美国当代著名认知科学家 侯世达先生给《大科技》的回信

　　【编者按】《大科技·百科新说》2017年第5期刊登了《你看到的人工智能可能是假的——特立独行的侯世达》一文，介绍了美国当代著名认知科学家、美国印第安纳大学文理学院教授侯世达先生的科研事迹及其理论思想。这期杂志很荣幸地被远在美国的侯世达教授看到，他非常认真地指出了文章的一些讹误，介绍了自己更多的研究，也谈到了他对认知科学、人工智能更深刻的理解。通过这封信，我们更贴近地了解到认知科学最前沿的一些研究。因此，我们全文译出这封珍贵的来信，虚心接受侯世达教授的，并致以深切的歉意。我们也意识到，科学工作来不得半点马虎，我们在今后的工作中会更加严谨地编辑每篇文章。

　　最近我在网上读到了你们刊登的一篇关于我的文章，对于文章作者对我的的之情我不胜感激。当我开始阅读这篇文章时，头两页我还很满意，我想把它发给我的一些讲中文的朋友看看会很不错，通过这样一个简单易读的方式让他们了解到我在计算机、人类思维和人工智能方面的想法——然而，当我进一步阅读这篇文章后，我发现里面有一些严重的错误，并意识到尽管作者已经带有很明显的好意，但是仍没有很好地体现我的。因此我决定把文章中我认为出现的问题反馈给你们，希望你们可以考虑发表我的回复，以帮助读者更加正确地理解我的观点。下面就是我的反馈。

　　我过去40多年的研究都停留在认知科学领域里。在最初的几年，我曾表示过我所研究的是人工智能，但大约1984年之后，我基本上就停止使用这个术语来描述我的研究，因为我意识到我与大多数在此领域工作的人只有极少的共同点。那时我也开始不再参加有关人工智能的会议。从1979年起，我开始参加有关认知科学的会议，也一直持续参加了有这么几十年，尽管最近这几年我没有再参加任何会议。

　　与大多数学者不同，我更倾向于在书中发表我自己的观点，而不是在期刊文章中。你们文章的作者似乎也知道这一点，因为在文章中，她引用了我最近出版的一本书的副标题（书名全称是《与本质：作为思维燃料的类比》）。文中的句子是这么说的：“他认为理解的核心在于类比，类比是思考的燃料和火花……”引用这个副标题的行为说明作者很清楚这本书，但不知什么原因，她写道，我已经“从视野中消失了”（他在面前消失了）。

　　然而，并非如此。我没有从的视线中消失。恰恰相反！我在最近几十年一直在发表我对于人类思维和相关问题的观点，大都以书的形式，幸运的是，这些书大部分都得到了相当多的宣传和好评。

　　例如，1995年我出版的《流体概念和创意类比：思想基本机制的计算机模型》，此书在《纽约时报》那里得到了很好的评论，说来也奇怪，它还是有史以来第一本在亚马逊出售的书。而在2007年，我发表的《我是一个奇异的环》一书获得了《时报》当年的科学写作图书。然后，在2013年，前文提到的《和本质》（与法国心理学家伊曼纽尔·桑德尔共同写作）在认知科学领域中得到了很好的认可。实际上，这本书已经以英语、法语、德语和意大利语出版了，目前正被翻译成西班牙语和中文。几年前，为了那些不了解我的书或想法的人，记者詹姆斯·萨默斯写了一篇关于我和我对计算机和人类心灵的观点的长文，发表在受人尊敬的杂志《大西洋月刊》上。所以我认为说侯世达和他的想法已经“从视野中消失”是不准确的。

　　文章中的另一个问题是作者声称聊器人“尤金·古斯特曼”已经通过了图灵测试。在我看来，这是一个具有性的陈述。如果你在上查看有关这个聊器人的介绍，你会看到那些研究图灵测试的严肃学者，如美国心理学家盖里·马库斯和英国认知机器人专家默里·沙纳汉，都认为这个断言（由比赛组织者做出的，和许多记者不加鉴别的重复报道）是完全无效的。我自己在书中也提到过，这是一种言过其实的断言。在我看来，没有什么程序曾经接近达到可以通过图灵测试的水平，而且在很长时间内也不太可能发生。

　　作者将我幽默的小座右铭“Cognition equals recognition”翻译为“认知就是识别”，这多少有点准确但不幸的是遗漏了我另一半的观点——也就是，“cognition”和“recognition”这两个词之间有趣的联系，带有双关语的幽默。在我看来，更好的中文翻译是“认知就是认识”，因为这样保留了这个双关语，同时也引出了“cognition”（认知）和“recognition”（认识）这两概念之间的联系。

　　文章中另一个重要问题是，文章中描述了类比过程通常（但大多数是不易察觉的）发生在随意的对话中。作者描述了两个朋友之间的日常对话，从一个话题随机地跳跃到另一个话题，所以片刻之后，最初和当前的话题是完全无关的（风牛马不相及）。这个关于思维空间跳跃的描述完全遗漏了这些不同话题的核心应该是相同的。换句话说，只是在表面上，这些话题看起来是不相关的；然而，能够将这些话题联系起来的类比应显示出这些观点在本质上是相同的。令我失望的是，作者遗漏了这个关键点，然后就开始说“这种思维的跳跃对于计算机来说是难以企及的”。事实上，对于计算机程序来说做这类的事情是极其简单的，因为你所需要做的就是让机器从一个给定的故事跳到另一个表面上具有共有联系的故事上（例如，从一个带有“船”字的故事中跳到另一个带有“船”字出现的其他故事中，完全不需要任何类比的关联）。事实上，这在很大程度上就是聊器人尤金·古斯特曼如何工作的，当然那个程序并没有做任何的类比或者使用任何一种智能。

　　我注意到作者翻译我的研究课题组名称“Fluid Analogies Research Group”为“灵活类比研究组”。这是一种合理的尝试，但是实际上，中文中的“灵活”（让人联想到快速和柔韧）没有准确地表达出英语中“fluid”一词的味道。在以英语为母语的人的脑海中，“fluid analogies”这个短语能够引起一种意象，包含了这种概念：观点在头脑中四处流动，没有明确的边界，通过些许随机的方式调整以便更好地适应，就像一种液体从一个容器倒入另一个容器中。“灵活”一词不能够表现这一层含义。

　　我自己也不知道在中文该如何表达“fluid concepts”或“fluid analogies”，但一位中国朋友用“流动类比”或许是个更好的选择。我不知道，但我觉得最好还是给出研究小组的英文名，然后简单地承认“fluid”是一个很难用中文表达出其中意味的形容词，再提出一些可能的翻译。

　　然后作者简要地讨论了我非常久远（1982年）的一个计算机程序“Jumbo”，这个程序能够将随机打乱的字母排序还原成有意义的英文单词（例如，含有六个字母的单词“aobrmn”可能会被重新排列成“broman”、“nambor”、“romban”或“barnom”，这其中没有一个是真正的英文单词，但都是想把它们组成单词的不错的尝试）。作者说，一般人为了解决“混乱字母”的问题，可能会考虑列出所有可能的组合（对于一个6字母的单词，存在720种不同的可能），然后用字典来一一检查。当然，没有人类会这么做。

　　然而，编写一个计算机程序去做这样的事情常简单的，而文章的作者说这就是侯世达所做的。原文是：“就是这样一个小程序他写了两年。”换句话说，这个作者说我编写了一个程序，能列出所有可能的给定字母的排列方式，然后一一查字典，看看它们是否是一个单词。

　　这与实际上Jumbo程序的工作方式正好相反。Jumbo只是从给定的字母中做出极少数的组合，而且它里面根本没有字典。这不是一个依靠蛮力的程序，是与之恰恰相反的。我意识到作者接着说侯世达观察字母在他的脑海内是如何自发重新组合的，然后试图写出一个程序模仿这个无意识的过程，但是这一说法是如此含糊的表达，恐怕文章的读者不能真正理解作者的意思。尤其是作者刚刚还声称了侯世达的Jumbo就是这样一个小程序而已，使用蛮力的方式，列出所有排列的可能然后通过字典检查。不幸的是，这与你所认为的Jumbo的相去甚远。

　　遗憾的是，作者也没有提到我的研究小组在1982年之后发明了许多其他的计算模型，比如Seek-Whence、Copycat、Tabletop、Numbo、Metacat、Phaeaco、Letter Spirit、SeqSee、George，等等。所有这些模型都比Jumbo更加复杂和精细，都是在我的指导下由我研究中心的认知科学研究生和博士后研究员开发出来的。Jumbo不是我在认知科学的最新研究，它在35年前就已经完成了！

　　在Jumbo这一节之后，作者再次声称在最近这些年来侯世达已经几乎消失于的眼前。恩，是的，侯世达确实没有再出席有关人工智能的会议，但是通过阅读我的书籍还是可以很容易找到我的，这些书籍数量众多，而且相比于去参加极度专业的技术会谈，它们更能让了解到我的想法！而作者似乎对我最近的一些作品很了解，因为作者在谈论类比时把它当作思考的核心（这是2013年的《和本质》一书的中心思想）和提到了Jumbo程序（在1995年的《流体概念和创意类比》中有论述）。那么为什么作者一再我已经从“视野中消失”呢，当我的观点在我的书中充分地体现，这不是更容易被看到吗？这个断言让我很困惑。

　　关于我的物理学博士研究，作者把它称为“经典”，我再一次感到非常荣幸，但是我的博士工作根本不是粒子物理学，而是固体物理学。而且，在我任何地方开车的时候也没有获得任何灵感。在这个段落里作者似乎混淆了一些不同的观点和故事，因此，关于我的观点在物理学中如何发展的问题，这段话不幸地给出了一幅扭曲的图像。

　　在文章的结尾，作者再一次恭维我说如果要在计算机中能见到真正的智能，那么或许需要“更多的侯世达”。这当然是对我的才智的高度赞扬，我非常感激于此，但事实是我如果看到计算机中出现真正的智能，我会被吓坏了。我很害怕这样的一个前景，并且希望这永远不会发生。我不是一个人工智能的者（正如我之前所说过的，我在30年前就已经退出了）；我是一个认知科学的研究员。这些年来，我一直在研究人类的思维是如何工作的，并且（在我的研究生的帮助下）我利用计算机模型来探究我的推测，但是我并不是在试图创造一个智能的计算机。与之相反，这个目标对我来说常对立的，我愿竭尽所能与之斗争。

　　总之，我认为作者写这篇文章的本意是好的，给出了一些很有趣的印象，但是从这篇文章中浮现出我的形象是颇为扭曲的，而且有时甚至与我的观点完全相反。这就是我仔细读完这篇文章后给你们写信的原因，希望你们能为读者把这封信翻译成中文。

　　无论如何，谢谢你们考虑我的请求，也请向写这篇文章的作者转达我的谢意。我很容易看到所有投入的想法和关心，我也很欣赏作者的善意，但是不幸的是，我认为所给出的我的形象常有缺陷的。我希望作者有兴趣了解这些错误，也许在未来的某一天再写一篇关于我的更准确的文章。如果是这样，那将是一个非常愉快的结局。