
楚)。但这些问题以一种前所未有的清晰和准确的方式被提出来了。IBM公司在普夫吉
普斯的发展小组作为全美国最杰出的计算机天才的集中地之一,突然走在了计算机发展
的前列。荷兰德喜欢回忆一群“经常的非常客”每隔两周左右就会找一个晚上聚在一起,
讨论扑克牌游戏或围棋。其中有一个参与者是个名叫约翰·麦卡菲(John McCarthy)
的暑期实习生,加州理工学院的一个年轻的研究生,后来成为人工智能的创始人之一。
(事实上,是麦卡菲1956年为在达特茅斯学院的一个暑期人工智能研讨会做宣传时发明
了“人工智能”这个词。)
  另一个人是阿瑟·塞缪尔(Arthur Samuel),一个语调柔和、四十岁左右的电机
工程师。他是IBM公司从伊利诺斯大学招聘来帮助公司制作性能可靠的真空管的,也是
荷兰德整夜整夜进行程序运行马拉松的最经常的陪伴者。(他还有个女儿就在附近的凡
沙,荷兰德与之还约会过几次。)塞缪尔显然对真空管失去了兴趣。五年来他一直在尝
试编写可以跳棋的程序——不止是会下跳棋,而且要会随着不断吸取经验而越下越好。
现在回想起来,塞缪尔的计算机跳棋被认为是人工智能研究方面的一个里程碑。1967年,
他完成了对这个下跳棋的程序的修改和完善后,这个计算机跳棋手已经能够达到国际大
师的水平了。即使到701机器时期,他编的程序也显得相当好了。荷兰德记得对此印象
极深,特别是它能针对对方的步骤调整自己的战术。大致地说,这是因为这个程序设计
了一个简单的“对手”模型,然后用这个模型去预测最佳棋路。尽管当时荷兰德无法将
之表述清楚,但他感到电脑跳棋的这个功能正好抓住了学习和适应的某种最本质的东西。
  但因为荷兰德要仔细考虑其他事情,所以就把这些想法抛开了。当时他正为自己的
研究项目忙得分身无术。他研究的是对大脑内部运作机制的模拟。他记得这项
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