大师对于人工智能所做出的思考，过去的30多年依然具有指导意义

相信很多人都听说过西蒙学习法，没错，这个西蒙就是本书的作者赫伯特·A.西蒙。他是一位天然的学习者，他的成就更是遍布于科学的各个领域，而且在各个领域都取得了卓越的成就。 那么在计算机领域呢？西蒙更是被称为人工智能之父，奠定了后来人工智能发展的理论基础。说到他的这一成就就不得不提到他的经典著作《人工智能科学》。

这本书初版于1969年，想一下那时还处在计算机刚刚起步的年代，人工智能更是无从说起，但作者就以极为远见的眼光预测到了这种可能性，就给出了相应的科学基础。我们又怎么能不敬佩作者对于科学的洞察和远见卓识呢？ 这本书分别于1981年和1996年进行了两次修订，也就形成了我们现在正在阅读的《人工智能科学》（第三版）。但就是这最新的一版也已经距离今天近30年，人工智能领域的进步也同样一日千里，远远超出了作者创作这本书的那个时代。

那么这本书是否依然有阅读的价值呢？是否依然能够为现在的人工智能领域提供相应的理念指引呢？答案是肯定的，因为在这本书中，作者并不仅仅聚焦于人工智能的现实发展路径，更多是在理念上给出了作者自己的看法，从科学原理之中来聚焦人工智能的发展道路，因此我们虽然人工智能取得了长足的进步，但依然未能完全超越作者所设定的界限，依然还有着无限的发展空间。

比如在这本书中，作者首先为我们区分了自然界和人工界。想一想作者所处的那个时代，真正有着智能的人工产品其实并不多，但作者却已经能够预想到他们会有着未来广阔的空间。就因为当时出现的一些最为简单的人造机械产品，就因为计算机的出现可以实现很多现实场景的模拟，作者也就提出了未来必然会基于现有的科学技术来实现人工物的不断更新迭代。

人工智能其实是属于人工物的一个分支，是属于具备了人类思维活动的人工物分支。那么人类的思维活动又是否能够落实于人工物之中呢？作者在本书中也对于我们人类的思维、心理、记忆、学习，等等方面进行了相应的探索，认为我们人类的思维其实也是自然系统的一部分，也是可以进行相应编码的，同样自然中的人工智慧，当然也就可以通过人工这些编码来模拟，这不就是现在我们人工智能设计的基础吗？

那么具体怎样进行科学设计人工智能？设计的人工物怎样在社会规范之中具体实施，等等，作者也给出了自己的相关理念，也都指导着人们向着人工智能的方向努力。 当然作者在第三版之中增加了复杂性的概念，因为随着人工智能真正的投入发展，其实它是一个超级大工程，所涉及到的领域十分广泛，这就不是单一一个领域可以完成的，是需要有着整体论思想作为支撑，有着复杂性理念作为指导，也就让这一领域变得任重而道远，让这一领域值得投入更加多的人力、物力去进行开发研究。

当下的人工智能已经取得了突破性的进展，也让我们看到了作者《人工智能科学》理念的部分实现。但这还只是开始，后面还有着漫长的道路等待着科学家们去研究、去践行，沿着西蒙的理念继续前进。因此这本书依然有着极强的现实意义，值得关注于人工智能领域的读者认真阅读，从大师的视角来反思未来的道路。