轉(zhuǎn)自：郭毅可 人民智庫(kù)

? ? ? ? 人工智能問(wèn)世60多年來(lái)，承載著人類(lèi)對(duì)自己的智慧的無(wú)限自信。在這樣的自信下，人工智能發(fā)展到了今天，人們?cè)谧非髾C(jī)器從事盡可能多的智力勞動(dòng)的路上走得很快，也很遠(yuǎn)。今天人工智能的發(fā)展，實(shí)際上標(biāo)志著人類(lèi)第三次認(rèn)知革命，即它的目標(biāo)是通過(guò)探求人類(lèi)智能認(rèn)識(shí)自我而形成主觀世界的機(jī)制，并把這樣的能力賦予機(jī)器以改造客觀世界，以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能的體外延伸。從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō)，人工智能的發(fā)展將會(huì)改變整個(gè)人類(lèi)的文明進(jìn)程。

? ? ? ??香港浸會(huì)大學(xué)副校長(zhǎng)郭毅可認(rèn)為人工智能發(fā)展到今天所面臨的主要問(wèn)題是：“缺乏知識(shí)”。目前機(jī)器還沒(méi)有掌握總結(jié)知識(shí)、積累知識(shí)、應(yīng)用知識(shí)、傳承知識(shí)和建立組織管理知識(shí)體系的能力。今天人工智能面臨的挑戰(zhàn)，也為中國(guó)人工智能的發(fā)展帶來(lái)了難得的戰(zhàn)略機(jī)遇。中國(guó)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵就是直面挑戰(zhàn)，大力發(fā)展人工智能的基礎(chǔ)理論，確立自己的學(xué)術(shù)自信和話(huà)語(yǔ)權(quán)，在人工智能賦能上下大功夫，建立自己的人工智能工業(yè)體系，實(shí)實(shí)在在地在有選擇的重點(diǎn)領(lǐng)域中，以人工智能技術(shù)作為推動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)革命性的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

重要觀點(diǎn)

? ? ? ??當(dāng)前我國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展面臨知識(shí)匱乏的問(wèn)題，以佛學(xué)的“五明”理論來(lái)闡釋?zhuān)皇侨狈Α奥暶鳌?，人?lèi)智能對(duì)自己行為的解釋以及和世界交流的能力依然不足；二是缺乏“因明”，無(wú)法揭示和演繹因果關(guān)系；三是缺乏“內(nèi)明”，智能體沒(méi)有主觀能動(dòng)性；四是缺乏“醫(yī)方明”，需要形成系統(tǒng)觀；五是缺乏“工巧明”，需加強(qiáng)對(duì)智能體行為的研究。

? ? ? ??中國(guó)推動(dòng)人工智能發(fā)展首先要明確研究的方向和切合實(shí)際的目標(biāo)。我們?cè)诖_定人工智能研究的發(fā)展道路和長(zhǎng)期目標(biāo)的時(shí)候，一定要對(duì)人工智能發(fā)展有一個(gè)正確客觀的科學(xué)思考，這樣才能避免許多由于盲目樂(lè)觀或技術(shù)跟風(fēng)而造成的時(shí)間和資源上的巨大浪費(fèi)。

? ? ? ??其次要切實(shí)重視人工智能基礎(chǔ)理論的研究與創(chuàng)新，培養(yǎng)有創(chuàng)造力的人工智能人才。必須創(chuàng)造一個(gè)生態(tài)環(huán)境，使得科學(xué)家能夠沉下心來(lái)，進(jìn)行跨學(xué)科的深入的理論研究，并培養(yǎng)出具有扎實(shí)的理論素養(yǎng)、寬廣的知識(shí)面、豐富的科學(xué)想象力創(chuàng)造力的人工智能研究型人才。

? ? ? ??第三要建立人工智能發(fā)展的生態(tài)環(huán)境，需要建立具有中國(guó)特色的數(shù)據(jù)市場(chǎng)和數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系、算力體系，以及加強(qiáng)對(duì)于人機(jī)二元社會(huì)的新的社會(huì)形態(tài)、準(zhǔn)則、相關(guān)法律和道德倫理的研究。

? ? ? ??第四是建立完整的人工智能化產(chǎn)業(yè)體系，應(yīng)利用好我國(guó)在數(shù)據(jù)和算力上的優(yōu)勢(shì)，建設(shè)好我國(guó)基于大模型的“智能能源”和人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，從而形成一個(gè)完整的人工智能賦能環(huán)境。

? ? ? ??人工智能問(wèn)世60多年來(lái)，承載著人類(lèi)對(duì)自己的智慧的無(wú)限自信。圖靈思想實(shí)驗(yàn)的哲學(xué)基礎(chǔ)，就是認(rèn)為人的智能是世上所有可能智能的極限，所以只要機(jī)器可以讓人無(wú)法區(qū)分其智能行為與人的差異，那么機(jī)器就有了智能。在這樣的自信下，人工智能發(fā)展到了今天，人們?cè)谧非髾C(jī)器從事盡可能多的智力勞動(dòng)的路上走得很快，也很遠(yuǎn)。例如，讓機(jī)器寫(xiě)新聞、讓機(jī)器作音樂(lè)、讓機(jī)器改照片等。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇與諸多機(jī)構(gòu)于2018年共同提出的“人工智能發(fā)展時(shí)間表”的若干預(yù)測(cè):

? ? ? ??2024年，人工智能可自行撰寫(xiě)Python代碼（根據(jù)筆者判斷，其實(shí)現(xiàn)在應(yīng)該已經(jīng)有這類(lèi)的研究成果，所以機(jī)器在2024年可以自己編寫(xiě)程序的預(yù)估決不夸張，而如果機(jī)器能夠?qū)懗龊玫某绦虻脑?huà)，那么機(jī)器就能夠自行發(fā)展和創(chuàng)造新的機(jī)器功能）；2028年，人工智能可以創(chuàng)造出影片；2049年，人工智能寫(xiě)的小說(shuō)會(huì)成為暢銷(xiāo)書(shū)籍；2059年，人工智能甚至可以自己進(jìn)行數(shù)學(xué)研究。

? ? ? ??這些預(yù)測(cè)說(shuō)明了人工智能的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)新的歷史階段。根據(jù)斯坦福大學(xué)最近的報(bào)告，2020年全球企業(yè)對(duì)AI領(lǐng)域的投資增至近680億美元，比2019年增長(zhǎng)了40%。人工智能的研究也在蓬勃發(fā)展：2019年，全球發(fā)表了超過(guò)12萬(wàn)篇關(guān)于AI的論文。2000年至2019年之間，人工智能的論文占所有同行評(píng)審論文的比例從0.8%上升到了3.8%?？傊?，人工智能的發(fā)展可謂方興未艾。今天人工智能的發(fā)展，實(shí)際上標(biāo)志著人類(lèi)第三次認(rèn)知革命，即它的目標(biāo)是通過(guò)探求人類(lèi)智能認(rèn)識(shí)自我而形成主觀世界的機(jī)制，并把這樣的能力賦予機(jī)器以改造客觀世界，以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能的體外延伸。從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō)，人工智能的發(fā)展將會(huì)改變整個(gè)人類(lèi)的文明進(jìn)程。

01?對(duì)人工智能發(fā)展的回顧

? ? ? ??對(duì)人類(lèi)智能的理解。作為生物鏈最頂層的人類(lèi)，需要有更復(fù)雜、更強(qiáng)大的思維能力，來(lái)合理分配資源、優(yōu)化自己的生存條件、預(yù)見(jiàn)和應(yīng)對(duì)不斷變化的威脅因素，為此人類(lèi)進(jìn)化出獨(dú)特的能不斷產(chǎn)生和運(yùn)用智能的腦神經(jīng)系統(tǒng)，近代神經(jīng)科學(xué)的研究表明：人類(lèi)大腦中具有的新皮層是學(xué)習(xí)和記憶功能的載體，從而開(kāi)啟了專(zhuān)門(mén)研究神經(jīng)的思維機(jī)制的學(xué)科——認(rèn)知神經(jīng)學(xué)，它的核心就是研究大腦皮層中神經(jīng)元的活動(dòng)以及他們之間飛速傳遞的電脈沖與思維活動(dòng)之間的關(guān)系。

? ? ? ??認(rèn)知神經(jīng)學(xué)的產(chǎn)生和人工智能的發(fā)展同步。在人工智能發(fā)展的初期，正是借著對(duì)人腦機(jī)制的初步認(rèn)識(shí)，開(kāi)啟了人工智能的第一個(gè)高潮。1958年，在標(biāo)志性的達(dá)特茅斯會(huì)議之后僅僅2年，美國(guó)學(xué)者弗蘭克·羅森布拉特就提出了感知器，這是一種參數(shù)可變的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是人類(lèi)第一次把自己所具備的學(xué)習(xí)功能用算法模型的形式表達(dá)出來(lái)，第一次賦予了機(jī)器可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)的能力，它是今天神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形，提出了許多今天機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念。美國(guó)軍方認(rèn)為感知器可以識(shí)別坦克，從而投資進(jìn)行研究，但很快人們就認(rèn)識(shí)到了這樣簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)模型的局限性，從而結(jié)束了人工智能研究的第一次高潮。在以后的研究中，人們對(duì)于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究有了巨大的進(jìn)展，特別是90年代發(fā)展成熟的核磁共振技術(shù)，可以通過(guò)對(duì)人腦神經(jīng)細(xì)胞中血氧的變化，來(lái)衡量人腦神經(jīng)元在思維過(guò)程中神經(jīng)元的活動(dòng)和神經(jīng)元之間信號(hào)的傳遞，從而使認(rèn)知神經(jīng)學(xué)的研究真正成了基于腦神經(jīng)大數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)科學(xué)。今天，我們對(duì)于產(chǎn)生智能的人腦發(fā)展有了較深刻的認(rèn)識(shí)，提出了許多有關(guān)思維的機(jī)制理論，我們普遍認(rèn)識(shí)到，大腦的皮質(zhì)層是有自我組織能力的模式識(shí)別器，谷歌的首席創(chuàng)新官雷·庫(kù)茲韋爾，在他的名著《如何創(chuàng)造思維》一書(shū)中，提出了思維模式認(rèn)知理論，其核心思想在于思維機(jī)制的模塊化所組織起來(lái)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)傳遞，而模塊化的互聯(lián)互動(dòng)形成智能，這個(gè)思想和馬克拉姆的樂(lè)高式模塊組織形成智能的觀念是一致的。這種模塊化神經(jīng)元組織機(jī)制形成智能的思想，也是近來(lái)興起的深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)學(xué)理論基礎(chǔ)。

? ? ? ??對(duì)機(jī)器智能的發(fā)生發(fā)展的機(jī)制的理解。人工智能發(fā)展之初，機(jī)器的計(jì)算和存儲(chǔ)能力都非常有限，同時(shí)，機(jī)器也缺乏感知外部世界活動(dòng)的功能及手段，所以機(jī)器智能的范圍只限于對(duì)在有限的問(wèn)題求解空間中的搜索。因此，機(jī)器智能的機(jī)制，早期被局限于搜索。而邏輯推理是一個(gè)典型的應(yīng)用范例。用邏輯推理對(duì)符號(hào)進(jìn)行演繹，以模仿人類(lèi)的邏輯思維，成為人工智能的一大流派，稱(chēng)之謂“符號(hào)主義”。從早期紐維爾、西蒙、王浩等人在機(jī)器定理證明的工作，到1965年羅賓遜發(fā)明了歸結(jié)算法，即把一階邏輯推理變成一個(gè)機(jī)械的搜索算法，符號(hào)主義的工作使推理成為機(jī)器智能的主要機(jī)制。這些工作，直接導(dǎo)致了20世紀(jì)80年代初的以日本第五代計(jì)算機(jī)為代表的人工智能研究的第二次高潮。以推理作為機(jī)器智能的機(jī)制，要求人類(lèi)把知識(shí)以邏輯的形式告訴計(jì)算機(jī)，然而人們很快就認(rèn)識(shí)到，這樣靠人工獲取知識(shí)的手段是機(jī)器智能的一大瓶頸，機(jī)器的智能，只有在具有自動(dòng)地從客觀世界中獲取知識(shí)的能力之后，才能取得革命性的進(jìn)步。

? ? ? ??步入21世紀(jì)，人類(lèi)進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。這時(shí)不僅計(jì)算機(jī)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力得到了巨大的提升，而且世界的萬(wàn)物互聯(lián)和傳感技術(shù)的發(fā)展，使人們?cè)诹炕澜绲牡缆飞巷w速前進(jìn)，人類(lèi)步入了量化萬(wàn)物的大數(shù)據(jù)時(shí)代，這樣的量化世界所提供的無(wú)盡的數(shù)據(jù)資源以及以云計(jì)算技術(shù)組織起來(lái)的空前的計(jì)算能力，終于使得我們有可能使知識(shí)的自動(dòng)獲取成為現(xiàn)實(shí)。于是，從大數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取知識(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)，成為新一代人工智能的主要機(jī)制和技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。1985年辛頓和謝諾夫斯基發(fā)表了《玻爾茲曼機(jī)的一種學(xué)習(xí)算法》一文，提出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制，1986年羅姆哈特和辛頓發(fā)表的《通過(guò)誤差的傳播學(xué)習(xí)內(nèi)在表示》一文，提出了反向傳播算法，從而使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有了可以自動(dòng)調(diào)節(jié)神經(jīng)元連接的權(quán)重，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了不斷優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)功能。后來(lái)十幾年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們提出了包括像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取對(duì)學(xué)習(xí)有意義的數(shù)據(jù)特征。這一系列的成果使得今天我們稱(chēng)之為深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，成為機(jī)器智能的主要內(nèi)在機(jī)制。

? ? ? ??人工智能對(duì)人類(lèi)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。在人工智能的發(fā)展歷程中，每一次前進(jìn)都受到了世界主要經(jīng)濟(jì)體政府的積極推動(dòng)。這樣的推動(dòng)都來(lái)自它們對(duì)人工智能在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的領(lǐng)導(dǎo)力的戰(zhàn)略考慮。在我們談?wù)撊斯ぶ悄芗夹g(shù)在今天的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用時(shí)，不能僅僅著眼于當(dāng)前的人工智能技術(shù)在今天的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活環(huán)境下的應(yīng)用，更重要的是要把人工智能作為一種新的發(fā)展中的生產(chǎn)力。這樣的新生產(chǎn)力和以往導(dǎo)致生產(chǎn)力革新的技術(shù)，如蒸汽機(jī)、電力計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)有著本質(zhì)不同，它是一種可以反作用于人類(lèi)的生產(chǎn)力，是可以和人類(lèi)一起共生、共長(zhǎng)的生產(chǎn)力，它的發(fā)展可以促進(jìn)人類(lèi)自身的智能的進(jìn)步和拓展，而這樣的進(jìn)步反過(guò)來(lái)又會(huì)增進(jìn)機(jī)器智能的進(jìn)一步發(fā)展。

? ? ? ??所以，我們不能簡(jiǎn)單地把人工智能在經(jīng)濟(jì)上的作用，用一個(gè)“人工智能+”來(lái)總結(jié)，人工智能不只是一個(gè)賦能技術(shù)，其本身在創(chuàng)造嶄新的社會(huì)形態(tài)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，對(duì)現(xiàn)在和未來(lái)生活的影響無(wú)處不在，我們正在進(jìn)入一個(gè)人工智能“Inside”的時(shí)代。今天人工智能的產(chǎn)業(yè)化，正在走向“智能能源化”的產(chǎn)業(yè)模式，即通過(guò)設(shè)計(jì)先進(jìn)算法，整合多模態(tài)大數(shù)據(jù)，匯聚大量算力，訓(xùn)練出通用的、可遷移的大模型，來(lái)服務(wù)于不同的應(yīng)用領(lǐng)域和解決實(shí)際問(wèn)題。這樣的“大模型”作為對(duì)于大數(shù)據(jù)的歸納和抽象，成為一種“預(yù)訓(xùn)練模型”，作為構(gòu)造各種人工智能解決方案的基礎(chǔ)。從2018年10月Google發(fā)布了3.4億參數(shù)的BERT模型，2020年5月Open AI發(fā)布了1750億參數(shù)的GPT-3模型，到2021年6月北京智源人工智能研究院發(fā)布了1.75萬(wàn)億參數(shù)的“悟道2.0”模型，以及2021年6月阿里達(dá)摩研究院僅用480片GPU實(shí)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)第一個(gè)商業(yè)化的萬(wàn)億多模態(tài)大模型，這樣的大模型把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了一種“智能能源”，在通用的大模型基礎(chǔ)之上，應(yīng)用方可以使用自己特有的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行小計(jì)標(biāo)量的微調(diào)遷移，以達(dá)到目的。這是一個(gè)人工智能很有希望的產(chǎn)業(yè)化途徑。

02?人工智能面臨的問(wèn)題

? ? ? ??人工智能發(fā)展到今天，碩果累累。但是，我們必須清晰地認(rèn)識(shí)到，人工智能技術(shù)今天依然面臨著許多根本性的問(wèn)題，一言以蔽之就是：它缺乏知識(shí)?，F(xiàn)階段，我們的機(jī)器并沒(méi)有掌握總結(jié)知識(shí)、積累知識(shí)、應(yīng)用知識(shí)、傳承知識(shí)和建立組織管理知識(shí)體系的能力。人工智能在知識(shí)上的缺乏，可以用佛學(xué)的“五明”理論來(lái)闡釋。佛學(xué)把世間的一切學(xué)問(wèn)歸結(jié)為五種學(xué)問(wèn)，稱(chēng)為“五明”：即語(yǔ)文學(xué)的“聲明”、工藝學(xué)的“工巧明”、醫(yī)藥學(xué)的“醫(yī)方明”、科學(xué)的“因明”、哲學(xué)的“內(nèi)明”?！拔迕鳌北灰暈榈佬姓叩幕竟?，是佛教對(duì)人間知識(shí)的總結(jié)，行道要從“五明”入手，來(lái)傳播佛法普度眾生。用“五明”來(lái)觀察人工智能今天面臨的知識(shí)匱乏問(wèn)題，實(shí)際上是很貼切的。我們可以把佛學(xué)“五明”的涵義加以擴(kuò)展：“聲明”指的是人類(lèi)智能對(duì)自己行為的解釋以及和世界交流的能力；“工巧明”指的是人類(lèi)智能對(duì)行為的指導(dǎo)；“醫(yī)方明”指的是人類(lèi)智能的系統(tǒng)觀；“因明”指的是人類(lèi)智能的因果推理能力；“內(nèi)明”指的是人類(lèi)智能的主觀能動(dòng)性。今天的機(jī)器智能，恰恰缺乏的就是這“五明”！

? ? ? ??缺乏“聲明”：今天的機(jī)器智能與人交流的根本障礙。機(jī)器智能作為一個(gè)與人共存的智能體，和人的交流是一項(xiàng)根本的要求，這樣的交流不是指今天的Siri或“度秘”以及智能手機(jī)或智能音箱的這種簡(jiǎn)單的人機(jī)對(duì)話(huà)，而是在學(xué)習(xí)層面上，人可以準(zhǔn)確地告訴機(jī)器學(xué)習(xí)的目的、學(xué)習(xí)的環(huán)境、學(xué)習(xí)的要求，而機(jī)器也可以與人交流學(xué)習(xí)的過(guò)程、學(xué)習(xí)的結(jié)果和得到結(jié)果的緣由。也就是說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)的正確性、合理性是可以表達(dá)的，而學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)目標(biāo)的一致性是可以論證的。只有這樣的人工智能才是可信的，才能形成構(gòu)造于人類(lèi)共生、共存的智能體的基礎(chǔ)。今天所進(jìn)行的人工智能的可解釋性、可論證性的研究，正反映了人工智能在今天所面臨的巨大挑戰(zhàn)。目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，說(shuō)到底就是對(duì)一個(gè)由神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成的非線(xiàn)性函數(shù)在大數(shù)據(jù)上做擬合，這種學(xué)習(xí)行為使得它在應(yīng)用的普適性上有很大的優(yōu)勢(shì)，滿(mǎn)足了我們對(duì)讓機(jī)器“做得多”的要求，但是，它的結(jié)果的合理性、可靠性無(wú)法得以完備的驗(yàn)證，因?yàn)槲覀儫o(wú)法完全理解機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果生成的邏輯，無(wú)法完美解釋學(xué)習(xí)的認(rèn)知行為。所以它的穩(wěn)定性分析和可靠性驗(yàn)證都是有待解決的難題。我們可以在許多應(yīng)用中用到深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，但我們無(wú)法對(duì)這樣的智能加以“對(duì)或錯(cuò)”的評(píng)價(jià)。這個(gè)問(wèn)題在“大模型”中尤為突出。從這個(gè)意義上來(lái)講，我們離圖靈對(duì)智能的期望還很遠(yuǎn)，因?yàn)楫?dāng)我們向人和機(jī)器共處的黑屋提問(wèn)，并無(wú)法區(qū)分得到的回答是從人還是機(jī)器來(lái)的時(shí)候，我們可以再加上一句：請(qǐng)告知你是如何得到這個(gè)問(wèn)題的答案？人是能回答這個(gè)問(wèn)題的，而今天的機(jī)器對(duì)此則往往茫然無(wú)措。

? ? ? ??缺乏“因明”：無(wú)法揭示和演繹因果關(guān)系。人類(lèi)可以在自然界和社會(huì)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并抽象出規(guī)律之間的邏輯聯(lián)系，這樣的歸納和演繹的能力是人類(lèi)智能的一個(gè)重要的特征，也是人類(lèi)文明發(fā)展的一個(gè)偉大結(jié)晶。作為一個(gè)人類(lèi)社會(huì)中與人共存的智能體——人工智能，應(yīng)當(dāng)也必須具備這種對(duì)因果的發(fā)現(xiàn)和演繹能力。而今天在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們還只能發(fā)現(xiàn)事物之間的相關(guān)關(guān)系。這樣的相關(guān)性對(duì)于組成一個(gè)知識(shí)體系來(lái)理解世界是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，在大數(shù)據(jù)發(fā)展之初，曾有“因果無(wú)用，相關(guān)萬(wàn)能”的說(shuō)法，現(xiàn)在看來(lái)，如果一個(gè)智能體僅僅具備了對(duì)相關(guān)性的理解，那么它對(duì)于這個(gè)世界的認(rèn)識(shí)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于一個(gè)一般的兒童，所以，如何讓智能體具有發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系的“因明”，是人工智能今天的又一個(gè)大難題。

? ? ? ??事實(shí)表明，和所有過(guò)去的人工智能系統(tǒng)一樣，今天的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，即使有了一些遷移學(xué)習(xí)、無(wú)樣本學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)知識(shí)查詢(xún)推理等功能，但在面對(duì)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全不同的新數(shù)據(jù)的時(shí)候，依然會(huì)表現(xiàn)出不可避免的脆弱性，也就是說(shuō)，由于算法是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘其特征間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性，而這些關(guān)聯(lián)關(guān)系并沒(méi)有抓住數(shù)據(jù)背后的因果實(shí)質(zhì)，算法無(wú)法得出關(guān)于這些數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系的歸納。換句話(huà)說(shuō)，這些算法沒(méi)有學(xué)習(xí)到我們真正需要的概念和概念間的映射關(guān)系，而是在走捷徑，僅在訓(xùn)練集中完成學(xué)習(xí)任務(wù)，而往往無(wú)法學(xué)習(xí)到具有普遍意義的抽象概念，從而無(wú)法使它們能夠?qū)⑺鶎W(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到新的情況或任務(wù)中。這些系統(tǒng)很容易受到“對(duì)抗性擾動(dòng)”的攻擊，即人們對(duì)系統(tǒng)的輸入進(jìn)行特定的選擇，從而導(dǎo)致系統(tǒng)犯錯(cuò)誤。

? ? ? ??缺乏“內(nèi)明”：智能體沒(méi)有主觀能動(dòng)性。人是有主觀能動(dòng)性的，人的思想是人對(duì)于客觀世界的主觀認(rèn)識(shí)，而人又是通過(guò)這樣的主觀認(rèn)識(shí)來(lái)指導(dǎo)自己的行動(dòng)，從而對(duì)客觀世界作出改變。著名認(rèn)知神經(jīng)學(xué)和理論物理學(xué)家弗雷斯頓曾提出過(guò)一個(gè)機(jī)器智能的認(rèn)知學(xué)模型，在這個(gè)模型中，人的知識(shí)形成一個(gè)主觀的世界模型，而這樣的模型和觀察之間的一致性衡量決定了對(duì)世界的認(rèn)識(shí)和對(duì)世界本身的改變，這個(gè)模型具有相當(dāng)?shù)钠毡樾?。今天基于神?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中被視為金律的“反向傳播”，正是這種宏觀認(rèn)知模型中對(duì)模型修正的一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方法，而模型和觀察一致性衡量恰恰又是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的“損失函數(shù)”提出的基礎(chǔ)，更進(jìn)一步，今天的強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是在模型和觀察上一致性的推動(dòng)，在策略模型的驅(qū)動(dòng)下，針對(duì)環(huán)境觀察作出相應(yīng)行動(dòng)，以求達(dá)到回報(bào)激勵(lì)機(jī)制下的一種有益的狀態(tài)。但從總體而言，今天的智能體依然沒(méi)有形成主觀意志的能力。這也是為什么今天人工智能雖然可以完成一些藝術(shù)創(chuàng)作，但是，這些創(chuàng)作也僅僅在于對(duì)人類(lèi)已有的作品和形式的模仿、形變和疊加，尚無(wú)法在藝術(shù)美學(xué)和表達(dá)意義層面上進(jìn)行真正的創(chuàng)作。

? ? ? ??人工智能研究中，有一個(gè)以機(jī)器人學(xué)家莫拉韋茨命名的悖論：機(jī)器對(duì)于那些人做起來(lái)非常困難的任務(wù)，往往可以駕輕就熟，而對(duì)于一些對(duì)人來(lái)說(shuō)非常簡(jiǎn)單的事情，卻無(wú)能為力。莫拉韋茨這樣解釋這一悖論：“人類(lèi)經(jīng)歷了上億年的進(jìn)化，大腦中深深烙印著一些原始的生存技能，其中包含了高度進(jìn)化的感官和運(yùn)動(dòng)機(jī)制，這些都是人類(lèi)關(guān)于世界本質(zhì)以及如何在其中生存的上億年的經(jīng)驗(yàn)。我相信，執(zhí)行這種需要深思熟慮的思考過(guò)程是人類(lèi)最外在的表現(xiàn)，而其背后深層次和有效的推動(dòng)力，則是源于這種更古老和更強(qiáng)大的感知和運(yùn)動(dòng)能力的本能反應(yīng)。而這種本能反應(yīng)通常是無(wú)意識(shí)的。換句話(huà)說(shuō)，因?yàn)槲覀冏嫦鹊膹?qiáng)大進(jìn)化，我們每個(gè)人都是感性理解、人情世故和運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域的杰出運(yùn)動(dòng)員，我們實(shí)在是太優(yōu)秀了，以至于我們?cè)诿鎸?duì)實(shí)際上十分困難的任務(wù)時(shí)還能駕輕就熟?！?/p>

? ? ? ??中國(guó)人工智能學(xué)者李德毅院士指出：新一代人工智能的硬核是交互學(xué)習(xí)和記憶。記憶的本質(zhì)不是存儲(chǔ)，而是對(duì)知識(shí)的不斷凝煉而形成主觀意志（或稱(chēng)為知識(shí)）。在貝葉斯理論框架中，這個(gè)主觀意志是認(rèn)知的先驗(yàn)，而觀察就是在這個(gè)先驗(yàn)下，產(chǎn)生對(duì)認(rèn)知的可信度的修正（后驗(yàn)概率），如何在這樣的一個(gè)認(rèn)知體系中，實(shí)現(xiàn)對(duì)主觀意志的組織、進(jìn)化和有效作用？在今天的人工智能研究中，這還是一個(gè)處女地。

? ? ? ??缺乏“醫(yī)方明”：智能體需要系統(tǒng)觀。作為一個(gè)社會(huì)的原子，每個(gè)人生活在系統(tǒng)中，人對(duì)于系統(tǒng)的理解是深刻的，究其原因是在今天的社會(huì)中人類(lèi)對(duì)于系統(tǒng)的認(rèn)知和依賴(lài)是前所未有的，這樣的系統(tǒng)觀也深深地影響著人工智能的研究。以自動(dòng)駕駛為例，研究的開(kāi)始是以視覺(jué)的感知出發(fā)，把“認(rèn)路”作為自動(dòng)駕駛的重點(diǎn)，但隨著研究和發(fā)展，人們認(rèn)識(shí)到，自動(dòng)駕駛的發(fā)展瓶頸并不是認(rèn)路，而是對(duì)“路況”以及“路權(quán)”這樣的交通系統(tǒng)的概念的理解。如人一樣，一個(gè)認(rèn)路的人不是一個(gè)好司機(jī)的充分條件，一個(gè)好司機(jī)的關(guān)鍵是可以很好地適應(yīng)交通系統(tǒng)，可以作出符合系統(tǒng)，而又有利于自己的目標(biāo)的判斷，李德毅院士對(duì)這個(gè)方向的研究提出了發(fā)展“駕駛腦”的總結(jié)，一個(gè)駕駛腦的關(guān)鍵就是系統(tǒng)觀，前面有車(chē)，超不超車(chē)，這不僅僅是一個(gè)視覺(jué)的判斷，還是一個(gè)對(duì)所處環(huán)境下，對(duì)自己所處的狀態(tài)和未來(lái)的目標(biāo)的一個(gè)整體判斷，今天的自動(dòng)駕駛研究的關(guān)鍵就是系統(tǒng)觀下的智能行為的研究，人工智能的系統(tǒng)觀研究是一個(gè)大挑戰(zhàn)，也是一個(gè)大方向。

? ? ? ??缺乏“工巧明”：智能體行為研究的重要性。在人機(jī)二元社會(huì)中，智能機(jī)器的行為對(duì)世界的改變和對(duì)社會(huì)的影響，使得今天對(duì)人工智能倫理研究成為一個(gè)重要的課題，這個(gè)問(wèn)題涉及面很廣，人機(jī)一起從事社會(huì)活動(dòng)，機(jī)器行為必須合乎倫理是個(gè)起碼的要求。人們已經(jīng)普遍認(rèn)識(shí)到，我們對(duì)機(jī)器“做得多”的要求也許不難實(shí)現(xiàn)，但要機(jī)器“做得對(duì)”，則不那么簡(jiǎn)單了。從“對(duì)抗攻擊”到“深度作假”，一次又一次地證明，今天的技術(shù)不僅不牢靠，而且很容易做壞事。從埃塞俄比亞航空302號(hào)班機(jī)的墜毀，到自動(dòng)駕駛車(chē)的事故，人們開(kāi)始認(rèn)識(shí)到機(jī)器是有行為的，而機(jī)器的行為也不一定是有益的，很可能會(huì)帶來(lái)危害。于是，人們開(kāi)始提出了人工智能倫理性、有益性的問(wèn)題，開(kāi)始關(guān)注機(jī)器行為的合理性和正確性，開(kāi)始認(rèn)真地詢(xún)問(wèn)一些人工智能的基本問(wèn)題：

? ? ? ??機(jī)器行為的目的是什么：機(jī)器是不是能按照人們意圖去改變世界？機(jī)器行為的原則是什么：機(jī)器如何不違背人類(lèi)的倫理和規(guī)范？機(jī)器行為的結(jié)果的驗(yàn)證：如何來(lái)衡量結(jié)果和目的的一致性？機(jī)器行為如何來(lái)解釋?zhuān)喝绾蝸?lái)理解機(jī)器獲得結(jié)果的過(guò)程？

? ? ? ??這些問(wèn)題是相互關(guān)聯(lián)的，構(gòu)成了機(jī)器行為學(xué)的基本研究主題。對(duì)于機(jī)器行為的研究和前面所述的人工智能面臨的挑戰(zhàn)密切相關(guān)，譬如，我們?nèi)绾蜗驒C(jī)器表達(dá)學(xué)習(xí)的目的，我們?nèi)绾蝸?lái)驗(yàn)證機(jī)器行為結(jié)果的正確性和我們期望的一致性，以及對(duì)機(jī)器行為過(guò)程的可解釋性，這些都是今天機(jī)器學(xué)習(xí)研究中最困難也是最基本的問(wèn)題。

03?中國(guó)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

? ? ? ??中國(guó)人工智能發(fā)展的機(jī)遇是巨大的、難得的。改革開(kāi)放四十多年來(lái)，中國(guó)科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)實(shí)力的發(fā)展，為我們今天在人工智能這個(gè)新技術(shù)領(lǐng)域中奠定了前所未有的實(shí)力地位，全球化的市場(chǎng)的開(kāi)放環(huán)境，又為我們的研究和全世界的發(fā)展努力融合在一起創(chuàng)造了條件。所以我們?cè)谌斯ぶ悄苌系难芯亢褪澜缡峭降?。由于?guó)家強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和制度優(yōu)勢(shì)，我們得以有可能集中資源來(lái)發(fā)展關(guān)鍵技術(shù)。而且中國(guó)發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)，以及作為第一人口大國(guó)而特有的天然的大數(shù)據(jù)，為人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了獨(dú)有的生態(tài)環(huán)境，這些都是人工智能發(fā)展的獨(dú)特機(jī)遇。中國(guó)人民的創(chuàng)造力，促進(jìn)了我國(guó)在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的特殊優(yōu)勢(shì)，中國(guó)在人工智能和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)合，超越了西方，走出了自己的發(fā)展道路。一些人工智能獨(dú)角獸公司成長(zhǎng)起來(lái)，例如：由智能推薦技術(shù)發(fā)展而來(lái)的今日頭條，由圖像合成技術(shù)發(fā)展而來(lái)的抖音，由機(jī)器翻譯工業(yè)化發(fā)展而來(lái)的科大訊飛，由計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展而來(lái)的商湯、曠視、依圖等。在這次抗疫中，人工智能在防疫體系的建立、在物流和資源優(yōu)化中發(fā)揮了獨(dú)特的作用。中國(guó)人工智能發(fā)展的光明前景是可期的。

? ? ? ??今天人工智能面臨的挑戰(zhàn)，也為中國(guó)人工智能的發(fā)展帶來(lái)了難得的戰(zhàn)略機(jī)遇。筆者認(rèn)為，中國(guó)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵就是直面挑戰(zhàn)，即大力發(fā)展人工智能的基礎(chǔ)理論，確立自己的學(xué)術(shù)自信和話(huà)語(yǔ)權(quán)，在人工智能賦能上下大功夫，實(shí)實(shí)在在地在有選擇的重點(diǎn)領(lǐng)域中，以人工智能技術(shù)作為推動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)革命性的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。具體來(lái)說(shuō)可以從以下幾個(gè)方面來(lái)考慮。

? ? ? ??要明確研究的方向和切合實(shí)際的目標(biāo)。在人工智能的研究中，正確的科學(xué)思想決定了有效的研究方向和切合實(shí)際的目標(biāo)。在方向上的錯(cuò)誤，是過(guò)去人工智能屢經(jīng)挫折的一個(gè)重要原因。今天我們?cè)诿嫦蚪鉀Q特定問(wèn)題任務(wù)的“弱人工智能技術(shù)研究”中不斷的成功，也往往使得我們有了很多不切合實(shí)際的想法，認(rèn)為弱人工智能技術(shù)的積累是走向發(fā)展類(lèi)人的通用人工智能，即“強(qiáng)人工智能”的必由之路，弱人工智能的每一個(gè)技術(shù)進(jìn)步都會(huì)使人工智能的通用性越來(lái)越強(qiáng)。但這樣的觀點(diǎn)并不一定是正確的。有人甚至調(diào)侃這樣的思維方式：“這就像是說(shuō)第一只爬上樹(shù)的猴子正在朝著登陸月球前進(jìn)一樣荒誕不經(jīng)?！?/p>

? ? ? ??我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，我們用于弱人工智能發(fā)展的研究技術(shù)和方法論，可能和探求強(qiáng)人工智能的科學(xué)理念、技術(shù)方法以及哲學(xué)思想是完全不同的。對(duì)于弱人工智能而言，為了解決一個(gè)具體領(lǐng)域的問(wèn)題，如醫(yī)學(xué)影像的處理或股市風(fēng)險(xiǎn)分析，基于統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)方法是適用的。把求解問(wèn)題抽象為一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，把學(xué)習(xí)的過(guò)程組織成對(duì)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化是一個(gè)有效的方法。但是如果我們認(rèn)為，這樣的以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)方法，最終可以達(dá)到我們所追求的強(qiáng)人工智能，可能會(huì)是一個(gè)方向性的錯(cuò)誤。今天我們對(duì)機(jī)器表達(dá)的行為目的的要求通常很簡(jiǎn)單，往往就是一個(gè)效用函數(shù)，反映的是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的一些簡(jiǎn)單的質(zhì)量要求（如精確度、緊致度和穩(wěn)定性等）。但是，如果我們要對(duì)于機(jī)器行為有很多的要求，要向機(jī)器描述如何做對(duì)的、有意義的工作，那么這樣的效用函數(shù)就會(huì)非常難定義。如果我們更深究一下這個(gè)問(wèn)題的話(huà)，不禁要問(wèn)：“對(duì)學(xué)習(xí)目的或行為目的的表達(dá)，一定是要通過(guò)效用函數(shù)嗎?”斯圖爾特·拉塞爾曾經(jīng)很形象地提出了，如果我們用這種效用函數(shù)求優(yōu)的方法，來(lái)讓一個(gè)有著強(qiáng)智能的智能體來(lái)解決問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致很多不可預(yù)測(cè)的后果：“如果一個(gè)超級(jí)智能的氣候控制系統(tǒng)想要解決全球變暖，降低二氧化碳，但是它發(fā)現(xiàn)其中最行之有效的方法是將二氧化碳的排放量降低到第二次工業(yè)革命前的水平。而達(dá)到這個(gè)目的的簡(jiǎn)單路徑就是將人口減少到零，那它會(huì)怎樣做呢？”“如果我們把錯(cuò)誤的目標(biāo)輸入人工智能機(jī)器，而它比我們更聰明，那局面很可能就不可控了?！?/p>

? ? ? ??所以，我們?cè)趶?qiáng)人工智能的研究中，要充分認(rèn)識(shí)到人類(lèi)的智能是一個(gè)由復(fù)雜的、緊密相連的屬性所組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其中包括情感、欲望、強(qiáng)烈的自我意識(shí)和自主意識(shí)、價(jià)值判斷，以及對(duì)世界的常識(shí)性理解。在沒(méi)有情感、沒(méi)有文化基礎(chǔ)，也沒(méi)有人類(lèi)對(duì)于世界的常識(shí)體系的前提下的“純粹的理性”化的智能，是無(wú)法和人類(lèi)共通共存的。我們?cè)诖_定人工智能研究的發(fā)展道路和長(zhǎng)期目標(biāo)的時(shí)候，一定要對(duì)人工智能發(fā)展有一個(gè)正確客觀的科學(xué)思考，這樣才能避免許多由于盲目樂(lè)觀或技術(shù)跟風(fēng)而造成的時(shí)間和資源上的巨大浪費(fèi)。

? ? ? ??切實(shí)重視人工智能基礎(chǔ)理論的研究與創(chuàng)新，培養(yǎng)有創(chuàng)造力的人工智能人才。人工智能發(fā)展的根本驅(qū)動(dòng)力在于基礎(chǔ)理論上的不斷創(chuàng)新和突破。今天的人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，主要是建立在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基本思想上的，就是以在統(tǒng)計(jì)中的函數(shù)擬合的方法為基礎(chǔ)，把學(xué)習(xí)問(wèn)題作為一個(gè)回歸問(wèn)題，尋找一個(gè)和數(shù)據(jù)擬合得最好的函數(shù)作為模型。這樣的思想得益于我們今天豐富的大數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的算力，可以擬合一個(gè)極為復(fù)雜的非線(xiàn)性函數(shù)，這就是深度學(xué)習(xí)得以成功的緣由。但正如前面所敘，這樣以復(fù)雜函數(shù)擬合為基礎(chǔ)的方向，有著根本的缺陷，它不能揭示事物間的因果關(guān)系，不能反映人類(lèi)的以知識(shí)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則、面向知識(shí)積累和在與世界的互動(dòng)中不斷學(xué)習(xí)的思想。一些非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制如強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，已經(jīng)在人工智能的實(shí)踐中體現(xiàn)出杰出的學(xué)習(xí)能力，所以，建立一個(gè)新的融知識(shí)、數(shù)據(jù)為一體并支持機(jī)器與環(huán)境互動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論框架是非常重要的。

? ? ? ??其實(shí)這樣的學(xué)習(xí)框架可以基于認(rèn)知學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)和人類(lèi)學(xué)習(xí)的相似性來(lái)闡述，在此我們用基于貝葉斯理論的“認(rèn)知學(xué)”的原理來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程。

? ? ? ??我們可以從兩個(gè)層面來(lái)看人類(lèi)學(xué)習(xí)：第一個(gè)層面是大腦，在大腦里面有我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)，也就是所謂的認(rèn)知，若將之應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)上，就是透過(guò)模型或知識(shí)來(lái)詮釋人類(lèi)對(duì)世界的認(rèn)識(shí)，而根據(jù)這些認(rèn)知，對(duì)這個(gè)世界作出判斷（或稱(chēng)之為預(yù)測(cè)）。第二個(gè)層面是人類(lèi)通過(guò)五官來(lái)觀察這個(gè)世界，讓我們獲取更多的訊息、更多的資料。我們可以對(duì)觀察結(jié)果及判斷預(yù)測(cè)之間進(jìn)行比較。如果兩者是一致的（預(yù)測(cè)沒(méi)有出現(xiàn)誤差），即表明模型（對(duì)世界的認(rèn)知）是合理的，那么人類(lèi)會(huì)給予對(duì)自己的認(rèn)知更高的信任度，不會(huì)對(duì)它有進(jìn)一步改變。但有趣的是，當(dāng)觀察結(jié)果與判斷預(yù)測(cè)不一致的時(shí)候（預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差），有兩種選擇。第一種選擇是認(rèn)為自己的認(rèn)知可能是錯(cuò)的，再根據(jù)觀察結(jié)果，來(lái)修正模型，換言之，這是一個(gè)模型構(gòu)造的進(jìn)化（學(xué)習(xí)）過(guò)程；還有一種選擇，是認(rèn)為模型是正確的，觀察結(jié)果是錯(cuò)的，也就是認(rèn)為這個(gè)世界出現(xiàn)問(wèn)題，那么就會(huì)根據(jù)自己對(duì)世界的認(rèn)知來(lái)改變這個(gè)世界，也就產(chǎn)生了“行為”。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器行為之間形成了一個(gè)緊密的關(guān)系：構(gòu)造一個(gè)跟觀察結(jié)果一致的認(rèn)知，讓其盡量接近真實(shí)世界，而我們的行動(dòng)就是改變世界，讓其與主觀產(chǎn)生的模型相趨一致。在這樣對(duì)學(xué)習(xí)的認(rèn)知學(xué)框架中，知識(shí)（即認(rèn)知）、數(shù)據(jù)（即觀察）以及認(rèn)知主體（人和機(jī)器）和世界的互動(dòng)（學(xué)習(xí)和行為）統(tǒng)一在一個(gè)知識(shí)的驗(yàn)證和積累的過(guò)程中。

? ? ? ??這樣的認(rèn)知模型強(qiáng)調(diào)了認(rèn)知主體和認(rèn)知客體交互中的學(xué)習(xí)過(guò)程，但是，對(duì)于我們未來(lái)的二元社會(huì)中人和機(jī)器這兩個(gè)認(rèn)知主體的交互卻沒(méi)有闡述，人和機(jī)器的共通交流是未來(lái)人機(jī)二元社會(huì)的基本形態(tài)。而人和機(jī)器共通交流的一個(gè)重要基礎(chǔ)在于人和機(jī)器的相互理解，如前敘，目前，人和機(jī)器在學(xué)習(xí)的目的、方法、結(jié)論的解釋上的交流是非常薄弱的。我們對(duì)于機(jī)器給出的學(xué)習(xí)結(jié)果和由其導(dǎo)致的行為都無(wú)法作出清晰解釋?zhuān)簿蜔o(wú)法對(duì)其合理性作出判斷，這是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一大挑戰(zhàn)，也是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的重大要求。

? ? ? ??人工智能理論的另一個(gè)重大的研究方向就是人工智能的倫理。我們已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到讓“機(jī)器做得對(duì)”，要比讓“機(jī)器做得多”要困難得多，這里有一系列很根本的理論問(wèn)題。一個(gè)非常重要的問(wèn)題就是“機(jī)器行為的倫理性是外在的還是內(nèi)生的”，也就是說(shuō)，我們是不是應(yīng)該在機(jī)器產(chǎn)生智能的時(shí)候，就要求其把倫理作為一個(gè)基本的出發(fā)點(diǎn)，而不是在機(jī)器有了智能行為之后再來(lái)規(guī)范它。對(duì)于這一系列的理論問(wèn)題的深入研究是我們未來(lái)是否能在人工智能發(fā)展中取得領(lǐng)先地位和科學(xué)話(huà)語(yǔ)權(quán)的一個(gè)關(guān)鍵。總而言之，我們對(duì)于人工智能基礎(chǔ)理論的研究，應(yīng)給予高度的重視，我們必須創(chuàng)造一個(gè)生態(tài)環(huán)境，使得科學(xué)家能夠沉下心來(lái)，進(jìn)行跨學(xué)科的深入的理論研究，并培養(yǎng)出具有扎實(shí)的理論素養(yǎng)、寬廣的知識(shí)面、豐富的科學(xué)想象力創(chuàng)造力的人工智能研究型人才。這樣的工作是艱苦的，也是激動(dòng)人心的，中國(guó)科學(xué)家一定能以自己的想象力、文化底蘊(yùn)和扎實(shí)的理論基礎(chǔ)及智慧，在人工智能理論的研究中作出創(chuàng)造性的貢獻(xiàn)。

? ? ? ??建立人工智能發(fā)展的生態(tài)環(huán)境。人工智能的發(fā)展需要一個(gè)生態(tài)環(huán)境，它包括：豐富的數(shù)據(jù)資源以及支持可持續(xù)發(fā)展的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系，數(shù)據(jù)資源的合理開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)和其他理論性與技術(shù)性的支持，發(fā)展數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及交易的工業(yè)經(jīng)濟(jì)體系。有了這樣的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系，我們就具備了人工智能產(chǎn)品發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。這樣的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系的建立是很不容易的，實(shí)際上，早在十年前，我們就開(kāi)始了建立數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的試驗(yàn)，但這樣的試驗(yàn)還是不成功的。一個(gè)很重要的原因就是我們把數(shù)據(jù)資源變成資產(chǎn)時(shí)，沒(méi)有解決它在經(jīng)濟(jì)學(xué)上的根本問(wèn)題，其中一種最重要的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)的消耗使用是沒(méi)有排他性的，因?yàn)閺?fù)制數(shù)據(jù)的代價(jià)極低。這樣的非排他使用，使得數(shù)據(jù)可以被任意共享，因而無(wú)法定義其價(jià)值／價(jià)格，使它無(wú)法成為商品。近年來(lái)，區(qū)塊鏈技術(shù)快速發(fā)展，它可以溯源數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)生和使用，同時(shí)不可對(duì)鏈上的資源進(jìn)行復(fù)制，區(qū)塊鏈的這一特性為數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化和資本化提供了基礎(chǔ)框架。我們對(duì)這一關(guān)鍵技術(shù)的開(kāi)發(fā)，應(yīng)該從建立數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施這一高度來(lái)理解。進(jìn)而發(fā)展出具有中國(guó)特色的數(shù)據(jù)市場(chǎng)和數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系，這樣的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)體系是基于大模型的人工智能產(chǎn)業(yè)體系的基礎(chǔ)。

? ? ? ??生態(tài)環(huán)境的另一個(gè)方向就是算力體系的建立。人工智能對(duì)計(jì)算能力的要求是很高的，這些年來(lái)云計(jì)算服務(wù)體系的發(fā)展，使得我國(guó)算力服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施在世界上占據(jù)領(lǐng)先地位，5G通訊技術(shù)上的領(lǐng)先，使得我國(guó)在邊緣計(jì)算上也有著突出的潛在優(yōu)勢(shì)，移動(dòng)端上的應(yīng)用的廣泛普及使得我國(guó)有了一個(gè)先進(jìn)的算力環(huán)境，這為我國(guó)人工智能發(fā)展奠定了一個(gè)很好的算力基礎(chǔ)，這樣的集匯化的大算力對(duì)于支持基于大模型的人工智能產(chǎn)業(yè)體系也是至關(guān)重要的。當(dāng)然，我們要充分認(rèn)識(shí)到，計(jì)算技術(shù)的發(fā)展是日新月異的，新的計(jì)算技術(shù)如類(lèi)腦計(jì)算、量子計(jì)算正在孕育著新的計(jì)算革命。新的計(jì)算器件，如億阻器也在成熟，我們應(yīng)當(dāng)在這些新的領(lǐng)域中銳意創(chuàng)新，使我們?cè)谖磥?lái)的算力競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位，支持人工智能的快速發(fā)展。

? ? ? ??人工智能的生態(tài)環(huán)境發(fā)展離不開(kāi)對(duì)于人機(jī)二元社會(huì)的新的社會(huì)形態(tài)、準(zhǔn)則、相關(guān)的法律，以及道德倫理的研究和建設(shè)。目前，在歐盟，這方面的工作受到了空前的重視。2021年4月，歐盟頒布了其最新的AI監(jiān)管草案，為人工智能的社會(huì)化使用立法，目的在于為實(shí)現(xiàn)可信賴(lài)的人工智能生態(tài)系統(tǒng)提供牢固的法律框架，歐盟競(jìng)爭(zhēng)事務(wù)負(fù)責(zé)人直言：“通過(guò)制定標(biāo)準(zhǔn)，我們可以為符合倫理的人工智能技術(shù)鋪平道路，并確保歐盟在此過(guò)程中保持競(jìng)爭(zhēng)力?！蹦壳?，由歐洲理事會(huì)，經(jīng)合組織、北約、聯(lián)合國(guó)教科文組織和七國(guó)集團(tuán)主導(dǎo)的全球人工智能伙伴關(guān)系，對(duì)于可信賴(lài)人工智能的框架方案有著重要的影響。我認(rèn)為我國(guó)對(duì)這樣的人機(jī)二元社會(huì)的倫理體系設(shè)立的法律框架是我們?nèi)斯ぶ悄馨l(fā)展的重要的軟實(shí)力，我們應(yīng)當(dāng)充分依據(jù)我國(guó)的國(guó)情和發(fā)展特點(diǎn)，有前瞻性地制定我國(guó)自己的可信賴(lài)人工智能的法律體系，以建立我們?cè)谶@個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題上的話(huà)語(yǔ)權(quán)。說(shuō)到話(huà)語(yǔ)權(quán)，一個(gè)重要的方面就是建立標(biāo)準(zhǔn)，我們?cè)谶@個(gè)方面談得不少，也越來(lái)越重視。但是，要在人工智能上真正做出有價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)，我們必須有很大的、長(zhǎng)時(shí)間的戰(zhàn)略投入。譬如，如果我們有一批全世界都使用的、高質(zhì)量的、較完整的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，又可以給出一系列精心設(shè)計(jì)的測(cè)試人工智能功能的方法，并為全世界研究者共享，那么我們就在學(xué)習(xí)算法上有了定義標(biāo)準(zhǔn)的基本能力。標(biāo)準(zhǔn)需要被廣泛接受，而共享數(shù)據(jù)往往是獲得制定標(biāo)準(zhǔn)的話(huà)語(yǔ)權(quán)的有效途徑。

? ? ? ??人工智能賦能應(yīng)用，建立完整的人工智能化產(chǎn)業(yè)體系。人工智能是各行各業(yè)所需的賦能技術(shù)，它的運(yùn)用的廣泛性使其成為一個(gè)工業(yè)的先進(jìn)性標(biāo)志，我們常說(shuō)的“智能化”就是衡量人工智能在這一產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用程度，但是，在智能化各行各業(yè)的進(jìn)程中，我們要把“科學(xué)性”和“實(shí)效性”放在第一位。以機(jī)器人工業(yè)發(fā)展為例，機(jī)器人在制造業(yè)、國(guó)防、醫(yī)療、金融等幾乎所有領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用，在機(jī)器人的發(fā)展中，一條重要的技術(shù)路線(xiàn)就是讓機(jī)器人做人做不到、做不好的事，譬如，“達(dá)芬奇”系列的手術(shù)機(jī)器人為人類(lèi)的外科手術(shù)的發(fā)展作出了革命性的貢獻(xiàn)，我國(guó)的大疆發(fā)展的“無(wú)人駕駛飛行物”也是機(jī)器人工業(yè)發(fā)展的一個(gè)成功范例。它們的成功都是把構(gòu)造智能行為體系來(lái)完成一個(gè)對(duì)人類(lèi)行為的挑戰(zhàn)作為出發(fā)點(diǎn)的，而不是玩一些人形機(jī)械的噱頭。在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中，我們要深刻認(rèn)識(shí)到人工智能應(yīng)用的普適性，只要我們面臨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)的決策行為的需要，人工智能就有其用武之地。在智慧城市、自動(dòng)駕駛、制藥、金融、設(shè)計(jì)、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)都能成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)的決策者。從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō)，應(yīng)利用好我國(guó)在數(shù)據(jù)和算力上的優(yōu)勢(shì)，建設(shè)好我國(guó)基于大模型的“智能能源”和人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，從而形成一個(gè)完整的人工智能賦能環(huán)境。

04?結(jié)語(yǔ)

? ? ? ??人工智能的發(fā)展，源于人類(lèi)對(duì)于自身的認(rèn)知能力、智慧和創(chuàng)造力的崇拜和追求。它對(duì)人類(lèi)文明進(jìn)步的推動(dòng)具有根本性的意義。對(duì)于人類(lèi)發(fā)展的重要性、科學(xué)上的挑戰(zhàn)性、技術(shù)上的復(fù)雜性，使得人工智能未來(lái)的道路一定是艱苦漫長(zhǎng)同時(shí)又激動(dòng)人心的。對(duì)此我們應(yīng)當(dāng)充滿(mǎn)信心，同時(shí)又要踏踏實(shí)實(shí)，堅(jiān)持科學(xué)的精神和態(tài)度。我們中國(guó)人有智慧、有能力，也有信心，在人工智能的發(fā)展中，為人類(lèi)作出自己的貢獻(xiàn)。

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轉(zhuǎn)載編輯：王琳

審校：李斯然

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