创造力常常被误解为从无到有地创造新事物，但本质上，它是指以陌生的方式看待熟悉的事物。无论是科学突破、艺术革新、喜剧感的诞生，还是精神蜕变，这一真理都同样适用。

当一位严谨的科学家或艺术家全身心投入到问题解决中，以至于问题渗透到他们的身心各处时，在某些条件下（并非完全由个人掌控），潜意识深处会浮现出新的连接，为问题带来全新的视角，解开原本难以逾越的结。阿瑟・库斯勒在其关于创造力的精彩研究《创造的行为》中，引入了 “双关联”（bisociation）一词来描述这种状态 —— 不同的参考框架或模式偶尔会碰撞或结合，为走出艺术瓶颈或解决科学难题提供全新见解。

我们将这类时刻称为 “尤里卡时刻”，还错误地将这些关键瞬间捧为 “不费吹灰之力的成果”。这两种看法都不准确。在突破发生之前，人们已经为解决问题投入了无数小时的持续努力；而这些意外连接的出现，要么是因为偶然接触到其他参考框架，要么是源于内心涌现的清晰洞见。无论哪种情况，正是这种全新视角帮助解决了问题。史书略去了挣扎的过程，只呈现突破的瞬间。当前的人工智能革命见证了多项源于跨学科连接的突破。然而，没有什么比 “大脑神经元的工作原理成为机器计算与人工智能建模基础” 的故事，更能体现创造力的力量。

“机器学习可以模仿大脑神经元” 这一想法，是两个独立参考框架的惊人融合：一个是生物学框架，另一个是数学框架。几个世纪以来，大脑一直是个谜（至今仍是）。19 世纪末，伟大的西班牙神经科学家圣地亚哥・拉蒙 - 卡哈尔透过显微镜，看到了前所未有的东西：一种特定类型的细胞 —— 神经元。卡哈尔的研究揭示，大脑并非如人们曾经认为的那样是一团杂乱的组织，而是由独特的单个神经元构成的网络，用查尔斯・谢灵顿爵士的不朽名言来说，这是一张 “迷人的织布机”。每个神经元一端接收输入，另一端发出信号。我们的思想、想象、意识和感知，都以某种方式与这些神经元的放电相关。但数十亿神经元的 “舞蹈” 如何孕育出内在的自我，以及它所感知的世界的同构映射，至今仍是个谜。卡哈尔的发现为他赢得了 1906 年诺贝尔生理学或医学奖，并为神经科学作为一门学科的快速发展奠定了基调。从数学角度看，罗素和怀特海的《数学原理》旨在将整个数学还原为其基本命题 —— 这些命题非 “真” 即 “假”，换句话说，是一种二元决策。《数学原理》试图在一系列此类二元选择的基础上，构建起数学的大厦。

两位才华横溢的人 —— 一位是经验丰富的哲学家兼神经生理学学生，另一位是极具数学天赋的离家少年 —— 在特殊环境下走到一起，重塑了我们对大脑的理解。前者 42 岁，是哲学家、心理学家兼神经生理学学生；后者 18 岁，从家里跑出来，数学天赋过人却毫无学术资历。沃伦・麦卡洛克与沃尔特・皮茨的合作、友谊与突破，将永远改变信息技术的格局。他们共同提出了首个心智的机械理论、首个神经科学计算理论、现代计算机的逻辑设计，并为如今席卷全球的人工智能奠定了基础。了解这两个人以及他们如何改变世界，至关重要。我们先从沃尔特・皮茨说起。

沃尔特・皮茨是底特律的一个男孩，自学了希腊语、拉丁语、逻辑学和数学。他的父亲总想用拳头阻止他上学，更希望他去工作。皮茨生性腼腆，害羞、内向的性格让他成了同学欺凌的目标。这个少年在家庭和学校中，都未因过人的天赋获得丝毫理解。图书馆是他唯一感到自在的地方，是他的避难所 —— 一个安静的知识圣地，让他能独自阅读和思考。

12 岁那年的一个寒冷下午，皮茨为了躲避欺凌者，冲进图书馆，藏在高耸的书架之间。夜幕降临，欺凌者早已把他忘在脑后，但他仍因害怕而不愿离开。他的目光落在一套三卷本著作上：伯特兰・罗素与阿尔弗雷德・怀特海的巨著《数学原理》。这部出版于 1910 至 1913 年的作品，试图将所有数学还原为逻辑 —— 即数学的第一原理。即便是经验丰富的数学家，《数学原理》也像是一座充满符号与晦涩表述的迷宫。众所周知，书中对 “1+1=2” 的证明出现在第 359 页。但对皮茨来说，《数学原理》不是障碍，而是邀请。他沉浸其中，在图书馆连续待了三天，读完了全部三卷。他不仅读完了全书，还发现了罗素推理中的逻辑漏洞。带着只有年轻人才能有的胆量，他给这位伟大的哲学家写了一封信，以极其精准的笔触指出了这些漏洞。

罗素向来是位谦和的学者，读完信后，对这一批评感到震惊。他回信邀请皮茨到剑桥大学，与他一起学习和工作。显然，皮茨去不了 —— 他才 12 岁。三年后，15 岁的皮茨得知罗素要到芝加哥大学参加会议，便决定是时候见他一面了。他半夜离家，没告诉任何人（在他短暂而不幸的一生中，再也没见过家人，也从未提及他们）。虽然离家让他找到了人生的方向，但从个人层面来说，这让他成了无根之人。在芝加哥，有一个人正不知不觉地等待着他 —— 这个人将是他余生中唯一信任、视为家人的人。回首往事，命运仿佛打出了最精妙的牌，让两个背景、教育和成长经历截然不同的人走到一起，引发了一场智力合作，开启了人工智能时代。

颇具讽刺的是，沃尔特・皮茨最终没能见到伯特兰・罗素。他在大学校园里打杂谋生，偶尔溜进教室听教授讲课。他结识了一位年轻的医学生杰罗姆・莱文，莱文把他介绍给了沃伦・麦卡洛克 —— 一位声誉卓著的中年教授，刚从耶鲁大学搬到芝加哥大学。这次介绍成了人类历史新纪元的转折点。

麦卡洛克自信满满，有着灰色的眼睛、浓密的胡须，烟不离手，既是哲学家又是诗人，爱喝威士忌和吃冰淇淋，从不早于凌晨 4 点睡觉。他和妻子露丝以及孩子们住在一个稳定富足的家里，这里成了芝加哥知识分子和文人的圣地，他们常常深夜聚集在此，热烈讨论一切话题 —— 从哲学、文学到当时正激烈进行的西班牙内战。尽管麦卡洛克是数学家、哲学家，还是受过训练的神经生理学家，但他本质上是一位哲学家，痴迷于意识这一深奥的谜团，以及思想的根基：思想是否如笛卡尔所认为的那样，与物质不同？或者，思想是物质的产物，若如此，它必定有其根基？这正是麦卡洛克苦苦思索的问题。麦卡洛克推崇 17 世纪博学家、牛顿的同时代人戈特弗里德・莱布尼茨的著作。莱布尼茨曾大胆设想过一种类似英文字母表的系统 —— 每个字母象征一个概念，通过对这些符号应用逻辑规则，所有人类思想都能被编码。麦卡洛克对神经元的理解让他相信，神经元处理信息的过程应该能用数学模型来表示。图灵刚刚发表的开创性论文表明，这种方法不仅可行，而且有望实现。

麦卡洛克发现，皮茨有着极强的严谨逻辑思维能力，能在复杂问题的表象中直击核心。当麦卡洛克向皮茨解释，他正尝试用莱布尼茨的 “字母汤” 理念和罗素《数学原理》中的二元方法，来建模一种机械计算过程时，皮茨深受触动。毕竟，两人都热爱并吃透了《数学原理》。他们在 “单个神经元可视为逻辑门” 这一概念中找到了共鸣 —— 用罗素的语言来说，这是一个能输出二元决策的命题：“是” 或 “否”，即电信号是否通过，这取决于输入的强度和对其执行的逻辑运算。

麦卡洛克一直苦于找不到合适的数学框架来描述神经元模型。他最初尝试使用的莱布尼茨逻辑演算涉及时间，而他的数学模型反复出现一个问题：神经元链中，某个神经元的输出会成为前一个神经元的输入，形成循环。在传统微积分中，时间是关键因素，这种循环在数学上是不可能的。皮茨知道解决方案：模算术（Modulo mathematics）—— 一个处理像时钟小时数那样循环数字的数学分支。

每天晚饭后，麦卡洛克和皮茨就把论文铺在餐桌上，彻夜不停地构建机械神经元模型。麦卡洛克的妻子露丝会悄悄收拾好东西，带女儿们去睡觉 —— 只有大女儿有时会坐在桌边，听他们讨论，画出父亲和皮茨争论的神经元结构示意图。这些图后来成了他们论文的一部分。

皮茨用数学向麦卡洛克证明，大脑中神经元的循环连接是不可避免的：闭合的循环形成记忆和概念抽象，而沿着链继续传递的循环则相当于数据处理的计算过程 —— 记忆和信息处理，这是大脑的两个关键功能。如今看来，这一见解似乎很简单，但在当时却是革命性的。从未有人将布尔代数、卡哈尔的神经元理论、罗素的《数学原理》和模算术联系起来。要构建神经元的机械等效模型，必须将所有这些领域融会贯通。这仍然是一个模型，一种理解大脑的方式 —— 就像尼尔斯・玻尔的原子模型是理解原子行为的一种方式。在这两个案例中，模型都验证了实证结果，而这正是科学的核心。

1943 年，两人合作迎来了决定性时刻 —— 他们共同发表了一篇改变现代科学进程的论文：《神经活动内在理念的逻辑演算》。这篇论文提出了首个人工神经网络模型 —— 一个数学框架，证明神经元可以执行类似图灵机的逻辑运算。他们指出，原则上（这一区分很重要，它是一个看似有效的模型），大脑可以被理解为一个逻辑系统，其中神经元像开关一样运作，根据输入决定 “开启” 或 “关闭”。这为人工神经网络提供了蓝图，而人工神经网络正是现代机器学习和人工智能的根基。

皮茨在麦卡洛克身上找到了成长过程中缺失的一切 —— 无条件的接纳、深厚的友谊、智力上的陪伴，以及他从未有过的父亲般的关怀。虽然皮茨只和麦卡洛克一家住了很短时间，但他余生都将麦卡洛克的家视为自己唯一的家。对麦卡洛克来说，他在皮茨身上找到了志同道合的灵魂 —— 一个敏锐的头脑让他的想法得以实现，或许，就像一个儿子。他在给皮茨的推荐信中写道：“我愿他永远与我同在。” 尽管在接下来的几十年里，皮茨与麦卡洛克、诺伯特・维纳以及冯・诺依曼都有过智力合作，但他始终是个内心饱受困扰的人。童年的创伤和情感上的孤立给了他难以磨灭的伤痕。尽管麦卡洛克尽己所能给予他关怀，但皮茨仍难以维系人际关系，从未真正融入任何地方。他作为思想家和逻辑学家的声望却堪称传奇。冯・诺依曼常说，只要皮茨审阅过一篇论文，就无需再做任何修改。他的学术诚信可见一斑。晚年的皮茨染上了酒瘾，变得更加孤僻。

1969 年，皮茨和麦卡洛克在几个月内相继去世 —— 皮茨死于肝硬化，麦卡洛克死于心脏病。皮茨去世时年仅 46 岁。在短暂的一生中，他带来的突破之多，令人难以置信。麦卡洛克和皮茨之间的智力纽带从未断裂。初次合作后，他们虽有分歧，也走上了不同的道路，但始终相互支持，合作到生命的最后一刻。

他们的遗产经久不衰。生成式人工智能的起源，正是源于这两个人的跨学科视野 —— 他们为计算奠定了基础。每当人工智能模型做出决策，每当神经网络识别人脸、翻译语言或模仿人类认知时，它都建立在这样两个人的成果之上：一个曾在图书馆安静的书架间寻求庇护、自学成才的少年，和一位敢于模仿大脑的中年哲学家。

作者简介：巴拉苏布拉马尼亚姆・N. 是 NIIT 卓越中心（COE）的副总裁，在咨询、培训以及 NoSQL 解决方案和数据科学架构领域拥有超过 25 年的专业经验。