LSTM之父再語出驚人：圖靈被吹得太過了，計算機科學之父根本不是他
最近《自然》雜志發表呼吁：讓我們“重視那些確保科學能夠自我糾正的人”。認識我的人都可以證明，尋找和引用科技創新成果的最初起源，對我來說很重要。
今天這篇文章就是要做這件事。
在計算機科學的基本概念上，英國數學家阿蘭·圖靈做出了重要貢獻，尤其在英美文化圈子里享有盛譽，有時被稱為“計算機之父”。《自然》也發表過文章說，圖靈 1936 年的論文“為后來的所有計算機的誕生構建了理論框架和基礎。”
圖靈 1936 年的論文《論可計算數及其在判定問題上的應用》
這個說法明顯把圖靈吹過了頭。而這也同樣影響了被稱為“計算機的諾獎”的圖靈獎的命名。雖然圖靈確實如該獎委員會所說，“闡明了計算的數學基礎和局限性”，但更重要的問題是，這些工作以前就一直有人在做。
那么是誰先做的呢？不是圖靈。
回顧歷史，圖靈難稱“計算機之父”
1931 年，奧地利數學家庫爾特·哥德爾（Kurt Gödel）和 1935 年美國的阿朗佐·丘奇（Alonzo Church）都在這個問題上取得了開創性成果。當然，圖靈在 1936 年的論文中引用了他們的成果。
1931 年，Kurt Gödel 創立理論計算機科學，實際上成為現代理論計算機科學的奠基人。他提出了一種基于整數的通用編碼語言，以公理形式將任何數字計算機的操作形式化。哥德爾用它來表示數據（如公理和定理）和程序。
Gödel 最著名的成就是對形式系統的闡述，其中包括形式系統的計算 —— 給定一個計算定理證明器，從一組可枚舉的公理中系統地枚舉所有可能的定理，但是當陳述自我指涉時它將是不可解的。
Kurt Gödel（1906-1978）
Gödel 確定了算法定理證明、計算和任何類型的基于計算的 AI 的基本局限性。實際上，從 20 世紀 40 年代至 70 年代早期，關于人工智能的研究大部分是關于定理證明以及通過專家系統和邏輯編程的 Gödel 式演繹。
像大多數偉大的科學家一樣，Gödel 的成果也建立在更早的先人成果的基礎上。他將 Georg Cantor 的對角化技巧與 Gottlob Frege、Thoralf Skolem 和 Jacques Herbrand 的基礎工作相結合。
而上面這些人的研究基礎是萊布尼茨 1686 年的著作《思想的代數》。對，就是提出微積分的那個萊布尼茨。他也是 “計算機科學之父” 的候選人之一，被稱為 “世界上第一個計算機科學家”，甚至是 “有史以來最聰明的人”。
萊布尼茨（1646-1716）
萊布尼茨不僅是提出微積分的第一人，而且還進行了一個雄心勃勃的項目，通過計算來回答所有可能的問題。
他曾說過：“如果出現爭議，兩個哲學家之間就不需要爭論，而是像兩個會計師之間一樣，手里拿著鉛筆，坐下來就足夠了，用他們的石板互相說：讓我們計算一下！” 然而，在 1931 年，Gödel 表明，以這種方式可判定或可計算的東西存在根本的局限性。
Alonzo Church （1903-1995）
1935 年，Alonzo Church 通過證明 Hilbert 和 Ackermann 著名的 Entscheidungs problem（決策問題）沒有通用解決方案，推導出 Gödel 結果的擴展。為此，他使用了名為 Untyped LambdaCalculus 的替代通用編碼語言，該語言構成了極具影響力的編程語言 LISP 的基礎。
1936 年，圖靈引入了另一個通用模型：圖靈機，并成為后來最著名的通用模型（至少在計算機科學領域是如此）。他重新推導出了上述結果。當然，他在 1937 年的論文中同時引用了 Gödel 和 Church 的方法。
Post 和圖靈在 1936 年究竟做了哪些 Gödel 和 Church 沒有做過的事情？有一個看似微小但卻很重要的差異。
Gödel 的許多指令序列是數字編碼存儲內容與整數的一系列乘法。同樣，Church 在他的算法中也忽略了基本指令的時空復雜性。
而圖靈和 Post 采用了傳統的、簡化的二進制的計算觀點。他們的機器模型只允許非常簡單的具有恒定復雜性的基本指令，就像萊布尼茨早期的二進制機器模型一樣。
還有人說，圖靈至少奠定了人工智能的基礎。這種說法也站不住腳。
實際上，西班牙人 Leonardo Torres y Quevedo 是 20 世紀第一個實用 AI 的先驅，1914 年，他建造了第一個可工作的國際象棋終局棋手（當時國際象棋被認為是一種僅限于智能生物領域的活動）
1948 年，圖靈寫了相關的人工進化思想和學習人工神經網絡的論文，至少它的結構可以追溯到 1943 年（至于其中物理學密切相關的前期工作自 20 世紀 20 年代就開始進行了）。
阿蘭·圖靈（1912-1954）
不過，圖靈并沒有發表這些文章。1950 年，他提出了一個簡單而著名測試，用于評估計算機是否是智能的。在 1956 年的達特茅斯會議上，“人工智能”一詞由約翰·麥卡錫提出，成為此后相關研究的新標簽。
然而，關于人工智能的第一次會議是在 1951 年的巴黎舉行的，當時大部分現在被稱為“人工智能”的東西仍然被稱為控制論，其內涵非常符合現代人工智能深度神經網絡。
遺憾！兩位 AI 理論先驅都沒得過圖靈獎
現代人工智能理論的先驅是Gödel，而非圖靈。Gödel 確定了人工智能、數學和計算的局限性，并通過專家系統基于自動定理證明和推論奠定了人工智能的正式基礎。他在人工智能的基礎成就大大早于圖靈。實用人工智能最早的奠基者也不是圖靈。
圖靈獎創建于 1966 年，表彰 “對計算機領域具有持久和重大技術重要性” 的貢獻。令人尷尬的是 ，Gödel 從未獲過該獎項，而為計算機科學理論基礎做出重要貢獻的 Church 也沒有得過。這不能不說是一個諷刺。
在生物信息學方面，圖靈最有影響力的貢獻可能是在二戰期間破解了納粹德國使用的 Enigma 密碼。
有人認為，成功破解德軍密碼是盟軍擊敗第三帝國的決定性因素
然而，著名的密碼破譯機 Colossus 是由 Tommy Flowers（而非圖靈）設計的。這位英國密碼學家的成果建立在波蘭數學家 Marian Rejewski、Jerzy Rozycki 和 Henryk Zygalski 的早期基礎工作之上，他們才是首批破解 Enigma 密碼的人（以此為題材的電影中甚至連提都沒提這些人）。
近一個世紀以來，有許多人對計算科學的理論和實踐做出了貢獻。圖靈的貢獻當然是巨大的，但他和其他人一樣，都是站在巨人的肩膀上。
圖靈 1936 年的著名論文中，引用了Gödel 和 Church 的開創性成果 。我們今天如果將圖靈一人捧上神壇，過度夸大他的貢獻，而對其他先驅的工作視而不見，圖靈本人想必也不會同意。
