“人机共生”梦想家 Licklider,意外促成互联网的出现

人工智能的历史告诉我们：随着科技的进步，机器会越来越聪明，但却鲜少涉及人类在其中发挥的重要作用，包括怎么设计机器的原型，以及怎么训练它等等。

最近，IEEE Spectrum开了一个AI历史系列，主要探讨了AI史上人类的作用，例如发明家、思想家、工人或者工程师是如何创造出可以复制人类思想和行为（或者至少类似）的算法。

这个系列共有六个部分，本文是第三部分《人机共生的DARPA梦想家》，戳这里阅读第一部分和第二部分。

“人机共生”梦想家Licklider

1969年10月29日晚上10点半，加州大学洛杉矶分校的一名研究生，从一台SDS Sigma 7计算机向几百英里外位于门洛帕克的斯坦福研究所的另一台机器发送了一则包含两个字母的信息。

上边写着：“LO。”

这名学生原本打算发送“LOGIN”，但支持传输消息的包交换网络ARPANET在打印出整个消息之前就崩溃了。

在互联网的历史上，这一时刻被誉为开启了在线交流的新时代。然而人们常常忘记的是，ARPANET技术基础设施的起源是一个名为J.C.R. Licklider的梦想家， 他对“人机共生”有真深深的执念。

在20世纪50年代末，有心理学背景的Licklider在一家小型咨询公司工作，刚开始接触计算机。他对这些新机器如何增强人类的集体智慧很感兴趣，并开始对新兴的人工智能领域进行研究。

他开始查阅当时最先进的文献，他发现程序员们的目标是“教”这些机器如何执行已有的人类活动（比如国际象棋或语言翻译），期望机器可以比人类更加聪明和有效率。

Licklider并不认同机器智能的概念。对他来说，问题在于：现有的范式认为人类和机器在智力上是等同的。而Licklider认为，事实上，人类和机器在认知能力和力量上是有根本区别的。人类擅长某些智力活动，比如创造力与发挥判断力（的活动），而计算机擅长于其他活动，比如记忆数据并快速处理。

Licklider没有让计算机模仿人类的智力活动，而是提出了一种人机合作的方法，即每一方都利用自己的特殊优势。他认为，这种策略可以把注意力从竞争（比如电脑与人类的象棋比赛）转移到促进以前难以想象的人机合作的智能活动上。

在1960年的一篇题为“人机共生”的论文中，Licklider阐述了他的想法：“我们希望的是，在不久的将来，人类的大脑和计算机将密切地结合在一起，并合作产生一种搭档关系。当时人类大脑还从未思考过从信息处理机器中获取数据的方式。

对于Licklider来说，表明这种共生关系有希望的现存例子是一个由计算机、网络设备和被称为半自动地面环境（SAGE）的人工操作者组成的系统，该系统在两年前为追踪美国领空而开放。

1963年，Licklider在美国国防部高级研究计划局（当时叫ARPA，现在叫DARPA）担任主任，在那里他有机会将自己的一些想法付诸实践。值得一提的是，他对设计和实现他最初所说的“星系间计算机网络”很感兴趣。

这个想法来自于孩子ARPA任职时期，他寻找一个有效的方法，能够在人和机器所组成的大型分散的团队中，利用编程语言和技术协议来实现信息同步。

他的方案是，建立一个通讯网络，把这些远距离的“参与者”联系起来。他在一份解释其概念的备忘录中写道，建立这样一个网络所面临的挑战，就像是人类最初如何实现“智人”之间的沟通一样。

照片：Philip Preston / 《波士顿环球报》 / Getty 图片社

J.C.R Licklider结束了在ARPA的职业生涯后，担任麻省理工学院电气工程教授。

虽然在这个网络计划成为被完全资助的开发项目之前，Licklider就离开了ARPA，但在接下来的五年里，他最初的崇高愿景是ARPANET发展的不可或缺的一部分。

随着ARPANET发展，我们现在所知的互联网便出现了。一些人开始认识到新的网络沟通如何实现人与机器的互动。这种共生似乎有时表现得旧像比利时控制论者Francis Heylighen所说的那样——它就像一个“全球大脑”。

今天，机器学习应用程序的许多飞跃都是由人和机器的协作网络支撑的。例如，卡车运输业正越来越多地寻找方法，让人类司机和计算系统利用它们的相对优势，更有效地运送货物。同样在交通领域，Uber开发了一套系统，可以协助人类完成一些高技能的驾驶任务，比如在堵塞的交通中驶入或驶出轨道，让机器来管理日常的高速公路驾驶时间。

虽然还有许多其他人机共生的例子，但仍有一种文化倾向，认为机器智能是属于具有人类水平认知能力的单一超级计算机的一种品质。但事实上，Licklider所设想的半机械人的未来已经实现了：我们生活在一个人机共生的世界里，或者是他所说的“生活在两个不同有机体的亲密联系中，甚至是紧密结合中”。

Licklider的“遗产”让我们意识到人类和机器相互合作所带来的巨大效益， 在人工智能发展的今天，应该更加关注与机器的合作，而不是专注于害怕被机器取代。