[科学技术]潘云鹤院士：人工智能要瞄准学科交叉前沿

2017年7月，国务院向全社会发布了《新一代人工智能发展规划》，指出人工智能是引领未来的战略技术，要放眼全球，把人工智能的发展放在国家战略层面，系统布局，积极规划，创造新的竞争优势，开拓新的发展领域，有效保障国家安全。为了推动新一代人工智能的发展，《新一代人工智能发展规划》提出构建科技创新体系，把握技术属性与社会属性的高度融合，推动研发、产品应用和产业培育的发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四大任务。

在《新一代人工智能发展规划》启动前，为了促进人工智能与经济社会的深度融合，增强我国人工智能技术创新能力，中国工程院于2015年12月批准启动重大咨询研究项目《中国人工智能2.0发展战略研究》，并将加强人工智能的研究和应用作为实施国家战略创新发展的重要任务之一。

在梳理了人工智能的发展历史后，项目组观察到“人工智能应该被取代，即人工智能应该从原来的1.0走向2.0”。人工智能替代的动力既来自人工智能研究的内部动力，也来自信息环境和社会目标的外部动力，两者都很重要，但相比之下，后者往往更强大。随着互联网的普及、传感器的无处不在、大数据的出现、电子商务的发展和在线社区的兴起，人类社会、物理空和信息空之间的数据和知识的交叉融合和互动，形成了四种推动人工智能进入新阶段的力量

首先，本世纪的信息环境发生了巨大而深刻的变化。随着移动终端、互联网、传感器网络、汽车联网、可穿戴设备等的普及。，传感设备已经遍布城市各处，而计算也是人类紧密相伴的。世界各地的网络正以前所未有的方式将个人和群体联系在一起，并开始迅速反映和收集他们的发现、需求、创造力、知识和能力。与此同时，世界已经从二元空结构ph(物理，人类社会)演变为三元空结构cph(网络，物理，人类社会)。cph的互动将形成各种新的计算，包括感知融合、“人在回路”、增强现实(ar)、跨媒体计算等等。

其次，社会对人工智能的需求迅速扩大。人工智能的研究正从学术牵引迅速转向需求牵引。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能农业、智能等应用的新目标和新问题迫切需要人工智能的新发展。为此，许多企业和城市都主动对人工智能进行了新的研究和开发。

第三，人工智能的目标和概念也在发生巨大的变化。人工智能的目标是从追求“用计算机模拟人类智能”向机人结合转变为增强型混合智能系统；结合机、人、网，组建新的群体智能系统；人、机器、网络、智能城市等更复杂的智能系统。

第四，人工智能的数据资源也在发生巨大的变化。人工智能的基本方法是数据驱动算法。未来将会有更多的大数据驱动计算、传感器和网络驱动计算以及跨媒体驱动计算。因此，大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能的发展是必然趋势。然而，传统的基于字符的机器智能测试图灵方法将受到挑战。

上述环境的巨大变化推动了人工智能技术的巨大进步，为人工智能2.0的形成和发展创造了一个实用的外部环境。与此同时，一系列新的智能技术如雨后春笋般涌现，包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和智能自治系统。

人工智能在中国的快速发展也是中国现代发展的一个重要趋势。中国的人工智能已经在图像理解、语音识别、机器翻译和无人系统(智能自治系统)等领域得到了广泛的发展，这些领域在世界各地都很常见。

当然，人工智能的发展也面临着一些挑战。

第一个挑战是勇敢探索无人区。从事科学研究和企业发展的人应该更好地贯彻党中央提出的人工智能应该“勇敢探索无人之地”的思想。这种想法实际上是中国科技发展思想的一种转变。长期以来，学术界往往瞄准世界的先进方向，即学科前沿。学科的前沿是什么？是世界上最热的地方。为了了解该学科的前沿，我们通常先看看世界上正在研究什么，或者杂志上发表了什么文章，再看看这些研究的缺陷和不足，再做一些修改和补充，然后进入该学科的前沿。

而这种后续方法的成果只是真正前沿的一部分，是国外学者感兴趣的。推动人工智能学科前沿发展的态度应该是一只眼关注国际学科前沿，另一只眼关注国家急需的实际领域需要的人工智能应用，从应用到模型，从模型到理论。这不是人的土地。中央在2018年提出了这个号召，我们要深入贯彻中央的这个思路。在人工智能领域，特别是新一代的人工智能，我们要用两只眼睛同时工作，一只眼睛盯着无人区，永远盯着国际前沿，而不是像过去那样只用两只眼睛看着一个目标，放弃国家需要的一切。

比如医学智能领域的设备，智能自治系统，从大数据到知识到决策的大数据智能，可视化知识，都是需要投入的研究方向。

第二个问题是要用更大的努力培养人工智能人才。这包括专业人士，人工智能专业人士一直供不应求。人工智能是计算机应用学科的一个方向，是计算机三大学科的三分之一。人工智能是计算机应用学科的一个分支，所以过去培养的人工智能人才已经不适应当前的发展趋势。因此，有必要加强专业人才和交叉人才的培养，因为人工智能中交叉人才较少。同时，要加大对企业现有科技人才的人工智能培训，让企业考虑如何将企业转型为智能，使转型更加成功。

国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、教育部发布的《高校人工智能创新行动计划》、教育部、国家发改委、财政部联合发布的《关于建设双一流大学、推进学科融合、加快人工智能领域研究生培养的意见》等。，对人工智能的人才培养、学科建设和专业建设提出了具体要求。目前，全国共有215所高校获批设立人工智能本科专业，3所高校(浙江大学、武汉大学、华中科技大学)获批设立人工智能交叉学科。我国正在建立人工智能本科和研究生层次的人才培养体系。

为了加强人工智能人才的培养，北京高等教育出版社联合国新一代人工智能战略咨询委员会成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，出版了涵盖人工智能基础理论、算法模型、技术体系、硬件芯片、伦理安全和“智能+”交叉学科的教材。目前，教材的编写进展顺利。《人工智能导论:模型与算法》、《可视化导论》、《智能产品设计》相继出版，三部教材均在Love Course(中文大学mooc)上发表了在线课程，选修课12万余门。为了促进优秀教材资源的共享，浙江大学建立并发布了“智海——新一代人工智能科教平台(www.wiscean)”，意思是“用智慧，我们可以带动时代的变革，用大海的容量，我们可以赋予万物更新的权能”，同时赋予“人工智能与教育第一；产学合作与主导创新。人才是人工智能发展所需的战略资源，培养人工智能人才是我国推动新一代人工智能发展的重中之重。

第三个问题是需要对人工智能的伦理有一个清晰的认识。在讨论人工智能发展所需的简明伦理标准时，我们提出了两个标准。第一个标准是人工智能要“善”，即求善，追求善、真、善、美。善良是一个很重要的标准。人工智能是为人类服务的。人工智能的差与坏，错误的人工智能是做不到的，所以人工智能应该是“好”的。第二个标准是“求真”。即机器学习所依赖的数据和人工智能算法模型不能造假、欺骗、伪造。

“求真”和“求善”是人工智能伦理学中两个非常基本的标准。隐私保护等问题可以从这两个标准中推断出来，产生二级或三级标准。

最后，强调全社会都关注人工智能的发展应该由健康的生态系统来驱动。中国正在形成一个由生产、学习和政府有机结合而成的人工智能生态系统。一方面，政府、行业、高校和学术研究机构应结合起来，形成良好的生态。另一个方面是，促进人工智能以增强社会权能的基本元设备、平台和应用程序也应构成一个生态系统。

在过去，科学研究中只有两个基本理论和应用系统。但是，近年来人工智能、大数据和信息技术的发展表明，理论研究和应用研究之间应该有平台支撑和平台服务，这一点非常重要。

操作系统其实是一个平台，人工智能的平台也是。这些平台在促进生态发展方面起到了覆盖作用，可以算是中流砥柱。所以要有新的思路去构建整个生态系统，注意平台的支撑。平台体系建设也要投入科研经费和力量。平台是公共系统，不能只靠企业搭建。政府也应该参与人工智能平台的建设，使人工智能系统的推广更加高效。