中国人工智能产学研的前世今生、来龙去脉——

从人工智能的出发点出发瞥见未来

20世纪80年代初，中科院系统科学研究所原办公楼（现融科大厦）（左起：许国志、吴文俊、印度学者、关肇直） 本书插图

《中国人工智能简史：从1979到1993》 林军 岑峰 著 公民邮电出版社

我是本书的倡导者之一。
2018年年初，在发起新一代人工智能同盟后，我决意开始组建鹏城实验室，在身体力行欢迎第三代人工智能浪潮的同时，也以为须要对中国人工智能产学研的历史进行梳理和总结。

我与本书作者之一林军相识多年，他是我在哈尔滨工业大学的学生中有名的“笔杆子”，他的很多同学是我在哈工大打算机系当系主任时的学生，如微软亚洲研究院的研究员吕岩、中科院打算所的山世光、鹏城实验室的曾炜……林军创办的雷峰网也是海内有影响力的有名科技媒体，与中国打算机学会多有互助，包括从2016年开始的“环球人工智能与机器人峰会”。

听了我对付“中国人工智能简史”这个项目的建议，林军很快答应下来。
他发起雷峰网的总编辑岑峰也一起参与到该书的写作中来。
从我的角度来看，人工智能在中国发展了几十年，经历了不少弯曲与困难，现在人工智能火了，不少研究者对过去的历史缺少理解，不理解中国人工智能的前世今生、来龙去脉。
不知脉络，不知过往，也就有了许多的似是而非。

中国的人工智能研究刚好遇上20世纪70年代末开始的第二波人工智能浪潮，是一个“承前启后”的主要期间。
在这一阶段，我们不仅在符号主义人工智能的研究上取得了天下级的成果，也遇上了神经网络研究的浪潮，更主要的是，在古人研究和论证的根本上，国家决定启动“863操持”的研究。
在20世纪90年代国际人工智能研究进入低谷的时候，“863—306操持”的履行培养了一大批进入国际高技能前沿的打算机人才，为我国实现创新驱动计策奠定了人才根本。

与“863操持”结缘和参与到中国人工智能发展的历史中来，这是我个人的一段终生难忘的经历。
在担当智能接口任务专家的几年间，通过课题评审、课题稽核、学术互换，我逐步对汉字识别、语音识别、中文信息处理、工程图与文本识别、图像与***编码、多媒体通信、智能交互技能、虚拟现实方向有了深入理解，与这些领域的专家们进行了充分的互换与互助，经历了人工智能发展的波峰和波谷。
本日堂内人工智能界的领军人物，许多是“863操持”等主题的专家。
可以说，“863—306操持”是人工智能人才的大熔炉。

这段经历也让我体会到，人工智能的发展是一个螺旋式提高的过程。
在前一波AI浪潮沉寂了一段韶光后，前两年大家都以为AI“大风”来了，必须赶紧提高，不要掉队;这两年人工智能有所降温，大家镇静下来后开始创造，AI还是面临很多寻衅。
而当下ChatGPT的爆火，又让"大众年夜众对人工智能有了新的兴趣。

AI现在紧张的毛病或者说不敷是在机器学习方面。
深度学习，即深度神经网络是机器学习的一种方法，这种方法确实可以办理很多问题，也取得了很大的成功。
但深度学习也要发展。
我去美国开会，马里兰大学一位有名的AI专家调侃说，现在“深度学习有深度而无学习”。
这是由于这样的学习严格来说不是学习，而是演习，是用大数据在演习一个数学模型，而不是真的学习到知识。

更大的问题是人们不知道机器学习是怎么办理问题的。
在神经网络里，有很多东西没有办法被定性和解释，这是比较难的一个问题。
办理了这个问题，AI可能又会迎来一波大的浪潮。

用人的生平来比喻，本日的人工智能水平大概是刚上小学的程度，后面还有很长的路可走。
对付未来，我们须要思考AI现在做了多少事，未来还有多少事须要做。
事实上，我们现在所办理的AI问题还是很小的一部分。
AI涉及的问题可以分为四类。

第一类是可统计可推理的AI问题。
这一部分在工业界已经可以利用，可以运用于机器人，运用于各种各样的知识决策系统。

第二类是不可统计可推理的AI问题。
这类AI问题靠大数据办理不了，只能靠传统的逻辑和规则来处理。

第三类是可统计不可推理的AI问题。
有大数据，通过大数据都能统计出规律，但是用措辞表述逻辑和因果关系相称繁芜。
这方面的曙光已经初现，但是也须要更多的打破。
ChatGPT正是在这个问题上取得了大的飞跃。

第四类是不可统计不可推理的AI问题。
这是最难的AI问题。
没有模型和数据，这类问题未来机器人不可能涉足，也不可能赛过人。

通过剖析这四类AI问题，我们可以看出，第一类问题研究得比较成熟，已经能够成功运用了。
第二类、第三类问题正在打破，是AI1.0向AI2.0过渡的紧张研究内容。
也不丢脸出，未来AI会在哪些方面超过人、在哪些方面不可能超过人。
第四类AI问题短期内难以打破。

AI给全社会，尤其是给自动化领域、机器人领域带来的机遇是非常多的。
过去几十年，我们经历了比较大的浪潮，第一波是PC浪潮，它给信息领域带来了颠覆性的影响。
之后是互联网浪潮，它造诣了一大批互联网公司，如谷歌、百度。
紧接着是移动互联网的新一波浪潮，苹果、华为等都是乘着这一波浪潮起来的公司。
下一波是什么？一定是AI，下一波公司中如果能再涌现苹果、华为这样的公司，那它一定是AI公司。

目前，我国的人工智能发展正从AI1.0向AI2.0过渡。
总体来讲，我国发展人工智能有上风也有短板。
上风有四个:强有力的政策支持、弘大的数据、丰富的运用处景、非常多的有潜力的年轻人。
同时有四个短板：根本理论和原创算法薄弱、关键核心元器件薄弱、开源开放平台建立不敷、高端人才不敷。

既然有这四个短板，我们该怎么办？实际上，科技部在新一代人工智能发展方案方面已经有了一个很好的前瞻性考虑，基本原则有四个：一是科技引领，二是系统布局，三是市场主导，四是开源开放。
目标是在2020年中国的人工智能能够和天下同步，到2025年个中一部分能够达到领先水平，到2030年总体上能够走在前面。

从事人工智能研究30多年来，我曾与不少科学家共事和交流见地。
尤其是在上一波人工智能浪潮中，他们在诸多不利成分下，战胜了各类困难，打破了自己的学科和背景所带来的局限，他们的献身精神和科学态度令我冲动，也为本日的研究者们树立了榜样。
在新一轮人工智能浪潮中，中国已经有了与天下同步发展的实力，以古鉴今，本书对中国人工智能发展的总结和梳理恰当其时，有助于新时期的人工智能研究者更好地理解人工智能的发展规律，同时可以让古人的积累成为代代相传的宝贵精神财富。

（作者为鹏城实验室主任、中国工程院院士、中国打算机学会事理事长）