【編者按】《大科技·百科新說》2017年第5期刊登了《你看到的人工智能可能是假的——特立獨行的侯世達》一文，介紹了美國當代著名認知科學家、美國印第安納大學文理學院教授侯世達先生的科研事跡及其理論思想。這期雜志很榮幸地被遠在美國的侯世達教授看到，他非常認真地指出了文章的一些訛誤，介紹了自己更多的研究，也談到了他對認知科學、人工智能更深刻的理解。通過這封信，我們更貼近地了解到認知科學最前沿的一些研究。因此，我們全文譯出這封珍貴的來信，虛心接受侯世達教授的批評，并致以深切的歉意。我們也意識到，科學傳播工作來不得半點馬虎，我們在今后的工作中會更加嚴謹?shù)鼐庉嬅科恼隆?/p>

本刊編輯部

尊敬的大科技雜志社的編輯們：

最近我在網上讀到了你們刊登的一篇關于我的文章，對于文章作者對我的理念的崇拜之情我不勝感激。當我開始閱讀這篇文章時，頭兩頁我還很滿意，我想把它發(fā)給我的一些講中文的朋友看看會很不錯，通過這樣一個簡單易讀的方式讓他們了解到我在計算機、人類思維和人工智能方面的想法——然而，當我進一步閱讀這篇文章后，我發(fā)現(xiàn)里面有一些嚴重的錯誤，并意識到盡管作者已經帶有很明顯的好意，但是仍沒有很好地體現(xiàn)我的理念。因此我決定把文章中我認為出現(xiàn)的問題反饋給你們，希望你們可以考慮發(fā)表我的回復，以幫助讀者更加正確地理解我的觀點。下面就是我的反饋。

我過去40多年的研究都停留在認知科學領域里。在最初的幾年，我曾表示過我所研究的是人工智能，但大約1984年之后，我基本上就停止使用這個術語來描述我的研究，因為我意識到我與大多數(shù)在此領域工作的人只有極少的共同點。那時我也開始不再參加有關人工智能的會議。從1979年起，我開始參加有關認知科學的會議，也一直持續(xù)參加了有這么幾十年，盡管最近這幾年我沒有再參加任何會議。

與大多數(shù)學者不同，我更傾向于在書中發(fā)表我自己的觀點，而不是在期刊文章中。你們文章的作者似乎也知道這一點，因為在文章中，她引用了我最近出版的一本書的副標題（書名全稱是《表象與本質：作為思維燃料的類比》）。文中的句子是這么說的：“他認為理解的核心在于類比，類比是思考的燃料和火花……”引用這個副標題的行為說明作者很清楚這本書，但不知什么原因，她寫道，我已經“從公眾視野中消失了”（他在公眾面前消失了）。

然而，并非如此。我沒有從公眾的視線中消失。恰恰相反！我在最近幾十年一直在發(fā)表我對于人類思維和相關問題的觀點，大都以書的形式，幸運的是，這些書大部分都得到了相當多的宣傳和好評。

例如，1995年我出版的《流體概念和創(chuàng)意類比：思想基本機制的計算機模型》，此書在《紐約時報》那里得到了很好的評論，說來也奇怪，它還是有史以來第一本在亞馬遜出售的書。而在2007年，我發(fā)表的《我是一個奇異的環(huán)》一書獲得了《洛杉磯時報》當年的科學寫作圖書獎。然后，在2013年，前文提到的《表象和本質》（與法國心理學家伊曼紐爾·桑德爾共同寫作）在認知科學領域中得到了很好的認可。實際上，這本書已經以英語、法語、德語和意大利語出版了，目前正被翻譯成西班牙語和中文。幾年前，為了那些不了解我的書或想法的人，記者詹姆斯·薩默斯寫了一篇關于我和我對計算機和人類心靈的觀點的長文，發(fā)表在受人尊敬的雜志《大西洋月刊》上。所以我認為說侯世達和他的想法已經“從公眾視野中消失”是不準確的。

文章中的另一個問題是作者聲稱聊天機器人“尤金·古斯特曼”已經通過了圖靈測試。在我看來，這是一個具有誤導性的陳述。如果你在維基百科上查看有關這個聊天機器人的介紹，你會看到那些研究圖靈測試的嚴肅學者，如美國心理學家蓋里·馬庫斯和英國認知機器人專家默里·沙納漢，都認為這個斷言（由比賽組織者做出的，和許多記者不加鑒別的重復報道）是完全無效的。我自己在書中也提到過，這是一種言過其實的斷言。在我看來，沒有什么程序曾經接近達到可以通過圖靈測試的水平，而且在很長時間內也不太可能發(fā)生。

作者將我幽默的小座右銘“Cognition equals recognition”翻譯為“認知就是識別”，這多少有點準確但不幸的是遺漏了我另一半的觀點——也就是，“cognition”和“recognition”這兩個詞之間有趣的聯(lián)系，帶有雙關語的幽默。在我看來，更好的中文翻譯是“認知就是認識”，因為這樣保留了這個雙關語，同時也引出了“cognition”（認知）和“recognition”（認識）這兩概念之間的聯(lián)系。

文章中另一個重要問題是，文章中描述了類比過程通常（但大多數(shù)是不易察覺的）發(fā)生在隨意的對話中。作者描述了兩個朋友之間的日常對話，從一個話題隨機地跳躍到另一個話題，所以片刻之后，最初和當前的話題是完全無關的（風牛馬不相及）。這個關于思維空間跳躍的描述完全遺漏了這些不同話題的核心應該是相同的。換句話說，只是在表面上，這些話題看起來是不相關的；然而，能夠將這些話題聯(lián)系起來的類比應顯示出這些觀點在本質上是相同的。令我失望的是，作者遺漏了這個關鍵點，然后就開始說“這種思維的跳躍對于計算機來說是難以企及的”。事實上，對于計算機程序來說做這類的事情是極其簡單的，因為你所需要做的就是讓機器從一個給定的故事跳到另一個表面上具有共有聯(lián)系的故事上（例如，從一個帶有“船”字的故事中跳到另一個帶有“船”字出現(xiàn)的其他故事中，完全不需要任何類比的關聯(lián)）。事實上，這在很大程度上就是聊天機器人尤金·古斯特曼如何工作的，當然那個程序并沒有做任何的類比或者使用任何一種智能。

我注意到作者翻譯我的研究課題組名稱“Fluid Analogies Research Group”為“靈活類比研究組”。這是一種合理的嘗試，但是實際上，中文中的“靈活”（讓人聯(lián)想到快速和柔韌）沒有準確地表達出英語中“fluid”一詞的味道。在以英語為母語的人的腦海中，“fluid analogies”這個短語能夠引起一種意象，包含了這種概念：觀點在頭腦中四處流動，沒有明確的邊界，通過些許隨機的方式自我調整以便更好地適應，就像一種液體從一個容器倒入另一個容器中?！办`活”一詞不能夠表現(xiàn)這一層含義。endprint

我自己也不知道在中文該如何表達“fluid concepts”或“fluid analogies”，但一位中國朋友建議用“流動類比”或許是個更好的選擇。我不知道，但我覺得最好還是給出研究小組的英文名，然后簡單地承認“fluid”是一個很難用中文表達出其中意味的形容詞，再提出一些可能的翻譯。

然后作者簡要地討論了我非常久遠（1982年）的一個計算機程序“Jumbo”，這個程序能夠將隨機打亂的字母排序還原成有意義的英文單詞（例如，含有六個字母的單詞“aobrmn”可能會被重新排列成“broman”、“nambor”、“romban”或“barnom”，這其中沒有一個是真正的英文單詞，但都是想把它們組成單詞的不錯的嘗試）。作者說，一般人為了解決“混亂字母”的問題，可能會考慮列出所有可能的組合（對于一個6字母的單詞，存在720種不同的可能），然后用字典來一一檢查。當然，沒有人類會這么做。

然而，編寫一個計算機程序去做這樣的事情是非常簡單的，而文章的作者說這就是侯世達所做的。原文是：“就是這樣一個小程序他寫了兩年?！睋Q句話說，這個作者說我編寫了一個程序，能列出所有可能的給定字母的排列方式，然后一一查字典，看看它們是否是一個單詞。

這與實際上Jumbo程序的工作方式正好相反。Jumbo只是從給定的字母中做出極少數(shù)的組合，而且它里面根本沒有字典。這不是一個依靠蠻力的程序，是與之恰恰相反的。我意識到作者接著說侯世達觀察字母在他的腦海內是如何自發(fā)重新組合的，然后試圖寫出一個程序模仿這個無意識的過程，但是這一說法是如此含糊的表達，恐怕文章的讀者不能真正理解作者的意思。尤其是作者剛剛還聲稱了侯世達的Jumbo就是這樣一個小程序而已，使用蠻力的方式，列出所有排列的可能然后通過字典檢查。不幸的是，這與你所認為的Jumbo的真相相去甚遠。

遺憾的是，作者也沒有提到我的研究小組在1982年之后發(fā)明了許多其他的計算模型，比如Seek-Whence、Copycat、Tabletop、Numbo、Metacat、Phaeaco、Letter Spirit、SeqSee、George，等等。所有這些模型都比Jumbo更加復雜和精細，都是在我的指導下由我研究中心的認知科學研究生和博士后研究員開發(fā)出來的。Jumbo不是我在認知科學的最新研究，它在35年前就已經完成了！

在Jumbo這一節(jié)之后，作者再次聲稱在最近這些年來侯世達已經幾乎消失于公眾的眼前。恩，是的，侯世達確實沒有再出席有關人工智能的會議，但是通過閱讀我的書籍還是可以很容易找到我的理念，這些書籍數(shù)量眾多，而且相比于去參加極度專業(yè)的技術會談，它們更能讓公眾了解到我的想法！而作者似乎對我最近的一些作品很了解，因為作者在談論類比時把它當作思考的核心（這是2013年的《表象和本質》一書的中心思想）和提到了Jumbo程序（在1995年的《流體概念和創(chuàng)意類比》中有論述）。那么為什么作者一再堅持我已經從“公眾視野中消失”呢，當我的觀點在我的書中充分地體現(xiàn)，這不是更容易被公眾看到嗎？這個斷言讓我很困惑。

關于我的物理學博士研究，作者把它稱為“經典”，我再一次感到非常榮幸，但是我的博士工作根本不是粒子物理學，而是固體物理學。而且，在我任何地方開車的時候也沒有獲得任何靈感。在這個段落里作者似乎混淆了一些不同的觀點和故事，因此，關于我的觀點在物理學中如何發(fā)展的問題，這段話不幸地給出了一幅扭曲的圖像。

在文章的結尾，作者再一次恭維我說如果要在計算機中能見到真正的智能，那么或許需要“更多的侯世達”。這當然是對我的才智的高度贊揚，我非常感激于此，但事實是我如果看到計算機中出現(xiàn)真正的智能，我會被嚇壞了。我很害怕這樣的一個前景，并且希望這永遠不會發(fā)生。我不是一個人工智能的擁護者（正如我之前所說過的，我在30年前就已經退出了）；我是一個認知科學的研究員。這些年來，我一直在研究人類的思維是如何工作的，并且（在我的研究生的幫助下）我利用計算機模型來探究我的推測，但是我并不是在試圖創(chuàng)造一個智能的計算機。與之相反，這個目標對我來說是非常對立的，我愿竭盡所能與之斗爭。

總之，我認為作者寫這篇文章的本意是好的，給出了一些很有趣的印象，但是從這篇文章中浮現(xiàn)出我的形象是頗為扭曲的，而且有時甚至與我的觀點完全相反。這就是我仔細讀完這篇文章后給你們寫信的原因，希望你們能為讀者把這封信翻譯成中文。

無論如何，謝謝你們考慮我的請求，也請向寫這篇文章的作者轉達我的謝意。我很容易看到所有投入的想法和關心，我也很欣賞作者的善意，但是不幸的是，我認為所給出的我的形象是非常有缺陷的。我希望作者有興趣了解這些錯誤，也許在未來的某一天再寫一篇關于我的更準確的文章。如果是這樣，那將是一個非常愉快的結局。

敬上

侯世達

印第安納州布盧明頓

2017.07.16endprint