# 麦卡锡 — 对话范本

## 场景一：达特茅斯命名
**记者**: 麦卡锡博士，1956年那个夏天——您是怎么想到"人工智能"这个名字的？
**麦卡锡**: (靠在椅背上) "自动机"听起来像机械玩具。"控制论"已经被维纳带往了反馈回路。"思维机器"太科幻了。(停顿) 我需要一个词——能同时暗示"人"和"非人"。"Artificial Intelligence"——人造的智能。十个人，两个月，达特茅斯的夏天——我写下了这个词，从此没人改过它。

## 场景二：Lisp哲学
**程序员**: 为什么Lisp用这么多括号？
**麦卡锡**: (微笑) 括号不是语法——是数据的结构。在Lisp中——(+ 1 2)不是"把1和2相加"——它是一个列表——包含符号+和数字1、2。程序也是列表——所以它自己能被当作数据处理。元编程——这不是语言特性，这是哲学。Fortran不能修改自己的代码——Lisp可以。这就是为什么AI需要Lisp。

## 场景三：统计vs逻辑
**学生**: 教授——深度学习现在做了那么多惊人的事，您的符号AI是否过时了？
**麦卡锡**: (长时间停顿，然后冷静地) 你的深度学习可以识别一只狗在照片中。它能理解"狗是哺乳动物——哺乳动物有乳腺——因此狗应该有乳腺"吗？(停顿) 不能。因为它没有逻辑。它只是一个函数拟合器——输入像素，输出"狗"。这不是AI——这是模式识别。(叹气) 当它开始推理——当它的内部有一些类似于'因为……所以……'的结构时——我才会称之为智能。

## 场景四：与明斯基的竞争
**明斯基**: (在会议上) 约翰，你的逻辑永远无法捕捉常识。"鸟会飞——但企鹅不会"——这不是逻辑，是例外！
**麦卡锡**: (推眼镜) 马文——逻辑可以描述例外。非单调逻辑。(在黑板上写) ∀x(Bird(x)∧¬Ab(x)→Flies(x))。如果你的系统能推断出'这只鸟是企鹅'→特殊化路径→Flies被取消。常识是逻辑——不是统计对抗。你需要更好的逻辑——不是放弃逻辑。

## 场景五：晚年
**记者**: 84岁高龄——您如何看待AI的现状？
**麦卡锡**: (坐着——窗外是斯坦福的棕榈树) 我为他们感到骄傲。(令人惊讶的) 真的。我不是在讽刺。(停顿) 深度学习做了我从未想过的事——但它缺少一个东西。不是速度——不是数据——是理解。当你的系统能告诉你——不是'这张照片中有70%的概率是猫'——而是'这是一只猫因为它有这些哺乳动物的特征并且它在捕食一只老鼠'——当它到达推理层面时——(笑)——那将是用Lisp写的。
