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软件工程与项目管理
Software Engineering & Project Management

型，这个模型成为 80 多年来计算机和人工智能发展的基本模型。1943 年麦卡洛
克（McCulloch）和皮茨（Pitts）提出了神经元计算模型，这个模型在可计算性上
与图灵模型是等价的（理论上无限容量的神经网络模型被认为是图灵完备的，即
可以模拟任何图灵机的计算过程）。对自动机理论而言，神经网络模型可能比图
灵模型更有价值。

1945 年，冯·诺伊曼发表了一篇长达 101 页的报告《EDVAC 报告书的第一
份草案》，为计算机的发展奠定了坚实的基础。麦卡洛克和皮茨的《神经活动
中内在思想的逻辑演算》是这份报告唯一的参考文献。冯·诺伊曼在给维纳的信

中也提到，麦卡洛克和皮茨的大胆尝试，与图灵博士的非神经观点同样重要。后
来，冯·诺伊曼在他的遗作《自复制自动机理论》中指出，图灵机和神经网络模
型分别代表了一种重要的研究方式——组合方法和整体方法。麦卡洛克和皮茨对
底层的零件进行了公理化定义，可以得到非常复杂的组合结构；图灵定义了自动
机的功能，并没有涉及具体的零件。这说明神经网络计算模型对计算机概念的形

成产生了重大影响。由于当时计算机的性能太低，数据也缺乏，基于神经网络模
型构建计算机的想法无法实现。1946 年 11 月，冯·诺伊曼给维纳写信时指出，
为了理解自动机的功能及背后的一般原理，我们选择了太阳底下最复杂的一个对

象……在整合了图灵、皮茨和麦卡洛克的伟大贡献后，情况不仅没有好转，反而
日益恶化……这些人向世人展示了一种绝对的且无望的通用性。从此，冯·诺伊
曼放弃了用神经网络模型构建计算机，转向研究自复制自动机。
值得指出的是，早在 1948 年，图灵也写了一篇论文《智能机器》（Intelligent
machinery），提出了与图灵机不同的计算模型——“无组织机器”，它模拟婴儿

的大脑皮层，通过适当的干扰训练来实现组织化。实际上，这篇论文介绍的是早
期的随机连接神经网络模型，描述了目前人工智能连结主义的基本原理，包括遗
传算法和强化学习等。由于没有得到他老板的认可，这篇论文一直没有被发表，

直到 2004 年才被发现。这一被历史湮没的重要论文，说明图灵同样看好神经网
络模型。如果学术界早看到这篇论文，今天的计算机世界可能是另一副模样。冯·诺
伊曼早就预言，信息理论包括两大块，即严格的信息论和概率的信息论。以概率
统计为基础的信息理论对于现代计算机的设计更加重要。统计意义的正确性与确
定性、计算程序的严格正确性是解决复杂问题的不同思路。图灵机模型和神经网

络模型的竞争，实际上是科学技术发展史上常见的功能主义和结构主义的竞争，

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