来自新浪科技的报道，麻省理工学院人工智能项目创始人马文·闵斯基(Marvin Minsky)本周一（1月25日）因为脑出血逝世，享年88岁。麻省理工学院发言人随后证实了这条消息。
闵斯基是首批从事人工神经网络研究的专家，这也是当今深度学习领域的关键技术。Facebook、谷歌、微软都在积极从事这方面的研究，他们训练神经网络分析大量数据，然后对新数据进行推断。
闵斯基1927年8月9日出生在美国纽约。
1959年，他和LISP编程语言发明人及“人工智能”一词的发明人约翰·麦卡锡(John McCarthy)一同创办了麻省理工学院人工智能项目。闵斯基从1959年至1974年间担任麻省理工学院人工智能实验室联席主任。2003年，人工智能实验室和麻省理工学院计算机科学实验室合并成立了计算机科学和人工智能实验室(简称“CSAIL”)。CSAIL衍生了很多公司，包括Boston Dynamics、Meka Robotics、Akamai和Dropbox，前两家公司都在2013年被谷歌收购。除了在人工智能实验室的工作外，闵斯基还是麻省理工学院媒体实验室的成员。
1963年，闵斯基发明了首款头戴式图形显示器，如今的Oculus Rift虚拟现实眼罩就采用了这种模式。
1970年，闵斯基获得美国计算机协会颁发的图灵奖，1973年当选美国国家科学院院士。
闵斯基还是Thinking Machines的创始人，这家超级计算机制造商获得了美国国防部高等研究项目署的数百万美元订单。Thinking Machines申请破产保护后，其硬件和软件资产在1990年代被Sun微系统收购。
闵斯基还出版过多本书籍，包括《语义信息处理》(Semantic Information Processing)、《精神社会》(The Society of Mind)和《情感机器》(The Emotion Machine)。
在去年接受《麻省理工科技创业》采访时，闵斯基还嘲笑了最近几年的人工智能商业化项目。
四年前，闵斯基曾在TED发表了《健康和人类心理变化》的主题演讲，“假如我们可以活到200岁，我们就能累积足够的技术和知识去解决问题。”这是他的设想，尽管闵斯基个人没能如愿，但他在人类情感与人工智能技术的思考判断值得我们重视。
以下为闵斯基在TED的演讲实录（文字版最早来自“理论计算机科学与诗歌”豆瓣小组）：
如果你问别人，关于心理学，哪一部份是他们觉得最难理解的？如果把思想和情感相比较又怎么样呢？大部分的人会说：“情感相当难以理解，它们非常地复杂，我完全不知道它们的运作方式。但是思考却很简单、明确，它仅仅只是某种逻辑解释或是其它形式而已，但那不是最难理解的部分。”这些是衍生出来的一些问题，其中一个很棒的问题是：我们为健康做了什么？有一天我在读书的时候，有人说，或许在西方引发疾病的单一最大原因是握手。
有一些研究是将不握手的人， 和握手的人做比较，我其实并不知道要如何找到不握手的人，我猜他们一定是躲起来了。呵呵。而那些避免握手的人，感染疾病的几率会降低百分之30，或是百分之31.25吧。如果你真的想解决流行传染病之类的问题，可以先从不握手开始。自从我知道这个观念后，我已经了好几百人的手了。我想唯一能避免握手的方法，就是染上一种明显可见的严重疾病，那你就用不着解释了。
教育：我们该如何让教育变得更好？最好的办法是让他们了解，他们在学的是一堆没用的东西。所以，当然，你得要做些什么，你得走温和路线，让大部份的人都听你的。污染、能源短缺、环境多样性、贫穷……我们如何让社会稳定？延长寿命。好的，现在有一堆的问题值得我们忧虑。
我认为人们现在应该讨论的问题，绝对是一个禁忌话题——就是，世界上能容纳多少人口？我认为世界上的人口如果只有1亿或是5亿的话，这些问题大部分都会消失。假设世界上有一亿的人口，而且适当地分布在各个地方，即使产生一些垃圾，你也可以把它丢掉，最好是丢在看不到的地方，然后它会自行腐烂掉。即使你把垃圾丢进海洋里，鱼也可以从中获得一些养分。问题是，世界上能容纳多少人口？这是我们必须做出抉择的事。
大部份的人的身高是60英吋，或更高，我们占满了整个星球。所以如果我们能让人变成这么小——用纳米科技，我认为——（笑声）这个世界就可以容纳1000倍之多的人口。这样就可以解决问题了，但是我还没有看过有人从事可以让人变小的相关研究。减少人口是很棒的概念，但是很多人会想要生小孩，这大概要在几年后才会有解决的办法。
大家都知道我们有 46条染色体。如果你幸运的话，你会从父母亲身上分别得到23条染色体；有时候你会得到额外的一条，或是少了一条，但是——你可以跳过祖父母和曾祖父母的 阶段，直接跳到曾曾祖父母。现在总共有46个人，然后给他们扫描仪，或是其它你需要的东西，让他们看他们自己的染色体，然后要每个人决定哪一条染色体是他 或她最喜欢的--现在不能只说二种性别了吧……
所以，每个小孩有46个父母亲，你可以让每46个父母亲生15个小孩--这样会觉得不够吗？然后小孩可以得到大量的支持、养育及指导，世界人口就会快速地减少，每个人也都会很快乐。
未来，我们或许可以更进一步用时间分享来解决人口问题。有一本很棒的小说，作者Arthur Clarke总共写了两次，叫做“对抗夜幕低垂、城市和星辰”(Against the Fall of Night and The City and the Stars)，两本都很棒，而且内容大致相同，除了计算机在两部小说之间发明出来。然后Arthur看着这本他写的书，他说，噢，这样不对，未来一定会有计算机啊……所以在第二个版本里，世界上的人口变成了一千亿或是一兆，但是他们都被存在硬盘或软盘里，或是任何其它未来的储存形式。
每次你只让其中的几百万人出来，每个人出来活个一百年，做他们自己该做的事，等时候到了，就再回到里面，放个10亿年--还是一百万年，我忘记确切数字，反正那不重要--但是在某个时间内，地球上并没有太多人同时存在。然后你必须思考你本身和你的记忆，在你回去被暂存之前，你可以编辑你的记忆，并且可以选择改变自己的个性之类的。这本书的情节是描述世界上的人缺乏多样的个性，所以设计这个城市的人，就得确保每隔一阵子要有一个全新的人诞生。在这本小说里，有一位很特别的人叫做Alvin被创造出来。他认为这或许不是最好的方法，所以破坏了整个系统。
我不认为我举出来的方法有多好，多聪明。我认为最大的问题是我们没有足够的聪明才智，去了解我们现在所面对的问题，到底哪一个是比较好的。因此，我们必须建造超级人工智能的机器，像HAL。还记得吗？书上说在2001年的某个时刻，HAL发现对那些愚蠢的航天员来说，宇宙是如此深远且无边无际。如果你将HAL的行为和那些只在乎枝微末节的航天员相比，你就可以了解作者想要表达的涵意。那么我们现在应该要怎么做？我们应该要变得更聪明。
我认为跟黑猩猩比起来，我们的确聪明很多，但是我们还是没有能力去处理现在所面对的庞大问题，不管是去解答数学问题、或是去了解经济的本质，又或是让世界处于均衡状态。所以我们唯一能做得是活得更久一点，但没有人知道那有多困难，但是过几年后我们可能会找到解答。有两种可能的解释方式。我们知道大部份人类的寿命是黑猩猩的两倍，而且没有人活超过120年，我们还不是很了解这其中的原因。但是现在有很多人活到90或100岁，除非他们握太多的手之类的。
假如我们可以活到200岁，我们就能累积足够的技术和知识去解决问题。所以这是其中一种方式。我们不知道要活得更久有多困难，毕竟，其它哺乳类动物的寿命也只有黑猩猩的一半，所以我们的寿命大概是其它哺乳类动物的3.5倍或4倍。而就灵长类动物来说，我们几乎有着相同的基因。我们跟黑猩猩的差别，以我们现有乏善可陈的智慧来说，或许只是几百个基因的差别而已。而我认为，基因计数器实际上不知道它自己计算到哪里了。
不管如何，在你有生之年，千万不要阅读任何有关基因学的书籍。（笑声）目前人类对于基因学的研究才刚起步，就跟我们对大脑的研究一样，所以有可能我们只要改善其中四条、五条基因，我们就可以活到200岁，或是有可能变成只活30或40年，我想也有可能人类可以活好几百年。所以这是人们会讨论的话题，而且会有很多道德伦理家会讲话——你知道，道德伦理家就是那种会看到你早就已经知道的错误的人。（笑声）要找到一个认同改变的道德伦理家是很困难的，因为他们会说，那后果由谁负责？当然，我们并不需要对我们目前所做的事情负责，对吧？就像大家都在抱怨复制动物一样。任由两个随机选取的人结婚、生小孩， 若这二人都有相当差的基因，他们生出来的小孩可能会很普通。如果是根据黑猩猩的标准，那个小孩已经算是很好了。
如果人人都很长寿，我们就必须要面对人口增加的问题。因为如果我们活个200年或1000年，每一代小孩出生的间隔就不能短于200年或是 1000年。在那种情况下，也不会有劳动人口。Laurie Garrett点名的其中一件事，其它人也曾指出相同问题，那就是如果一个社会没有人属于劳动人口的话，那就麻烦大了。而且事情还会变得更糟，因为没有人会去教育小孩或是抚养老人。所以当我谈论到延长寿命时，我当然不希望一个活到200岁的人，会像我们现在所想的200岁一样---那其实已经算是死掉了。
你知道，人脑大概有400个不同的部位，它们彼此有不同的功能。没有人确切知道他们实际上的运作方式，我们只知道大脑里面有很多的东西，而他们不会同时一 起运作。我喜欢Freud的理论，他认为大脑里大部分的工作是去抵消彼此的作用。如果你把自己想象成是一座城市，你很多的资源。比如说，当你害怕的时候， 你就会抛弃你的大范围目标，专注深入地思考如何达到某个特定的目标。你把所有的东西都丢掉，变成了一个偏执狂，你在乎的只是不要离开这个平台。当你很饿的时候，食物变得更加迷人之类的。我认为情感是高度演化下的附属功能，情感不是思想的附属品。情感是当你移除100个或200个正常有用的资源后，你所会得到的东西。所以，情感并不亚于思想，同时我希望，在接下来的几年内，这些东西能引导智慧机器的诞生。我想我最好跳过这些关于如何建造这些智慧机器的细节。（笑声）
超级智慧机器最重要的核心，是去清楚定义自己所面对的是哪种问题。这些是这一类的问题，这些是解决这些问题可能的思考方向。所以我认为未来心理学的主要问题，是去区分出各种困境型态、各种情境及各种障碍，同时也要去区分出与之相对应的可能思考方向。所以你看，这几乎就像是巴夫洛夫的古典制约学习——我们因为一些无用的理论，舍弃了心理学最初一百年的研究，你会问：人们如何学习对某种情境做出适当响应？
我要说的是，在我们经历过各种阶段，包括用数 千个零组件设计出一个的庞大的系统之后，我们还是得面对心理学最核心的问题，那就是情境不重要，问题才是最重要的、策略及学习的方法才是重要的、怎么把各种事情联结在一起才是重要的、如何让一个真正有创意的人从有限的资源里，发展出新的思考模式才是重要的。所以我想在接下来的20年中，如果我们能摆脱传统 发展人工智能的方法，像是神经网络、遗传基因算法和规则式系统等，然后把我们的视野提高一点点说：我们能否用以上所有的方法，创造出一个可以解决某种问题 的系统？有些问题可以用神经网络去解决；但我知道，在某些方面神经网络是没有用处的。遗传基因算法，对某些事情来说是很有用的；我猜我知道它们有一些不好 的地方，但我不会告诉你。（笑声）
谢谢！