1981年，正值日本经济腾飞时期，日本提出了8.5亿美元的巨额预算，准备在90年代开发出第五代计算机，也就是具有人工智能的计算机。由图灵奖得主、人工智能研究先驱费吉鲍姆与专栏作家麦考黛克合著的《第五代：日本计算机对世界的挑战》，记述了这段人工智能发展史上具有重要节点意义的故事。

    该书中文版近期已由格致出版社出版。两位作者为中文版专门写序，分享他们关于人工智能的最新观点。以下是中文版序全文。

    一本三十七年前出版的书得以再版，而且是翻译的版本，实属罕见。我们衷心感谢上海科技大学江绵恒校长不辞辛劳，将本书的观点分享给中国的新一代，包括科学家、工程师、治理者，以及政治经济学者和科技史学者。

    人工智能（artificial intelligence，AI）如今已是最受热议的信息技术。相比于大部分几乎是“一炮而红”的其他技术，人工智能则在20世纪50年代之后的几十年中缓慢且艰难地发展着。的确，这一旨在对行为精确建模的“智能”乃是最难的科学任务之一。现在，人工智能虽然还处在早期成熟的阶段，但已在科学和工程活动中得到了广泛的实际应用。

    在此序言的第一部分，我们将回溯过往，以史为鉴。然而，为谁而鉴？第二部分则基于帕梅拉·麦考黛克的新书（2019年出版）而展开。具体而言，她指出随着政府的鼎力支持以及大量中国工程师和科学家的教育培养，中国正在向运用人工智能来实现社会经济效益、满足社会需求的2030年宏伟目标快速迈进。

第一部分 日本（1980—1992年）
    20世纪60—70年代，在日本通产省的领导下，日本企业通过发展先进技术寻找经济机遇，并取得了很大进展。然而这些进展并不是在计算机工程领域，也不是在软件科学或软件工程方面。20世纪70年代后期，日本通产省及来自大型公司和高校的顾问们策划并实施了一个十年项目，以期“逾越”美国和欧洲已有的尖端技术。这便是日本“第五代计算机系统”项目（以下简称五代机项目）。

    在软件科学和软件工程方面，五代机项目选择了最有难度但同时又有最大长期科学和经济收益的领域：人工智能[他们称之为——在我们看来是正确的——知识信息处理（Knowledge Information Processing，KIP），如今被称为“基于知识和基于逻辑的路径”]。

    在计算机工程方面，五代机项目选取的领域则是当时欧美国家进展甚微的高度并行计算机，为日本提供相应的商业机会。五代机的人工智能软件原本便预期将在此并行计算机上运行。

    这一计划的远景描绘了一个知识型社会将广泛获益于人工智能和先进计算机的故事。它大胆而振奋人心。但它同时也让美国和欧洲技术规划师感到担忧，特别是他们已经看到日本在其他领域独占鳌头。

    本书撰写于五代机项目的初期。因此，您在本书中不会读到五代机项目产生的无论是令人满意还是令人失望的结果，亦不会读到中国人工智能科学家和工程师今后从这些结果中汲取的经验教训。下面我们言简意赅地总结一下这些“经验教训”。

    人工智能技术

    五代机项目并没有在人工智能科学与工程方面取得大规模进展。人工智能的历史在继续，就好像五代机项目从未存在过一样。五代机的项目主管们过多地关注KIP的逻辑路径，忽略了KIP的知识路径。他们选择去增强一种叫作PROLOG的计算机语言，而恰恰是这一语言限制了复杂真实世界的物体和过程的知识表达所需的灵活性。他们对KIP中最困难的问题——知识获取——没有给予足够的关注。结果，五代机项目虽然展示了一些可行的应用，不过总体来说，他们的人工智能软件尽管逻辑丰富但知识匮乏。

    并行计算技术

    日本和美国的技术规划师当时都开始开展面向未来的研究（在美国是在公司），并看到了摩尔定律——这一在十多年里依靠材料科学与工程，以越来越低的成本“提供”指数级增长的晶体管数量的方式——的效力趋缓和最终“消亡”。并行计算机对于这些规划师而言似乎就是未来。

    然而，摩尔定律在20世纪八九十年代并未“消亡”。并行计算机预期带来的运算加速变得没有必要；与更快、更便宜的芯片处理器相比，并行计算机的成本也过高。在美国，这一点在新兴公司的失败和高校研究团队的无果中一览无余。在日本，五代机项目的并行计算也遭遇了类似的失败。除了相较于摩尔定律的高成本，五代机项目的失败还有其他因素：（1）用PROLOG编写程序对普通程序员而言是有难度的；（2）这些程序的运行速度也无法像预期的那样快。那么原因何在呢？基于逻辑系统的人工智能方法为了交换中间结果必须“中断”计算中的并行流，这导致了加速比从预期的10倍降为2倍或更低。

    日本和美国在并行机和并行算法的这次“邯郸学步”过程中，两国的技术专家都失足跌倒了。然而他们从中也学到了很多。参与五代机项目的日本公司，通过这一经历，最终获得了几十年后大规模并行计算机的成功。