)近日，一批图灵生前的信件资料在曼彻斯特大学被发现，这批信件并没有涉及图灵的个人生活，反而包含了很多图灵的学术研究和思考。这些信件的时间跨度从 1949 年初至图灵去世的 1954 年，这段时间正是图灵人生的一个重大转折期。图灵从 1948 年起在曼彻斯特大学担任计算机实验室的副主任，然而在 1954 年，图灵因为自己的同性恋取向受到不公正审判，最后服毒自杀。
人工智能之父图灵
如果说图灵是人工智能之父，更不如说他是程序猿之父，可以说，图灵本人是一个绝对的天才，图灵逝世时年仅42岁，在这147封信中我们发现，图灵除了研究计算机科学也开始转向生物学和神经学，并且发表了相关的论文，表示机器可以像人一样思考。
1936 年，在论文《论可计算数》中，他描述了一种模拟纸笔计算的机器，也就是“图灵机”，证明了通用计算机制造的可能性。1950 年，图灵在论文《计算机与智能》中提出机器具有思考能力，并进一步给出了测试方法，也就是“图灵测试”。
此前在 1942 年，图灵作为科学联络官前往美国时，曾抱怨移民局“非常傲慢”。在访问报告中，他表示此行毫无亮点：“我确信在密码学上，这些人不值得信任”，但美国的解密工作也并不是一无是处，“我觉得他们的机器还是能好好利用一下”。
文件中还包含一封手写的 BBC 讲稿，这篇题为《机器会思考吗？》的文章写于 1951 年 7 月，主题是人工智能。还有的信件提到了他在生物学上的研究，他曾利用计算和数学探讨植物形态发生的过程。
目前人工智能机器人的评价标准，大多是以图灵测试为基准，通过图灵测试才被称之为“智能”，可见逝世63年的图灵对当今人工智能依旧有着很深远的影响。
图灵预测人工智能的未来
在这147封信中，图灵在研究和实验中总结出了人工智能未来发展的定势，包括自然语言处理，语音交互，神经学网络等等。图灵将整个人工智能系统分为三个不同的层次，并称未来100年，都不可能在第二阶段上有什么实质性的突破，然事实正是如此。
一、智能的第一个层次是进化（达尔文式），而不是自我意识这些高端装逼的东西。
智能的起点是学习，学习即对环境变化做出相应对策。整个生物进化过程，就是学习的过程。
为什么呢? 你一个小小的细菌， 也可以对环境做出趋利避害的反应， 并且通过基因突变的方法有点盲目的适应环境，这其实就是用遍历法来选择针环境变化的最佳生存策略，然后通过遗传以及下一代继续试错，将某种策略强化。
打败柯洁的阿法狗的策略网络也是类似的道理， 通过对可选策略集合的分析进行局部最优的调整。 我们人类模仿进化的过程创造了进化选择算法， 作为人工智能一个非常基础的部分。
二、第二阶段的智能， 斯金纳（伟大的行为心理学家）式造物。
斯金纳式造物说的是生物自己能够自主的去学习而非被动的靠基因变异适应环境。
这项伟大的创举背后就是大名鼎鼎的神经网络， 生物进化几十亿年的历史都是这种被动的适应环境， 直到神经网络的出现一切才悄悄发生变化。
神经网络的作用简单来看， 就是一个分类器， 它可以把外界刺激分成好的和坏的， 并且趋利避害。拥有这个分类器， 动物终于可以在自然环境面前主动做决策， 并且趋利避害。把狮子放在要躲避的那一堆， 异性放在要接近的那一堆对于动物的生存意义之重大不言而喻。
然而生物神经网络是如何实现这一调整的，却一直是个迷。图灵生前在这个方向进行了大量的研究，但在信中依然表示人对人脑的了解程度仅达到3%，在神经学方面一筹莫展。
人工神经网络的训练过程同样借鉴了生物神经网络的学习过程， 根据反馈调整神经元之间连接的权重关系， 来实现对外界信号分类方法的改变， 因此调整决策（reinforcement learning 强化学习）。
三、智能的最高级形式波普尔造物， 对外部世界进行表征， 形成认知，信念和预期，则对应神经网络的更高级功能。
如果仔细思考， 我们会发现这些很多包含在阿法狗使用的深度网络里。
首先， 深度网络最擅长的是对事物进行抽象（深度学习）， 阿尔法狗能够战胜代表棋牌巅峰智慧的围棋冠军这件事最大的意义，也在于深度网络赋予了AI自主判断局势和形成策略，而不是靠之前的仅靠人为给定的策略遍历所有可能。
就上面这个简单的历史陈述我们发现，AI说到底是一种仿生，但是这种仿生无疑会改变我们生活的方方面面， 阿尔法狗的智慧是结合了古老的细菌智慧（策略网络）+高级哺乳动物的智慧（价值网络），可谓仿生物智慧杰作。
除此之外，图灵还表示，机器一定不能像人脑一样学习。人脑这个东西， 即使是情感这些我们觉得很柔软的功能，背后也是以海量运算为背景的，而目前的科学论文证实的是， 在视皮层的运算， 很多与目前的深度网路运算是很接近的。 有的人说人是向前看的动物而机器只会向后看， 事实上呢， 人对未来的预测也来自于对过去数据的大量积累。
我们并无太多证据说AI是否和我们的大脑有着相类似的运转方式， 但是有一点肯定的是，AI的发展源自我们对自身的模仿， 而对AI的探究反过来正在帮助我们理解我们自身 ，这也是生命最终的意义。
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