IBM最新的 One量子计算机位于伦斯勒理工学院（RPI），这是第一个安装在美国大学校园的IBM量子计算机。

位于纽约特洛伊的伦斯勒理工学院（RPI）推出了一款新的校园量子计算机，可用于科学发现，而不仅仅是用于进行概念验证试验。

IBM代表在4月5日的一份声明中表示，新的IBM One量子计算机由一个名为“Eagle”的处理器驱动，该处理器拥有127个量子比特。这种量子处理单元（QPU）于2021年首次公布，并于去年11月在东京大学使用的 One 中首次亮相。这台量子计算机不是以校园为基础的。

该公司将这台机器描述为“公用事业规模”，因为它足够强大英国G5院校留学，可以作为科学工具，帮助解决科学家单独使用传统超级计算机难以解决的问题。

IBM在声明中表示，RPI的员工和学生将能够利用量子计算机探索化学、物理、材料科学和其他领域的问题。

IBM量子算法与合作伙伴关系技术项目总监杰米·加西亚（Jamie ）表示：“当我们描述‘实用规模’时，我们特别指的是量子计算机现在如何作为科学工具，探索化学、物理、材料和其他领域的新问题，这些问题是传统计算技术无法解决的，”

简而言之，量子计算机现在在运行量子电路方面，比经典超级计算机在模拟量子电路方面做得更好。这意味着美国伦斯勒理工大学美国伦斯勒理工大学，纽约大学成为首个拥有“科学实用”IBM量子计算机的大学，有史以来第一次，量子计算机可以用作科学探索的计算工具。

2023年6月，IBM的科学家们用一台安装了QPU的机器来模拟真实材料的磁性，比传统计算机的速度更快，从而展示了Eagle的能力。

量子计算机有潜力比传统计算机强大得多，但前提是它们要按比例放大，并且量子比特的误差得到缓解。IBM的QPU和其他类似的QPU采用纠错技术来降低量子比特的错误率，这可能是非常容易出错的，或者是“嘈杂的”。

科学家们并不期望在许多年内实现“量子霸权” —— 即量子计算机比最快的超级计算机更强大。然而，科学家们当时表示，IBM 2023年的实验结果表明，这一目标可以在两年内实现。

去年，IBM推出了下一代QPU，被称为“苍鹭”处理器。这种芯片有133个量子比特，将被安装在下一代IBM量子计算机上，也就是众所周知的“ Two”机器。苍鹭的可靠性是老鹰的五倍。

其他地方的科学家也在努力实现量子至上。最近的一项突破是，微软和量子计算制造商的科学家合作创造了经过纠错的“逻辑量子比特”，其可靠性是正常物理量子比特的800倍。

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美国三大理工大学是哪三所，武汉理工大学艺术与设计学院及专业简介（2019版）

设计学类实行大类招生，包含艺术设计学、视觉传达设计、环境设计、产品设计4个本科专业美国三大理工大学是哪三所QS200名校留学，武汉理工大学艺术与设计学院及专业简介（2019版），学生入校后统一在大一下学期进行专业分流。

学院概况

武汉理工大学艺术与设计学院是我国中南地区首所拥有设计艺术学博士点、艺术学博士后科研流动站和工业设计领域工程硕士学位授予权的专业学院，其设计学为湖北省重点学科。学院始终秉承“学科交叉”“专业融合”的学科建设理念，建设有设计学、艺术学理论2个一级学科博士点及设计学、艺术学理论2个一级学科博士后科研流动站，拥有设计学、艺术学理论、美术学3个一级学科硕士点以及艺术硕士（MFA）、工业设计工程硕士2个专业硕士学位授予权；工业设计（含产品设计）专业、动画专业为国家特色建设立项专业，环境设计专业、视觉传达设计专业为省级品牌建设专业，具备完整的人才培养体系。学院始终倡导将设计学学科融入大学优势学科与优势行业，推进设计学与材料科学、船舶与海洋工程、汽车工程进行学科交叉融合，未来，设计学学科将建设成为国家材料、船舶海洋、汽车三大领域设计创新的重要人才培养基地。

武汉理工大学艺术与设计学院目前在校博士研究生、硕士研究生和本科生1893人。学院现有教职工113人，其中教授25人美国三大理工大学是哪三所，副教授49人。教师中有教育部设计学专业教学指导委员会委员1人，教育部动画、数字媒体专业教学指导委员会副主任委员1人，全国艺术硕士（MFA）教学指导委员会委员1人，楚天学者讲座教授和海外客座教授6人。学院先后取得2门国家级精品课程及2门国家级视频公开课程、20余本“十一·五”与“十二·五”国家级规划教材、20余项国家及省部级研究项目，以及国家级教学团队、国家级人才培养试验区、省级拔尖创新人才培养试验项目、省级非物质文化遗产研究中心等建设成果。主办有国内外公开发行专业核心（拓展版）期刊《设计艺术研究》。

武汉理工大学艺术与设计学院与美国普渡大学、英国卡迪夫大学、英国威尔士三一圣大卫大学、芬兰阿尔托设计学院、意大利米兰理工学院、日本筑波大学、日本九州大学、韩国国立首尔大学、韩国建国大学、韩国国立首尔教育大学、中国香港理工大学、中国台湾艺术大学等三十多所知名院校建立了长期交流合作关系。

专业介绍

产品设计 （艺术）

产品设计方向 本专业方向培养具备产品设计、研究等方面的知识和能力，具有较高综合素质，德、智、体、美全面发展，能在企事业单位、专业设计部门、科研单位从事以创新设计为重点的产品设计、科研等工作的高级专门人才。

展示设计方向 本专业方向培养具备展示设计、研究等方面的知识和能力，具有较高综合素质，德、智、体、美全面发展，能在企事业单位、专业设计部门、科研单位从事以展示艺术设计、实施、管理为重点的设计、科研等工作的高级专门人才。

数字艺术设计方向 本专业方向培养具备数字艺术设计、研究等方面的知识和能力，具有较高综合素质，德、智、体、美全面发展，能在企事业单位、专业设计部门、新闻及影视部门、科研单位从事以创新设计为重点的数字媒体、信息与交互、数字娱乐、跨媒体传播的设计、科研等工作的高级专门人才。

工业设计（理工）

交通工具设计方向 本专业方向培养具备工业设计的基础理论、知识与应用能力，能在企事业单位、专业设计部门、科研单位从事交通工具设计和科研工作的应用型高级专门人才。主要课程：设计结构设计、汽车造型设计、交通工具内饰设计、前瞻性设计、邮轮游艇造型设计、设计效果图技法、人机工程学、材料工艺学、机械设计基础等。

产品设计方向 本专业方向培养具备工业设计的基础理论知识、应用能力和工程实践能力，能在企事业单位、专业设计部门、科研单位从事工业产品造型设计和科研工作的应用型高级专门人才。主要课程：设计基础、设计历史与理论、人机交互、可持续设计、服务设计、设计效果图技法、设计图学、人机工程学、材料工艺学、工业设计工程基础、产品形态设计、产品结构设计、设计力学、电工与电子技术基础、设计创业等。

动画（艺术）

影视动画方向 本专业方向培养具备影视动画创作所需要的基础知识及理论，掌握动画设计、动画编导、动画创作及理论研究的基本能力，能在电影电视等媒体的制作岗位上从事原画、动画创意设计、游戏、编导、三维电脑创作研究等工作的高级专门人才。

工程动画方向 本专业方向培养具备工程动画创作所需要的基础理论及知识，掌握动画设计、动画编导、动画创作及理论研究的基本能力，面向建筑设计、景观设计、游戏设计、以及交通、造船、汽车等行业，从事工程动画、工程设计表达研究的高级专门人才。

学院朱明健教授（右二）参加第二届大数据时代之国际动画电影发展论坛并作主题发言

环境设计（艺术）

本专业主要培养具备环境艺术设计、景观艺术设计、室内设计和雕塑与壁画设计等方面的专业知识和表现能力，具有较高的综合素质，德、智、体、美全面发展，能在市政部门、企事业单位、专业设计部门、科研单位从事以环境创新设计为特色的环境艺术设计、科研、教学和管理工作的高级专门人才。

视觉传达设计（艺术）

本专业主要培养具备视觉传达设计与创作、研究等方面的知识和能力，具有较高的综合素质，德、智、体、美全面发展，能在企事业单位、专业设计部门、新闻媒体等单位从事视觉传达艺术设计、研究、管理和教学等工作的高级专门人才。

艺术设计学（艺术）

本专业培养具备艺术设计学研究、设计等方面的知识和能力，能从事艺术设计理论的研究、理论教学以及有关文博、新闻出版、艺术市场管理、企业形象策划、艺术传播与营销等方面的高级专门人才。

院系特色

学院强调敬业爱岗、与时俱进、勤于教学、精于教学、创新创业、德才双馨；实施“人才强院”战略，形成了一支结构合理的高素质教师队伍，其设计、科研成果先后荣获国内外和省级金、银奖项。

本着“多元互动、和而不同”的学科建设理念，注重学生的国际化视野与综合素质提高，培养具备良好的专业素养与专业能力，团队合作精神与社会责任感的多层次艺术与设计人才。

具有鲜明的行业特征和理工科背景支撑，依托材料、交通、汽车等优势学科交叉，充分利用“双一流”重点学科建设的优势资源，在国家文化发展、城镇化建设、产品创新、社会协同等领域，为国家（产业）产品创新升级、城市文化发展、环境美化与社会文明建设培养创新设计人才。

学院始终坚持人才培养中心工作、倡导科研对教学的支撑、鼓励学生参加专业竞赛而提高自身能力，努力构建教学科研、管理服务相互促进的长效育人机制，逐步营造了良好的教风、学风、作风和育人氛围，为学子们创造了一个学术研究、思想健康、快乐成才的学习环境。

“汇聚精彩人生、研究设计生活”，武汉理工大学艺术与设计学院热忱欢迎热爱艺术与设计的有志有才青年的到来，在这里谱写自己人生中最美好的乐章！

就业发展

1.录取研究生情况：艺术与设计学院2018届毕业生录取研究生75人，研究生录取率为24.92%，一批学生被上海交通大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、湖南大学、江南大学等国内知名高校录取。

2.出国留学人数45人，留学国家：英国、美国、日本、意大利、加拿大、澳大利亚等。

3.就业知名企业：中国第一汽车股份有限公司、上汽通用五菱汽车股份有限公司、东风汽车集团股份有限公司、比亚迪股份有限公司；珠海格力电器股份有限公司、广东美的制冷设备有限公司、海信集团有限公司、海尔集团；华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、武汉烽火众智数字技术有限责任公司；中建深圳装饰有限公司、绿地地产集团、中建三局集团有限公司、湖北省林业勘察设计院、武汉市规划设计有限公司；上海华信证券有限责任公司、金蝶软件（中国）有限公司等。

美国伦塞利尔理工学院，王飞跃 | 纪念一位真正的科学思想家：人工智能之父马文·明斯基

马文·明斯基（ ）摄于2008年。图片来源：WIKI

前言：

2016年1月24日，人工智能先驱马文·明斯基逝世，他在人工智能史上有着特殊重要地位，其思想的深度与原始性有时远在许多人的理解范围。但人工智能领域也曾因明斯基等人的XOR逻辑算子“判”了神经元网络“死刑”，而陷于10年的寒冬之中。本文作者曾与明斯基有过数次私人交流，有感于其在人工智能领域的特殊贡献，特撰文纪念。

文 | 王飞跃（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任）

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为了纪念刚刚去世的人工智能创始人之一、认知科学家马文·明斯基（ ）教授，《IEEE 》（简称IS）杂志正组织相关领域专家及明斯基生前的学生与朋友，撰写悼文，怀念这位在人工智能史上有着特殊重要地位的先驱者和开拓者。

什么是智能？人工智能之父的回答

“What trick makes us ? The trick is that there is no trick. The power of stems from our vast , not from any , .”

——

/Notes

The of Mind（1987），p.308

到底有什么神奇的诀窍使我们如此智能？诀窍就是根本没有诀窍。智能的力量来源于我们自身巨大的多样性，而非来源于某一单个的、完美的准则。

——译文来自王飞跃的报告

作为IS杂志的前任主编和现任名誉主编，我也责无旁贷，同时邀请了人工智能另一位重要的先驱与开拓者、斯坦福人工智能实验室的尼尔斯·尼尔森（Nils ）教授参与。由于时间太短，正在夏威夷海滨度假的尼尔森无法完成，但提醒我邀请明斯基早期在MIT的博士毕业生丹尼·博布罗(Danny )和波特·拉斐尔 (Bert )。

丹尼和波特都是自然语言处理的先驱，其中丹尼的博士论文是关于文字代数问题求解的程序，波特的博士论文是关于语义信息搜索回取的SIR程序。事实上，和SIR都是基于LISP写的，这是一种通用的高级计算机程序语言，曾长期垄断人工智能领域的应用，算是人工智能在早期NLP（自然语言处理， ）的里程碑工作。

丹尼后来成为美国人工智能学会（AAAI）以及认知科学学会的主席，也曾担任《人工智能》杂志主编；波特与尼尔森等发明了A*搜索方法，研发了世界上第一台可移动智能机器人，他还参与创办了《人工智能》杂志并任主编。

有趣的是，当年丹尼和波特在美国伦塞利尔理工学院（ ，简称RPI）读大学时是室友，1957年毕业后，二人分别去了麻省理工学院和布朗大学读硕士；后来在一次野营时相会，丹尼问波特在做什么，波特说正研究弹性波多散射问题，丹尼说这听起来没多大意思，他正研究如何用相机识别他老师明斯基的光头，只要他走进房间，计算机就喊：“Hello，！”。一周后，波特申请转到MIT，成为明斯基的学生，毕业后去了斯坦福国际咨询研究所（SRI ，美国一家民间研究机构），真的开发起利用相机进行视觉识别和导航的机器人！

记得我曾告诉波特，我也是从美国伦塞利尔理工学院的机器人与自动化实验室毕业时，他则感慨当年RPI既无自动化，也无机器人和AI（人工智能， ），就连计算机课程都没有。其实当年MIT也没有这些，他们两人的AI博士学位还是从数学系得来的。

明斯基：一位真正的科学思想家

邀请完两位前辈，我自己如何写却成了问题。他们都与明斯基有很长的交往和很深的渊源，都认为他是一个开放、真诚、友好、幽默、具有卓越创造性的人。

细数起来，25年前去MIT面试机器人助理教授时，我与明斯基有过一次会面，另有两次是通过互联网交流：分别是6年前因他入选“人工智能名人堂”，编辑部试图举办新闻会议和4年前因他的学生、我的前辈和朋友戴夫·华尔兹（Dave Waltz）去世的两次邮件往来，除此之外，并没有更多的感性认识。而且，对于明斯基的学术思想，我的看法和认识也比较复杂，虽然越来越赞成并获益于其观点和概念，但仍然还在过程之中，至今还没有完全定型。

虽然如此，在我眼里明斯基是一位真正意义上的科学思想家，而且其思想的深度与原始性有时远在许多人的理解范围之外，由此受到质疑并引起争议。对此我深有体会：上世纪80年代中期，当我正挣扎着完成自己关于智能机组织与协调理论的博士论文时，明斯基发表了他著名的《The of Mind》，此书曾给我很大的希望，以为真找到通向智能机的“金光大道”了。但我还没有读完，就意识到对一个刚入门的研究生来说，这条路几乎是不可能走通的。实验室有的同学甚至声称：“就是你给明斯基的‘ ’加上再漂亮的数学公式和具体的逻辑程序，答辩委员会的教授们也不会通过你的论文”。美国伦塞利尔理工学院是一个工程思维主导的地方，客气的教授认为他的想法是“ ”（优美的假说）或者“too ”（过于哲学），而有人则直接认为这些杂文 “ to do with real AI”（与真正的人工智能毫无关系）。

毕业之后，我才开始重新认识明斯基关于的想法，在NASA的火星移动机器人项目中进行尝试，这还是在MIT的布鲁克教授（ Brook）关于机器人行为编程控制的 AI方法有了一些成功之后。九十年代末，当我自己开始基于代理控制(Agent-based , ABC)方法研究时，才真正感受到当时明斯基的思想的大胆与深刻。

今天，计算与AI技术的处境已发生了翻天覆地的变化，这一切似乎是“水到渠成”美国伦塞利尔理工学院，王飞跃 | 纪念一位真正的科学思想家：人工智能之父马文·明斯基，而且我个人感觉，最近二十年上下AI都主要是沿明斯基的思路发展。同时，我个人也认为自己关于默顿系统、社会计算、基于虚实二像性的平行系统之平行智能的工作似乎也已进入明斯基30年前所设想的人工智能新世界。这恰如明斯基所说的：“ You don’t until you learn it more than one way”！(对于一个事物，除非从多个途径学习，否则你什么也不知道。)

除了明斯基发表的《The of Mind》之外，1986年还出版了人工智能和认知科学发展史上的另一部里程碑式的著作《 》（简称PDP）。这使我有幸，更准确地来讲是个人的不幸，同时读了三本书：1965年出版的《 》，1969年发表的《》，以及、及PDP研究小组编著的PDP，外加（主要是）、（主要是）、机器学习和我的导师关于 等方面的论文。

尼尔森的书《 》给出了当时学习机器和神经元网络的最全面的数学分析，但除了引理、定理外，几乎没有例子，特别是数值例子，使其成为“阳春白雪”、曲高和寡，由此失去了在工程师中快速传播推广神经元网络的机会。

明斯基和 ——我一直戏称他为See more （多读文献之意）教授，一位自己十分敬重的智慧教育学家和知识机器的倡导者——在他们的书中，用一个再简单不过的XOR逻辑算子差不多“判”了神经元网络的“死刑”，使其十年多几乎无人问津，直接导致了人工智能的第二个“冬天”，而且是“严冬”。

而就在1986年，当明斯基的《The of Mind》欲在人工智能领域引发另一次浪潮或更学术地讲一次 Shift（典范转移，又称范式转移，用来描述在科学范畴里，一种在基本理论上对根本假设的改变。后亦应用于各种其他学科方面的巨大转变。）之际，PDP中基于Back-（反向传播，是“误差反向传播”的简称英国G5院校留学，是一种与最优化方法结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法）的多层神经元网络揭掉了明斯基和贴在神经元网络上的“死咒”，使其“起死回生”，也使明斯基的声誉有所损失。

我相信这是为什么和明斯基的其他学术思想没有更快兴起的一个重要原因，也是为什么后来Brook和的倡导者没有更明确、更有力地阐明明斯基的原始贡献的重要原因。

然而，在当时我更倾向于明斯基和在《》里对神经元网络（ ，简称NN）的评论，认为其基本模型有局限性和致命的缺陷，合起来的网络说不定会有这样或那样的问题美国伦塞利尔理工学院，至少计算上不是很有效。特别是读-Pitts神经元模型原文时，觉得内容与题目(A of Ideas in )相差太远，几乎有读乔治·布尔（ Boole）的《Laws of 》的感觉：看懂的太简单，看不懂的觉得根本就是文学思想，不是硬科学（Hard ）。

正在这段时间，我的导师的另一位学生，一位IBM的在职工程师，其关于网络的工作觉得明明是错的，但导师仍然支持，后来论文也发表了，更使我对NN的研究产生了偏见。

而且，明斯基和的书使得人工智能研究的大方向稳定在以推理和逻辑编程为主的“符号”系统之上，而不是以NN为代表的计算智能方法，对于刚从计算力学“逃出”不久的我而言，当然心里更愿意接受。一直到毕业后，我才开始改变自己的认识，九十年代初开始了关于模糊神经网络（Neuro-Fuzzy ，简称NFN) 方面的工作，构造了通用的九层网络，以及相应的学习算法，希望将语言层次的知识转化成数值层次的模型。

明斯基与神经元网络理论（NN）的纠葛

回想起来，NN乃至计算智能之所以一直游离在人工智能的主流之外，与明斯基有相当的关系。这也给了IEEE创办NN ，还有后来的NN学会，即改名后的计算智能学会（CIS）的机会。而且，后来以NN和支持向量机（ ，SVM是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析）为主要起步方法的机器学习理论在广泛应用之后仍长期不被主流的人工智能学者所接受，似乎也与明斯基的影响有关。好在今天的机器学习，特别是深度学习已然成为人工智能的主力，以符号逻辑为主的人工智能和以数值建模为主的计算智能也逐渐迈向合二为一。

其实NN的“灾难”并不能真正地怪罪于明斯基。在《》和明斯基等人于1971年撰写的关于MAC项目的进展报告中，明斯基等人把对NN的学术指责非常严格地限制于单层和“线性阈值”网络，而不是后来的多层和“非线性阈值”网络。但他们的“文学性”描述却十分清楚地告诉大家：尽管他们不能证明多层NN基本上是无用的，但十分自信地认为这些网络作为计算学习器件是不够的。

科学是科学，文学是文学，大家忘了和Pitts的原始文章已“证明”NN可实现所有的布尔逻辑算子，当然包括XOR、尼尔森的《 》第6章也证明了多层网络 的一般性能力，而结果还是明斯基和一个小小的XOR反例就使NN尘封十余年、陷人工智能于“冬天”的境地。

其实要怪只能怪自己不动脑、盲从，把文学当科学。这点反过来印证了明斯基所擅长的谜语式警句：“In , one can learn the most by what seems the least”。(在科学里，研究似乎最不起眼东西，往往可以学到最重要的。)

唯一让自己感觉不适的是，NN重生以后，明斯基和声称他们过去无意也没有把他们在《》中关于XOR的结论放大到整个NN，是别人误解了他们的真正意图。换言之，有人愿意将其文学语言当成科学描述，怪不得他们。我在理性上认同明斯基和的说法，但《》明明白白往“死”里攻击当时风头正健的，其提出者正是明斯基的高中校友和学术上的同事加“朋友”Frank ，就连他们书的封面也以象征无能与致命缺陷的双螺旋连通图（而且还是用了令人尴尬的色彩）示之，感性上我很难觉得他们两人是无辜的。

另外别忘了，明斯基很自豪他在自己的博士论文中提出了世界上第一个随机连接的神经元网络模型，同时认为人脑就是简单而有局限的元件组成的“人肉机器(Meat )”。而且，明斯基还在此前两年出版的一本关于形式语言和计算基础理论的大学教科书《: and 》里，与众不同地引入了神经元模型，大力提倡利用神经元网络构造理论计算机。

令人宽慰的是，1971年，英年早逝，死于意外事故（也有人说是自杀）之后，明斯基和将修正后的新版《》献给了Frank 。

说起明斯基的 《》 ，还有几句相关的题外话。我跟付导师（Minor ) (罗伯特·麦柯纳赫顿）学习形式语言时，直接上研究生的课。因无计算机专业的大学背景，罗伯特推荐了 《》 自修补课。读后感觉这是一本深而易读的优秀教材，特别是明斯基关于Post定理的证明。独出心裁、简明清晰、令人印象深刻。而且，作为一个刚到美国的中国留学生，很高兴在书中看到对首位在计算机和人工智能领域里开拓的王浩教授工作的高度评价。书中证明了“Wang Tiles（王氏瓷片）”与图灵通用机等价，同样具有不可决定性（）。

王浩是位著名的哲学家、数学逻辑学家和计算机科学家，在哈佛哲学家奎因的名下完成博士学位(尽管后来王浩对奎因有许多批评)，也是罗伯特的师兄和研究数理逻辑的引路人。王浩晚年与 Godel 交好，成立 Godel 学会，致力于研究 Godel 哲学思想。 忘了是1989还是1990年，我当面向王浩提起此事，才知道“王氏瓷片”是王浩自己的一位博士生首先命名的，并证明了其不可决定性，而明斯基是这位学生博士答辩委员会的成员，所以非常了解这方面的工作，后来证明了“王氏瓷片”与图灵机的等价性(此事我一直不明白，但不是此处讨论的问题)。更有趣的是，当我同王浩讲起系里有位教授人工智能的老师认为明斯基是位“文学家、作家、半个哲学家”时，王浩回应到：一、显然这位教授没有看过明斯基的“小说”; 二、明斯基不是“半个哲学家”，至少是“一个半哲学家”！

“符号”学派与认知学派之争

细思一下，人工智能史上的这一“事件”有着令人“哭笑不得”的效果。尼尔森是AI中力推逻辑推理的“符号”学派（所谓“纯净派”）之主力。对计算智能方法不能说有“敌视”，但起码支持不力，可他的第一本专著《 》本来应兴起计算智能与机器学习的时代之“火”，却无疾而终，或者说后来被明斯基和扑灭了。明斯基是AI的认知计算和“玄妙”学派（广义的“邋遢”派）之开山，没想到其《》却狙击了计算智能十余年，反过来成就了“符号”学派。这段历史，符合其《The of Mind》的框架，活生生的一幕默顿系统动力学之戏，值得社会学家和历史学家仔细地去研究。

我隐约地感觉当年第一位AI之“父”John 离开MIT去斯坦福创立新的人工智能实验室与明斯基有关。按的说法，是他召集了1956年的会议，提出了“人工智能”一词，明斯基只是应邀参会。接着，发明了LISP语言，理所当然成了现代AI“符号”学派的开山鼻祖。而明斯基一直自称也被公认是AI的“认知科学家”，更倾向于（控制论，台湾称为模控学，是研究人等动物与机器之间通讯的规律，现代信息技术的理论基础之一）创始人诺伯特·维纳( )教授关于人工智能的想法：连续逻辑、连续信号或连续数学为主，而非离散逻辑、离散符号或离散数学。

实际上，在的夏季会议之前，维纳过去的学生和同事已经于同年的春天在MIT校园里组织了一次关于认知科学的研讨会。此会是否对接下来夏天的人工智能研讨有影响，我目前无法知道，但无论如何，背后都有维纳的影响。而且，维纳与及Pitts的决裂，断送了当时计算方法引导AI发展的趋势，客观上为后来符号方法在AI的兴起创造了机会。

但MAC项目中的AI部分，主导者却成了明斯基，原因或许与项目资助人DARPA的博士的兴趣有关，其心理学和通信的背景，会更倾向于所指明的方向，结果导致的离开，使斯坦福成为MIT MAC 的竞争对手和“纯净派”的大本营。当然这一切都是我的猜想，目前并无任何材料和考证。

今年年初我去俄勒冈州拜访退休的尼尔森教授，还谈起他的《 》和明斯基的《The of Mind》，希望有时间回头细读，结果得到他购赠的一本来自英国格拉斯哥大学( )图书馆的1965年原版《 》。没想到回到北京后，办公室送来一份湛庐文化董寰总编的礼物，明斯基《 》的中译本《情感机器》。我曾略读过英文版，但当时整体上并不认同其思路，也不相信其中的一些结论，正要把中文本带在出差的路上细读的时候，传来了明斯基去世的消息。

两本书，一个不幸的消息，加上谷歌算法大胜欧洲围棋冠军的《自然》论文和随之而来关于深度学习及“人类vs人工智能”的讨论热浪，逼着自花时间去读相关论文，也让我顿然失去了细读《情感机器》的心情。或许，还是先看看尼尔森的小册子《 》，理解信念到底为何吧。

不管信念为何，在一件事上我必须表明对明斯基教授的敬佩，就是他从不与自己的学生合作写文章，但竭力为他们创造自由良好的成长环境，甚至连自己的家都成了学生们随时可以来聊天吃饭的“俱乐部”。丹尼还记得明斯基请他去MIT教授餐厅吃饭，见过一个人，他还以为也是一个学生，结果竟是大名鼎鼎的维纳教授。同任IS杂志主编(我的前任)，也是《》杂志在信息领域的唯一编委，RPI计算机教授詹姆斯·汉德勒（James ）也讲了类似的故事: 他做学生参加会议时，明斯基请他一起吃饭，并说还请了另外一人，希望他不要失望，到后令詹姆斯大吃一惊，原来他是人工智能的另一位“开山之父”、图灵奖和诺贝尔经济奖得主哈伯特·西蒙（ Simon）教授。明斯基对学生的扶持与风格，可见一斑。

随思乱笔，零散的回忆，算是自己对明斯基这位真正的科学与技术之思想家的怀念与致敬！

附录

2012年，时任IEEE IS杂志主编王飞跃提议建立“人工智能名人堂”，是入选的十位之一。

年出版的唯一一本形式语言与计算理论大学教本，首次引入了神经元模型和基于神经元网络的理论计算机，并对华裔哲学家、数理学家和人工智能的开拓者王浩的工作进行介绍。

1969年，和发表《》，其狭义科学分析通过广义文学语言的描述封杀了神经元网络研究十余年，将人工智能研究推入第二个”冬天”。史称”The “或”The XOR “。有人甚至声称的发明人，英年意外死亡的就是因此而自杀的。

1986年，出版了他第一本面向大众也是最有影响的专著《The of Mind》。本应立即引导人工智能走向新世界，但这一年，神经元网络起死回生，重新崛起，客观上延缓了思想的传播。但近二十年，人工智能大体上还是沿着的特定领域代理交互的思路发展。

2006年完成的《情感机器》，至今毁誉参半，没有被人充分理解，形成共识。书一出版，就因其中压根沒有提及生物神经情感专家(也是歌唱家、作曲家)的工作和专著《情感大脑》而受指责。在书中认为意识、情感、推理都是思维，从而也就是智能之不同的方式而已。意识不是单一的”自我（Self）”，而是不同心理过程所组成的”分布式云（ Cloud）”。而且，应该把大脑看成血肉构成的交换机，实现人工智能的途径就是如何使我们的理智(Mind)更像思维机器，而不是使机器更像人类。

王飞跃，主要研究领域为智能控制、社会计算、平行系统、知识自动化等。1990年获美国伦塞利尔理工学院（RPI）计算机与系统工程博士学位。现为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任，中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任, 青岛智能产业技术研究院院长。