----“人工智能之父”和LISP语言的发明人。2011年的去世，更使其成为媒体关注的焦点。   

    

    麦卡锡1927年9月4日生于波士顿。他的父亲是一个爱尔兰移民，做过木匠和渔夫，同时也是一个发明家和工会积极分子，拥有专利。麦卡锡的母亲是来自立陶宛的犹太人，热心于女权运动，当过记者。麦卡锡是一个天赋很高的人，还在上初中时，他就弄了一份加州理工学院的课程目录，按目录自学了大学低年级的高等数学教材，做了教材上的所有练习题。这使他1944年进入加州理工学院以后可以免修头两年的数学，并使他虽然因战时环境要在军队中充任一个小职员，占去了部分时间，仍得以在1948年按时完成学业。然后到普林斯顿大学研究生院深造，于1951年取得数学博士学位。麦卡锡留校工作两年之后转至斯坦福大学，也只呆了两年就去达特茅斯学院任教。在那里，他发起了并成功举办了成为人工智能起点的具有历史意义的“达特茅斯会议”。1958年麦卡锡到MIT任教，与明斯基(L. Minsky)一起组建了世界上第一个人工智能实验室，并第一个提出了将计算机的批处理方式改造成为能同时允许数十甚至上百用户使用的分时方式(time-sharing)的建议，并推动MIT成立组织开展研究。其结果就是实现了世界上最早的分时系统--基于IBM 7094的CTSS和气候的MULTICS。麦卡锡虽然因与主持该课题的负责人产生矛盾而于1962年离开了MIT重返斯坦福，未能将此项目坚持到底，但学术界仍公认他是分时概念的创始人。麦卡锡到斯坦福后参加了一个基于DEC PDP-1的分时系统的开发，并在那里组建了第二个人工智能实验室。

    麦卡锡对人工智能的兴趣始于他当研究生的时候。1948年9月，他参加了一个“脑行为机制”的专题讨论会，会上，冯·诺依曼发表了一篇关于自复制自动机的论文，提出了可以复制自身的机器的设想，这激起了麦卡锡的极大兴趣和好奇心，自此就开始尝试在计算机上模拟人的智能。1949年他向冯·诺依曼谈了自己的想法，后者极为赞成和支持，鼓励他搞下去。在达特茅斯会议前后，麦卡锡的主要研究方向是计算机下棋。下棋程序的关键之一是如何减少计算机需要考虑的棋步。麦卡锡经过艰苦探索，终于发明了著名的alpha-beta搜索法，使搜索能够有效进行。在alpha-beta搜索法中，麦卡锡将节点的产生与求评价函数值(或称返上值或倒退值)两者巧妙的结合起来，从而使某些子树结点根本不必产生与搜索(称为“剪枝”cut off)。之所以称为alpha-beta搜索法，是因为将处于取最大值级的结点返上值或候选返上值PBV(Provisional Back-up Value)称为该节点的alpha值，而将处于最小值级的结点的候选返上值或返上值称为该结点的beta值。这样，在求得某节点的alpha值时，就可以与其先辈结点的beta值相比较，若alpha>=beta，则可终止该结点一下的搜索，即从该结点处加以修剪，这叫beta修剪；而在求得某节点的beta值时，就可与其先辈结点的alpha值相比较，若beta<=alpha，则可以终止该结点一下的搜索，即从该结点处加以修剪，这叫alpha修剪。alpha-beta搜索法至今仍是解决人工智能问题中一个常用的高效方法。

    至于达特茅斯会议，当东道主的麦卡锡是主要发起人，另外3个发起人是当时在哈佛大学的明斯基，IBM公式的罗杰斯特，信息论的创始人香农。麦卡锡发起这个会议的目标非常宏伟，是想通过10来个人2个月的共同努力设计出一台具有真正智能的机器。会议的经费是洛克菲勒基金会资助的，包括每个代表1200美元加上外地代表的往返车票。会议的原始目标虽然由于不切实际而不可能实现，但由于麦卡锡在下棋程序尤其是alpha-beta搜索法所取得的成功，以及卡内基-梅隆大学的西蒙(H.A.Simon)和纽厄尔(A. Newell)带来了已能证明数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理的启发式程序“逻辑理论家”LT(Logic Theorist)，明斯基带来的名为Snarc的学习机的雏形(主要学习如何通过迷宫)，这使会议参加者仍能充满信心的宣布“人工智能”这一崭新学科的诞生。

    1959年，麦卡锡基于邱奇(Alonzo Church)的lamda-演算和西蒙、纽厄尔首创的“表结构”，开发了著名的LISP语言(LISt Processing Language)，成为人工智能界第一个最广泛流行的语言。LISP是一种函数式的符号处理语言，其程序由一些函数子程序组成。在函数的构造上，和数学上递归函数的构造方法十分类似，即从几个基本函数出发，通过一定的手段构成新的函数。LISP语言还具有自编译能力。具体说来，LISP有以下几个主要特点：

1.计算用的是符号表达式而不是数；

2.具有表处理能力，即用链表形式表示所有的数据；

3.控制结构基于函数复合，以形式更复杂的函数；

4.用递归作为描述问题和过程的方法；

5.用LISP语言书写的EVAL函数既可作为LISP语言的解释程序，又可作为语言本身的形式定义；

6.程序本身也同所有其他数据一样用表结构形式表示。

    已经证明，LISP的这些特点是解决人工智能核心问题的关键。此外，精巧的表机制也是进一步简化LISP程序设计的方便而有力的工具，因此，LISP自发明以来，已经被广泛用于数学中的符号微积分计算，定理证明，谓词演算，博弈论等领域。它和后来由英国伦敦大学的青年学生柯瓦连斯基(R.Kowaliski)提出、由法国马赛大学的考尔麦劳厄(A.Colmerauer)所领导的研究小组于1973年首先实现的逻辑式语言PROLOG(PROgramming in LOGic)并称为人工智能的两大语言，对人工智能的发展起了十分深远的影响。LISP所蕴含的丰富的思想和深刻的意义也吸引了负责设计Algol语言的国际委员会，麦卡锡因此被吸收为该委员会的成员。Algol中后来采纳了LISP关于递归和条件表达式的这些思想。

    20世纪70年代以后，麦卡锡又开始研究非单调逻辑。在经典逻辑中，由已知事实推出的结论，绝不会再已知事实增加时反而丧失其有效性，因此是“单调的”(monotonic)。但在人类思维过程中，由于信息的不完全和认识的局限性，常常有随着事物的发展变化，原有结论被否定和取消的情况，这就导致了所谓“非单调逻辑”(nonmonotonic logic)。非单调逻辑中有一类是基于最小化语义的最小化非单调逻辑。1980年，麦卡锡在一篇论文中提出了“限制逻辑”或称“限界逻辑”，成为这类非单调逻辑中比较成功的一个体系(见J.McCarthy: Circumscription--a form of nonmonotonic reasoning. Artifical Intelligence, Vol. 13, 1980, 27~39页)。

    麦卡锡的主要著作有：

    《自动机的研究》(Automata Studies, Princeton Uni, Pr., 1956, 与香农合编)

    《信息学：科学美国人之书》(Information: A Scientific American Book, Freeman, 1966)

    《形式化的常识：麦卡锡论文选集》(Formalizing Common Sense: Papers by John McCarthy, Ablex Pub. Co., 1990, 由 V. Lifschitz编辑)

    除了获得图灵奖外，麦卡锡在1988年获得了日本的INAMORI基金会所设立的KYOTO奖，这个奖主要奖励在高科技方面做出杰出贡献的科学家，麦卡锡是这个奖项的第5位获得者。1990年麦卡锡获得美国全国科学奖章(National Medal of Science)。

    麦卡锡的图灵奖演说题为“人工智能研究的现状”(The Present State of Research on Artificial Intelligence)。

    延伸阅读--http://amturing.acm.org/award_winners/mccarthy_0239596.cfm