隐藏人物I
控制论之父诺伯特·维纳的"听力手套"
控制论是关于人、动物和机器如何相互控制和通信的科学研究，普遍被认为是计算机科学、人工智能、认知科学等学科的理论基础。"控制论之父"诺伯特·维纳在麻省理工学院的团队开发的"听力手套"设备，能够将声音转化为触觉震动，通过对比不同声音在五个手指尖的触感用于纠正口语发音。1950年，受维纳邀请，聋盲人海伦· 凯勒作为"被试"，亲自测试了这套设备，维纳称听力手套是"控制论对人类的首次有建设性的应用"。
照片为1949年诺伯特·维纳与翻译器的早期原型合照，他希望最终可以佩戴的像"手套"一样；照片由Getty Images提供
照片为海伦·凯勒和她的助手波莉·汤姆森在1949年在贝尔实验室检查电话的照片;
照片由AT&T档案和历史中心提供
机器人设计"恐怖谷" 理论的假肢借喻
著名的"恐怖谷"理论：机器人的仿真度越高人们越有好感，但在相似度临近100%前，这种好感度会突然降低，越像人反而越感到恐惧，似乎跌入"恐怖谷"。
在"恐怖谷"理论的原文中，日本机器人学家森政弘频繁使用假肢作为论述工具。比如，他指出，看似真实的假肢手，一旦我们意识到它是人造的，会感到诡异。
原文: (“…once we realize that the hand that looked real at first sight is actually artificial, we experience an eerie sensation. For example, we could be startled during a handshake by its limp boneless grip together with its texture and coldness. When this happens, we lose our sense of affinity, and the hand becomes uncanny. In mathematical terms, this can be represented by a negative value.”)
来源: Masahiro Mori: The Uncanny Valley(Mori, Masahiro. "The uncanny valley: the original essay by Masahiro Mori." IEEE Spectrum (1970).)
原文翻译：一旦我们意识到第一眼看起来真实的手实际上是人造的，我们就会有一种怪异的感觉。例如，在握手时，我们可能会被它没有骨头、柔软的抓握以及它的质地和冰冷吓到。当这种情况发生时，我们对机器失去了亲切感，这只手变得诡异。用数学术语来说，这可以用负值来表示。
照片为由佛像木雕师制作的木制假手
照片为左上角的人类手臂，控制着一只名为"维也纳手"的高仿真度肌电手
阿兰· 图灵 "智能" 理论中的残障类比
1950年，被誉为"人工智能之父"的阿兰·图灵在《思想》期刊发表关于计算机和智能的论述，将机器比作残障儿童，认为即使机器没有脚、没有眼睛，也可以像海伦· 凯勒那样学习。自海伦· 凯勒幼年起，关于她和"输入"、"输出"相关的类比，便不厌其烦地出现在《思想》 这部创刊于1876年的哲学界前沿刊物。她也在一生中，充当了同时期最重要的几个实验室研究的"被试"。
来源：Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence (Turing, Alan M. Computing machinery and intelligence. Mind, 1950.)
照片为阿兰图灵在《思想》期刊中发表的"关于计算机和智能的论述"选段
照片为1950年10月第236期期刊《思想》封面
集成电路 (IC)的首个商业应用场景：助听器
集成电路技术的进步，是计算机微型化的基础。早在1900年代，集成电路在研发初期的市场前景并不明朗，助听器成为了其主要的商业应用场景。由于听力障碍带来的污名化，助听器的用户偏爱小型甚是隐形的助听设备。除了早期用户以外，聋人和听力障碍者也往往是当时微型电子设备的开发者、零售商和生产商。直到1950年代末，大多数人才开始对计算机微型化感兴趣，并催生了渴望拥有个人电子产品的热潮。
来源：Mara Mills: Hearing Aids and the History of Electronics Miniaturization (Mills, Mara. "Hearing aids and the history of electronics miniaturization." IEEE Annals of the History of Computing 33, no. 2 (2011): 24-45.)
照片为可佩戴的Sonotone真空管助听器广告海报；其广告美化了产品的隐匿性。
（由肯尼斯·伯格助听器博物馆和档案提供）
照片为Solo-Pak助听器的印刷电路板（左下角），与以前的硬线和离散元件进行对比。
自闭症与情感计算
"情感计算之母"、麻省理工学院Media Lab教授Rosalind Picard及其合作者认为，自闭症能够为情感计算带来新的洞见。他们指出，自闭症谱系障碍者对社会场景的体系化，能够帮助情感计算研究者们开发可以读取情绪的机器人等社会情感技术。
"被诊断为自闭症谱系障碍的人是终极的体系化专家，他们表现出完整或卓越的体系化能力，如对细节的超强关注、处理质数、日历计算、或对人造及自然物品进行分类的能力等 (Shah and Frith 1983; Jolliffe and Baron-Cohen 1997; Baron-Cohen et al. 2002; Baron-Cohen 2006)."
"许多自闭症谱系障碍者尝试将同理心体系化，他们在对话发生过程中以及结束后许久，都在对对话和互动进行着分析。(Blackburn et al. 2000; Mixing Memory Blog 2005)"
"在过去的10年里，情感计算一直在开发传感和识别技术，有了闭症谱系障碍者的洞见的加持，这些技术最终可能会促进社交世界的体系化。"
(KALIOUBY, RANA el, Rosalind Picard, and Simon Baron‐Cohen. "Affective computing and autism." Annals of the New York Academy of Sciences 1093, no. 1 (2006): 228-248.)
图片：Kismet是90年代在麻省理工学院诞生的情感计算机器人，
是史上第一个专门用于与人类进行表情交互的机器人，被广泛认为是社交机器人领域的鼻祖。
