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揭秘”香山會議”：發展人工智能建議直通中央
提要
2016年3月，圍棋人機大戰的結果，在輿論界激起了驚濤駭浪；在科技界也引起了強烈反響。為了把握人工智能的發 展現狀和規律，探討我國人工智能的發展戰略，在中國人工智能學會和眾多人工智能同行的支持下，由本文作者出麵申請了一次高層戰略研討會，這就是以“發展人工智能，引領科技創新”為主題的香山科學會議。與會者同氣相求、同心協力，站在國家戰略的高度，以縱覽全球的視野，通過深入的研討和論證，凝聚了諸多寶貴的共識，形成了直送中央的《關於加快發展我國人工智能的專家建議》。本文簡要介紹會議的概況和共識，以便引起更多的同行為推進我國人工智能的發展獻智出力。
人類對於“智能機器”的探索活動，古已有之。不過，以“人工智能”來命名這一探索並成為一個學科領域，卻發生於1956年夏季在Dartmouth舉行的一次小規模學術研討會上。因此，2016年是人工智能學科問世的60周年。在這個不同尋常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切關注人工智能的發展動向。
新春伊始的2016年3月，DeepMind研製的人工智能圍棋係統AlphaGo以4:1的戰績戰勝了韓國的圍棋高手李世乭，把世界對人工智能的關注推向了前所未有的高潮。各種各樣的議論噴湧而出。悲觀者大唿：“人工智能對於人類的潛在威脅太嚴重，應當通過立法限製甚至禁止人工智能的研究”；樂觀者高喊:“人工智能是人類的真正福音，隻要把自己的思想意願轉嫁給人工智能機器，人類就可以通過機器來實現長生不老的千年夢想”。在科技界，人們則在激動著，討論著：我們應當在什麼樣的熱點技術上發力？是深度學習？是認知技術？還是類腦計算？
回想這些年來，互聯網、雲計算、大數據、物聯網、移動互聯、智能製造、智慧城市、人工智能、機器人一波又一波的高新技術登台亮相，我國科技界、教育界和產業界都在一個一個地緊緊追趕。雖然在跟蹤追趕的過程中取得了許多不菲的進展，但是人們不禁都在思考：對於人工智能來說，我國當前社會的需求是什麼？什麼才是有效的創新戰略？怎樣才可以擺脫跟蹤追趕的被動局麵，爭取到引領創新的話語權？
在這種背景下，2016年10月25日至26日，以“發展人工智能，引領科技創新”為主題的香山科學會議在北京香山飯店緊張有序地進行。
香山科學會議，是我國科技界以“探索科學前沿、促進知識創新”為主要目標的高層次、跨學科、小規模的常設性學術會議。它由國家科技部發起，在國家科技部和中國科學院的共同支持下於1993年正式創辦，得到了國家自然科學基金委員會、中國科學院學部、中國工程院、教育部、解放軍總裝備部、前國防科工委、中國科學技術協會和國家衛生與計劃生育委員會的共同支持與資助。香山科學會議實行執行主席負責製，以評述報告、專題報告和深入討論為基本方式探討科學的前沿與未來。
本次會議的四位執行主席分別是中國科學院副院長譚鐵牛院士、中國人工智能學會理事長李德毅院士、中國自動化學會理事長鄭南寧院士、北京郵電大學智能科學技術教研中心鍾義信教授。來自中國科學院、中國工程院、北京大學、清華大學、浙江大學、西安交通大學等著名高等學校的40多位人工智能相關學科（包括腦科學、認知科學、生物信息學、數學、信息科學、計算機科學、自動化科學等）的院士與高層專家學者受邀參加會議。
會議的主題“發展人工智能，引領科技創新”表明：發展人工智能不應當是一種孤立性局部性的行動，而應當是能夠帶動和引領整個科學技術的創新發展。為此，會議設置了三個相互關聯的中心議題：① 深入論證“人工智能是當代重要交叉科學群的創新前沿”，人工智能的發展確實能夠引領整個學科群以至整個科學技術的創新發展；② 深刻闡明“我國人工智能發展的現狀：差距與優勢”，做到知己知彼、胸有全局；③ 透徹分析“人工智能的社會需求與發展我國人工智能的建議”。這樣就從論題結構上保證了會議研討的主題明確，闡述的國情準確，建議的戰略正確。
以下就是筆者所理解的會議研討形成的基本認識，供讀者分享。
2 人工智能是當代重要交叉科學群的創新前沿
為了闡明“人工智能是當代重要交叉科學群的創新前沿”這個論斷，需要逐個澄清相關的基本概念，包括：什麼是人工智能？什麼是當代的重要交叉科學群？以及什麼是當代重要交叉科學群的創新前沿？
2.1 什麼是人工智能
會議認為，人工智能是一門“探索人類智能機理，創製人工智能機器，增強人類智力能力”的科學技術。從這個意義上可以理解，隻要人類的智力能力得到了增強和擴展，人們從事各種科學技術以至各種經濟社會活動的智力能力就會得到有效的提升，從而能夠有效促進各行各業的創新與發展。
那麼，什麼是“人類智能”？人類智能主要表現在人類主體為了不斷改善生存發展的水平而發現問題、定義問題、解決問題的能力。其中，發現問題和定義問題的能力依賴於主體的目的、知識、直覺、理解力、想象力、靈感、頓悟、審美等內稟能力，因此被稱為隱性智能；解決問題的能力則主要依賴於獲得信息、生成知識、創生策略等外顯能力，因此被稱為顯性智能。
顯然，隱性智能十分抽象，幾近神秘，不僅研究起來甚為困難，就連理解起來也頗感玄奇，而顯性智能則相對可理解可研究。因此，人工智能研究遵循的原則是：基於人類主體給定的問題、知識、目標（這就是人類發現問題和定義問題的能力）這些前提，研究如何利用信息、生成知識、創生策略來解決問題，達到目標。也就是說，人工智能的研究遵循“人類智能與人工智能相結合”的原則：人類智能負責發現和定義問題，人工智能負責在人類所給定的問題框架下解決問題。這樣，人工智能機器就可以成為人類認識世界和改造世界的聰明助手。
由此可見，沒有生命、沒有目的、沒有靈感也沒有審美能力的人工智能機器係統，原則上不具有隱性智能的能力，因而不可能自己獨立地發現問題和定義問題，隻能在人類所發現和所定義的問題框架下去解決問題。因此，“人工智能超越人類”的恐懼，缺乏科學的根據。
2.2 什麼是當代重要的交叉科學群
當今的時代是信息時代，認識信息資源和利用信息資源為人類服務的信息科學是當今時代的標誌性科學。具體來說，信息科學是“研究信息的性質及其運動規律的科學”，也就是“以信息為研究對象、以信息的性質及其運動規律為研究內容、以信息科學方法論為研究指南、以增強和擴展人類信息功能（全部信息功能的有機整體就是人類的智力功能）為研究目標”的科學。換言之，信息科學的研究目標就是擴展人類的智力功能，而研究信息的性質及其運動規律和信息科學方法論都是為了實現擴展人類智力功能這個目標服務的。
由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科學的最高目標，也是信息時代科學技術發展的基本目的。而為了使人工智能係統能夠在人類發現和定義的問題框架下成功地解決問題，人工智能的研究必須從人類求解問題的能力中得到啟發。這表明，人工智能的研究需要向認知科學學習，因為認知科學就是研究人類自己是如何麵對問題解決問題的。另一方麵，認知科學所研究的人類解決問題的機理又建立在腦科學的基礎之上，因此，人工智能的研究必須理解腦科學的工作機理。再者，人類發現問題、定義問題、解決問題的能力並不是永遠固定不變的，而是不斷進化不斷發展的。因此人工智能的研究還必須學習信息生物學，後者深刻地研究和揭示了人類能力不斷進化的機製。可見，腦科學、認知科學、信息科學、信息生物學、人工智能是當代最具重要意義的交叉科學群。這個科學群還包含更多的學科，恕不一一闡述。
2.3 什麼是當代重要科學群的創新前沿
雖然腦科學、認知科學、信息科學、信息生物學、人工智能各有各的研究內容，但是所有這些學科共同的目標都是“智能”，如人類的智能（腦科學）、生物的智能（信息生物學）、人類智能的物質基礎（腦科學）、人類智能和生物智能的工作機理（認知科學）、人類智能和生物智能的進化機製（認知科學與信息生物學）、人類智能的信息基礎和研究方法論（信息科學）、人類智能的機器模擬和實現（人工智能）等。
所以，人類智能和人工智能是當代這一重要交叉科學群共同的創新前沿。人們對於腦科學、認知科學、信息科學、信息生物學的理解深化了，就會促進人工智能研究的發展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和創新，也必然能夠帶動和推動腦科學、認知科學、信息科學、信息生物學的突破與創新。
我國人工智能的發展現狀，大家平日都親身感受得到，應當比較熟悉，似乎無需贅言。但是國情是我們思考問題的基礎，因此不可不察。而且，我們對於我國在人工智能發展方麵所存在的差距和優勢的認識，確實還有必要進一步深化。
3.1 差距：顯差距，隱差距
大家都意識到，我國在人工智能的發展方麵確實存在不少的差距。普遍認為，由於我國缺失了工業革命這個曆史階段的洗禮，因此在工業基礎和工藝水平方麵天然存在明顯的不足。特別是，我國微電子工業領域的高性能芯片製造能力有待進一步加強，人工智能硬件係統的水平也有待進一步提高，等等。這些都是眾所周知的“顯差距”。
然而，更值得深思的問題是：在人工智能的科學研究方麵，長期以來，我國同行普遍習慣於“跟蹤學習”，缺乏“突破創新”的民族自信心，更缺乏“引領國際”的強烈意識。無論是互聯網、物聯網、語義網、雲計算、大數據、移動互聯這些大概念，還是深度學習、無人駕駛、類腦計算這些技術思想，都是國外學者率先提出，然後才是我國學者蜂擁而上。加上這些年滋長蔓延起來的“急功近利”和“學術誠信缺失”，往往在“蜂擁而上”之後的“一夜之間”就會冒出許多“新成果”！這是我國人工智能發展存在的“隱差距”。
需要指出的是，“顯差距”正因為“顯”，已經得到各有關方的高度重視，並且正在不斷地被縮小。但是，“隱差距”則因為“隱”，不容易被察覺，至今還沒有引起各方麵必要的重視，因此仍然是實現“突破創新”和“引領”戰略的隱患。
3.2 優勢：現優勢，潛優勢
那麼，我國在人工智能研究中是否也存在什麼“優勢”呢？表麵看來，似乎我國在人工智能研究領域一直處於跟蹤學習狀態，談不上存在什麼優勢。但是，仔細考察發現其實不然。我國在人工智能研究中的確存在不可忽視的優勢。
我國雖然在整體上目前還處於相對落後狀態，但是，在某些技術研究上卻處於國際領先地位。本次會議報告的“語音識別”技術，我國已經在近期多次國際評測大賽中奪得世界冠軍；在汽車“自動駕駛”方麵，我國的研發水平也與國際上旗鼓相當。特別是在理論研究方麵，我國在人工智能通用理論研究方麵的“機製主義人工智能理論”、人工智能邏輯理論研究方麵的“泛邏輯學”、人工智能數學方麵的“因素空間理論”都是國際領先的成果。這些都是已經湧現出來的“現優勢”。
更加重要的是，像人工智能這樣既十分複雜又極其深刻的科學研究，勢必自覺或不自覺地受到科學方法論的影響。幾十年來，國際人工智能的研究形成“三大學派”，就是由於受了以“分而治之”為特征的機械還原方法論的影響，把複雜的人工智能研究分為“結構”模擬的人工神經網絡學派、“功能”模擬的物理符號係統學派、“行為”模擬的感知動作係統學派，而且長久以來互不認可，不能形成人工智能研究的合力。科學論證充分表明，適於人工智能研究的科學方法論不是“機械還原論”的方法論，而應當是“信息生態論”的方法論。後者與我國曆來的“整體論”和“辨證論”思維傳統息息相通。因此，在人工智能的研究領域，我們握有方法論的潛在優勢（“潛優勢”）。隻要自覺地加以運用，這種潛在優勢完全可以轉化為強大的現實優勢（現優勢）。
4.1 人工智能的社會需求
全麵啟動於20世紀90年代、得益於現代信息技術支持的我國信息化建設，取得了舉世矚目的輝煌成就，進入了迎接複雜問題的新的巨大挑戰。從整個經濟社會發展和全麵改革的大局判斷，習近平總書記在多次講話中也明確指出，我國的改革開放進入了攻堅克難的“深水區”。眾所周知，人工智能技術是信息技術的高端前沿，因此，為了迎接複雜問題的挑戰，為了成功走出“深水區”到達勝利的彼岸，我國亟需人工智能科學技術的全麵支持。
另一方麵，縱觀當今的國際環境不難發現，一些發達國家在我國黃海、台海、東海、南海不斷製造緊張局勢，企圖以武力遏製我國的和平崛起。他們聲稱要“長期投資人工智能”，要用人工智能武器戰勝中國。我們對此不能不高度警惕，並采取果斷措施。
4.2 加快發展我國人工智能的建議
為了加快發展我國人工智能，會議形成了戰略性、係統性、可操作的五項建議。
1.頂層規劃
火車跑得快，全靠車頭帶。建議設立國家級“智能科學技術發展規劃與協調專家委員會，負責研究和提出我國智能科學技術發展的中長期規劃，製定智能科學技術產學研發展的實施政策，協調和促進我國智能科學技術的快速有序健康發展。
2.人才培養
萬事都緊要，人才是根本。建議國務院學位委員會把我國現有的“智能科學與技術二級學科”提升為一級學科，以形成係統完整的智能科學技術人才培養體係；同時建議教育部在中小學開設“智能科學與技術基礎知識”課程，開展課外興趣培育活動。
3.創新研究
跟蹤不可非，創新乃關鍵。在國家自然科學基金設置“智能科學技術基礎理論”專門領域，大力推進智能科學基礎理論的突破創新；同時在國家“十三五”規劃設立智能製造、智能農業、智能服務業、智能交通、智能網絡空間安全、智能教育等應用專項。
4.產業標準
創新是尖兵，產業是後盾。大力促進我國智能化產業的發展，並在國家標準委員會建立“智能產品標準工作委員會”，鼓勵有條件的單位和學術團體開展各類智能技術產品的測試、評價和檢驗標準的研究，引導智能化產業和產品市場有序健康發展。
5.持續發展
解放勞動力，未雨先綢繆。在國家人力資源和社會保障係統建立“企業人員技能升級培訓”製度，使廣大企業應用智能技術產品（如各類智能機器人）所解放出來的勞動者能夠順利轉移到更具創新意義的就業領域，促進國民經濟產業不斷升級發展。
發展我國人工智能，機不可失，時不我待！
鍾義信
北京郵電大學智能科學技術中心教授，發展中世界工程技術科學院院士。長期從事信息科學和人工智能基礎理論的研究和教學, 在上述領域出版了16部學術著作和510多篇學術論文，先後創立“語義信息論”和“機製主義人工智能理論”，獲多項國家級和部級科技獎勵。曾任國家“863”計劃通信主題首屆首席專家、國務院信息化專家委員會常委、中國人工智能學會第4第5屆理事會理事長、中國神經網絡委員會主席，現為國際信息研究學會名譽主席及中國分會主席。
本文來源於"中國人工智能學會",原文發表時間" 2017-05-15 "
最後更新：2017-05-22 11:31:24