卡斯帕罗夫和“深蓝”最尖端的人工智能实验
1997年5月11日，位于美国纽约曼哈顿的公平保险公司大厦一个挤满记者的房间里，国际象棋大师卡斯帕罗夫眼睁睁地看着对手将棋盘上的一个兵走到C4位置，然后沮丧地承认自己在历时9天的6盘棋比赛中以2.5分比3.5分输给对手——IBM公司的超级计算机“更深的蓝”。一年前，卡斯帕罗夫曾经与电脑“深蓝”展开交锋，结果卡斯帕罗夫以4比2宣告胜利。经过研制方IBM公司一年多的改进，“更深的蓝”卷土重来，终于打败了人类。
自从计算机诞生以来，一个问题始终困扰着计算机科学家，即怎样来看待计算机的工作。它是在思维吗？计算机是否能像人类一样具有智慧？
对此，计算机理论的重要先驱者艾伦·图灵在1950年提出了自己的判断方法。他假设一个人与一台计算机同时接受另一个人的测验，测验者与被测验者相隔离，只使用电传打字机相互联系。如果这个测验者不能根据他（或者它）的回答而分辨出何者为人类，何者为计算机，那么我们就可以说已创造出了有“智慧”的机器了。这就是著名的“图灵测验”。
在图灵测验中，只要计算机在智能领域表现得与人类相一致，计算机就被假定为是与人等价的。这一思想反过来又促进了信息加工心理学的发展，即把人类的认知过程与计算机相类比，模仿计算机的工作流程，将人类的认知也划分为输入信息（感知觉）、储存信息（记忆）、加工信息（思考、推理）、输出信息（行为）等几个与外界交互影响的环节，从而为以后的计算机模拟奠定了理论根基。而首先使之成为现实的，则是美国卡内基一梅隆大学的三位计算机学家：西蒙、纽厄尔和肖。他们在研究人思维方式的基础上，试着编写出能以人的方式解答问题的计算机程序，这就是50年代末相继提出的“逻辑理论家”和“通用问题解决者（GPS）”。
通用问题解决者遵循的原理是我们在处理日常事件中经常采用的“手段一目标分析法”。简而言之，也就是先确立一个目标，并列出这个目标与当前状态的差异，然后通过一系列有目的的活动，消除这样的差异。
通用问题解决者的局限在于它只能处理定义明确的问题，一旦目标含混或含义不明确，比如涉及正义、合理、友好这类比较抽象的名词时，它就无能为力了。但是，尽管有这样那样的缺陷，对于认知科学以及计算机模拟而言，通用问题解决者算得上是一个里程碑，因为就像它的名字一样，它是一种解决普遍问题的万能模型，是对人认知过程本身的模拟，从而向图灵所设定的目标迈进了一大步。
科学家以后又陆续编制出了各式各样模拟人类思维的计算机程序，直到“更深的蓝”战胜了卡斯帕罗夫，这次举世瞩目的胜利使人类的尊严受到了前所未有的挑战，有许多人认为这可能预示着计算机取代人类的一天终会到来。
然而，人工智能是否已具备了智慧呢？电脑是否比人脑更聪明？对这些问题，人们还有不同的看法。起码迄今为止尚没有一台计算机能够通过图灵测验。卡斯帕罗夫也发现“深蓝”下棋的方式与真正的人迥然不同，也就是它似乎欠缺一种直观把握全局的能力。如今IBM公司所制造出的最强大的超级计算机Blue Gene／L每秒能进行70.7万亿次的运算，比深蓝快5700倍，可是心理学家评估它的功能大致也只是与老鼠的脑差不多而已。
心灵智慧点滴
计算机的出现为人类提出了许多新的研究课题，人工智能（artificial intelligence）就是其中之一。简单地说，人工智能就是利用计算机模拟人的智能行为和功能。作为一门学科，它是认知心理学与计算机科学、信息论、控制论、逻辑学、语言学等各门学科相结合的产物。
心理学家一般认为不可能制造出能真正推理（Real reasoning ）和解决问题（problem solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。它们不会创造，只会计算。不过他们与真正的人相比有个优点，就是不会受到情绪的干扰。
人物志
赫伯特·西蒙（Herbert Simon，1916—2001），又名司马贺，美国心理学家，认知心理学的奠基者，在管理学、经济学、组织行为学、心理学、政治学、社会学、计算机科学等方面都有较深厚造诣。西蒙和纽厄尔等人共同创建了信息加工心理学，开辟了从信息加工观点研究人类思维的方向，推动了认知科学和人工智能的发展。1978年获诺贝尔经济学奖，是西方决策理论学派的创始人之一。
