内容来源| 本文摘编自人民邮电出版社书籍
《人工智能简史（第2版）》尼克 著
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第 9457篇深度好文：4448字 | 12 分钟阅读
大家好，我是笔记君。
有一本书，在豆瓣上的评论两极分化到让人怀疑他们读的是不是同一本。
有人说它是“一锅大杂烩，平淡无奇的烂书”。有人说它是“八卦为主，掺杂着很多作者的私货和毒舌吐槽”。还有人说它“应改名为《人工智能相关人物史》”，因为全书内容杂散零乱，根本没把技术史讲清楚。
但也有人说它“语言风趣幽默，逻辑连贯，涵盖了绝大多数人工智能领域的发展脉络”。有人说它“参考资料翔实，考究细节翔实程度令人发指”。还有人说它“极具专业性、思想性和趣味性”。
这本书叫《人工智能简史（第2版）》。
作者是谁？尼克。一个很“不学术”的学者——曾任职于哈佛和惠普，后创业投资，2016年创立乌镇智库。用他自己的话说：“无论忙闲不忘读书写字。”
为什么一本讲AI历史的书，能让人吵成这样？
今天，我想和你聊聊，这本书到底写了什么，以及为什么一个“非典型学者”写的“非典型AI史”，值得我们每个人细品。
一、是教科书，还是“江湖夜话”？
先看一段原文。尼克在前言里写道：“历史素有两种写法：以人为主和以事为主。所有的传记都是以人为主的；而各种专史，如战争史，则多以事为主。
所谓历史是人民创造的还是英雄创造的，我个人的偏好还是以人为本。八卦的历史，读者自然喜欢，对作者也有好处，就像‘一战’后英国首相劳合·乔治对他的耶路撒冷总督说的那样：有争执，咱们政治家才派得上用场，如果他们停下来不打了，你就失业了。”
这段话，是整本书的钥匙。
尼克的立场很明确：我不写教科书，我写的是“人”的历史。那些冷冰冰的技术演进、算法突破，背后都是一群有血有肉的人。他们有爱恨情仇，有门派之争，有学术恩怨，也有命运无常。
有读者批评这本书“人物列传太多，99%的人从来没听说过”。尼克要是看到，估计会笑：你没听说过，正是我要写的理由。
为什么？因为AI的历史，从来不是几个“大神”的独角戏。那些被遗忘的配角、那些失败的路径、那些被主流叙事边缘化的思想，恰恰拼凑出这门学科的真实样貌。
尼克在书里还写了一段话，点明了写作态度：“读大科学家的科普著作，最有意思的倒不是那些对成熟思想的通俗叙述，而是那些对不成熟看法的披露，还有不好意思写到正经学术论文里的自负和牢骚。”
这话翻译成大白话就是：教科书告诉你“正确答案”，我告诉你“他们当年是怎么吵出来的”。
所以，如果你是想找一本“AI技术速成指南”，这本书会让你抓狂。但如果你想理解“AI这门学问是怎么长成今天这副模样的”，这本书会让你狂拍大腿。
二、流浪汉、神童和“两个阶级的斗争”
尼克的写法，最精彩的地方在于：他让你看到，学术背后是人，人背后是命运。
第一个故事：皮茨和麦卡洛克
神经网络的开山之作，发表于1943年。两位作者：麦卡洛克和皮茨。
皮茨是谁？一个流浪汉。
他从小喜欢数学和哲学，初中时读过罗素的《数学原理》，还和罗素通过信。罗素爱才，邀请他去英国留学。但皮茨是苦出身，连高中都读不起。
15岁那年，父亲强迫他退学上班。皮茨一怒之下离家出走，打听到罗素要到芝加哥大学任教，就只身前往。罗素把他推荐给哲学家卡尔纳普。卡尔纳普想看看这孩子多聪明，送了他一本自己的《语言的逻辑句法》。
不到一个月，皮茨看完了，把写满笔记的书还给卡尔纳普。老卡惊为天人，给他在芝加哥大学安排了一份打扫卫生的工作。
对，就是扫地。
麦卡洛克呢？比皮茨大一辈。耶鲁学哲学和心理，哥大学医学，做过实习医生，后来研究神经生理学。他的强项是神经科学，但不懂数学。
一个17岁的流浪汉数学票友，一个懂神经科学的医学博士，组成了绝配。他们合作的成果，成了控制论的思想源泉之一。
后来呢？控制论创始人维纳招揽他们到麻省理工。维纳的老婆是纳粹，麦卡洛克的老婆是犹太人，两家水火不容。
维纳听信谣言，以为皮茨勾引他女儿，断绝往来。皮茨本就童年受挫、秉性怪异，这次打击让他心灰意冷，拒绝学位，对学问失去兴趣。
1969年，皮茨去世，年仅46岁。
尼克写这些干什么？为了八卦？不。
他是在提醒我们：伟大的思想，往往诞生于脆弱的人生之中。我们今天随口说的“神经网络”，背后是一个流浪汉和一位医生的相遇，是一个天才少年的陨落，是学术圈里那些说不清道不明的人情世故。
第二个故事：两个阶级的斗争
尼克在前言里还有一个经典比喻：“自图灵提出‘计算机与智能’起，就一直有两派观点：一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统，这一派看问题是自顶向下的。还有一派认为通过仿造大脑可以达到人工智能，这一派是自底向上的。前一派，我想用‘想啥来啥’来形容；后一派就称之为‘吃啥补啥’。”
“想啥来啥”——符号主义，相信智能就是符号操作，把逻辑推到底，智能就出来了。
“吃啥补啥”——连接主义，相信模拟大脑就能得到智能，把神经网络搭起来，智能就涌现了。
尼克调侃说，这两派一直是人工智能领域里“两个阶级、两条路线”的斗争，这斗争有时还你死我活。
这个调侃背后，藏着深刻的哲学问题：智能的本质是什么？是逻辑，还是直觉？是符号，还是连接？是自上而下的规则，还是自下而上的涌现？
60多年了，还没吵完。
三、哲学家的刁难
尼克在书里花了整整一章讲“哲学家和人工智能”。为什么？因为AI从诞生那天起，就被哲学家追着问。
第一个刁难：德雷弗斯和《计算机不能干什么》
1972年，哲学家德雷弗斯出版《计算机不能干什么》，断言AI永远达不到人类水平的智能。理由是：人类智能依赖于身体经验、情境直觉，而这些是无法形式化的。
尼克写这段时，带着一种“看热闹不嫌事大”的语气：德雷弗斯说得有没有道理？有。但他被AI打脸了吗？也被打了。今天的深度学习，恰恰在模仿人类“说不清但能做对”的那种能力。
第二个刁难：塞尔和中文屋
1980年，哲学家塞尔提出“中文屋”思想实验：一个人被关在屋子里，手里有一本规则手册。外面递进来中文纸条，他按规则查手册，输出相应的中文符号。从外面看，他好像懂中文。但塞尔问：他真的“懂”吗？
这个思想实验，拷问的正是AI最核心的问题：符号操作等于理解吗？如果一个系统只是按规则处理符号，它算不算有智能？
尼克没有给出答案。他只是引用了乔姆斯基2015年的一次访谈。当被问及“机器可以思考吗”，乔姆斯基套用计算机科学家戴克斯特拉的说法反问：“潜艇会游泳吗？”
这话什么意思？
如果你定义“游泳”是像鱼那样扑腾，潜艇当然不会。但如果你定义“游泳”是在水里移动，潜艇不仅会，还游得比鱼快、比鱼远。
智能也是这样。如果你定义“智能”必须像人那样思考，那AI永远不算智能。但如果你定义“智能”是解决问题、达成目标，那AI早就“智能”了。
问题是，谁有权定义“智能”？
四、计算的边界在哪里？
这本书最硬核的一章，叫“人是机器吗？”——讨论人工智能的计算理论基础。
尼克上来就抛出一个问题：图灵机为什么是最重要的发明？
因为图灵告诉我们一个道理：任何可计算的问题，都可以用一台足够简单的机器来完成。
但紧接着，尼克又问：所有问题都是可计算的吗？
答案是否定的。有些问题，理论上就不可能用算法解决。比如“停机问题”——给定一个程序和它的输入，判断它会不会永远运行下去。图灵证明，不存在一个通用算法能解决所有停机问题。
这背后有一个哲学寓意：人类智能可能也存在类似的边界。有些问题，我们永远无法用理性完全把握。这不是因为我们不够聪明，而是因为理性的结构本身就有限制。
尼克还讨论了“超计算”——那些可能超越图灵机限制的计算模型。比如BSS实数模型、量子计算。他的态度很克制：也许有，也许没有。但无论如何，计算的边界，可能就是智能的边界。
五、当我们谈论生死时，
我们在谈论什么？
这本书的最后一章，标题是“当我们谈论生死时，我们在谈论什么？”
这是一段苏格拉底式的对话。有人问尼克：活着的意义是什么？
尼克说：我六岁时就在思考这个问题，得到的结论是——人活着就是为了不痛苦地死。他看到那些意志最坚定的人面临死亡时也无可奈何，甚至有些无神论者临死前也会皈依。
对话者接着引导他思考一个思想实验：如果你的身体一点点被替换，你还是你吗？换一条胳膊，还是你；换一个心脏，还是你；换整个身体，如果意识还在，你还是你吗？
尼克承认：如果自我意识就是记忆，那么即使换了整个身体，我还是我。
这段对话，看似跑题，实则直指AI最深层的追问：如果我们可以把意识上传到机器，那还是“我”吗？如果机器有了自我意识，它算不算“人”？
尼克没有回答。他只是把问题摆在那里，让读者自己琢磨。
这种写法，正是这本书最珍贵的地方。它不是给你标准答案，而是带你走进那些悬而未决的追问。
结语
回到开头那个问题：为什么同一本书，评价能差这么多？
因为这本书的定位，本身就是矛盾的。
它叫“简史”，但不是你想象中的“AI发展大事记”。它讲技术，但更讲人。它写历史，但笔调像江湖夜话。它有大量八卦，但八卦背后是严肃的学术思考。它讨论哲学，但语气又像是在酒桌上聊天。
有读者批评它“脑子不清楚”，有读者骂它“垃圾”。但也有读者说它“参考资料翔实程度令人发指”，说它“读这本就是为了有趣而读，要正儿八经该去读教科书”。
尼克自己在前言里写过一段话，可以看作对差评的回应：“科普有一种写法：用一些貌似通俗的语言去解释复杂的原理。我一直不大相信这种写法，无论作者是内行还是专业科普作家。我压根就没见过一本可以把量子力学解释清楚的科普书。即使简单如图灵机，也鲜有适当的普及读物。”
他的意思是：有些东西，本来就不可能“通俗易懂”。如果你真想理解AI，就得承受一点晦涩，容忍一点八卦，接受那些没有答案的追问。
这本书的价值，不在于给你一个清晰的AI发展脉络，而在于带你走进那个混乱的、充满争执的、活生生的AI世界。
如果你只是想了解“AI是什么”，这本书可能会让你失望。
但如果你想理解“AI为什么是今天这个样子”，这本书会让你知道：
所有伟大的学问，背后都是人。所有伟大的人，背后都是命运。
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