图灵是伟大的科学家和数学家，被称之为计算机之父和人工智能之父。
今天是6.23是图灵诞生的107年让我们走进他的世界，了解科学人物，从人物历史的角度看我们的未来人工智能的发展。
图灵的一生都在追求理性和事实，这在科学上给他带来了巨大成就，却在个人生活上注定了悲剧性的命运。所谓成也萧何败也萧何。
图灵的成败。他为什么能成为人们口中的“计算机科学之父”，以及他为什么最后会悲惨地以自杀收场，我觉得这背后的原因都是一个，就是图灵一直在追求理性和事实。为什么这么说呢？我们先来看看图灵的“成”。
图灵从一开始就很善于把自己的学术兴趣和社会需求结合起来。1937年，随着欧洲战争风险日益加剧，图灵已经开始研究密码学。在电影《模仿游戏》里，图灵的故事主线就是从他1939年9月加入政府的密码学校开始的。
二战爆发前夕，密码技术有了一个新的突破。原来都是需要相关的工作人员来做加密和解密工作的，但是在二战之前，这个工作已经可以交给机器来做了。当时纳粹德国已经采用了这样的机器，称为“谜机”，顾名思义，就是既能出谜题又能解谜题的机器。它的另一个名字你可能更熟悉一点，就是恩尼格玛（Enigma）密码机。
它的工作原理很简单，它就是一个周期超大的字母替换机。加密的时候就把有意义的句子替换为一堆看似杂乱的字母，解密的时候就反过来，把杂乱的字母顺序还原回原来有意义的句子。因为这是机器来做的，它更不容易出错，用的替换规则也更复杂，所以也就更不容易被敌人破译。
图灵认识到，要破译谜机的密码，靠人脑是不行的，机器的问题还得用机器来解决。那怎么解决呢？密码学是在数学的基础上发展起来的。给信息加密，说白了就是按照某种复杂规则做的运算。纳粹德国的谜机既然能够让这运算变成一个机械的过程，完全不需要人的干预。那么能不能反过来，用类似的机械过程把谜机的规律反推出来呢？只要能做到这一点，那么不管谜机给出的谜题多么复杂，也是万变不离其宗，破译它只要兵来将挡水来土掩就行了。
图灵以他的聪明才智，在密码学校的同事合作之下，真的研制成功了专门破译德国谜机的机器。原理很简单，就是“试错”，尝试各种可能的方案，看哪一条行得通。只不过咱们平时都是人工试错，而图灵呢，是设计了一种机械程序来试错。只要程序还没找到完整还原字母顺序的方案，这个程序就会一直运行下去，直到找到一个可能的答案才会停下来。
为什么图灵被人们称为“计算机科学之父”呢？他是怎么提出“计算机”这个概念的？其实，这个提出过程有着非常深厚的时代背景。贴在图灵身上、叫“计算机”的那个标签光芒太盛，总让人忘了他本质上其实是位数学家。图灵当初的这个设想，就是为了解决数学基础的危机。
数学通常被当作最精确的学问，但你可能不知道，“数学的基础”一直是让数学家非常不放心的问题。我们究竟有什么根据，相信那些数学命题是真的，还能证明它们呢？这个问题麻烦的是，数学的那些数量关系太抽象了，它不像物理、化学等其他科学那样，能借助经验和事实来回答。
在图灵之前，当时数学界的大牛希尔伯特想出了这样一个办法：我们可以把做数学题比拟为下象棋。数学中允许的证明步骤，就好比是象棋中允许的走法，而作为证明出发点的公理就好比是象棋开局时的摆法。按照这个思路，那数学知识就都是根据规则，按步骤演化出来的东西，就好比从开局开始，按规则走的每一步棋。我们现在知道，象棋的规则完全可以编成程序，让机器一步一步地运行，完全可以代替人下象棋。同样地，希尔伯特也设想，未来也可以让数学证明变成一个可以按程序运行的机械过程，机器可以代替人来证明所有的数学定理。这样也就化解了数学基础的危机，它说明数学没什么神秘的，一台按程序运行的机器就能解释一切。
这在数学里面，叫作数学知识的“机械可判定性”问题。这个问题问的是，到底有没有这样的机械程序，能够判断和确定数学命题的真假呢？图灵一开始想要回答的就是这个问题。
有什么程序能用来证明数学知识呢？要理解这个问题，咱们把机器放一边，先来想一下，我们人类是怎么做数学题的。比如，如果让你算39*57等于多少，你没法一下子算出来，就得按部就班地算了：先列个式子，从个位开始按乘法口诀计算，记录中间结果，还得逢十进位。当然，也不排除有的人是“超级大脑”，一下子就能算出来，中间不需要任何有意识的步骤。
看出来有什么规律了吗？有两点是很显然的：第一，对于人类来说，是不是需要程序来做数学，跟直觉能力成反比。直觉能力越强，就越不需要按部就班地计算步骤；直觉越弱，就越需要程序来保证结果的正确性。但是机器本身是没有任何直觉能力的。要让它来做数学，就得按直觉最弱的极端情况来处理，也就是任何简单的计算，都需要有详细的程序来执行。
那怎么设计这个程序呢？这就是第二条规律，如果你进行计算，那这几个步骤是不能少的：你得先把总的计算任务分解成若干个小步骤，比如列式子；然后你得按规则完成其中的每一个小步骤，比如按加法规则或乘法口诀来计算；而且你还得有一个记录中间结果的载体。算39*57，你得找一张纸列式子，个位十位的结果要分别记下来；即使你心算不用纸，那你的记忆就是载体。
抛开计算机，图灵思想的最直接体现，其实在于他的另一项成就：对人工智能的展望。这个话题特别能体现图灵思想的当代价值。按照图灵提出的概念，计算机一开始还不是智能的机器，它只是在执行人类编写好的程序，所以只能说它是人类智能的实现工具。
但图灵并不满足于此。二十世纪五十年代初，他已经开始设想，计算机可以进一步演化，甚至可能取代程序员的工作，成为真正智能的机器。那这就要求机器可以模仿人类的学习活动，不仅仅是按照编好的指令运算，而且还能够自主地演化出新的指令规则。
那在图灵的设想里，这个机器最初是干什么的呢？答案是，下棋。图灵或许不会想到，几十年之后，在全世界掀起人工智能热潮的标志性事件，主角正是阿尔法狗这个会下围棋的智能机器。
图灵还当时提出，机器必须要经过和人类对弈的训练，才能学会如何下棋。所以人工智能的机器并不是和人类竞争的对手，而是和人类共同进步的伙伴。这个想法在当时引起了巨大的争议。如果我们回过头去看五十年代初，计算机刚刚发明时的很多争论，会发现现在人们热议的大多数话题，像人工智能会不会实现啊，会不会取代人类、甚至奴役人类啊，类似的争论其实当年都已经有了，而且讨论得也很深入。
不知道你有没有想过，到底为什么这些话题会引起人们的热烈讨论呢？我想从研究哲学的角度，跟你分享一下我的想法。在我看来，这些话题，涉及“如何理解人类自身”的哲学问题。
在捍卫传统价值的保守人士看来，人类是唯一可以有智能的生物，这是人类价值和尊严的底线。如果承认人造的机器也有智能，这会被他们看作是对人类尊严的粗暴否定。然而，图灵完全支持机器可以有智能，而反对把智能仅仅归于设计机器的人。
他曾经还专门写过一篇文章，提出了用来衡量人工智能的“智能”标准：比如说，如果人们在和机器下棋的过程中，感受到的是在和另一个智慧生物斗智斗勇，而不是任何机械性的回应，那我们就没有理由反对“机器本身有智能”这个判断。这就是著名的“图灵测试”，它主张只要机器的行为模式与人类行为不可分辨，我们就应该承认机器达到了人工智能的标准。
据说目前，有相当一部分的人工智能成果，已经通过了图灵测试。但遗憾的是，还没有任何一款产品达到了图灵所设想的人工智能。这是为什么呢？因为图灵当年所想要实现的，是所谓“通用的”人工智能，也就是像很多科幻电影里描述的那样，智能机器人真的像人那样思考和行事，人类能做的下棋、开车和谈恋爱，一个智能机器也都能完成，并且我们还没法分辨它的行为和人类行为有什么区别。
而我们今天实现的人工智能全都是“专门化的”，也就是说可以让不同的智能机器来分别做不同类型的事情。让阿尔法狗下棋，让讯飞识别语音，再让别的什么来自动驾驶，等等。我们还没有真正实现通用的人工智能。
按照图灵当年的想法，人类的各种智能活动从本质上说都是有规则可循的，只要展开严格细致的理性分析，最后总能发现一些解决问题的通用法则。那么再利用这些法则来编写程序，通用智能机器就完全有可能实现了。在图灵去世之后，很多科学家想延续这种探索，却始终没有进展。归根到底，可能是图灵对人类智能的理性特征估计过高了。很多时候我们做事情没那么理性，也并不真正理解其中的规则，只是按照以往的经验就做成了。
八十年代以后，科学家们按照这个和图灵完全相反的想法，尝试展开了在人工神经网络基础上的机器学习，这才取得了人工智能在当代的大发展。但这个发展的代价就是，我们只能做专门的，而不可能实现通用的人工智能。因为机器学习需要相关领域的大量数据来训练，那么训练出来的智能机器也就只处理这个领域的问题，而不能像图灵当年设想的那样，在不同类型的活动中都能展现类似人类智能的品质。
纵观人类历史，天才的大脑往往意味着个性鲜明的生命个体，而这就常常意味着，他和他所处的时代、社会环境之间有难以兼容甚至爆发冲突，最后通常以个体生命的悲剧告终。在这个意义上，图灵并不是唯一的例子。科学史上的布鲁诺、伽利略，都有着类似的经历。但图灵的确是离我们的时代非常近的例子。
1954年6月7日夜里，人类历史上一颗伟大的大脑停止了思考。第二天一早，他被人发现躺在床上，口吐白沫，旁边有一个果酱罐子，里面装满了剧毒的氰化物，还有一个咬过一口的苹果。验尸官断定，死者就是用苹果蘸着氰化物吃下去自杀的。这就是著名数学家、计算机和人工智能科学的奠基人——艾伦·图灵生命终结时的场景。
