亚瑟·塞缪尔

概况

亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）是一位美国电气工程师。他的职业生涯从贝尔电话实验室的电话硬件研究，一直延伸到能让机器在棋盘游戏上越下越好的计算机程序。人们记住他主要因为两件事：为早期 IBM 计算机写的跳棋程序，以及1959年那篇让「机器学习」这一说法广为流传的论文。^[2]

教育与早期职业

塞缪尔1901年出生于美国堪萨斯州的恩波里亚（Emporia）。1926年他在麻省理工学院（MIT）获得理学硕士学位，随后留校任电气工程讲师，从1926年到1928年。^[1]

1928年他转入贝尔电话实验室，在此工作到1946年。^[1]此后他在伊利诺伊大学任电气工程教授，任期从1946年到1949年；1946年他还获得了恩波里亚学院授予的荣誉博士学位。^[1]

跳棋程序

1949年，塞缪尔加入 IBM 的波基普西实验室，一直工作到1966年。^[1]在这里，他为 IBM 701 写了第一个跳棋程序——701 是 IBM 的第一台商用计算机。^[2]在那个年代的机器上让一个下棋程序跑起来本身就是工程上的成就，而让它下得好则是研究问题。

程序里有两项技术对后来这门学科的历史很重要。第一项是 alpha-beta 剪枝，一种用于双人博弈的搜索方法：程序推演自己和对手的可能走法，一旦能证明某个分支不会改变当前的决策，就放弃继续搜索这个分支。剪枝让程序在同样的计算时间里能向前多看几步。第二项是死记硬背式学习（rote learning）：程序把已经见过的棋局存下来，以后再遇到时直接调用，而不必重新推算。^[2]这种对过往对局的记忆，使程序不再只是一套预先写死的规则，也正是这项工作被视为「机器能从经验中学到东西」的早期示范的原因。

1959年，塞缪尔在《IBM 研究与开发杂志》上发表《利用跳棋游戏进行的若干机器学习研究》（Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers），学界通常认为「机器学习」一词正是在这一年由他提出的。^[2]游戏在这里充当了一个受控的实验场：规则简单且固定，胜负给出毫不含糊的评分，程序强弱可以通过对局来衡量。这些性质使跳棋一类的游戏在此后几十年里一直是检验学习方法的常用试验台。

斯坦福岁月

1966年从 IBM 退休后，塞缪尔加入斯坦福大学，任讲师与助理研究员，1974年成为该校的研究教授。^[1]他在斯坦福的这些年，正值计算机科学逐渐从电气工程和数学中分离出来、成为一门独立学科的时期。

1987年，他获得 IEEE 计算机学会颁发的先驱奖（Pioneer Award）。^[1]1990年7月29日，他在斯坦福医院去世。^[1]

影响

塞缪尔的贡献说起来简单，也容易被低估。他把一台占满房间的机器和一套规则清晰的游戏放在一起，追问机器能否靠积累经验下得更好，而不是只照着事先写好的指令行事。他在1959年给这个问题起的名字，至今仍是这门学科的名字。^[2]他的跳棋工作还留下了一套比硬件更长寿的做法：用游戏作基准，把搜索加记忆作为基本机制，用公开发表、可复现的实验来证明一种学习方法确实有效。^[2]