一个5岁的小女孩在玩一辆塑料玩具卡车，把它推来推去，嘴里模仿着喇叭声。她知道不能在餐桌上玩它，也不能用它去打弟弟的头。去学校之前，她会把卡车放到弟弟够不着的地方。放学回家后，她也知道在原来的地方可以找到自己的玩具车。

引导她的行为和期望的推理非常简单，任何一个同龄的小孩都能理解。但是大多数计算机却不能。计算机的问题一部分在于它缺少一般5岁小孩能从父母那里学到的日常社会知识，例如不能损坏家具，不能伤到自己的弟弟；另一部分在于计算机没有我们的日常推理能力。

人类使用的是一种基于经验的常识推测体系，它与常规逻辑不同，因此也与一般计算机程序员的思维不同。常规逻辑使用的是一种被称为“演绎”(deduction)的推理形式。其优点在于它的可靠性——如果前提成立，那么结论一定成立。同时演绎推理也是“单调的”(monotonic，数学术语，其基本含义为“不变的”)。如果你发现了新的事实，但并不与前提相矛盾，那么结论仍然成立。

然而，尽管我们大多数人都在学校学过演绎推理，却很少在实际生活中用到。5岁的小女孩相信自己的卡车还在原来的位置，是因为她把它放在了弟弟够不着的地方。但如果某天她在出门时看到弟弟学会了爬凳子，可能就不会这么有把握了。5岁小孩掌握的常识推理主要依靠基于经验的推测，而这可能会由于新事实的出现而不得不作出非单调的修改。而且并不是只有5岁小孩会如此。

就算是公认的演绎推理大师歇洛克·福尔摩斯，也并不经常用到演绎推理。在关于一匹受伤赛马的冒险故事《银色马》中，福尔摩斯运用其天赋的洞察力得出结论，看门狗没有叫是因为它认识罪犯。我们的侦探确实才智超群，而且推论看来合情合理，最后在故事中也证明是正确的，但他用的却不是演绎推理——狗可能是被麻醉了、戴了口套，或者当时正在野地里追兔子。

程序员知道如何让计算机进行演绎推理，因为计算机能够理解其中涉及的数学。但如果想让计算机进行人类赖以生存的这种推测性的(而又常常是正确的)常识推理，就得发明一种全新的数理逻辑。而这正是约翰·麦卡锡为自己设立的目标之一。

麦卡锡的成名还有其他原因。他发明了人工智能领域的首要语言Lisp(listprocessing，表处理)，而且自其诞生之日起，就为编程语言设计提供了丰饶的思想源泉。同时，作为一名教师和难题设计师，他在密码学和平面性检验等亚学科领域激发了众多计算机科学家的灵感。

9月4日人物志——约翰·麦卡锡

约翰·麦卡锡，年9月4日出生于美国波士顿一个共产党家庭，父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶。他因在人工智能领域的贡献而在年获得图灵奖。实际上，正是他在年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念，被称为“人工智能之父”。年10月24日晚上，约翰·麦卡锡与世长辞，享年84岁。

麦卡锡说他的童年平平淡淡，实际上在读中学时，他就找到加州理工大学的一份课程清单，自学了大学一年和二年的数学课程。年他真的到了这所大学，免修头两年的数学课。年9月在读研究生时，他出席了该校主办的“行为的大脑机制西克森研讨会”。大数学家、计算机设计大师冯·诺伊曼在会上散发了关于自复制自动机的论文。尽管当时还没有人精确地将机器智能与人的智能联系起来，但诺伊曼的报告却激发了麦卡锡的好奇心。

年在普林斯顿大学数学系作博士论文时，他决定尝试在机器上模拟人的智能，年他联合申农（信息论创立者）、明斯基（人工智能大师，《心智社会》的作者）、罗彻斯特（IBM计算机设计者之一），发起了达特茅斯项目（DartmouthProject），第二年正式启动，洛克菲勒基金会提供了极有限的资助。现在看来，这个项目不但是人工智能发展史的一个重要事件，也是计算机科学的一个里程碑，正是在年，麦卡锡首次提出“人工智能”（artificialintelligence）这一概念，现在看来，那次讨论并没有实质上解决有关智能机的任何具体问题，但它确立了研究目标，使人工智能成为计算机科学中一门独立的经验科学。

年巴库斯及其IBM小组发布了Fortran语言，这是第一个成功的高级语言，使程序设计者从繁琐的汇编语言中解脱出来，卡内基梅龙大学的纽维尔、司马赫等提出信息处理语言IPL，麦卡锡则提出表处理语言Lisp，在Fortran中不允许有递归，麦卡锡希望改进它，年巴黎会议大家讨论了Algol语言，采纳了麦卡锡的建议，增加了递归和条件表达式，Algol最早接受了Lisp的观念，但不是最后一个，如今的Pascal、C、Ada等都接受了Lisp的创新。

但至今，主流程序设计语言仍然没有吸收麦卡锡建议的“评价函数”，认为它很危险。麦卡锡发明Lisp语言，只是把它作为工具，他的目标是制造具有人类智能的机器，Lisp自发明以后，像其他语言一样，发明人失去了对其的控制能力，马库斯和凯（A．Kay，“面向对象程序设计”的创始人）也一样。

年麦卡锡发表《具有常识的程序》一文，标志着他向“常识逻辑推理”难题开始宣战。“与所有专门化的理论一样，所有科学也都体现于常识中。当你试图证明这些理论时，你就回到了常识推理，因为常识指导着你的实验。”设想一个旅行者从英国格拉斯哥经过伦敦去莫斯科，计算机程序可以分段处理：从格拉斯哥到伦敦，再从伦敦到莫斯科。

但是如果假设此人不幸在伦敦丢失了机票怎么办？当然现实中此人一般不会因此取消原来去莫斯科的计划，他可能会再买一张票。但是预先设计好的模拟程序却不允许如此灵活。因此要发展一种具有常识推理能力的逻辑。

年麦卡锡已是斯坦福大学人工智能实验室的主任，他提出了一种称之为“情景演算”（situationalcalculus）的理论，其中“情景”表示世界的一种状态。当主体（agent）行动时，情景发生变化。主体下一步如何行动取决于他所知道的情景。情景演算的思想吸收了有穷自动机状态转移的概念。在情景演算中，推理不但取决于状态，而且取决于主体关于状态知道些什么。主体知道得越多，了解得越详细，他就会更好地作出决策。这种情景演算理论吸引了许多研究者，但它本身也引起一种问题。

在多主体的世界中，与一个主体有关的情景的变化可能还取决于其他主体的行动。这样处理起来十分困难。在常识世界中，我们的决策可能不大受其他主体的影响，当然有时也受。很难说麦卡锡的努力最终是否成功了，但他向通常的“演绎推理”挑战，强调人类智能推理的非单调性（nonmonotonicity），发展状态描述法，在人工智能研究中具有重要意义。麦卡锡试图让机器能像人一样，在某种语境下，进行基本的猜测。

但这很难做，即使是人，也常常误解语境。一个有趣的例子是：白宫发言人奥涅尔欢迎新当选的里根总统时说：“您成了GroverCleveland”（他指的是美国的一个总统）。而里根却微笑着说：“我只在电影中扮演过一次Cleveland。”（里根指的是棒球手GroverClevelandAlexander）

不管人们对人工智能还有什么偏见，它现在已成为严肃的经验科学，而麦卡锡为这一领域培养了大量人才，他的学生遍及世界。关于人工智能，想了解更多的东西可以直接访问麦卡锡的网页，从“公众理解科学的角度”看，他的网页做得非常棒。他讨论了人工智能与哲学的关系，人工智能的分类及应用领域等。还详细回答了有关人类“可持续发展”的问题。他是技术乐观派，相信人类会有一个美好的未来。

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