本文摘要：
人们一般来说习惯称之为某事物的发现者为XX之父，但事实上，历史上很多具备深远影响的发明者都不是由分开一个人创办的。人们一般来说习惯称之为某事物的发现者为XX之父，但事实上，历史上很多具备深远影响的发明者都不是由分开一个人创办的。AI也是这样，严格来说，AI的创造者有两人，这两人分别都为后世对AI的研究作出了极大的贡献，如果不考虑到性别，也许可以分别称之为他们为AI之父和AI之母。
但即使有两位大神的护持，人工智能的道路也经历了诸多磨难，也正是这些磨难和最后的兴起，让人工智能的问世有了几分传奇和精彩。父亲节刚过去，也让我们在此非常简单总结一下两位“AI之父”和他们不憧憬的一生。
最顺利的失败者：Lisp人工智能的雏形经常出现的远比大家想象的早于，甚至可以追溯到计算机刚刚经常出现的那几年。1948年，时年21岁的约翰·麦卡锡，也就是我们故事中的“人工智能之父”，在加州理工大学的“不道德的大脑机制西克森研讨会（Hixon Symposiumon Cerebral Mechanism in Behavior at CalTech）”，在那里知名的冯·诺依曼给与会者看了他的关于“自拷贝自动机”（就是一种可以自我复制的机器）的论文，这让麦卡锡对研究机器的智能产生了兴趣。1955年，麦卡锡和香农、明斯基（后面也不会提及他）和罗彻斯特牵头发动了达特茅斯项目，第二年这个项目月启动，它是计算机发展史上的一个里程碑，目的是在2个月内创建涉及理论并生产出有一台仿真人类自学特征的机器。
当然我们都告诉，如此宏伟的目标是不有可能在两个月内构建的。最后他们几乎没超过会议的目标。
但是它奠定了一些研究方法和目标，为后世的研究奠下了扎实的基础。不过这还不是麦卡锡作出的仅次于的贡献。麦卡锡为人工智能，乃至整个世界作出的仅次于的贡献毫无疑问是建构了Lisp语言。
这种语言完全可以划出为最高级和简练的编程语言了。其理念之落后，功能之强劲，直到今天主流的编程语言才渐渐跟上。
甚至有人称之为，Lisp显然不是一种编程语言，而是一种数学。而数学是总有一天会落伍的，所以Lisp才能在50年以上的尺度中不仅没落伍，反而走在了所有人的前面。然而Lisp并未能一洗计算机领域，沦为所有人的标准自由选择。
毕竟令人嘲讽:Lisp的式微反而正是因为它过于过强劲。由于其构建的机理过分基本、能力过于过强劲、而用于方式又如此权利，以至于完全每一个人想做到的每一件事都能让人想起无数种方法去构建。而这造成了Lisp没一个标准化的教学模板难以确定，倒成了妨碍Lisp普及的仅次于理由。
虽然Lisp没普及，但是自学它的人都出了它的忠实。很多年后，Lisp的几种“方言”（变种）再一开始有了兴起的趋势，许多主流语言也开始糅合Lisp的杰出之处。
而这距离Lisp问世早已过去太久了。我们不能慨其意外了。但同时我们也坚信，金子总能闪烁。
险被显露的未来Lisp的遭遇对人工智能的发展的挫折只不过推倒并不是过于必要，却是就算没过于先进设备的语言，人们用低级一点的语言总也能构建。但人工智能的另一位父亲（或者说母亲）则临死前落得了自己过孩子十年的前程。必要造成了一段AI研究的时间超长的低潮期。马文·明斯基于1946年转入哈佛大学，1950年毕业并转入普林斯顿大学研究生院进修。
1951年他创立了世界上第一个神经网络模拟器，需要自学如何穿过一个迷宫。前面提及，他也是当年达特茅斯会议的参会者之一。
他在神经网络方面作出的研究在后世被证明最少是AI研究领域绝佳的尝试之一。然而这位神经网络的最重要缔造者，却完全曾临死前将这个理论送入了坟墓。1969年，明斯基被颁发了计算机界的至低荣誉：图灵奖。
但也就是在同一年，他与西蒙·为首帕特（Seymour Papert）年出版了一本取名为“感知机”的书。明斯基在其中推断神经网络不是未来人工智能的方向，由于他在学界内具备非常的权威，因此这本书马上造成与神经网络涉及的研究陷于了一个长时间的低潮。
明斯基回应得出的理由是：一：单层神经网络无法处置“密文”电路；二，当时的计算机缺少充足的计算能力，符合大型神经网络长时间运营的市场需求。事实证明，人们对于科学的未来的估算要么就是过分悲观，要么就是过分乐观。而很少有人能作出精确的预测。
毫无疑问明斯基的预测也过分乐观了。迅速随着计算机运算速度的飞速发展，他明确提出的这两个问题迅速仍然是问题。
但当时人们不了预测到这些，70年代沦为了人工智能的寒冬，只有除了还包括后来重新加入谷歌的专家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)等少数人仍在坚决展开神经网络的研究，告诉1978年，事情才步入转机。在许多科学家的不懈努力之下，才有了人工智能后来获得的一系列成就，还包括深蓝和后来的AlphaGo。Timing means a lot在这两个故事里，我们仅次于的感叹还是“时机”的重要性，Lisp和神经网络可以说道都是划时代的作品和概念，甚至各自代表着各自领域内的未来，但是都因为经常出现的太早而遭到冷遇，甚至被自己的作者指出没前途。
但我们也不必担忧人类不会因此错失什么最出色的发明者，因为未来总会来临。一切的不合时宜最后都会变为天时地利。如果你仍在某个领域挣扎努力奋斗而没过于多效益，不必装病，也许只是你的时代还没来临罢了~号外Facebook大神Yoshua Bengio 与谷歌 DeepMind 研究科学家等人合作的研究论文来自国际机器学习大会（ICML）事前递交的论文，此大会将要于6月19日-24日在纽约开会，也就是今天北京时间21：30的时候开始。
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