1979年初，應楊振寧邀請，吳文俊抵達美國。吳文俊當時是中科院數學所的一名研究員，他此行的重要目的之一是：購買一臺計算機。

他隨身攜帶了兩萬美元，這筆錢是中科院特批的一筆鉅款。在當年，上海市人均工資僅65元每月，這筆錢足夠二十五戶人家一年開支所需。

到美國後，吳文俊發現，他根本買不起一臺真正的計算機。那時，計算機還處在大型機時代，一臺可靠的科研計算機，動輒要幾百萬美元。在朋友的幫助下，吳文俊只好選購了一臺新推出的臺式計算機。

他要用這臺計算機，驗證五年來他心頭的一個想法。

五年前，研究拓撲學的吳文俊被勒令“改行”。拓撲學是“走資本主義道路”的，他被建議投入到中國古代數學研究領域。

一年後，他以“顧今用”為筆名，發表了一篇論文。這位被迫改行的研究員，從古代數學中得到了啟發，意外找到了一條理解數學的新路徑。

他發現，中國古代數學有兩大特點，一個是構造性，一個是機械化。這是有別於西方的歐幾里德系統的。這讓他開始思考：代數幾何等數學定理的證明，是否可以用機械化完成。

在吳文俊看來，如果這個“數學機械化”的想法可以實現，那麼就可以讓“重複的、奴隸般的腦力勞動得到解放, 讓人們去做更多創造性的工作。”

不經意間，吳文俊推開了中國人工智能研究的大門。

一

陣風到了吹起時。

就在吳文俊揣著兩萬塊抵達美國前兩年，一場更大的變化出現在清華大學校園裡。

1977年，伴隨著文革結束，知識分子回到了校園。等待他們的是，滿目瘡痍的象牙塔。經年的運動，令當時幾乎所有學校的教學秩序都被打破了，教師的知識體系多年來沒有更新，學科設置陳舊僵化。

時任清華大學副校長的何東昌，決定改變此一局面，他提出了“專業歸隊”，清華大學就此開始了史上第二次院系調整。

42歲的張鈸，此時是清華自動控制系的一名老師。按照院系調整的要求，清華自控系要更名為計算機系，給到張鈸的兩條路：1、調整到精儀系或新成立的自動化系，從事老本行；2、繼續留在計算機系，但必須轉變專業，從事計算機相關研究。

像當時大多數老師一樣，張鈸選擇了後者。他還為自己選擇了一個新的研究方向：人工智能與智能控制。

這在當時是一個幾乎沒有人瞭解的領域，張鈸自己也不瞭解。儘管在1978年，中國自動化學會年會上，曾報告了光學文字識別系統、手寫體數字識別、生物控制論和模糊集合等研究成果，但“人工智能”這個詞當時並未出現。

這個詞還是張鈸在閱讀英文材料時，第一次看到的。

在思考轉型方向時，張鈸發現，當時美國各個大學的計算機系，都出現了一個名為“人工智能”的方向。這吸引了他的目光，為了儘快“跟國際接軌”，他組織了一批系內教師，開始深入瞭解這個領域。

國內的資料少且陳舊，張鈸和他的團隊，一度甚至偏向了仿生學研究。要想真正學習這個領域，必須要出國。張鈸申請了留學。

1978年，清華大學安排一批教師出國交流，張鈸也在名單之中。1980年，他終於抵達美國伊利諾伊大學香檳分校，師從錢天聞學習。錢天聞是知名的通訊領域專家，當時主要研究領域是專家系統和機器人。

那時正值人工智能的第一次浪潮。

70年代中期，專家系統的誕生，帶來了人工智能最早的黃金時期。所謂專家系統，其實是一套計算機軟件，能夠模擬人類專家回答特定提問。其背後是人工智能三大流派之一符號主義的主張。

在符號派看來，實現人工智能必須用邏輯和符號系統，人工智能要實現的就是邏輯演算自動化，而其基礎就是定理證明。1954年，邏輯學家戴維斯完成了第一個定理證明程序。吳文俊後來發表的實現“數學機械化”的“吳方法”，也被認為是符號主義的高峰之一。

不知是巧合還是潮流，中國人工智能接軌世界的第一步，即找到了主流。

在伊利諾伊大學香檳分校，張鈸一邊學習，一邊通過跨國郵寄，將自己看到的全部教材和相關材料，複印並寄回國內。這些材料，幾乎在第一時間，就被轉譯成了清華大學人工智能課程的教科書。

二

就在張鈸忙著“引進來”之際，另一位清華計算機系的老師則在思考如何“走出去”。

他是林堯瑞。剛從學校在文革時設立的生產車間，返回教學崗位。學校將計算機系人工智能方向的籌備工作交給了他。1978年，在他的主導下，清華大學招徠了第一批人工智能碩士生。

在籌備過程中，林堯瑞經常到中科院圖書館翻閱資料。1978年的一天，他意外找到了一本國際人工智能聯合會議（ IJCAI）主辦的雜誌。 IJCAI是國際人工智能界的頂級會議，其雜誌從1969年開始出版，後被中科院零星進口至國內，放到圖書館存檔，但多年來，一直無人問津。

林堯瑞從這本雜誌得知，1979 年，第六屆國際人工智能聯合大會將於日本召開。他激動地向學校提交了申請參會的報告，同時與會議程序委員會聯合主席辻三郎，取得了聯繫。

幾個月後，林堯瑞與來自教育部的王湘浩、華中工業大學的彭嘉雄等三人，拿到了去往日本參會的邀請函。為了做好充足的準備，在啟程之前，三人集中住到了教委招待所，花了兩三天時間研究學習參會的相關文件和外交事宜。

啟程前，在首都機場，他們偶遇了另一個有著同樣目的的中科院考察團。後者由四人組成，包括：瀋陽自動化所的蔣新松、劉海波，中科院合肥智能機械研究所的陳曉肯，以及中國科學院三局的張玉良。

最終兩團合併，一行七人代表中國，踏上了赴日本的旅途。

抵達日本後，林堯瑞一行下榻在東京的一個小旅館中。同住的還有當時多位知名的美國教授。

會議為期四天。每天一早，林堯瑞等人都要收拾好筆記本和參會行程單，坐地鐵趕去會場。會議由多個小組進行論文報告，中國代表團的幾個人，按照興趣，聽取報告，並做了詳細的記錄。

由於沒有提前準備，中國學者並沒有來得及向大會提交論文。此時距離中國人第一次在 IJCAI發表論文，也還有四年時間。但同行學者王湘浩，帶去了他的定理證明和歸納法的研究成果，並臨時印了一批小冊子，在主會場後面的空場，向參會人員發放。

會議結束後，東京的大學招待了林堯瑞一行。

在東京大學人工智能實驗室中，林堯瑞等人見識了當時處在研究初期的語音識別、聽覺訓練和機器人等項目。甚至，他們還第一次從錄像中看到了東京工業大學正在研究的無人駕駛汽車。

東京的見聞讓林堯瑞等人大開眼界，同時也找到了未來的方向。

歸國後，一行人帶回的論文集，成為了中國人工智能專業最早的教科書之一。林堯瑞也很快為清華人工智能專業確定了未來的研究方向：專家系統、自然語言、語音識別和智能控制等。

三

國內方興未艾時，身處美國的張鈸傳來了好消息。

張鈸是福建福清人，家中有兄弟四人，張鈸行二。張家四兄弟，皆畢業於福清三中，後來都在科研與工程領域學有所成。除張鈸外，張家老三張玲，也是計算機領域的數學專家。

在伊利諾伊大學，張鈸對機械臂控制問題產生了興趣。但這一領域需要數學理論的支撐，他想到了當時正在安徽大學任教的三弟張玲。

一場兄弟間漫長的跨國討論開始了。

跨國電話當時資費昂貴，兩人只能通過書信郵寄的方式進行溝通。每次溝通，張鈸要把自己在美國的問題寫給張玲。差不多一週後，張玲可以收到哥哥的來信，思索後回覆，十天後張鈸才能收到回信。一來一往，花費與等待的時間漫長，但幾番溝通下來，卻取得了不俗的成果。

1984年，電氣和電子工程師協會（IEEE）旗下的模式分析與機器智能彙刊（TPAMI）刊發了兩人合作的論文《Planning Collision-Free Paths for Robotic Arm Among Obstacles》。

這篇論文提交於1981年，是一篇關於機械臂運動路徑的論文，是兩人合作的第一篇人工智能領域的論文。當然，對於張家兩兄弟來說，這也是他們第一次在海外頂級期刊發表論文。

後來想起此事，張鈸激動之餘，也有些哭笑不得。由於沒有經驗，當時張鈸以為，署名第一作者需要交錢，故此將當時的導師錢天聞列為了第一作者。而後者，其實並未參與研究。

1982年，張鈸正式結束了兩年的訪學，回到了國內。迎接他的，不是掌聲，而是唉聲嘆氣。

那一年，恰逢人工智能研究的轉捩點。

在此之前，日本通產省曾委託計算機專家、時任東京大學計算機中心主任的元岡達，領導研發第五代計算機系統。

五代機以專家系統作為基礎，被寄予厚望。但在研發多年後，五代機並未取得此前宣稱的突破。

與此同時，當時主流的人工智能計算機Lisp Machine，被逐漸證明無法做出任何更好的AI程序。這種昂貴的機器，很快被各大科研機構所拋棄，被臺式個人電腦取而代之。

以符號主義為主流的人工智能產業，就此陷入低潮。

符號派落寞時，另一派開始崛起：連接主義。

作為人工智能三大流派之一，連接主義起源於1943年麥卡洛克和皮茨兩位學者的論文。該流派主張，人工智能應模仿人類的神經元，用模擬神經網絡的連接方式，進行工作。

要實現這種方式，並不容易，它需要大數據和大算力的支持。在21世紀之前，這幾乎是不可能實現的事情。所以，長期以來，連接主義始終被符號主義者無視。符號主義的代表人物，馬文·明斯基甚至曾寫書宣稱，神經網絡不能解決人工智能的問題。

沒想到，1982年，連接主義派的學者約翰·霍普菲爾德，竟然發明了一種具有學習能力的神經網絡算法。被壓制了多年的連接主義，就此取得了逆襲。

張鈸和林堯瑞等人，可能是第一波感知到變化的國內學者。

專家系統的潰敗，令林堯瑞等人研究的人工智能用於航運調度等工作，進入困境。

未來該怎麼辦？張鈸提議：調研國家需求。

接下來，眾人趕赴西南、重慶以及東北，調研了當地以兵工廠為主的工業單位，最終找到了一個“人工智能寒冬”下的共識：將機器人研究作為人工智能研究的主攻方向。張鈸等人相信，未來機器人會是一種重要的國家需求。

四

2019年，張鈸已屆84歲。他領導著清華大學人工智能研究，還沒退休。年底時，一份遲來的榮譽頒給了他。

中國人工智能學會授予了他，2019年“吳文俊人工智能最高成就獎”。評獎公告中說，他在搜索、規劃和問題求解等領域建立形式化理論和高效算法做出的卓越貢獻。

時至今天，他依舊在符號主義的領域，探索著人工智能知識與邏輯的邊界。

林堯瑞已經退休了。1995年，他卸下了重擔。

退休前，他受邀來到了日本九州工業大學，從事了一段神經元系統研究。他把最後的科研時光，用在了對連接主義流派的探索上。

無論是張鈸還是林堯瑞，可能都無法預見，在21世紀後，隨著大數據與大算力的實現，人工智能領域會掀起第二次浪潮。

2017年5月，吳文俊走完一生時光時，AlphaGo擊敗了人類棋手，成為了當時新聞的熱議。張鈸曾為此潑下冷水：不要太過樂觀。

在他看來，即使是AlphaGo這樣的人工智能，依舊擁有巨大的侷限性，比如，它所處的環境必須要求是確定性的、封閉的、靜態的，且要求環境中有完全的知識和信息。一旦面臨動態模糊環境，比如讓它一對多打撲克，人工智能也束手無策。

類似的聲音，不斷從他的口中發出。一次人工智能學家的會議上，當主持人提問張鈸：人工智能目前在哪個季節？

張鈸回答：人工智能學科從創立到現在，只往前走了兩步。第一步，是符號表示和推理模型，第二步，是深度學習為代表的數據驅動的方法。現在，我們處在人工智能的秋天。

秋天是收穫的季節，也將面臨下一個寒冬。一個經歷過冬天的人，不會感到過分樂觀。

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