马文·明斯基（Marvin Minsky）游走于科学与科幻的领域。这位麻省理工学院教授和人工智能大师的影响力从艾萨克·阿西莫夫到数字象棋冠军深蓝（Deep Blue），再到电脑电影明星 HAL（出自
《2001：太空漫游》）皆有涉及。
他可能在校园里被称为“明斯基老先生”，但这位科学家如今在人工智能研究领域依然和年轻时在 20 世纪 50 年代开创该领域时一样活跃。
尽管接受的是数学教育，明斯基一直以心智与机器的视角思考。他在 20 世纪 50 年代于普林斯顿大学攻读博士学位期间，分析了一台他本科时为模拟大脑神经网络而构建的“学习机”。在他职业生涯早期，他也是一位富有影响力的发明家，他发明了第一台共聚焦扫描显微镜，其改良版如今已是全球实验室的标准配置。1959 年，明斯基联合创办了麻省理工学院人工智能实验室，在那里他设计并制造了能够“感觉”、“看见”并操纵物体的机器人手臂，这在当时是该领域的里程碑。
贯穿始终，明斯基一直对人工智能主题进行哲学性的写作， culminating in the 1985 book（其集大成者是 1985 年的书
该书总结了他关于心智如何运作的理论。他假定，思考这一复杂现象可以分解为简单、专门化的过程，这些过程像社会中的个体一样协同工作。他的最新著作，
延续了《心智社会》中的思想，反映了二十多年的思考。它是一台明斯基希望建造的思考机器的蓝图——一种能够反思自身的人工智能——将我们带入一个可能像阿西莫夫小说般的未来。
您在《情感机器》一书中提出的关于心智的最新思想是什么？
这本书的主题是，人类之所以具有独特的创造力，是因为他们有多种方式来完成一切。如果你思考某件事，你可能会用语言、逻辑、图表、图片或结构来思考。如果一种方法不起作用，你可以快速切换到另一种。这就是为什么我们擅长应对如此多的情况。动物无法想象，如果把沙发从黑色换成红色，房间会是什么样子。但一个人有能力构建心理图像、句子或逻辑片段。
神经科学界对理解意识的探索是当前的热门话题，但您经常通过心理学来阐述观点，而心理学似乎不那么受重视。您是否落伍了？
我不认为神经科学是认真的。他们有一些些许怪诞的理论，然后进行详尽的实验来证实它们，如果实验不成功，他们也不知道该怎么办。这本书提出了一个非常详尽的意识理论。《意识》这个词可能会混淆大约 16 种不同的过程。大多数神经学家认为，一切要么是意识的，要么是非意识的。但即使是弗洛伊德也有几个意识层次。当你与神经学家交谈时，他们似乎很不成熟；他们主修生物学，了解钾和钙离子通道，但他们没有复杂的心理学思想。神经科学家应该问：我应该解释哪种现象？我能为它建立一个理论吗？然后，我能设计一个实验来检验这些理论中的一个是否比其他理论更好吗？如果你没有两种理论，你就无法进行实验。而他们通常甚至连一个理论都没有。
所以，在您看来，人工智能是理解心智并揭示其工作原理的途径吗？
是的，通过构建模拟的途径。如果一个理论非常简单，你可以用数学来预测它的行为。如果它非常复杂，你就必须进行模拟。在我看来，对于像心智或大脑这样复杂的事物，检验理论的唯一方法就是模拟它并观察它的行为。一个问题是，研究人员经常不告诉我们模拟中哪些部分不起作用。目前人工智能领域最流行的方法是构建概率模型。研究人员说：“哦，我们让我们的机器以 79% 的准确率识别手写字符。”他们没有告诉我们哪些部分失败了。
像奥利弗·萨克斯和 V. S. 拉马钱德兰这样的神经科学家研究脑损伤患者；对他们来说，大脑中没有发生的事情比正在发生的事情更有信息量。
这和您说的类似吗？
是的。事实上，这两人几乎是该领域最好的两位思想家。安东尼奥·达马西奥（Antonio Damasio）也很不错，但拉马钱德兰和萨克斯比大多数人都要老练。他们考虑的是替代性理论，而不是试图证明一个特定的理论。
神经科学或人工智能领域还有其他您感兴趣的工作吗？
很少。有两三万人在研究神经网络，还有四五万人研究统计预测器。有几千人在试图让逻辑系统进行常识性推理，但据我所知，几乎没有人能够进行多少类比推理。这很重要，因为人们解决问题的方式是首先拥有大量的常识性知识，比如可能五千万个小轶事或条目，然后拥有一个未知的系统，从这五千万个旧故事中找出最相关的五到十个。这就是类比推理。我知道的只有三四个人在研究这个，但他们并不出名，因为他们没有做出寻找万能理论的宏伟声明。
人工智能能否拥有人类式的常识？
有几个大型项目正在探讨这个问题。道格拉斯·莱纳特（Douglas Lenat）自 1984 年以来一直在德克萨斯州进行一项项目。他拥有两百多万条常识知识，例如“人们住在房子里”或“下雨时你会变湿”，这些知识都经过了非常仔细的分类。但我们缺乏的是对一个 3 岁孩子会有的问题的正确答案。所以我们现在正在收集这些。如果你问一个孩子式的问题，比如“为什么下雨的时候，一个人会想保持干燥？”，这对计算机来说很困惑，因为人们下雨时不想被淋湿，但在洗澡时却不怕被淋湿。
创造一个像 3 岁孩子一样思考的人工智能有什么价值？
人工智能的历史有点有趣，因为最初的真正成就是一些很棒的东西，比如一台能够进行逻辑证明或在微积分课程中表现很好的机器。但后来我们开始尝试制造能够回答关于一年级读物中简单故事问题的机器。现在没有任何机器能够做到这一点。所以人工智能研究人员主要关注人们称之为困难的问题，比如下棋，但在人们觉得容易的问题上却进展甚微。这是一种逆向进化。我预计，如果我们能获得资金支持，我们的常识推理系统将很快开始取得进展。一个问题是，人们对这类工作非常怀疑。
通常人工智能指的是对大脑功利性用途的探索，比如理解语音或解决问题。然而，人类的许多行为并非明确功利性的，比如看电视、幻想或开玩笑。为什么所有这些行为都是必要的？
看体育比赛是我最喜欢的。快乐，就像痛苦一样，被认为是某种简单、绝对、天生、基本的东西，但据我所知，快乐是一种关闭大脑各种部分的机器。它就像睡眠。我怀疑快乐主要是用来关闭大脑的某些部分，以便你能保持你正在学习的东西的记忆新鲜。它保护短期记忆缓冲区。这是关于快乐的一个理论。然而，它有一个缺陷，那就是如果你能控制它，你就会不断地去做：如果你能控制你的快乐中心，那么你就能关闭你的大脑。这是一个非常严重的缺陷，它导致成瘾。我认为这就是足球迷们正在做的事情——以及流行音乐迷和电视观众等等。他们压制了他们正常的目標，去做别的事情。正如我们开始在沉迷于玩电子游戏直到肥胖的年轻人身上看到的那样，这可能是一个非常严重的缺陷。
许多人认为，人工智能领域在 20 世纪 80 年代由于未能兑现其早期承诺而走向低谷。您同意吗？
嗯，不。发生的是，它缺乏了高水平的思想家。如今，这个领域里的每个人都在推销某种逻辑推理系统、遗传算法系统、统计推断系统或神经网络——但这些都进展不大，因为它们相当简单。当你构建一个时，它会做一些事情，但不会做其他事情。我们需要认识到，神经网络无法进行逻辑推理，因为，例如，如果它计算概率，它就无法理解这些数字的真正含义。而且我们一直无法获得研究支持来构建完全不同的东西，因为政府机构希望你在合同的每个月都准确说明你要做什么。这不像过去，国家科学基金会可以资助人而不是提案。
科学研究的资助环境为何发生了变化？
资助者想要实际应用。对基础科学没有尊重。20 世纪 60 年代，通用电气有一个很棒的研究实验室；贝尔电话实验室更是传奇。我在那里工作了一个夏天，他们说他们不会做任何需要不到 40 年才能完成的事情。哥伦比亚广播公司实验室（CBS Laboratories）、斯坦福研究实验室（Stanford Research Lab）——这个国家有很多很棒的实验室，现在一个都没有了。
《情感机器》读起来像一本关于理解人类心智的书，但您真正的意图难道不是制造它吗？
这本书实际上是一份关于如何建造机器的计划。我想雇佣一个程序员团队来创建书中描述的情感机器架构——一种能够在我讨论的各种思维类型之间切换的机器。还没有人构建一个拥有或获取关于思维本身知识的系统，使其能够随着时间的推移提高解决问题的能力。如果我能找到五个优秀的程序员，我认为我可以在三到五年内建成。
听起来您能制造一个非常聪明的计算机，但您的最终目标是真正复制一个人吗？
或者更好。我们人类不是进化的终点，所以如果我们能制造出一台和人一样聪明的机器，我们可能也能制造出一台更聪明的。制造另一个像人一样的人没有意义。你想要制造一个能够做我们做不到的事情的机器。
为了什么目的？
嗯，出生率在下降，但人口仍在增长。然后我们将有老人，我们需要聪明的人来做他们的家务，照顾事物，种植蔬菜。所以我们需要聪明的机器人。我们还有一些无法解决的问题。如果太阳熄灭了，或者我们摧毁了地球怎么办？为什么不制造更好的物理学家、工程师或数学家呢？我们可能需要成为自己未来的建筑师。如果我们不这样做，我们的文化可能会消失。
科幻小说对您的工作有影响吗？
这是我唯一阅读的东西。通俗小说基本上都是关于人们陷入困境并搞砸自己生活的。科幻小说是关于其他一切的。
您在《2001：太空漫游》中担任了什么顾问？
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我没有就情节提供咨询，而是就[HAL 9000]计算机的外观提供咨询。他们有一个非常华丽的计算机，上面有很多花哨的彩色标签等等。斯坦利·库布里克说：“你觉得怎么样？”我说：“很漂亮。”他说：“你*真正*怎么想？”我说：“哦，我认为这台计算机实际上只会是很多个小黑盒子，因为计算机会通过引脚发送信号来知道它们里面有什么。”所以他放弃了整个布景，做了更简单的那个，那个更漂亮。他希望所有技术都是合理的。但他没有告诉我 HAL 会做什么。
如果我们开发出完美的人工大脑，它与真实的大脑有什么区别？
嗯，它不会死。有些人认为你应该死，有些人认为死亡是一种麻烦。我是后者。所以我认为我们应该摆脱死亡。
