晓查 贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
苏联，一度掌握全球AI起步的领导权。
1967年，冷战铁幕笼罩，苏美关系脆弱又敏感，但两国的计算机科学家，却相隔大洋展开一场国际象棋比赛——通讯方式是原始的一张张电报。
不同的是，下棋的不是人类，而是美苏双方的大型计算机。
这是全世界最早的机机大战。
△ 美苏两国国际象棋AI大战
最终，苏联的计算机，以3:1大胜美国。
这也（可能是）全世界最早的AI对战——因为就在一年前的达特茅斯，Artificial Intelligence，人工智能，首次被明确定义。
更巧的是，这场对决中的美国一方领队，正是主持召开达特茅斯会议的约翰·麦卡锡。
然而，赢得如此“标志性”对决的苏联一方AI先驱，却没能跟麦卡锡一样载入史册，更没能在全球AI的发展史册中留下只言片语。
他们的故事不仅当时不为外人道，后来还因为苏联1991年解体倒塌，更不被知道。
直到最近，才有好事者从尘封的故纸堆中找出了这段风云往事，连带揭开了背后的苏联AI发展往事。
让人唏嘘的是，这背后不仅是个人成就和命运的错配，还有一个民族和国家在时代际遇中的阴差阳错。
跟其他前沿探索一样，苏联赢得了那场标志性的AI对决，却输掉了一个时代的先发之战。
从核物理所走出的象棋AI
苏联AI事业的起源，与亚历山大·科诺罗德（Alexander Kronrod）密不可分。
生于1921年的他，年少就展现出数学兴趣和天赋。1938年，17岁，进入国立莫斯科大学学习力学和数学。
但生逢乱世，学业和研究受到战争打乱，科诺罗德两次入伍，两次受伤，为后来的羸弱埋下伏笔。
1945年，二战结束，从战场返回的科诺罗德进入了苏联库尔恰托夫研究所（Kurchatov Institute），这是苏联、乃至今日俄罗斯，实力最强的核物理研究机构。
△ 库尔恰托夫研究所
苏联当时的重心在重工业，所以科诺罗德一开始并非从事AI研究，而是在核能所搞计算数学，负责反应堆和加速器中基本粒子的数学计算、处理云室观测结果。
在工作过程中，科诺罗德逐渐意识到，计算不是计算机的主要功能，算法可能蕴含着更深刻、更强大的内涵和功能，已经远远超出了传统数学的范畴。
但在当时的制度下，科诺罗德的首要任务是支持物理研究，很难分出精力去搞算法。
即便如此，科诺罗德凭着对AI前景的坚信不移，没让苏联直接错过一个时代的开幕。
4年之后，1949年，科诺罗德成为了苏联新成立的理论与实验物理研究所（ITEP）数学室主任。
在这里，他正式开始了AI的探索研究。
凭借他本人在物理所的影响力，他带领着他的研究小组在完成物理所任务之外，开始了最早棋牌AI算法研究。
彼时，正值「通用图灵机」提出不久，信息论之父香农几年来一直在尝试教会计算机玩国际象棋。
即便铁幕森严，但香农的想法很快就流行开来，美国和苏联的科研机构纷纷跟进。
在美国，MIT的约翰·麦卡锡小组于1962年首先开发出了象棋AI「Kotok-McCarthy」。
在苏联，科诺罗德带领着他的团队，在1963年也开发出了象棋AI「Kaissa」，意思是「象棋之母」。
这个研究小组中，还包括日后苏联AI事业的重要骨干：乔治·安德森·威尔斯基（Georgy Adelson-Velsky）、弗拉基米尔·阿拉扎洛夫（Vladimir Arlazarov）、安德烈·莱曼（Andrey Leman）等人。
1965年，约翰·麦卡锡访问苏联，在拜会了科诺罗德之后，两人商定举办第一次国际AI象棋比赛。
于是一年后的11月，这场人类史上首次计算机程序大战，拉开帷幕。
比赛前后持续了9个月时间，双方团队在各自的实验室里，通过电报联系，并在各自的棋盘上实时复现对局，最终苏联的「Kaissa」以3：1的成绩击败了美国象棋AI「Kotok-McCarthy」。
但结果还不是全部。
1965年的面见，让麦卡锡记住了科诺罗德的一句名言：“国际象棋是人工智能的果蝇。”
在科诺罗德看来，如果像遗传学家一样，从1910年开始将精力集中在果蝇的育种上，那么计算机象棋就会发展到和遗传学一样强大。
只可惜，听者有意，说的一方却遭遇来自“同一阵营”的不理解。
苏联其他科学家根本没有意识到这是怎样的时刻。IETP的物理学家投诉，说科诺罗德的小组使用实验室资源玩游戏。
当时，这一批苏联计算机先驱们，正在编写纸牌和象棋程序，希望教会计算机一种思维模式，却成了“玩游戏”。
更严重且致命的是，苏联国内严酷的政治环境，又给了AI小组更重的打击。
1968年，科诺罗德因营救苏联诗人叶赛宁的儿子沃尔品，被当局谴责，早就看他不爽的IETP物理学家们，趁势把他赶下了台。
科诺罗德本人还因此被开除莫斯科国立师范大学的教授职位，实验室被迫解散……
他的数学和计算机学术生涯，就此彻底结束。
另一条路线的成果
象棋AI同时，苏联还有另一条AI研究路线上的成果。
凭借在基础学科上的强大实力，也为世界AI的发展留下了宝贵遗产：
AVL树和GNN。
当时，计算机科学领域，离散算法的计算复杂度问题是一个热门课题，苏联的科诺罗德AI团队为此做出了重要的贡献。
其研究小组的两位成员乔治·安德森·威尔斯基（Georgy Adelson-Velsky）和叶甫盖尼·兰迪斯（Evgenii Landis），提出了世界首个自平衡二叉树，即AVL树。
之后，随着首个多项式可解问题和NP（Non-deterministic Polynomial）完全问题引起计算机科学界的关注，科诺罗德实验室开始致力于寻找快速解答算法。
大多数问题都能很快地排除在P问题和NP完全问题集之外，不过线性规划和图同构问题，却不在其中。
图同构问题吸引了包括安德烈·莱曼（Andrey Leman）和鲍里斯·威斯菲勒（Boris Weisfeiler）在内的科诺罗德实验室成员的关注。
他们二人在这个问题上的首个重要的研究成果便是知名的Weisfeiler-Leman算法。
WL算法奠定了如今机器学习中图神经网络（GNN）的基础。
WL算法的内容可以简单描述为：给定一张图，图中每个节点都有某种颜色。在每一轮迭代中，每个节点都会获取一组其邻居节点的颜色信息，并以特定的方式更新其颜色。
该算法主要的用途是检验两图是否同构。如果最后的着色情况不同，则这两张图「非同构」。如果两张图有相同的最终着色结果，那么WL将输出它们「可能同构」，但这仍然意味着它们有很小的概率不是同构的。
对于任意两个包含n个顶点的「d-正则图」，其他计算机科学家推理得出，当 n 趋于无穷大时，WL 算法失败的可能性为0，这是一种相当强大的算法。
近年来随着GNN的发展，计算机界对WL算法的关注度也越来越高。
然而，这篇论文在当时的苏联，却遭受的不公平的待遇。
1971年，WL算法的提出者之一莱曼在科诺罗德的指导下完成这篇论文，但是负责授予高级学位的苏联高级认证委员会（HAC）却拒绝了莱曼，还给出了“这不是数学”的评价。
原因是科诺罗德的立场问题。
莱曼愤怒地回应说：“我不是数学家，我是一名程序员。”
这种以立场来论研究的风气还只是冰山一角。随着苏联国内越来越严酷的环境，AI的研究基本陷入了停滞，科诺罗德、莱曼、威斯菲勒等苏联AI先驱，在历史的进程中走向不同的人生轨迹。
也成为了后来世界格局变幻的前兆和缩影。
先驱结局：一个国家的时代遗憾
苏联AI先驱们，后来在历史浪潮中作出了不同的个人选择。
其中，安德烈·莱曼和鲍里斯·威斯菲勒，兜兜转转，最终依然在AI领域发光发热，但建设的是另一个国家。
科诺罗德的实验室在1968年被解散以后，莱曼继续和其他同事在控制问题研究所任职，1976年之后又到系统分析研究所工作，直到苏联解体前夕。
△左侧为安德烈·莱曼
1990年，莱曼移民硅谷，和其他移民的苏联科学家一起创立了Cognitive Technology公司，从事光学识别系统（OCR）的研发，并成为了文档OCR领域的领导者。
他们的解决方案Cuneiform OCR被许多IT巨头使用，例如甲骨文、IBM和三星。
从1995年到2012年，莱曼在多家高科技创业公司担任程序员。他最后的雇主是一家基因医疗公司Invitae，在那里他开发了至今仍被员工大量使用的基础设施系统。
莱曼于2012年去世。
WL算法的另一位创造者，鲍里斯·威斯菲勒，犹太裔苏联人，七十年代初，他因拒绝写联名信告发同事而被扣上「反苏联」的罪名……
1975年离开苏联前往美国。
威斯菲勒后来到宾夕法尼亚大学任教授，1981年加入美国籍。
他的其后的研究进展，资料并不多。
最后的“失踪”也同样神秘。
威斯菲勒是一位经验丰富的户外运动专家，但他在1984年底独自前往智利翻越安第斯山脉的过程中，失踪了。
从此再无音讯。
△苏联AI之父亚历山大·科诺罗德
相比上述两位大牛，他们的前辈，后来被誉为“苏联AI之父”的科诺罗德，在遭受打击之后依然无法舍弃故土，他一直留在了苏联，但再也没机会接触他热爱的学科。
自1968年被从ITEP被赶出来以后，科诺罗德去了苏联中央地球物理考察实验室。
在那里从事石油天然气勘探的计算工作，这项工作对他来说既无挑战也没有创新机遇。
之后他开始研究治疗癌症的药物，并通过医生免费提供给患者，由于该药物未获得批准，这险些让他遭受牢狱之灾。最后因为患者亲属要求用这种药物继续治疗，诉讼被驳回。
也有资料称，科诺罗德曾在当局不批准动物实验的情况下，在自己身上进行药物实验。他自己认为抗癌药物研究是他这一生最重要的工作。
科诺罗德另一项最著名的成果是用于数值积分法的Gauss-Kronrod求积公式。
但AI方面的进展，再也没有了。
科诺罗德晚年多次中风，严重损害了他的读写能力，最终在1986年10月6日因第三次中风与世长辞。
5年后，苏联解体。
复盘：硬件走错路的苏联AI
除了人才方面没有抓住机会，现在复盘苏联的错过，也有另一种观点：
硬件方向走了错路。
苏联在数学和计算机领域有很多优势，如首次提出提出模糊控制论概念，象棋AI的技术起点也比美国高出很多。
但是，这种强大的理论和实践的优势并没有传承下来。
进入70年代中后期，在勃列日涅夫的统治下，苏联更加激进地向战争机器转型，主要资源投向军事工业和能源产业。
AI这种类无法快速取得突破并运用在军事上的科研领域，自然进展寥寥。
而工业工程中依赖的计算机，苏联则用当时轻易赚来的石油美元从西方进口，本国的计算机发展也趋于停滞。
从另一方面讲，苏联在关键的半导体技术也误入歧途。
在美苏两国争相发展集成电路的时期，也正是核武器日新月异高速发展的时期。
在核战环境下，存在大量的电磁脉冲，电子管基本不受干扰，而晶体管则无法正常工作。
苏联认为集成电路并不适合核战争，所以走上了一条电子管小型化的道路。直到苏联意识到真空电子管再也无法缩小，才开始摸索集成电路技术。
当年美苏两国象棋AI大战里，美方使用的是IBM 7090大型机，也是第一台晶体管商用计算机，而苏方使用的是列别捷夫精密机械与计算机工程学院制造的M-20，这台计算机部分使用晶体管、寄存器。
后来的事情，大家都知道了，IBM一直是商用大型机的巨头，美国还有仙童这样的半导体企业为后来的英特尔、AMD孵化了大量人才。
80年代，是美国半导体行业飞速发展的时代，英特尔8086处理器取得了巨大的成功，而此时却是苏联政局最为动荡的时期。
最终，苏联不仅错过了个人计算机浪潮，也错过了AI革命。
对了，象棋AI完胜美国，还不是苏联AI的最高光时刻。
1974年，瑞典斯德哥尔摩还举办了世界首届计算机程序象棋冠军赛。
比赛持续了五个夜晚，总共有来自8个国家的13个象棋程序相互较量。
苏联AI在所有4场比赛中全部取胜，击败了美国在内的其他象棋程序，勇夺冠军。
消息传回国内，苏联举国上下备受鼓舞，都为本国科学家取得的成绩骄傲。
然而谁也没想到，这几乎成为了苏联AI最后的高光时刻。
动辄上纲上线的氛围，举报盛行的学术风气，科研投入的严重失衡……最终让战斗民族，在AI始发站迷失，也赶不上后续的复兴，大批数学物理计算机人才，反倒成为了硅谷奇迹的中坚。
可悲亦可叹。
参考链接
https://towardsdatascience.com/a-forgotten-story-of-soviet-ai-4af5daaf9cdfhttps://link.springer.com/article/10.1007/BF03025307https://www.chessprogramming.org/Stanford-ITEP_Match
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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