智能与计算的关系将会越来越紧密，无论从什么视角去定义和诠释这两个概念。了解一下计算的历史，特别是在现代计算机出现以前，将有益于理解智能与计算的关系。自16世纪后期以来，随着天文、航海、工程、贸易以及军事的发展，许多科学领域都出现了前所未有的突破，特别是观测天文学、远程导航和大地测量学，或者说是有关地球的测量和表征的领域。这些发展离不开数学，在大多数情况下，它们的基础是三角学，三角表、恒等式等【1】。随之而来的是大量的对相关计算的需求，这种需求甚至可从文学作品中略见一斑，如英国维多利亚时代（1837-1901）著名幽默剧作家威廉·吉尔伯特（William S. Gilbert）与作曲家阿瑟·萨利文（Arthur Sullivan）共同创作的喜剧《皮纳福号军舰（H. M. S. Pinafore）》。其开幕大合唱有如下一段：“We work from morn till night, For computing is our duty; We're faithful and polite. And our record book's a beauty; With Crelle and Gauss, Chauvenet and Peirce（4位著名数学家）, We labor hard all day; We add, subtract, multiply and divide, And we never have time to play.”【2】

2018年，德国马克斯·普朗克（Max Planck）科学史研究所所长洛兰·达斯顿（Lorraine Daston）撰文将那个时代称为“大计算（Big Calculation）”时代以类比于当今的“大数据（Big Data）”时代【3】。仅就自然对数表的编制就可以想象出那个时代对计算需求之巨大，其任务之艰巨，更不用提要求结果的准确和可靠（没有计算机或计算器，缺乏受过四则运算训练的人员）【4】。尤其是19世纪中叶以后，保险业、天文观测、铁路运输、政府统计、星历和航海天文、工业生产、会计业，以及后来的军事武器研究等都对数字计算提出越来越多和越高的需求。在那两个多世纪的时间里，在满足日益增长的数字计算需求的过程中发生了什么？洛兰·达斯顿以期间的三幕短剧勾画出大计算历史的关键节点和人物，视人工智能与劳动分工（Division of Labor）为孪生双子，开启了人机混合智能的篇章。巧合的是，整整60年前（1958年），人工智能的两位先驱者赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）和艾伦·纽厄尔（Allen Newell）联合在顶级学术期刊《运筹学》上发表的文章中，也曾提及上述三幕短剧中的几位主角，将计算机的发明归因于这些短剧【5】。

第一幕：受法国工程师让罗道夫·贝罗耐（Jean-Rodolphe Perronet）【6】等人描述的法国扣针制造过程的启发，彼时格拉斯哥大学（University of Glasgow）教授亚当·斯密（Adam Smith）在其长达千余页的巨著《国富论》（1776年）中第一章以扣针制造为例，提出了对工业革命产生深刻影响的劳动分工理论【7】。亚当·斯密发现在扣针制造过程中，生产一枚扣针需要经过18道工序。如果由10个工人分别承担1-2道工序，每天可生产48,000枚扣针，平均每人生产4,800枚。如果让工人各自独立完成全部工序，那么他们中的任何一个人，一天连20枚扣针也生产不出来【8】。

   第二幕：1791年，另一法国工程师加斯帕尔·里奇·德·普罗尼（Gaspard Riche de Prony）【9】启动了自然对数表项目（后称普罗尼项目），需要计算1到20万的自然对数，精确至小数点后14位。项目于1801年完成，但由于对数表的规模太大以致印刷成本太高而从未出版，直至1891年其缩减版才出现【10】。尽管该项目工程巨大，但是其历史地位却是项目实施过程中的创新思想。普罗尼受亚当·斯密《国富论》启发，提出了“如生产扣针一样生产自然对数”的思想，建立了三层的分工金字塔“生产自然对数”（如下图）。

法国工程师普罗尼的分工金字塔（根据洛兰·达斯顿论文中的图编译【11】）

   第三幕：第三位出场的是英国数学与政治经济学家查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）。普罗尼的分工金字塔给巴贝奇留下了深刻印象，但是巴贝奇认为金字塔最底层的工作可以用机器替代，只需雇佣工人尽可能快地抄下机器呈现的数字。1832年，他进一步阐述了劳动分工可应用于机械运算与人脑运算【12】。普罗尼金字塔最底层的计算工作“几乎可以称为机械的”，即使这些工作不是由实际的机器完成的。于是，这些思考孕育了巴贝奇差分机（Difference Engine）的想法，被历史学家誉为现代计算机的鼻祖。

巴贝奇差分机

    因普罗尼项目而串在一起的三幕历史短剧各自分别以及共同对19世纪后期至今的人类发展产生了深远的影响。亚当·斯密的分工是为了重组或整合以提高社会和经济系统的效率，不断深化分合的过程带来了人与人以及人与机器的关系的演化，奠定了整个管理科学的基础和形成了其发展历程，也是政治和社会学等学科研究问题的根源。普罗尼的分工金字塔是其后百余年“大计算”项目的组织原则【13】，如支持曼哈顿工程的数学用表【14】，早期NASA的计算【15】等。巴贝奇于机械运算与人脑运算之间的劳动分工理念甚至影响当今众包工人（Crowd Worker）模式【16】，该模式支撑了有监督机器学习领域（人类智能与机器算法的分工）。从横向看普罗尼分工金字塔，每一层级本质上代表的是以学科为导向的人工智能，从纵向看是以任务为导向的人机混合智能。

   前MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）主任罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）教授曾批评主流人工智能将其所研究的问题切分为两部分（Components）：人工智能部分与非人工智能部分，而人工智能的成功往往是通过将问题的未解决部分定义为非人工智能【17】。在现实世界当中以任务为导向的人工智能往往需要解决问题的两个“部分”。2019年，美国国防部的Maven项目因为Google的退出而闹得沸沸扬扬。该项目进展不顺，不是因为Google退出项目，而是因为原有的“分工”不适合于Maven项目的场景。其项目负责人JAIC主任Shanahan将军说：“如果你使用一个非常干净的最高标准数据集进行训练，那么它在现实世界中是行不通的”【18】。