编者按：当技术变革不断重塑知识生产方式，教育面临的挑战已不仅是如何传递知识，更在于如何培养能够面对未知、提出问题并创造新价值的人才。

对于高校而言，创新能力的形成并非单纯依赖资源投入或制度建设，也与学术生态、组织方式以及人与人之间的交流互动密切相关。如何突破既有模式，为探索保留空间，为跨学科交流创造条件，为人才成长提供更加开放的环境，正在成为未来教育发展需要持续思考的问题。

今天，一读为大家分享清华大学可持续社会价值研究院院长杨斌教授的思考。在人工智能快速发展的背景下，大学如何重新审视创新产生的条件？教育组织又应如何回应不断变化的知识生产方式？

杨斌丨达夏的慢聚漫奏——AI助产的jam session

70年前，在一个“凉快的地方”，一群异质的人，用两个月漫长而自由的讨论，“漫奏”出了AI的BIG BANG。

为什么AI会诞生于这场没有议程、没有权威、没有交付的夏日聚会？回望70年前达特茅斯那个夏天，杨斌老师提出一个值得今天重新实践的创新方法——慢聚漫奏。

新罕布什尔州汉诺威，达特茅斯学院主图书馆。（摄影：Sophia Scull，25级，图片来自达特茅斯官网）

我想将70年前达特茅斯学院的夏日，唤作“达夏”，来封存人工智能梦想诞生的时刻。达夏的缘起，是一份投给洛克菲勒基金会的经费申请书，一笔最终被砍去一半的资助——我在《好奇心而不是好胜心，更值得基金会来鼓励》中讲过那段往事。

这次从一封邀请信说起。

信笺写自1956 年3 月，由达特茅斯学院数学与天文学系发出，如今翻拍所见，纸张早已发黄。这是约翰·麦卡锡（John McCarthy）写给雷·所罗门诺夫（Ray Solomenoff）的，诚邀他参加一个叫“人工智能夏季研究项目”的“聚会”：待遇一千二百美元（约九百免税）外加旅费，时间是6月18日到8月17日，地点在汉诺威——专门强调是“一个凉快的地方”。信末一句问话，轻轻浅浅，却也隆重：Can we count on you？（我们能指望你吧？）

1956年3月，达特茅斯AI研讨会发起人之一约翰·麦卡锡（John McCarthy），邀请雷·所罗门诺夫（Ray Solomonoff）参加在新罕布什尔州汉诺威举办的夏季研讨会。（图源：Grace Solomonoff，raysolomonoff.com）

雷是谁，让麦卡锡如此郑重地邀？如果用简历来筛人，雷是不太有机会进这个场子的。没读过博士——这在那一圈年轻学者里，是个异类。他在芝加哥大学读物理，听过费米的学生讲课，可真正让他着迷的，是哲学家鲁道夫·卡尔纳普。卡尔纳普想用一套形式化的逻辑，把整个宇宙——包括这套逻辑本身——都描述出来。这个“从有限经验里推出普遍规律”的念想，萦绕着雷的一生。1951 年他拿了物理硕士，就没往下读，转头去了纽约，在一家叫“技术研究组”（也可以说成研究集团）的私营小机构里做点儿事。而他满脑子琢磨的，仍是机器怎么归纳、怎么预测、随机性和创造是怎么回事——这些，在1956 年并不算主流正路而要等到很多年后才被认作人工智能的根。

这样一个没博士学位、在私营小公司打工、琢磨的东西又不主流的人，怎么就进了麦卡锡的名单？靠的是马文·明斯基。明斯基和他在一次会上相识，一见如故，成了终身好友。后来听说麦卡锡张罗“达夏”，明斯基就向其他几位组织者力荐雷，称他是个“best buy（超值之选）”。理由很有意思，“据我观察，所罗门诺夫这个人，incessantly（一个劲儿地）往本子上记——他自己的、别人的想法，连同他不同意的，都记；那笔记的深度与周全，我没法跟你形容。光这一条，等需要写项目报告的时候，他一个人就能完成大半。”——一个没名头的流人，凭着一摞写的密密麻麻的笔记本，被请了进来。后来也真就是雷，存下了达夏近乎全部的现场记录。

雷·所罗门诺夫于1956年3月寄出的、关于达特茅斯夏季会议“思考机器”的研究提纲开头部分。（图片来源：raysolomonoff.com）

雷把整个自己交给了达夏，一天不落。7月25日，他在达夏过了三十岁生日——巧的是，那天瓦伦·麦卡洛克（就是1943年神经网络算法最早那篇文章的作者之一）来达夏，谈的恰是卡尔纳普，雷思想上的老根。三十岁的雷，就这样埋首在一门连名字都还游移不确定的新学问里。

那门学问，连和最亲近的人都说不清道不明。七月里，雷的女友露易丝从纽约写信来问：“你倒是说说，你跟马文成天忙的什么——格洛丽亚（虽然也在达夏）知道的，一点也不比我多。”马文是明斯基，格洛丽亚是明斯基的太太。两位女士隔空一对证，才发现她们的男友、丈夫，把那个夏天描述得一塌糊涂。格蕾丝——雷后来的太太——给这玩意儿起了个代称：一门“神秘的学问”。

说它神秘，是它那时连个相对正式的名字都没有。“人工智能”四个字虽然印在麦卡锡建议书上，可一整个夏天，这一群人并不是这么称呼它的，而叫它控制论、自动机理论、复杂信息处理。麦卡锡后来说了实话：造AI这个词，一多半是为了甩开“控制论”——“我既不想把维纳当宗师，也不想成天跟他抬杠。”

麦卡锡坚持使用“人工智能”（Artificial Intelligence）这个中性词。这个名称将对逻辑、学习、语言和神经网络感兴趣的研究者们，统统聚集在一起。

那么，那两个月中的一天一天，究竟是什么样子？他们占据了达特茅斯数学楼顶层的一间大教室。麦卡锡说汉诺威是“一个凉快的地方”，倒也不假——新罕布什尔的夏天，宜于长坐长谈。每天能来的，莫尔认认真真点过名，少则三位，多则八个：麦卡锡、明斯基、雷哥仨是雷打不动的，别人随缘——谁哪天到、哪天走，像流水席。而且，没议程——麦卡锡主动把精心排好的日程给扔了。于是多是这般光景：有人占着黑板讲自己那摊，讲完一屋子人接上话，七嘴八舌；有人搬来稀罕玩意儿演示，英国来的阿什比，扛来他那只电动的“内稳器”——一具会自己重新接线、让指针始终归到中立位的小机器，让满屋子人看得入迷；也有人干脆是路过，从麻省理工听人随口说“有个会叫人工智能”，搭朋友的车就开过来，掺和了一礼拜。雷，总是坐在角落，一个劲儿地往本子上记：六月底明斯基到，七月一日汤姆·埃特，七月十日香农专程来听他一场，八月十五比奇洛讲，八月十七他自己收尾。整个夏天最轰动的一场，反而是只来了几天的纽厄尔和西蒙演示“逻辑理论机”——麦卡锡说：“这俩，是整场大戏的明星。”明星是只闪了几日；一锤一锤垫地基的，是几个天天在的年轻人。

雷·所罗门诺夫在听阿什比演讲时手绘的“内稳器”草图，以及后来由特伦查德（Trenchard More）精心重绘的图样。（图片来源：raysolomonoff.com）

给达夏这种，起了个名：慢聚漫奏。慢聚，是不赶时间、主动留白地凑到一起——日程扔了，时间留给无目的的深度对话；漫奏，借用了爵士乐里的jam session：没谱、各带各的乐器、彼此listening 着回应，旋律从合奏里流淌出来。漫奏不是白借的词：1940 年代哈莱姆的Minton’s 乐园，一群被大乐队主流边缘化的年轻乐手（帕克、吉莱斯皮、蒙克），靠着老板跟工会的交情换来的心理安全，通宵都在jam，jam出来了个bebop——一种新物种。达夏之于AI，正像Minton’s 之于bebop：流人，边域，漫奏，唱出新物种。

慢聚漫奏，涌现创新，我数了一下，还是有些个特点的。

首先是智力密度。要的不是人头攒动，是能对话、能漫奏的高手。三到八个人，个个都能接住、能回话、能把旋律往下即兴——雷和明斯基天天在，香农、罗切斯特、纽厄尔、西蒙、塞尔弗里奇来晃一阵，每一个拎出来都是其后某个分支的开山。从蒙特利尔来的神经心理学家米尔纳，老实交代说“多数时候，我根本不知道他们在说什么”——他感觉没能加进这场漫奏，其实也不一定。智力讲密度，少而精的高手，强过乌泱泱一大片。

还得有异质性。屋里几乎一人一个学科，谁也不归谁管：数学、逻辑、信息论、神经科学、工程、经济学、心理学、控制论。如我总说起的“流人”与“边域”——流人，看气质，被边缘化、不那么主流的人物（是人物而不是有帽子的人才、当工具的人手）（雷自己就是一个：没博士学位、不在学院、想的又不主流），摆脱了中心那套规模与效率的束缚，反倒敢造；边域，是学科之间那片少人关心少人问的边缘处女地，隔离让它像生物学上的边域种化，小种群被阻断与母种群的基因连通，更容易产生剧烈变化、演化成新物种。再品一品：达夏，便是流人汇于边域的一季漫奏。

共性是热爱探索。在达夏，没人要求产出论文、程序或商业方案；只是相互碰撞、厘清“机器能不能模拟智能？智能究竟是什么？机器怎么自我改进自己”。它更关心的是定义问题，不是解决问题；是切磋，不是对齐；是玩，不是赢。比起结果，过程当中的体验与感受，更为热爱探索的人所在意，正如塞缪尔留了句直白的观感：“very interesting, very stimulating, very exciting.” 探索本身，就是奖赏。

有个基本保证是心理安全。所罗门诺夫形容那氛围：“自由、开放、无拘无束，每个人都可以表达任何想法，没有权威压制。”想想这么个画面：五个人——塞尔弗里奇、明斯基、麦卡锡、所罗门诺夫、莫尔——为“heuristic（启发式）”这个词，一齐涌到走廊一架字典跟前，围站定了，非把意思商量出个说法来才算完；五十年后重聚，真跑去看，居然那部字典还原样立在原处。没大没小，才有这种围字典的平等。借我早先总结的“没”字诀来说，再合适不过：没大没小、没对没错、没皮没脸，没牵没挂、没遮没掩、没拘没束。以及还有：没议程，没权威，没交付。这“没”，不是涣散，是把规范与效率那双扼杀应变创造力的手，从达夏的屋子里给请了出去。

从数学系教室向外看去的窗景，以及那本直到2014年依然停留在“启发式”（heuristic）这一页翻开的词典。（图片来源：raysolomonoff.com）

不能缺少的而如今更显弥足宝贵的是松弛感。“一个凉快的地方”——麦卡锡这句说的，随口得很。在他笔下，研究的滋味，是惬意的、松弛的，像可以玩一玩的，不非得取得了赢得了什么。爵士中的jam中松弛感绝佳体现在没有预设的总控，对“失误”包容度极高，小的意外反而可能催生全新的创意亮点，关键是欣赏与拥抱独一无二的在场感。松弛感不是懈怠，是笃慢致远的那口气——策马扬鞭易，笃慢致远难。

1956年达特茅斯AI研讨会期间，发起人与部分参会者在达特茅斯大楼（Dartmouth Hall）前合影。后排从左至右依次为：奥利弗·塞弗里奇、纳撒尼尔·罗切斯特、马文·明斯基、约翰·麦卡锡。前排左侧为雷·所罗门诺夫，右侧为克劳德·香农。（摄影：Margaret Minsky）

这五个特点合起来，就是慢聚漫奏。它不是今天AI转型中越来越被飞轮起来的黑客松——黑客松是赶时间、解题、任务团队、冲刺交付；慢聚漫奏是不赶不迫、定义问题、异质人物、漫奏出不可复制的传奇。它也不是我们文化中有些熟悉的神仙会、务虚会——那俩是“会”，几个钟头、同圈子关起门来；慢聚漫奏是“驻”，长时段、跨学科、即兴合奏。叫神仙会的，透着礼贤下士的味，但常见到神仙动了让主人满意的凡心；叫务虚会的，没有那些个“没”，虚实之间就是在开另一个会。慢聚漫奏，不太关心延续性的线性改善，好奇心、想象力都在颠覆性的质变与跃升上，长出新物种来。也不是所有创新都好使，偏巧达夏干的是助产：问题本身还没成形、连名字都还没确定的那种，从0到0.1的创新。

荡开一笔，说说流人这个概念，还有它沉重的另一面。1943年，麦卡洛克和沃尔特·皮茨合写过一篇《神经活动中内在思想的逻辑演算》——那是第一个神经网络的数学模型，今天所有连接主义的肇始。两位作者，人生轨迹在达夏分了岔：麦卡洛克来了；皮茨没来。论天分，许多人觉得皮茨还在麦卡洛克之上，可他这个流人没能出奇——1952年他与精神上的恩人维纳决裂（起因至今说不清），就此“认知失措”，不再研究，酗酒，深居简出，在MIT注了册却毕不了业。皮茨孤身一人，1969年在剑桥一间公寓离世，肝硬化，46岁。

边域是能吞噬流人的，就像皮茨自远一隅就此沉寂，而也有人慢聚漫奏出新声部。

雷，是漫奏出新声部的那一个。后来他单枪匹马辟出“算法概率论”这一支，提出“所罗门诺夫归纳法”，把奥卡姆剃刀与贝叶斯推断拧成一台理论上什么都能预测的“通用预测机”——半个世纪后人们才回过味来：这是机器学习最深的那一块基石；今天争论通用人工智能（AGI）时搬出来的好些个模型，根子可以追到他这儿。他这辈子没像香农、麦卡锡、明斯基那样名满天下，图灵奖也没得过。但AI这栋摩天大楼的地基里，有那么一块，是他闷头在达夏那两个月、在那个“凉快的地方”，一笔一笔写出来的。一个没读博士的流人，在达夏这片边域，漫奏出了有着最深远泛音的那个声部。

这恰是达夏可以送给今天的礼物，也是纪念达夏70年，雷诞辰100年的好方式。我们又站在一轮大变局（AGI）的门口，正该是流人出奇效、边域创新种的当口。可多数组织习惯了跑结构化、交付导向的流程，活脱脱是明茨伯格笔下的“程序化机器型组织”——效率（求生）是强项，却与创新（求兴）无缘；天天在开大会、喊大词、堆人头，鲜少有人能从容、有组织愿“漫奏”。流人生造不出来，边域也看机缘巧合，天意之外，慢聚漫奏还是得要真“舍得”才行的：舍得把规模压给几个能对上话的高手，舍得把学科、团队搅得异质化，舍得给热爱探索鼓掌、给心理安全、给松弛感，舍得留白，舍得给天马行空的子弹再多飞一会儿的容异与容长。

流人出奇并非有心，边域创新或可着意——慢聚漫奏，传奇涌现。达夏70年后的AGI助产的盛夏，每个组织都可以轻轻浅浅却也隆重地再问上一问：这里还容得下一季慢聚漫奏吧？

Can we count on you？

来源：清华大学可持续社会价值研究院（原文标题：杨斌｜达夏的慢聚漫奏——AI助产的jam session）

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