曉查 賈浩楠 發自 凹非寺
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
蘇聯，一度掌握全球AI起步的領導權。
1967年，冷戰鐵幕籠罩，蘇美關係脆弱又敏感，但兩國的電腦科學家，卻相隔大洋展開一場國際象棋比賽——通訊方式是原始的一張張電報。
不同的是，下棋的不是人類，而是美蘇雙方的大型計算機。
這是全世界最早的 機機大戰。
△ 美蘇兩國國際象棋AI大戰
最終，蘇聯的計算機，以 3:1大勝美國。
這也（可能是）全世界最早的AI對戰——因為就在一年前的達特茅斯， Artificial Intelligence，人工智慧，首次被明確定義。
更巧的是，這場對決中的美國一方領隊，正是主持召開達特茅斯會議的 約翰·麥卡錫。
然而，贏得如此“標誌性”對決的蘇聯一方AI先驅，卻沒能跟麥卡錫一樣載入史冊，更沒能在全球AI的發展史冊中留下隻言片語。
他們的故事不僅當時不為外人道，後來還因為蘇聯1991年解體倒塌，更不被知道。
直到最近，才有好事者從塵封的故紙堆中找出了這段風雲往事，連帶揭開了背後的蘇聯AI發展往事。
讓人唏噓的是，這背後不僅是個人成就和命運的錯配，還有一個民族和國家在時代際遇中的陰差陽錯。
跟其他前沿探索一樣，蘇聯贏得了那場標誌性的AI對決，卻輸掉了一個時代的先發之戰。
從核物理所走出的象棋AI
蘇聯AI事業的起源，與 亞歷山大·科諾羅德（Alexander Kronrod）密不可分。
生於1921年的他，年少就展現出數學興趣和天賦。1938年，17歲，進入國立莫斯科大學學習力學和數學。
但生逢亂世，學業和研究受到戰爭打亂，科諾羅德兩次入伍，兩次受傷，為後來的羸弱埋下伏筆。
1945年，二戰結束，從戰場返回的科諾羅德進入了蘇聯庫爾恰托夫研究所（Kurchatov Institute），這是蘇聯、乃至今日俄羅斯，實力最強的核物理研究機構。
△ 庫爾恰托夫研究所
蘇聯當時的重心在重工業，所以科諾羅德一開始並非從事AI研究，而是在核能所搞計算數學，負責反應堆和加速器中基本粒子的數學計算、處理雲室觀測結果。
在工作過程中，科諾羅德逐漸意識到，計算不是計算機的主要功能， 演算法可能蘊含著更深刻、更強大的內涵和功能，已經遠遠超出了傳統數學的範疇。
但在當時的制度下，科諾羅德的首要任務是支援物理研究，很難分出精力去搞演算法。
即便如此，科諾羅德憑著對AI前景的堅信不移，沒讓蘇聯直接錯過一個時代的開幕。
4年之後，1949年，科諾羅德成為了蘇聯新成立的理論與實驗物理研究所（ITEP）數學室主任。
在這裡，他正式開始了AI的探索研究。
憑藉他本人在物理所的影響力，他帶領著他的研究小組在完成物理所任務之外，開始了最早棋 # 牌AI演算法研究。
彼時，正值 「通用圖靈機」提出不久，資訊理論之父 夏農幾年來一直在嘗試教會計算機玩國際象棋。
即便鐵幕森嚴，但夏農的想法很快就流行開來，美國和蘇聯的科研機構紛紛跟進。
在美國，MIT的約翰·麥卡錫小組於1962年首先開發出了象棋AI「Kotok-McCarthy」。
在蘇聯，科諾羅德帶領著他的團隊，在1963年也開發出了象棋AI「Kaissa」，意思是「象棋之母」。
這個研究小組中，還包括日後蘇聯AI事業的重要骨幹： 喬治·安德森·威爾斯基（Georgy Adelson-Velsky）、 弗拉基米爾·阿拉扎洛夫（Vladimir Arlazarov）、 安德烈·萊曼（Andrey Leman）等人。
1965年，約翰·麥卡錫訪問蘇聯，在拜會了科諾羅德之後，兩人商定舉辦第一次國際AI象棋比賽。
於是一年後的11月，這場人類史上首次計算機程式大戰，拉開帷幕。
比賽前後持續了 9個月時間，雙方團隊在各自的實驗室裡，透過電報聯絡，並在各自的棋盤上實時復現對局，最終 蘇聯的「Kaissa」以3：1的成績擊敗了美國象棋AI「Kotok-McCarthy」。
但結果還不是全部。
1965年的面見，讓麥卡錫記住了科諾羅德的一句名言：“ 國際象棋是人工智慧的果蠅。”
在科諾羅德看來，如果像遺傳學家一樣，從1910年開始將精力集中在果蠅的育種上，那麼計算機象棋就會發展到和遺傳學一樣強大。
只可惜，聽者有意，說的一方卻遭遇來自“同一陣營”的不理解。
蘇聯其他科學家根本沒有意識到這是怎樣的時刻。IETP的物理學家投訴，說科諾羅德的小組使用實驗室資源玩遊戲。
當時，這一批蘇聯計算機先驅們，正在編寫紙牌和象棋程式，希望教會計算機一種思維模式，卻成了“玩遊戲”。
更嚴重且致命的是，蘇聯國內嚴酷的政治環境，又給了AI小組更重的打擊。
1968年，科諾羅德因營救蘇聯詩人葉賽寧的兒子沃爾品，被當局譴責，早就看他不爽的IETP物理學家們，趁勢把他趕下了臺。
科諾羅德本人還因此被開除莫斯科國立師範大學的教授職位，實驗室被迫解散……
他的數學和計算機學術生涯，就此徹底結束。
另一條路線的成果
象棋AI同時，蘇聯還有另一條AI研究路線上的成果。
憑藉在基礎學科上的強大實力，也為世界AI的發展留下了寶貴遺產：
AVL樹和 GNN。
當時，電腦科學領域，離散演算法的計算複雜度問題是一個熱門課題，蘇聯的科諾羅德AI團隊為此做出了重要的貢獻。
其研究小組的兩位成員喬治·安德森·威爾斯基（Georgy Adelson-Velsky）和葉甫蓋尼·蘭迪斯（Evgenii Landis），提出了世界首個自平衡二叉樹，即AVL樹。
之後，隨著首個多項式可解問題和NP（Non-deterministic Polynomial）完全問題引起電腦科學界的關注，科諾羅德實驗室開始致力於尋找快速解答演算法。
大多數問題都能很快地排除在P問題和NP完全問題集之外，不過 線性規劃和圖同構問題，卻不在其中。
圖同構問題吸引了包括安德烈·萊曼（Andrey Leman）和鮑里斯·威斯菲勒（Boris Weisfeiler）在內的科諾羅德實驗室成員的關注。
他們二人在這個問題上的首個重要的研究成果便是知名的Weisfeiler-Leman演算法。
WL演算法奠定了如今機器學習中圖神經網路（GNN）的基礎。
WL演算法的內容可以簡單描述為：給定一張圖，圖中每個節點都有某種顏色。在每一輪迭代中，每個節點都會獲取一組其鄰居節點的顏色資訊，並以特定的方式更新其顏色。
該演算法主要的用途是檢驗兩圖是否同構。如果最後的著色#情況不同，則這兩張圖「非同構」。如果兩張圖有相同的最終著色結果，那麼WL將輸出它們「可能同構」，但這仍然意味著它們有很小的機率不是同構的。
對於任意兩個包含n個頂點的「d-正則圖」，其他電腦科學家推理得出，當 n 趨於無窮大時，WL 演算法失敗的可能性為0，這是一種相當強大的演算法。
近年來隨著GNN的發展，計算機界對WL演算法的關注度也越來越高。
然而，這篇論文在當時的蘇聯，卻遭受的不公平的待遇。
1971年，WL演算法的提出者之一萊曼在科諾羅德的指導下完成這篇論文，但是負責授予高階學位的蘇聯高階認證委員會（HAC）卻拒絕了萊曼，還給出了 “這不是數學”的評價。
原因是科諾羅德的立場問題。
萊曼憤怒地回應說：“我不是數學家，我是一名程式設計師。”
這種以立場來論研究的風氣還只是冰山一角。隨著蘇聯國內越來越嚴酷的環境，AI的研究基本陷入了停滯，科諾羅德、萊曼、威斯菲勒等蘇聯AI先驅，在歷史的程式中走向不同的人生軌跡。
也成為了後來世界格局變幻的前兆和縮影。
先驅結局：一個國家的時代遺憾
蘇聯AI先驅們，後來在歷史浪潮中作出了不同的個人選擇。
其中，安德烈·萊曼和鮑里斯·威斯菲勒，兜兜轉轉，最終依然在AI領域發光發熱，但建設的是另一個國家。
科諾羅德的實驗室在1968年被解散以後，萊曼繼續和其他同事在控制問題研究所任職，1976年之後又到系統分析研究所工作，直到蘇聯解體前夕。
△左側為安德烈·萊曼
1990年，萊曼移#民矽谷，和其他移 # 民的蘇聯科學家一起創立了Cognitive Technology公司，從事光學識別系統（OCR）的研發，併成為了文件OCR領域的領導者。
他們的解決方案Cuneiform OCR被許多IT巨頭使用，例如甲骨文、IBM和三星。
從1995年到2012年，萊曼在多家高科技創業公司擔任程式設計師。他最後的僱主是一家基因醫療公司Invitae，在那裡他開發了至今仍被員工大量使用的基礎設施系統。
萊曼於2012年去世。
WL演算法的另一位創造者，鮑里斯·威斯菲勒，猶太裔蘇聯人，七十年代初，他因拒絕寫聯名信告發同事而被扣上「反蘇聯」的罪名……
1975年離開蘇聯前往美國。
威斯菲勒後來到賓夕法尼亞大學任教授，1981年加入美國籍。
他的其後的研究進展，資料並不多。
最後的“失蹤”也同樣神秘。
威斯菲勒是一位經驗豐富的戶外運動專家，但他在1984年底獨自前往智利翻越安第斯山脈的過程中，失蹤了。
從此再無音訊。
△蘇聯AI之父亞歷山大·科諾羅德
相比上述兩位大牛，他們的前輩，後來被譽為“蘇聯AI之父”的科諾羅德，在遭受打擊之後依然無法捨棄故土，他一直留在了蘇聯，但再也沒機會接觸他熱愛的學科。
自1968年被從ITEP被趕出來以後，科諾羅德去了蘇聯中央地球物理考察實驗室。
在那裡從事石油天然氣勘探的計算工作，這項工作對他來說既無挑戰也沒有創新機遇。
之後他開始研究治療癌症的藥物，並透過醫生免費提供給患者，由於該藥物未獲得批准，這險些讓他遭受牢獄之災。最後因為患者親屬要求用這種藥物繼續治療，訴訟被駁回。
也有資料稱，科諾羅德曾在當局不批准動物實驗的情況下，在自己身上進行藥物實驗。 他自己認為抗癌藥物研究是他這一生最重要的工作。
科諾羅德另一項最著名的成果是用於數值積分法的Gauss-Kronrod求積公式。
但AI方面的進展，再也沒有了。
科諾羅德晚年多次中風，嚴重損害了他的讀寫能力，最終在1986年10月6日因第三次中風與世長辭。
5年後，蘇聯解體。
覆盤：硬體走錯路的蘇聯AI
除了人才方面沒有抓住機會，現在覆盤蘇聯的錯過，也有另一種觀點：
硬體方向走了錯路。
蘇聯在數學和計算機領域有很多優勢，如首次提出提出 模糊控制論概念，象棋AI的技術起點也比美國高出很多。
但是，這種強大的理論和實踐的優勢並沒有傳承下來。
進入70年代中後期，在勃列日涅夫的統治下，蘇聯更加激進地向戰爭機器轉型，主要資源投向軍事工業和能源產業。
AI這種類無法快速取得突破並運用在軍事上的科研領域，自然進展寥寥。
而工業工程中依賴的計算機，蘇聯則用當時輕易賺來的石油美元從西方進口，本國的計算機發展也趨於停滯。
從另一方面講，蘇聯在關鍵的 半導體技術也誤入歧途。
在美蘇兩國爭相發展積體電路的時期，也正是核武器日新月異高速發展的時期。
在核戰環境下，存在大量的電磁脈衝，電子管基本不受干擾，而電晶體則無法正常工作。
蘇聯認為積體電路並不適合核戰爭，所以走上了一條電子管小型化的道路。直到蘇聯意識到真空電子管再也無法縮小，才開始摸索積體電路技術。
當年美蘇兩國象棋AI大戰裡，美方使用的是IBM 7090大型機，也是第一臺電晶體商用計算機，而蘇方使用的是 列別捷夫精密機械與計算機工程學院製造的M-20，這臺計算機部分使用電晶體、暫存器。
後來的事情，大家都知道了，IBM一直是商用大型機的巨頭，美國還有仙童這樣的半導體企業為後來的英特爾、AMD孵化了大量人才。
80年代，是美國半導體行業飛速發展的時代，英特爾8086處理器取得了巨大的成功，而此時卻是蘇聯政局最為動盪的時期。
最終，蘇聯不僅錯過了個人計算機浪潮，也錯過了AI革命。
對了，象棋AI完勝美國，還不是蘇聯AI的最高光時刻。
1974年，瑞典斯德哥爾摩還舉辦了世界首屆計算機程式象棋冠軍賽。
比賽持續了五個夜晚，總共有來自8個國家的13個象棋程式相互較量。
蘇聯AI在所有4場比賽中全部取勝，擊敗了美國在內的其他象棋程式，勇奪冠軍。
訊息傳回國內，蘇聯舉國上下備受鼓舞，都為本國科學家取得的成績驕傲。
然而誰也沒想到，這幾乎成為了蘇聯AI最後的高光時刻。
動輒上綱上線的氛圍，舉報盛行的學術風氣，科研投入的嚴重失衡……最終讓戰鬥民族，在AI始發站迷失，也趕不上後續的復興，大批數學物理計算機人才，反倒成為了矽谷奇蹟的中堅。
可悲亦可嘆。
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