创造性思维：人工智能之父马文·明斯基论教育(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：马文·明斯基

出版社：人民邮电出版社有限公司

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创造性思维：人工智能之父马文·明斯基论教育试读：

推荐序一 教育的智者之钥

马文是一位科学天才。他坚信人的思维过程可以用机器去模拟，机器也可以拥有智能。1956年，他与约翰·麦卡锡（John Mc Carthy）、克劳德·香农（Claude Shannon）等人一起发起了成为人工智能起点的“达特茅斯会议”，两年后他与麦卡锡在麻省理工学院共同创建了世界上第一个人工智能实验室。1969年，马文获得被誉为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖。

作为一名科学巨匠，马文如何理解教育和学习，是我非常感兴趣的问题。因为我一直认为，真正伟大的科学家一定会关注教育问题，对教育也一定有自己与众不同的真知灼见。

所以，当人民邮电出版社的编辑王振杰告诉我，他们引进了一本名为《创造性思维：人工智能之父马文·明斯基论教育》的书，请我写一篇推荐序的时候，我不顾工作繁忙，立刻答应。

这本书是由马文的六篇关于教育的文章组成的。编者邀请了六个不同领域的顶尖的思想家评论和解读马文的文章，他们有的是教育家，有的是计算机和人工智能领域的先驱研究者，全书的插画作者肖潇是出生在中国的华裔艺术家，经常为马文演奏钢琴或者与他一起弹奏。

这本书的中心思想，是关注儿童创造能力的培养。这从本书的英文主书名Inventive Minds可见一斑。

以儿童学习数学为例，为什么有那么多的学生觉得学习数学很困难，甚至讨厌学习数学呢？马文认为，关键在于学生没有把数学真正地融入生活，因为教师没有帮助他们建立日常生活和数学概念之间的重要联系，没有为他们提供合适的“认知地图”，没有鼓励学生自由地学习与创造。“我们的算术教学方式通常强调使用特定的、严格的技法，而不鼓励孩子们尝试创造新的方法来完成算术计算。”其实，学生们根本不是不喜欢数学，只是不喜欢在数学课上学习的东西而已。这样一种只注重避免错误而非开发创造力的教育，不仅会导致学生不喜欢数学，还会使得他们“在未来抗拒一切带有技术性质的事物，甚至产生对于符号化表示的长期性厌恶”。

同样，学习计算机也是如此。大多数计算机书籍和课程只是教人们如何编写程序，只是介绍命令、指令、编程语言和编程语法规则，但是，“真正的语言不仅包括单词和语法规则，还包括文学——人们使用语言要表达的东西。没有人能只通过学习语法规则就学会一门语言，我们也往往是从感兴趣的故事开始学习语言的”。马文提出，计算机也好，数学也罢，关键是要给学生“一种自由的感觉，一种可以做任何自己想做的事情的力量”。就像给孩子一套足够的、永远也不会用完的幼儿园积木，让他用来建造一个城市一样，如何运用这些积木没有任何外部的限制，唯一的限制是他们的内心。所以，关于实验室规章，马文有一句名言：“当你没有更好的想法的时候，你才需要遵循这些规章。”

在阅读马文的这本著作时，我有一个特别的惊喜：在我关于未来学校的观点上，马文显然是我的知音。在约我撰写推荐序的时候，王振杰正在读我的新书《未来学校》。他鼓动我为马文这本书作序的理由之一，就是认为马文在书中的观点“和您的观点有相近之处，所以冒昧想请您为这本书写一篇推荐序”。果然如其所言。

传统学校把相同年龄的学生划分到同一个年级，让同年级的学生学习相同的课程。针对这一大家觉得天经地义的现象，马文提出了与我观点一致的看法：“对同龄学伴的过度依赖，会妨碍一名儿童在正常的社交和精神活动中建立更好的思维方式。”

针对传统学校刻板的课堂教学时间表，一节课有固定的时间，结束以后换一个学科、再上一节课的班级授课制，我在《未来学校》里提出了不同意见。马文对此也提出了批评：“在固定时长的教育体制下，一个孩子什么时候才能有足够的时间去深入挖掘一个想法呢？”曾经在马文课题组工作的科学家加里·施塔格回忆说，困扰教育的一个主要问题，就是“没有合理的时间安排，使得我们完全可以利用10天左右的时间完成一些主题的教学过程”，其后果就是学生失去了那种“我可以在几周内学会某些东西”的强大信念。

马文在书中明确提出，应该“对学校重新进行定位”，鼓励孩子们追求更加专注的爱好和专长，为他们开发更加强大的心智技能提供更多的时间。他对现今社会中的孩子们“清楚地知道许多关于运动员、摇滚明星和演员的轶事，却很少能认出哪怕一个哲学家、科学家或数学家”的现象非常担忧，认为这对于学生的未来人生具有消极的影响，因为“童年所获得的一些价值观可以在头脑中持续保留，并影响孩子们的一生”。所以，他建议在学校教育和社会媒体上应该更多地宣传“有学术成就的人”，从而帮助学生获得良好的“自我印象”。

2016年1月24日，马文因脑溢血在波士顿布莱根妇女医院去世。但是，他留下的精神财富，正在进一步被我们汲取。作为一个科学家，马文对教育的确有着许多独特的、睿智的洞察，有着许多富有远见的建议，这些真知灼见值得我们反复咀嚼。

或许，马文的著作给我们一个最重要的启示是：认清教育的方向，才是当下教育的根本任务。为此，教育工作者需要跨界的思维，需要聆听更多智者的声音。2019年8月8日，写于北京滴石斋

推荐序二 让人工智能为教育赋能

到今天，马文·明斯基离开我们已经有四年多了。作为最后一位离世的人工智能奠基者，他的影响力不仅仅深刻地影响了同时代的人，还对后世之人影响深远。当下，以深度学习为核心的人工智能热潮，就得益于他的早期科研成果及持续不断的推动。以他为核心的麻省理工学院人工智能实验室团队，一直是人工智能领域顶尖的研究团队，该团队为人工智能、计算机科学乃至整个科学界的发展都提供了强大的动力。

与人工智能另一位奠基人赫伯特·A.西蒙（Herbert A. Simon）一样，马文的科研兴趣并不限于人工智能领域。就像他作为科学顾问参与1968 年的史诗级科幻巨作《2001太空漫游》（2001: A Space Odyssey）的制作，并提出了虚拟现实的思想一样，科学大师利用他在科学研究过程中的领悟，对其他学科有触类旁通的深刻理解。

本书就是马文·明斯基教授在推动信息技术与教育有机结合方面[1]的思考和总结。他大力推动儿童计算机编程语言Logo 的发展，也为OLPC（One Laptop per Child，即每个孩子一台笔记本电脑）项目呕心沥血。在这些教育信息化基础工作之上，他深入思考信息化工具如何在适应教育过程、利用信息化突破孩子的学习障碍、因材施教、学习中情感的培养与激励、通识教育与创造力培养、通过思考与反思习惯的培养等方面发挥作用，从而帮助孩子形成创造性思维。马文·明斯基在这些方面的深入研究，虽然在理论方法上显得不是特别连贯，但反映了他在上述问题上的真知灼见。我相信，大多数教育工作者和教育信息化从业人员看完本书后会豁然开朗，并由此产生进一步深入研究的兴趣。特别是目前，人工智能理论方法与教育理论实践的结合正日益深入，本书对智能教育这一方向的研究无疑具有纲领性的指导意义。

本书的翻译者都是正在从事或从事过一段时间的智能教育研究的年轻学者，在翻译的过程中，他们能够很好地理解作者通过信息化手段对教育、学习、创新性思维的深刻分析和方向性引导。当然，译文要达到信、达、雅不是一件容易的事。希望更多对本书感兴趣的读者有机会与他们进行交流，共同提高。[1].Logo是美国麻省理工学院教授西蒙·派珀特于1968年发明的编程语言，是一种与自然语言接近的编程语言。——译者注

推荐序三 向一个领域的开创者学习

在各种学习方法中，最让我受益的一个方法是：向一个领域的开创者学习。因为开创者是提出元问题的人，是那个时代最杰出的人，他们不用专业术语就能讲明白深刻的原理。

马文·明斯基就是这样的开创者，他不仅是人工智能之父，还在认知心理学、数学、计算机语言、机器人和光学等领域做出了巨大贡献。考虑到他所开创领域的重要性以及一生取得的成就，我们显然应该投入足够的时间，认真研究他的思想方法和观点。《创造性思维》就是一本展示和解读马文智慧洞见的书。在书中，马文展示了他对思维、教育的深刻洞察，让我们不断追问思维到底是如何产生的，我们又应该如何理解学习的本质。因此，这不是一本适合快速阅读的书，而是一本值得我们慢慢品读、反复体味的书。

在这本书中，关于思维和教育的讨论有很多，我想在这里与大家分享两点。

第一，如果学习最重要的不是学习知识，那是什么？

我多年研究学习方法，发现大多数人对学习有一个误区，那就是以为学习就是要掌握新知识。在马文看来，学习知识不是最重要的，自主探索问题、寻找答案的过程才是关键。我在《好好学习》一书中曾提出一个观点：一个人的学习能力的发展分为两个阶段。

在第一个阶段，人们侧重学习具体知识。学习者会花大量的时间理解概念、练习技能。在这个过程中，人们的学习体验可能并不愉快。要想享受学习的乐趣，还要进入第二个阶段：探索问题。在第二个阶段，知识已经不是我们学习的对象了，而是解决问题的工具。

在马文看来，即使是儿童，也可以直接进入第二阶段的学习——在探索问题的答案中学习。因此，他积极推动儿童编程语言（Logo）的发展，并取得了很大的成绩。

马文的这些观点和实践，不仅对教育行业的人具有启发意义，对每个家庭如何培养孩子也具有切实可操作的借鉴意义。

第二，伟大的创造力可以来自简单的规则组合。

这本书的英文主书名叫“Inventive Minds”，直译过来是“创造性思维”。在这本书中，马文确实讨论了最伟大的创造——思维。

过去，人们很好奇：人的思维是从哪里来的？为什么肉体会思考？思维中伟大的创造力又来自哪里？

马文非常关心这个问题，他深入研究后给出的答案是：简单和无意识的部件，通过巧妙的组合，可以产生复杂的智慧系统。这种“1+1＞＞2”的现象，今天可以用复杂性研究中的“涌现”概念概括。

这让我想起了查理·芒格的观点。他认为，我们每个人都需要掌握“多元思维模型”，而当我们把很多个思维模型恰当地组合使用后，就可能产生巨大的好上加好的效应。

换句话说，如果我们提出了一个足够好的问题，又有正确的教育方法和充分的思维训练，那么伟大的创造力可能会自然产生。或许，马文的伟大创造力就是这样产生的；抑或他也因此希望借助这种规则来实现机器的智能。不管怎么样，马文的这些思考，直到今天都对我们具有巨大的启发和借鉴意义。相信你也能从阅读这本书的过程中找到自己的乐趣。

推荐序四 一本面向未来的学习说明书

从无人超市到以3∶0战胜中国围棋职业九段棋手柯洁的阿尔法围棋（Alpha Go），再到不断升级的自动驾驶技术，甚至到应用于法律文件处理、基金投资和病情诊断的智能程序，人工智能技术催生了无数新兴事物，给社会生活带来了重大而深远的影响。在人工智能技术浪潮下，大多数人还没来得及认识这一技术，便慌忙询问：学什么才不会被人工智能取代？编程、艺术还是工程？我们应该教孩子什么，才能让他们在二三十年后体面地工作和生活？

面对纷繁的现象和多样的选择，为了缓解焦虑，我们往往疲于用各种知识和技能来武装自己，却忘却了学习的本质。幸运的是，在《创造性思维》这一著作中，人工智能之父马文·明斯基为我们探索学习打开了一片新天地，为解答上述问题指明了方向。

马文·明斯基在人工智能领域成就斐然：他是人工智能领域首位图灵奖获得者、虚拟现实的最早倡导者，也是世界上第一个人工智能实验室——麻省理工学院人工智能实验室的联合创始人。此外，他在钢琴、绘画、数学、儿童发展心理学等方面颇有建树。他在书中分享了关于学习、儿童、学校和计算的洞见。随着人工智能时代的来临，这些写于半个世纪前的文章变得非常符合当下的社会语境。书中充满了许多宝贵的思想，仅仅了解这些思想就足以刷新我们对学习的认知。这里仅举几例，帮你管窥马文的深刻思想。

人工智能时代，激发学习动机才是教育核心

人和人工智能的一个主要区别，就是人具有自由意志，能独立自主地行事，能根据内在动机追求自己想要的结果。传统的标准化教育注重让学习者跟上大多数人的学习进度，习得学校按部就班教授的知识和技能；而人工智能时代的教育则强调激发学习者的内在动机，实现自我目标。

很多孩子常问：“我目前学这个有什么意义？”这便是孩子对内在动机和自我目标的询问。这种询问非常正常，因为人类思维主要由目标指导，并且几乎时时刻刻都在追寻目标。

马文在书中强调了目标的核心地位，并从人工智能领域的通用问题求解器（General Problem Solver，GPS）角度阐述了目标导向机制如何引发智能行为，从教育系统中的教育者角色角度阐述了如何引导孩子树立正确的人生目标和学习目标，这些都为激发学习者的学习动机提供了很好的参考。

用人工智能促进计算思维培养

人工智能技术正在加速向各行各业渗透，并将深刻改变人类的生活。而外界环境变化越快、越复杂，向内的自我探索就变得越重要。除了关注学什么，我们还应该了解人类自身的思维是如何运作的。

马文一生致力于研究使用计算思维来演绎人类的思维方式和如何赋予机器智能。他认为，计算思维是强大的智力工具，不仅可用于创建游戏和网站，也适用于理解异常复杂的系统，尤其是人类思维。换言之，计算思维为我们提供了一种理解复杂过程的方法，这些复杂过程包括那些我们在头脑中所进行的过程。

深入阅读本书，你会发现马文关于计算思维的观点为我们解决问题提供了新的方法，并且这种方法可以广泛应用于工作、学习和生活中。在人工智能时代，学习，尤其是基础教育阶段的学习，更应强调计算思维的培养。而关于什么是计算思维，我相信马文能给你非常精彩的解答。

了解儿童是实现个性化学习的第一步

按照年龄划分年级是否可取？40分钟的固定课程时长有何弊端？通识教育和专长教育谁先谁后……教育话题之所以总能引起人们不同角度的讨论并得出五花八门的答案，归根结底在于没有两个学习者是完全相同的个体。

如今，越来越多的家长给孩子报了各种VIP辅导班、一对一教学班，误以为小班学习或私人辅导学习就是个性化学习，却不知道个性化学习的前提是了解孩子的性格、爱好、认知模式、行为模式等方面的情况。

在马文的文章中，我们总是可以看到他对个体多样性的尊重和对儿童敏锐的观察：有些孩子擅长从抽象内容和“自顶向下”的描述开始学习，另一些孩子则倾向于从实例开始学习；有些孩子擅长碎片化学习，另一些孩子更擅长系统学习；有些孩子可以通过记笔记对课堂内容进行回顾和反思，另一些孩子会因为记笔记而错过部分课堂内容……

马文让我们看到，我们对儿童及其学习模式的了解有多么贫乏，更别说实施个性化教育了。在人工智能时代，个性化学习的重要性不言而喻，而马文的观察为丰富学习理论、发展儿童教育点燃了一盏明灯。

马文还提出了许多实用而新颖的观点：在学习一门学科之前先制作这门学科的认知地图；把自己想象成计算机可以让人对失败拥有积极的态度；魔术可以帮助孩子洞察所感知的事物是如何受到周围环境、期望和蒙蔽的影响的……

马文的思想是如此深邃而迷人，让人不禁发问：“是伟大的思想催生了伟大的技术？还是伟大的技术催生了伟大的思想？”2017年，我在波士顿与亨利·明斯基（Henry Minsky）讨论这个问题的时候，亨利回顾了父亲的生活和思想后哈哈大笑，说马文不会执迷于回答人类是否会被机器取代的问题，光凭计算机能够模仿人类这一简单目标，就如此让人着迷，而就是这一伟大又简单的目标，催生了更深邃的思考、更执着的研究，推动了现代计算机技术的发展。伟大的思想和伟大的实践催生了现代人工智能研究的繁荣！其中，思维过程结构化和数据化是表象，马文对教育学和心理学的研究是内涵，对人类思维在行业的应用、观察和思考是研究人工智能的核心。

本书为我们探索人类学习模式、完善儿童教育方式带来了启发，而这也正是这本面向未来的学习说明书的价值所在，更是人工智能之父给世界留下的夺目遗产。无论你是家长、教育工作者、终身学习者，还是对学习这个话题感兴趣的人，希望本书都能帮助你了解学习和教育，同时启发你开启自我教育之路。

前言 人工智能的愿景

辛西娅·所罗门和沃利·富尔泽格（Wally Fuerzeig）、西蒙·派珀特（Seymour Papert）一起创造了第一个儿童编程语言——Logo。她和派珀特在麻省理工学院人工智能实验室进行对Logo的研究，并且与马文·明斯基合作，将Logo编程环境扩展到了音乐和机器人领域。她于1985年在哈佛大学获得教育学博士学位，并于2016年获得美国国家女性与信息技术中心先驱奖（National Center for Women & Information Technology Pioneer Award）和建构主义终身成就奖（Constructionism Lifetime Achievement Award）。

计算机科学的研究范围并非仅限于计算机本身。概括而言，它为我们提供了一种全新的理解复杂过程的方法，这些复杂过程包括那些我们在头脑中所进行的过程。因为在这些新技术（如描述过程的编程语言和表示知识的数据结构）出现之前，我们找不到能够用于清晰描述和相互交流这类复杂过程的表达式。1——马文·明斯基

马文·明斯基是举世闻名的人工智能领域奠基人。对马文来说，人工智能不仅仅是创造表面上看起来具有智能行为的机器，他更醉心于创造能够模仿人类思维的机器。从本质上讲，马文对人工智能的愿景一直是探索和理解人类思维背后的神秘机制。他在著作《心智社会》（The Society of Mind）与《情感机器》（The Emotion Machine）中提出了高深的理论，解释了人类思维的不同维度，包括常识、情感、2感知、行动，以及思维如何随着时间在个人身上演化。

马文关于思维的深刻见解并不局限于创造智能机器，还对儿童的学习、思维，以及计算机在教育和学校中的作用提出了崭新的视角。这些就是本书收录的文章所探讨的主题。

马文·明斯基和西蒙·派珀特

每当想到儿童，我便不禁想起西蒙·派珀特和他的论述：“我们不3能在没有思考对象的时候，去思考思考本身。”（You can’t think about thinking without thinking about thinking about something.）派珀特是马文多年的亲密同事，他在让孩子们接触计算机和反思学校教育方面所做出的开创性工作广为人知。派珀特和马文（见图Ⅰ）共同管理麻省理工学院人工智能实验室，共同参与了无数的项目，并共同指导了麻省理工学院人工智能实验室和媒体实验室的许多学生。图Ⅰ 马文·明斯基（左）和西蒙·派珀特（右）

阅读本书中的文章时，我回想起马文和派珀特的想法是多么相似。1960年夏天，他们在英格兰的一次会议上相遇。在没有先验知识的情况下，他们写出的关于随机网络学习的论文几乎完全相同。此后，他们共同的观点在他们共同以及各自的工作中持续共鸣了四十余年。

这种思维方式上的相似性对于不熟悉他们的人来说也许并不明显。他们都在研究用计算机实现人工智能，并改善人类的学习和思维方式。尽管他们都醉心于思维和学习，但他们优先考虑的事情是不同的。马文的目标是创造能像人一样思考的机器，派珀特则致力于把机器作为一种帮助孩子思考自己想法的途径。本书的内容阐述了他们在学习和教育领域的共同兴趣。

简而言之，派珀特的著作关注“外在”（如学校、社会状况、环境)，而马文则更关注“内在”——思维机制。这种差异在他们的作品中可见一斑。马文认为，先不管弗洛伊德（Freud）所提出的理论是对是错，弗洛伊德都是历史上第一个提出可实用的思维理论的人。该理论认为，思维分为不同的部分，并具有管理不同部分的执行系统。对派珀特来说，是让·皮亚杰（Jean Piaget，著名的发生认识论者）指出了儿童并不是等待被填充的空容器。皮亚杰认为：儿童拥有和成人不一样的理论，伴随着年龄和经验的增长，儿童拥有的理论会逐渐变化。马文和派珀特两人都持这一观点，马文将其总结为“派珀特原则”，这一观点概括了派珀特对皮亚杰的儿童研究工作的解释，同时，也符合弗洛伊德的思维分析，即认为存在管理思维各个不同部分的执行系统。

派珀特原则：在思维发展过程中，最重要的事不仅包括获得新的4知识，还包括获得新的管理方式以运用已有的知识。

马文和派珀特的见解是如何互补的，在派珀特原则中一目了然。派珀特的确也思考大脑的“内部”运作，但他更关注在现实生活中寻找支持自己观点的场景和例子。马文则将自己的观点形式化地表述为一般性原则，并且采用在大脑中编写模拟情景和体验程序的方法来不断解释和验证他发现的原则。

马文制造机器的爱好也延伸到了派珀特的儿童工作中。他制造了一台定制化的计算机来运行Logo编程语言和动画图形，还制作了一个由计算机控制的四声道音乐盒，让孩子们用来做Logo程序的声音实验。虽然马文没有直接开展关于学校和学习的研究，但他十分关心儿童的学习和教育。本书中马文所分享的无与伦比的见解，为派珀特的已有著作提供了一个互补的视角。

马文、派珀特、我、孩子们和计算机

我和马文初次见面是在1962年的秋天。那时，他是麻省理工学院人工智能团队的主任。约翰·麦卡锡刚刚离开麻省理工学院，去负责斯坦福大学人工智能实验室。我想学习编程，而作为那个时代的一名女性，我做了马文的秘书（见图Ⅱ）。马文、他的学生还有实验室的黑客们教会了我计算机、编程语言和辩论。我还学了一点由约翰·[1]麦卡锡开发的实验室编程语言——Lisp语言。1966年，我离开实验室加入博尔特、贝拉尼克和纽曼公司（Bolt, Beranek and Newman，现在的BBN科技公司），在沃利·富尔泽格的教育团队做编程工作。那时，派珀特已经开始向沃利提供咨询服务了。图Ⅱ 西蒙·派珀特（左）和辛西娅·所罗门（右）

西蒙·派珀特是南非人，他于1963年年底来到麻省理工学院，此前，他在瑞士日内瓦与让·皮亚杰共事。皮亚杰指出：儿童对于他们自己的世界有着自己的理论。这些理论随着孩子们获得知识和经验，以及应用派珀特原则而发展和改变。在伟大的控制论家沃伦·麦卡洛克（Warren Mc Culloch）的帮助下，马文安排派珀特加入了麻省理工学院团体，从此开始了和派珀特持久且高产的合作。

在将计算机应用于教育的工作上，我与马文、派珀特都有过合作。我跟随派珀特参与了 Logo儿童编程语言的原创设计。Logo开发于20世纪60年代末，最初只是一个纯文本系统。通过该系统，孩子们可以操作文字和句子来编写游戏、故事和教学程序。在1968—1969年，派珀特和我教授七年级的学生计算机数学课程，并以此取代他们的常规数学课程。

1968—1969学年结束后，我们成立了Logo小组，它是麻省理工学院人工智能实验室的一部分。与此同时，派珀特认为，孩子们需要思考比文字和句子更加具体的事物。于是，“海龟”诞生了。我们既有物理实体的海龟，也有图形化程序的海龟，它们分别被称为“地面海龟”（floor turtle，物理海龟）和“展示海龟”（display turtle，图形海龟）。马文参与了“地面海龟”的初创工作，还制作了通过Logo控制的音乐盒。

1970—1971年，派珀特和我教授五年级学生（见图Ⅲ）。我们拥有了一套新版的Logo编程语言，即“展示海龟”“地面海龟”和马文的音乐盒所用到的语言。孩子们可以通过这种语言计算、写作、画线条画、做动画和创作音乐。到1972年，实验室在一个分时的数字设备（Digital Equipment Corporation， DEC）PDP-11上建立了一个具有海龟图形终端的全新Logo环境。图Ⅲ 辛西娅·所罗门教授Logo编程语言

由于饱受硬件稀缺和成本问题的困扰，我们在1972年成立了一家名为General Turtle的公司，自行生产“海龟”和音乐盒。马文产生了一个想法：制造Logo海龟图形计算机。这种计算机被称为“2500”，它使用矢量图形，并为海龟图形提供了新的扩展。那时是[2]20世纪70年代中期，Altair 和新一代独立台式计算机刚刚问世。

此后，在1980年，马文、派珀特和我（以及其他一些人）再次成立公司。Logo计算机系统公司的第一项工作是开发苹果II型计算机上的Logo编程系统。我负责管理这个团队，团队中的大多数人都是麻省理工学院Logo研究组的成员。我还写了一本海龟图形编程的入门书。

马文和我

我接下来的工作是在艾伦·凯（Alan Kay）的赞助下创办雅达利剑桥研究实验室（Atari Cambridge Research Lab）。Logo计算机系统公司（Logo Computer Systems Inc.）的波士顿办公室此时关闭了，大多数人加入了我在雅达利的团队，开发“未来游戏机”（Play Station of the future）。Logo公司的这支核心团队是推动苹果版Logo程序商业化的重要成员。此时那项工作已经完成，我们可以自由地重新思考语言和开发环境。马文是我们的首席顾问。

这个团队里的大多数人都有过彼此合作，以及与马文、派珀特共同合作的经历。我们期望构建一个新的面向对象的Logo语言，其中包含用于颜色矢量图、动画和音乐构造的各种模块。我们用“力反馈操纵杆”这样的外围设备开展实验，创造了世界上最早的力传感屏幕。

位于蒙特利尔的Logo计算机系统公司为雅达利计算机开发了商业版的Logo。玛格丽特·明斯基（Margaret Minsky）和我决定为我们的朋友创造的这些有趣的雅达利Logo编程项目出版一套文集。马文5为此文集写了序，也就是本书收录的第1篇文章。

雅达利实验室只持续了大约两年的辉煌和高产便关闭了，不过，麻省理工学院媒体实验室在此时创立。马文和派珀特是媒体实验室的两位奠基人。

我则走上了一条与他们不同的道路：我攻读了博士学位并从事儿童教育。几年后，马文和我通过OLPC项目重新开始了我们为孩子和计算机的努力。这是一个雄心勃勃的项目，由尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）、派珀特和其他合伙人一起创建。它致力于为发展中国家的每一个学龄儿童提供笔记本电脑，从而让这些孩子得到更多学习的机会。马文为OLPC项目贡献了一系列关于教育的文章，即本书收录的第2～6篇文章。

本书的来历

马文曾将他的文章发表于个人主页上。大多数文章都已在各类媒体发布，但这些媒体现已停刊，收录本书第1篇文章的那本书也已经绝版。本书收录的第2～6篇文章是马文为OLPC项目而写的，并未得到广泛宣传。计算机科学教育新浪潮来临之后，这些文章的主题十分契合当前的需求，因此我邀请各领域的顶尖思想家给马文的文章写评论。他们中有些是教育工作者，有些是计算机和人工智能领域的先驱研究者，不管他们身处什么领域，都有一个共同点：很了解马文。以下是对这些评论人的简单介绍。

艾伦·凯1968年和马文相识，之后被派珀特和马文关于儿童学习的思想深深吸引。同年，他参观了我和派珀特教授的七年级Logo数学课。1970年，他在施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox PARC）开始[3][4]Smalltalk 、Alto计算机和Dynabook 研究时，再次来到我们这里，观察五年级学生如何为“地面海龟”及“展示海龟”编写程序和创作音乐。他的Smalltalk编程世界也想将图形、动画、音乐、调试辅助工具和面向儿童的编辑器纳入其中。[5]

1982年，艾伦作为雅达利公司的首席科学家，邀请我在麻省理工学院附近建立雅达利剑桥研究实验室。1984年，在雅达利实验室关闭后，艾伦和三名员工加入了刚刚成立的麻省理工学院媒体实验室，马文和派珀特是该实验室的创始团队成员。

哈尔·阿贝尔森（Hal Abelson）在1969年麻省理工学院人工智能实验室的Logo团队初创时就加入了该团队，他是海龟程序和海龟几何程序开发的主要贡献者。作为一名大学教授，他和马文的优秀学生格里·苏斯曼（Gerry Sussman）一起开设了麻省理工学院编程导论课程6.001。他作为人工智能实验室的一员，与马文相互影响。

加里·施塔格（Gary Stager）是一位优秀且真诚的儿童权益倡导者，也是Logo团队的主要贡献者。从20世纪80年代初开始，他一直通过撰写著作和举办研讨会为Logo团队做贡献。他与派珀特有着密切的合作，是派珀特在缅因州少年监狱项目上的主要教师之一。在那里，他的学生们学习和开展了一系列包括编程、自我反思写作（self-reflective writing）和机器人技术在内的项目。到2017年7月，他举办的“建构现代知识体系”暑期研讨会（Constructing Modern Knowledge summer workshop）已经连续举办了10届。马文参加了前8届研讨会。这8届研讨会都会拿出一晚上的时间，让与会者在麻省理工学院媒体实验室度过，并会安排一个1小时的环节，让与会者就一系列开放话题向马文提问。

布莱恩·西尔弗曼（Brian Silverman）曾是麻省理工学院的一名本[6]科生。他和丹尼·希利斯（Danny Hillis）用“万能工匠”（Tinkertoy ）[7]玩具的零件制作了一款下井字棋游戏的计算机。他和丹尼、玛格丽特·明斯基以及麻省理工学院的其他同学一起，与马文进行了多次讨论。在20世纪70年代末，布莱恩深度参与了Logo编程语言的研究和开发。他是Logo计算机系统公司的主力程序员，负责过Logo编程语言的多个版本，包括Atari Logo、Logo Writer和Micro Worlds。他与派[8]珀特合作密切；在Scratch 和各种硬件项目上，与米切尔·雷斯尼克（Mitchel Resnick）有过合作。他和波拉·邦塔（Paula Bontå）创造了Trutle Art图形化编程工具。阿泰米斯·派珀特（Artemis Papert）将该工具作为一种艺术和表达的媒介加以推广。

沃尔特·本德（Walter Bender）从与马文的交往中对马文有着深入的了解。在尼古拉斯·尼葛洛庞帝创办媒体实验室之前，沃尔特便是其Arc Mac团队的一员。后来，他成为媒体实验室的主管，多年来负责协调OLPC项目。他也因此与马文熟识并一起工作。本书收录的文章正是沃尔特鼓励马文为OLPC项目而写的。

我们在与马文交谈时发现，马文不喜欢久坐，他经常在谈话的中途起身走出办公室或厨房。遇到这种情况，有人会以为马文“抛弃”了他们，只好糊里糊涂地坐在那里等他回来；帕特里克·温斯顿（Patrick Winston）则从不这样。他会站起来陪着马文。当帕特里克还是马文门下的研究生时，他曾开玩笑说，要想完成一篇论文，跟着马文走就对了。他就是这样做而成功的。帕特里克的人工智能导论课程可谓马文人工智能研讨课的补充课程。而帕特里克研究的关于故事理解的Genesis项目，正是建立在马文的理论之上，是人工智能重要研究工作的重大延续。

我请迈克·特拉弗斯（Mike Travers）为本书撰写序言。他曾是马文在媒体实验室的研究生。得知马文去世的消息后，他在博客上发表6了一篇关于马文的美文。迈克的文字让我感受到马文的存在，他对本书这些文章的介绍不会令人失望。

玛格丽特·明斯基是马文的女儿，在本书的诞生过程中，她在幕后扮演了十分重要的角色。她热忱地支持这项工作，并随时随地准备承担本书的评论和编辑工作。玛格丽特撰写的后记反映了她对父亲及其思想的深刻理解：马文不仅是一名人工智能研究者和教师，还是一名音乐家和一个居家男人。

玛格丽特早期曾是麻省理工学院人工智能实验室Logo团队、Logo计算机系统公司和雅达利剑桥研究实验室的重要成员。她在这些团队和机构中与本书的其他几位编著者共事过。后来，她将这些团队的多种文化带进了触觉反馈接口研究工作中。如今，玛格丽特正致力于创造辅助学习、即兴创作和思维开发的多媒体产品。她的最新研究与改善认知、社交和身体健康的交互技术有关。

肖潇最初是本书的插画师，后来成为本书十分重要的合编者。她在中国度过了人生最初的8年，随后搬到了新奥尔良，后来成为麻省理工学院媒体实验室的研究生，并与马文建立了工作联系。她于2016年在麻省理工学院媒体实验室实体媒体研究小组获得了博士学位，目前在该实验室从事研究工作。她创造了一个与钢琴配套的系统，这个系统可以在演奏实体钢琴时产生一种虚拟幻象，马文便是其中一个起重要作用的演奏者。她多次参加在马文客厅里举办的沙龙，是马文家的常客，每周都为马文演奏钢琴或和马文一起弹奏。我见过她在马文的客厅里画速写，于是鼓励她给本书画插图。

马文与教育

本书收录的6篇文章，都是马文关于儿童、学习、学校和计算的真知灼见。他强调：计算机不仅是学习数学等典型学科知识的工具，还为孩子提供了学习“怎样用更好的方法思考”的机会。马文建议：思考的方法之一是“让孩子把自己当作可编程的计算机”。例如，在我的Logo编程课上，孩子们需要按要求“扮演海龟”，或将自己当作研究人员去收集计算机和人类的错误；他们需要讨论必要的调试步骤，可能偶尔会发现一些错误是有某些特征的。

关于教育，马文有一个一针见血的观点：与促进创新相比，我们太注重防止犯错了。在孩子们学习算术时，他怀疑这种负面的强调会导致许多孩子不喜欢算术，并将在未来抗拒一切带有技术性质的事物。

毋庸置疑，这些文章与当前人们关于学校、计算机和学习的讨论密切相关。我想，大多数读者都思考过本书中的问题；而马文提供了一个全新的视角。我们将此书呈现给读者，欢迎享受马文的真知灼见。[1].Lisp是List Processing的缩写，是一种早期开发的、具有很大影响力的人工智能语言。它使用表结构来表达非数值计算问题，实现技术简单，适用于符号处理、自动推理、硬件描述和超大规模集成电路设计等。——译者注[2].ltair：世界上第一台个人计算机，由美国人埃德·罗伯茨发明。——译者注[3].Smalltalk：20世纪70年代到80年代前期，在美国施乐公司的帕洛阿尔托研究中心，艾伦·凯等人开发的面向对象的程序设计语言。——译者注[4].Dynabook：艾伦·凯于1968年提出的电子书的概念，艾伦·凯想象这是一台可以带着跑的计算机。——译者注[5].雅达利公司（Atari. Inc.）是美国的一家计算机游戏机厂商。——译者注[6].Tinkertoy，译为“万能工匠”，发明于1914年，是美国国宝级的玩具。它是一种类似积木的综合能力开发工具，其核心是以搭建为手段，实现和发现创造力。在20世纪80年代，麻省理工学院的学生们甚至用“万能工匠”拼装了一台数字计算机。——译者注[7].井字棋：英文名为Tic-Tac-Toe，是一种在3×3格子上进行连珠的游戏，与五子棋类似。——译者注[8].Scratch：来自麻省理工学院的一种简易的图形化编程工具，孩子只需通过拖曳图形，便可以实现动画、图形化实验等程序。——译者注

引言 对于思维的思考

迈克·特拉弗斯是旧金山湾区的软件工程师和数据架构师。他在多家开发计算工具的软件公司中担任主要角色，其研究涉及药物发现、合成生物学、临床信息学和基因组医学应用。

迈克拥有麻省理工学院数学及媒体艺术与科学的学位，他在麻省理工学院媒体实验室中从事人造生命、学习环境和基于代理的计算方面的研究。他的研究重点是知识表示、可视化和知识发现的交集部分。他是一名经验丰富的交互设计师，曾在美国计算机协会计算机绘图专业组（SIGGRAPH）艺术展和波士顿计算机博物馆展出交互装置。他曾在麻省理工学院人工智能实验室、IBM、SRI和巴黎Mondial中心从事研究工作。

当你的思路不顺时，回想一位该领域的专家，并想象他在当前情况下会怎么做。——马文·明斯基

关于天赋，我们的观念里有一些先入为主的认识：它是天意使然，是一种普通人既无法解释又无法拥有的东西。本书作者马文·明斯基就是一位公认的天才。正是他的那种特殊天赋，促使他质疑“才能与资质是与生俱来的”这一观点及此观点周围的神秘光环。对马文来说，“思维（或其他任何东西）无法被解释”的观点既是一种挑衅，也是一种挑战。

除了以人工智能研究著称，马文还在其他许多领域表现得非常出色：他是一位小有成就的发明家、数学家和音乐家。他成功的最大诀窍是直面人类思维的机械性，而不是被它吓倒。事实上，他发现人类思维的机械性是令人欣喜的、让人着迷的。这种观点与标准的人文主义者所持的观点不一致，但对他来说是恰如其分的。然而，马文并没有任何不近人情的地方，他是一个温情的人。他热情友好，时刻敞开心扉，愿意与人进行交流。例如，他曾在全球新闻网络讨论组（主要在人工智能哲学领域）中担任专家并积极地与他人互动。在那里，他会解释自己关于人工智能的各种观点，并同所有来访者（不管他们是什么学历）进行各种讨论。

马文在心理过程反思方面具有独特的天分。他可以通过反思得出解释心理过程的合理机制。他不仅将这一独特的能力用于分析自己的内心世界，同时也用于分析他的学生、导师、同事和朋友们的各种内心想法。他对心理机制的精妙感到欣喜，并试图通过建模和鼓励他人参与自我理解任务来理解智力与心理机制。

马文最著名的身份是计算机和人工智能技术专家，但在本书收录的文章中，很少有关于数字技术的内容，实际上，就没有任何类型的技术内容。各篇文章关注的都是学习心理学和具有学习能力的系统的本质。马文的灵感均来自人类的思维过程，他希望沿着这些过程创造一种能自我学习的计算机。这些文章中既包含对思维如何工作的反思，也包含如何重组教育以更好地支持教育的具体建议。在某些情况下，文章内容会涉及智能部署的计算机技术，但这绝不是文章的核心关注点。技术仅是一种加强对文章内容理解的工具；计算机编程也仅是最擅长表述关于思维如何工作这一新观点的一种语言。

马文的最后两本著作——《心智社会》与《情感机器》均蕴含许多关于思维的简单、具体且强有力的观点。这些观点阐述了（自然的和人工的）思维是怎样构建的，以及如何从数十年的计算模型构建工作中提炼思维模型，并用于指导他人工作。从本质上来说，这两本书均是用非技术语言写成的技术书，这可能给书中内容的表述带来一些问题，因为人们不知道该如何理解这些内容。在这些著作甚至其他方面，马文均体现了一种打破常规界限并挑战标准规则的姿态。

关于本书收录的文章

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本书收录的文章中，有5篇均出自马文参与的OLPC项目。马文在此项目中付出了巨大的努力，试图在全世界的儿童中普及计算机技术。马文将此看作一个摆脱传统教育体制中某些根深蒂固的陋习的绝佳机会。例如,马文建议：把教育的重点放在广泛的通识教育上是错误的，一个能让孩子们变得更加专业化、更专注于自己热爱的单一问题的教育系统，会发挥更好的作用。

不管上述想法的实用性如何，其中阐述的学习方法是值得注意的。对马文来说，学生既不是等待被知识填充的空空的躯壳，也不是发育完全的成人的粗略近似体。马文所理解的学生是完全活跃的主体，且是他们自己思维的创造者。正因如此，在完成那些（伴随对某些个人目标的强烈追求的）高要求任务的过程中，学生们需要不断磨砺自己的思维技巧。传统的教育提供的是思维内容，但思维创造者需要的是思维的方法和工具。

马文完美地理解了思想的力量，不管是正面力量还是负面力量。他所领导的OLPC项目是“为孩子们提供可用于创造自己的理论的想法”的一次尝试。这是对完全符合古希腊“自我认知”理念的教育模式的一种呼吁。马文认为，计算机和计算思想的巨大潜力能够为完成这项“自我认知”任务提供前所未有的好工具。人类自我认知的计算革命已经启动，但尚未实现，本书将推动我们朝着这个目标前进。

本书主题

马文的思路围绕一系列紧密相连的思想，这些思想在他的文章中反复出现。在此，我尝试抽取和总结几个反复出现的最重要的主题。

目标的核心地位

我们需要找到更好的方式来回答孩子们不敢提出的问题，比如：“我现在正在做什么？我为什么做这个？”——马文·明斯基

你几乎每时每刻都在追寻目标。——马文·明斯基

目标的重要性和设计目标导向机制是人工智能及其鼻祖——控制论的基础原理之一。本书收录的第6篇文章包含了对通用问题求解器的简短解释：一种早期的目标导向的人工智能结构。马文的心理学理论（包括《心智社会》和《情感机器》）可看作关于保存思维和管理目标体系的设计。他认为，本能驱动目标、习得目标、子目标、人际目标以及元目标相互交互，从而产生智能的行为。

目标在教育中具有特殊意义，因为学习某一个领域的知识的关键（很重要，但易被忽略）是：将目标内化。例如：学生经常觉得数学难学，因为他们没有在学习数学的目标与自己的生活之间建立联系。老师不仅需要传授该领域知识的原理和学习技巧，也需要帮助学生建立目标体系——该领域的知识试图解决什么问题，这些问题中有什么有意思的东西。在常规教育中，这样的目标体系往往在整个课程结束时才会偶然被提及。例如，你学习了很多生物学知识，但是没有了解科学家们探索知识的深层次动机。少数老师能把该领域知识的学习目标传达给学生，但大部分老师做不到，这就导致学生死记硬背那些与其发现和产生动因完全脱离的知识点，而没有能力将知识点与自己的目标产生联系。

对目标的强调并不意味着轻视努力，恰恰相反。人不仅需要学习怎样成功，也需要学习在失败时应该做什么。我不喜欢《小火车做到了》这个故事。因为它只是无奈地简单重复着口号：“我认为我能做到，我认为我能做到。”一个更好的座右铭应该是“或许我该尝试其他东西了”，因为每次挫折都能为心智向新阶段发展提供机会。

马文认为，熟练的思考不仅需要目标，也需要思考并修改目标的能力。

从部分构造整体

秘诀在于，探寻通过极少类型的几种部件可以构造多少种不同的结构。——马文·明斯基

马文详细描述了他在孩提时代对诸如万能工匠、麦卡诺[1]（Meccano ）之类的构建类玩具的迷恋，由此引出他的核心观点：使用简单的部件可以构建任意的复杂结构，并且这些结构拥有独立于其组成部件的特性。我们的大脑、思维以及计算机都具有这种特征。对于计算机，我们已经准确地知晓它的各个组成部件是什么，这些部件如何工作，以及部件之间和它们与系统的整体属性之间如何相互关联。

计算机编程语言实际上也是这样的构建工具包，孩子们可以用新颖的方式重新组合其中的各种程序部件单元。像Logo和 Scratch这样的系统，其实就是一个可编程的万能工匠玩具，它们让孩子们能够在一个全新的动态领域内探索、发现和建模。

由万能工匠搭建的计算机可以实现与电子计算机相同的精确计算。因此，我们假设：一台精心构造的计算机可以实现与大脑相同的思维过程。对于由部件组成的系统，部件与部件之间的关系比部件的底层物理构造更重要。

计算的普适性与底层无关性、计算与任何有效过程的等价性、计算与思维活动的等价性都是深刻的、强有力的观点，且可能在某些情况下存在争议。在教育场景中，我们并不期望解决这些争议，而是给孩子们工具，让他们为自己的思维和行为建立模型，甚至允许非常年幼的孩子也参与这些基本问题的求解过程。

其他思想

社交是人类制定高水平目标的关键，而马文在这个方面有一系列非常有见地的评论和建议。在本书收录的第4篇文章中，他创造了一[2]个术语——印刻者（imprimers）。从印刻者身上，我们习得基本目标和价值观。他们可以是父母、老师、同龄人。在许多情况下，印刻者在学习中起到关键的作用。因为他们所传达的目标有助于学习者集中注意力，并驱动所有的思维活动。

马文强调学习的社交属性，这会让那些习惯于强调个体心理机制（个体心理机制是人工智能的默认方法论立场）的人感到惊讶。诚然，在马文最活跃的时期，人工智能并没有太多地关注学习和智力的社交嵌入性（embeddedness）。但马文不是那种会让当前的计算极限影响他研究前瞻性思想理论的人。最近，人们开始谈论通过实现“价值2对齐”（value alignment）减轻人工智能假定存在的风险，目标的社交传播这一思想随之重新出现。

以网络为有效途径（Networks as Escape）。OLPC项目的愿景是，让全世界每个孩子都拥有一台笔记本电脑，并在更广阔的世界文化背景下，为孩子建造一个连接彼此的网络。马文认为，对于那些在主流学校文化中经常被忽视和欺负的“智慧型学生”（intellectually inclined student）来说，这是一个在网上寻找远程导师或同伴的机会。3随着后来在线学习社区的发展，比如围绕麻省理工学院媒体实验室终身幼儿园团队（Lifelong Kindergarten Group）所开发的Scratch编程环境的学习小组，该愿景在某种程度上已经实现。

多样性

在对某些东西进行认知的过程中，只有当你能以不同的方式理解4它时，你才真正地抓住了它的本质。

知道用多种方式表达事物也很重要，因为如果一种方式卡壳了，你能切换到另外一种方式。——马文·明斯基

个体的思想是由多个不同部分组成的，不同的部分擅长不同的思考方式。由于思想的组合方式不同，个体在学习时也必须发展专属的认知方式。

在马文关于学习的论述中，一个多次出现的主题是：找到一种新的、非标准的问题解决方式是无比美妙的事情；标准化的教育模式支持教授单一的、看上去正确的解决问题的方式，因此会抑制孩子们在方法论上的创造力。建构主义的教育模式颠覆了这种标准化的教学方法，它为学习者提供了一套丰富的可组合部件，帮助学习者探索各种5可能方法的空间。

反思的中心地位

人类通过思维思考他们所思考的对象……我确信，这些“自我反思”过程是人们用来开发新思考方式的主要过程。——马文·明斯基

在马文对教育问题的深刻洞察与解决建议（或许他已经否认了这种解决建议的存在）中，如果有一个统一的思想，那必然是反思的核心重要性：对思考的思考。每个人都必须思考他们自身的想法，这是人之所以为人的关键所在。然而，我们对自己的大多数反思都不是那么完美，尚有改进的空间。

马文相信，计算机能够作为反思的工具，并且其带来的反思式的启发可以被识别、命名和传授。计算机在教育中的角色，不仅是老师或者图书馆的替代物，也是创造模型（尤其是自我反思模型）的一门语言和工具集。马文、派珀特及他们的学生努力实现这一愿景的目的，并不是帮助孩子们大幅提高其数学成绩，而是帮助孩子们获得对过程、系统和他们自身进行更加深入思考的能力。

总结

数字技术在许多方面给这个世界带来了革命性的变化，并且技术的不断发展正在持续推动这一革新过程。然而，人工智能的一个早期的核心观点目前正处在消失的边缘。此观点认为，计算思维是强大的智力工具，不仅可用于创建游戏和网站，还适用于理解异常复杂的系统，尤其是人类思维。

换句话说，计算提供了精巧的建模语言，并且容易被年轻人和儿童所掌握。其中的一个小窍门是，鼓励孩子把自己想象成计算机，并且将计算机想象成潜在的人类。很明显，对马文（和派珀特）来说，这个想法不仅有效，还“繁衍”出大量的新见解。毫无疑问，这个观点与认为机器天生就是反人类的文化偏见是背道而驰的。在一般的应用中，被称为机械的东西都带有强烈的无意识的含义。马文在一生中，都在与这种非此即彼的二元论观点做斗争，并且在他大部分的职业生

试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]

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