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姚期智：算法將推動下一波AI浪潮，現有革新將達極限
[ 導讀 ]姚期智教授為清華大學交叉信息研究院院長、中國科學院院士、美國科學院外籍院士。作為圖靈獎唯一的華人獲獎者，大名鼎鼎的“清華姚班”創建者，姚期智教授十足低調，近年來鮮有對外接受采訪和公開露麵。本文在不改變原意的基礎上，以第一人稱的方式，把我們與姚期智的對話進行了整理。這也是姚期智教授首次公開談論當前AI現狀、中國的機遇和挑戰，人才培養等話題。
今後二三十年中，人工智能絕對將在科學界、工業界產生極大影響。在過去10多年裏，人工智能已經有了非常大的進步，中國很幸運在這個浪潮中，而且在應用為主的方向上，已經追上了世界水平。
但我們不能認為追上世界水平後，工作就已經完成了。
因為過去10年產生的與人工智能相關的革新技術，肯定會在未來幾年達到極限。那下一波新技術的革新中，中國能不能取得原創性的知識產權？能不能擺脫追趕別人發明的局麵？我想現在是非常關鍵的。
現在關於人工智能的討論，全世界範圍內都很熱鬧，大體有樂觀派和悲觀派，我覺得兩派都有一定的道理。
我認為悲觀派覺得人類不能夠創造出一個真正的人工智能，或者不能往好的方向利用，太過悲觀。我們如果從曆史上看，一般樂觀地去看待事情，到最後總能產生一些更好的結果。
首先，關於人工智能的知識大家具備以後，你是擋不住有人去研究的，禁止往往不是最好的方式，不如通過達成社會共識，研究一個好的方法控製它。
其次，如果抱著防止人工智能落入壞人之手的擔心而不去研究人工智能，那後果可能就會非常嚴重。防範一種科學知識變成危險的最好方法，是我們要有最好的能力、最好的技術掌控它。
比如火藥，一旦做出來以後，它可能做好事可能做壞事，每一個工具被人類發明發現後，都會有這樣的兩麵性。
那人工智能呢，從圖靈開始，就希望能夠讓機器具有一個接近人類的思考、推理的方式，這是一個五六十年前提出時很樂觀的理想，但後來經過三十多年研究，發現要真正實現是非常難的。
於是大家近十幾年又從弱人工智能方向推進，經過幾個不同的發展，最近通過深度學習，讓弱人工智能能夠做到許多方麵幾乎接近強人工智能，比如在很多人看來，圍棋上擊敗世界冠軍就已經是一個非常接近強人工智能的事件了。
但如果你仔細想想，現在所有人工智能所做到的事情，對於推理、跨領域想象，都是不具備的，所以如何達到強人工智能，我想現在處於一個希望找到突破口的階段。
當然我們現在比五十年前要好，現在我們已經有了更多的智慧，特別是在弱人工智能領域，能夠達到一些從未有過的目標和境界。這就給了我們一個機會，可以仔細分析當前這樣一個係統，有沒有可能更進一步。
比如AlphaGo跟人下棋的時候，可能會創造出一些新方法，我們是不是可以把它與人之前的方法結合起來研究？然後可以在下一階段產生更強的人工智能，這樣我們就向強人工智能又更進了一步。
過去十年的人工智能發展，特別是算法、計算力和大數據三要素中的後兩者——計算力和處理大數據的能力，都到了一個相當驚人的地步。深度學習則幫助我們在算法上實現了突破，但這波潮水還沒有充分發揮，在各種重要的領域，人工智能還在不斷產生科學、經濟方麵的效益，所以還有不小的熱度發揮出來。
那如果說這三個核心要素中，最有可能在下一波人工智能浪潮中躍遷的，我認為一定是算法。因為數據量歸根結底還是有限的，計算力也會有一個差不多的極限，但算法上空間還很大。
我們現在把機器學習看做一個很高端的算法，但實際不是。機器學習的算法，我們大學二年級姚班的學生，一學就會，一個學期之後就基本能在外麵承擔不錯的工作。
我們人類現在所擁有的智慧，基本隻是使用了少量數據、少量計算力後的結果，而就在這樣的條件下，也能跟以前的機器在很多領域打平手。所以人類一定有一些“算法”非常精妙，值得我們進一步研究。
這樣看起來，現在的機器學習還很粗糙，我們不要期望人工智能可以發現很好的機器學習算法，因為人工智能沒有那個本領。所以現在對於機器學習的推動，還是人類優先，這也是一個從事理論研究的最佳時機，這對我們國家來講也是一個非常重要的時機。
另一個我認為很好的消息是現在存在兩種不同的學習係統，一種是人類的智能，另一種是宇宙裏的智能、生物進化方麵的智能，我覺得也是一個好機會。
我們現在研究人工智能，核心方法是參照人類智能，但由於我們大腦太複雜，所以不太容易搞清楚。但生物學習進化、宇宙內的智能，是不是可以給我們提供一個更大的視野、空間，讓我們在機器學習進化方麵可以作為參照方向？我覺得是可以研究的。
具體到中國當前的人工智能研究和發展，我覺得可能存在兩個方麵的缺陷。
一個是係統方麵，我們中國現在還沒有出現一個大的AI係統，可以實現不同領域的廣泛應用，這樣的係統比如IBM就有，在1997年它用深藍打敗了象棋冠軍，然後又進一步用這個做了知識類答題方麵的應用，現在他們又把這個係統用到了醫療醫藥方麵，沃森能夠對於醫病的診斷，達到和最優秀的醫生一樣的程度。
所以未來國家與國家在人工智能方麵的競爭，中國公司跟外國公司的競爭，中國大學與外國大學之間的競爭，這樣係統的缺失可能會帶來劣勢，而且我們中國對於計算機係統工程一向重視不夠，我們在計算力、硬件方麵很強，有全世界第一的超級計算機，但係統工程會是下一個階段的重要壁壘。
如果你問我最認為最有可能出現“係統”的AI領域，我覺得是醫療。你看IBM的沃森，在目前的技術上整合吸收了非常多的數據，然後一天讀完上萬篇醫藥雜誌論文，進而把其中的信息融入到它想診斷的疾病中——這裏麵還涉及到一些自然語言分析技術的應用。
但概括來講基本就是把現在已經有的技術、數據，統統可以整合到它的係統工程中，好比你結合各種專長不一樣的人。我相信我們也有人在考慮這樣的事情，但需要更多的學界、工業界參與進來。
另一個缺陷是算法和背後的理論方麵。下一步人工智能的突破，一定在算法方麵，一定會從理論著手，這方麵國外已經有了非常深厚的基礎，但我們相對而言還處於弱勢，需要我們這個時候多關注。
現在中國的優勢是在應用層麵，比如在各種比賽中，中國都拿下各種獎項。但這些全世界都已經在應用的技術，壁壘不大，可能需要一些經驗，但不關乎核心。真正起到壁壘作用的是那些瓶頸問題上的話語權，我們能不能率先拿出解決方案，擁有理論基礎到應用層麵的優勢。
理論基礎和應用結合就可能涉及到人才方麵的話題。現在計算機相關的行業如此熱門，所以從理論研究上看，很難雇到非常好的人，很多優秀的人才，都被高薪雇到大公司裏了，對於學術理論的研究，問題會非常大，這不止是中國的問題，對美國也是同樣的。
這樣的問題也沒有辦法避免，但好在二者之間還有平衡的空間。在大公司研究院中研究，最後還是會有一些限製，不像學校裏麵，能夠完全從事一個自己完全自由的研究，我覺得這是學校吸引人的地方。
但同時我們也要意識到平衡這件事的重要性。如果沒有一個好的研究隊伍在大學裏，將來中國在這方麵的發展就難以為繼了。
不過我個人來講也隻能號召，沒有特別好的辦法。或者有兩件事情是可以做的，一是現在我們這些在學校裏做人工智能的人，做出非常耀眼的工作，吸引到年輕人，讓他們加入這個行列。二是大學裏對於不同的領域，能夠在待遇、安置方麵增強吸引力，更加務實地去解決問題。
當然，產學研結合也是一種產生理論方法論的方式。比如樓天城他們在做的無人駕駛[1]，在實際應用中肯定麵臨很多新問題去解決，就有可能產生突破，這時候大學和工業界的合作就顯得更合理。
在工業界，你需要時間、落地方麵的考慮，可能把這個問題做到85%，等不及完全100%的解決問題，那剩下的部分可以由學校來解決，把這個問題從85%推進到100%。
我們看美國的這些大公司，跟校園的合作、結合都是非常緊密的。中國現在也有，未來可能更多，但我希望工業界和大學的合作，不隻是讓大學去承擔一個項目，然後產生一個軟件，而是也能夠從一個更長遠、真正提高中國原創技術的角度去思考問題。
至於怎麼從整體上培養更多的人才，我覺得可以從引進大家和讓更多年輕人出頭兩方麵入手，不過具體怎麼做，可能需要清華大學領導和教育部領導去傷腦筋了。
從效率的角度來講的話，能夠吸引到一些傑出的大科學家，然後讓他們來吸引教授、訓練人才，這當然是最好的方法。因為一個資深的科學家，他對於整個領域有一個視野，他對於培養年輕人，有一整套方法。不過特別是在計算機科學上麵，你想要吸引一些傑出的資深的人才不是那麼容易。
其次是如何在研究係統中，讓年輕人才，有出頭的機會，怎麼樣能夠讓做得好跟做得普通的，有一個分開來的機製，有一套獎勵的機製。
我覺得中國在過去這10年、5年的時間裏，已經開始有成果效果。現在我們的計算機科學裏麵，已經逐漸能夠引進或者自己產生不少傑出的人才，而且他們的工作基本已經進入了全球一流的水平，所以我們可以繼續這樣的措施，即便慢一點，但長遠來講，好的循環一旦開始，就會讓整個事情變得更加不同。
我也可以分享下大師對我的影響，以及為什麼當初選擇回到清華，並進一步創辦姚班的原因。
在楊振寧和李政道兩位先生獲得諾貝爾物理學獎的時候，我11歲，當時這件事情給我的影響就是應該去考台大物理係，我對物理的興趣，跟他們獲得諾貝爾有相當大的關係，並且從中學階段就有機會去了解物理，到了大學則更加堅定學習物理的決心。
我還想多說一句的是，我覺得一個學術界的人，在本科的時候選擇物理係是一個非常好的選擇，因為物理這個學科，它給了你很多怎麼樣做研究的一種方法，同時能夠讓你有一個科學的理念，未來你可能會換很多領域，換不同的事業，但這種研究的方法、理念，會一直有幫助。
我也沒有想到有一天會跟楊振寧先生見麵，而且談論的還是關於回國到清華任教的事情。
2002年的時候，我來到中國，在南京、上海、北京和很多中國計算機領域的專家學者交流討論，留下了很深刻的印象。當時清華大學的計算機係主任周立柱教授，還有張鈸院士則進一步聯絡我，希望我能夠在清華幫助指導研究生，這是我們最開始的接觸。
後來清華大學的領導正式來邀請我回國，到清華做計算機方麵的研究，彌補中國在這方麵和世界領先水平的差距，我認真考慮後做出了決定，希望為國家縮短這個距離做貢獻。
不過萬沒想到的是，我答應後不久，清華方麵還專門請了楊振寧先生來邀請我會麵，我也是一向非常仰慕楊先生，當時也非常興奮。而跟他見麵以後，更是感覺如沐春風。
所以綜合起來，我最終回到清華，算是一個順理成章的事情，而且當時在跟我的愛人、家人和朋友討論這個事情的時候，他們都非常支持。尤其是我的愛人，她覺得這件事非常好，會是一個非常有意義的工作。
不過到清華以後創辦姚班，現在看來是一個大膽的嚐試。
當時我想成立一個本科班，能夠讓它變成世界上最出色的本科班之一。並且人才條件上並不困難，一是我們的學生非常好，他們從中學畢業的時候，就絕對是全世界最出類拔萃的人才，我想我們在清華收到的學生，不比美國任何一個頂尖大學遜色。
第二個優勢是這些人才不僅某一個學科好，而且所有的學科都很好，所以最後定義課程方麵就相對變得容易。
第三個方麵是相當堅定的辦學理念，我們希望我們的學生畢業以後也要是全世界最優秀的本科畢業生，所以訓練的方法非常嚴格，還會給他們各種接觸到許多跨領域研究的機會，像生物、物理之類的。現在來看，姚班學生畢業以後從事的行業也沒有全在計算機領域，他們依照自己的興趣，發展得都很好。
進入工業領域創業的，樓天城、印奇、唐文斌等都在全世界最前沿的領域創業。繼續學術研究的，馬騰宇清華之後又去了普林斯頓，畢業後直接被斯坦福聘任。
不過如果辦姚班這樣的事情，如果在美國做，從理念到實踐，會非常困難，阻力會非常多。
一個大學非常固定以後，有一套運行方式。即使是非常好的大學，越是好的大學，想要在裏麵做一些革新的事情就特別的困難。
但當時我把這個想法跟清華大學書記陳希說了以後，他仔細聽，然後略微思索下就同意了，說應該做，讓我什麼事情都不用管，把精力集中在教學團隊上就行，學校裏的各種事情他去協調，所以一切蠻順利。
但過了很多年，我才聽說，當時為了協調這個事情，陳希書記花費了不少力氣，這算是我辦姚班收到的第一個“驚喜”吧。
第二個驚喜是之前知道清華學生優秀，但覺得總也有個限度，後來發現超乎想象。
更後來這些學生到普林斯頓等學校繼續深造，那邊的教授也是誇讚不已，說比他自己還聰明——你要知道說這話的那個教授，可是全印度聯考的第一名，而且他說話一向不會誇張的，更何況承認學生比自己聰明。
所以現在回顧，我們當時說準備把這個班培養成一個具有和麻省理工、斯坦福同等水平的一個人才的培養庫，現在全部達到了目標，或者可以說我們超標了，我們現在320位姚班學生，我覺得比那些學校的學生還要好。
可以從這件事上總結一點經驗的話，是我覺得環境的重要性。
之前總有一個誤解，認為中國人創造力不夠，但我覺得環境有很大的原因，如果足夠的帶動、示範作用，周圍的環境都滿是創造力、思想活潑的教授，那學生自然也會變得跟他們一樣，所以我不認為“創造力”缺乏可以成為我們科技原創發展不足的原因。
我們也不要怕別人說搞“精英教育”，環境的作用、示範帶動的作用，會加速我們整個科學領域的進步。當然你也可以說一切順其自然，中國經過30、50年發展也能實現，但我們不能等待了，我們這一代人都等不起了，國際環境也不允許我們順其自然發展，我們必須要用很短的時間做好科技方麵的良性循環。
雖然大名鼎鼎，但姚教授近幾年出現在公眾視野裏的機會並不多，其中一個原因是他的時間有限：不僅在承擔“姚班”、清華交叉信息研究院的行政工作，也在進行人工智能+金融方麵的研究。他說自己近4年來，一直在博弈拍賣這個完全陌生的新領域進行理論研究，深感快樂。
姚期智說：“從趨勢上看，用人工智能、大數據和機器學習去進入金融領域是大勢所趨，而且現在對外合作，產學研結合方麵也越來越緊密。我在一年以前開始鼓勵我們的老師和一些投資公司、銀行合作，希望將來能在金融科技這一塊，利用人工智能、機器學習發展出一個新領域”。
不過，他希望更多用學術成果說話。
“現在可以說的是，過去這四年的工作還算出色，基本解決了這個領域裏大家想要解決的一個問題。這一定程度也跟人工智能裏的理論研究相關，並且再過兩三年可能會給大家有所交代”，姚期智透露。
另外在交流中姚期智提及，他近期還參與完成了一檔電視節目《機智過人》[2]的錄製，他說之所以錄節目上電視，最主要原因是人工智能，希望能夠幫助中國更多民眾、年輕學生更加深入地了解人工智能的科學內涵和未來機遇。
當然，人才方麵的話題也是這次采訪中最核心的問題。如上所見，姚教授分享了“姚班”辦學方麵的經驗，同時對於那些尚未入門、或尚未對計算機科學發生興趣的年輕人，姚教授建議可以閱讀下李開複博士最新出版的作品《人工智能》[3]。
“我聯想到在我成長的過程中，理查德·費曼那一套源自課程的著作，給我啟發很大，讓我覺得原來物理世界是這個樣子，所以我也希望在計算機、人工智能領域有這樣一些書能夠讓年輕人讀後產生同樣的激情。我其實對寫本這樣的書想了很多年，但實在沒時間。”姚期智教授說。
原文發布時間為：2017-09-10
本文作者：姚期智
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最後更新：2017-10-10 15:04:28