日前，中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時強調，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。CCF理事長、中國工程院院士高文對發展新一代人工智能的重大意義、任務和規劃等問題做了講解，并就促進人工智能同經濟社會發展深度融合、引領新一輪科技革命和產業變革發表意見和建議。本期專題介紹高文院士關于人工智能發展的觀點，以及業界相關的動態信息。

高 文

大數據時代

　　我們現在這個時代已經從大數據時代移到人工智能時代。為什么這樣講呢？這和大數據本身的內涵關聯性比較強。

　　大數據本身的概念越來越大，但這個數據大了以后到底怎么使用怎么發展，最近一段時間大家進行了深入討論。比如說數據是不是越大越好，是不是什么東西都一定要一個數據？回答是No。最近有一個非常好的案例，Alpha Go下圍棋，以前是需要使用人類下圍棋的數據，同時自己嘗試了三千萬局的數據，最近的Alpha Zero不需要人類對弈數據了，自己會生產數據。現在我們就可以提問，什么樣的情況不需要外部數據，自己生產數據就夠了？我和有些專家討論，覺得什么樣的AI系統不需要外部數據就可以戰勝人，實際上就是滿足三個條件：

　　●集合是封閉的。不管你是狀態集還是什么集，你的集合是封閉的，我們知道圍棋集合是封閉的。

　　●規則是完備的。也就是說下棋什么地方能下、什么地方不能下，這個規則是完備的，不能隨便更改。

　　●約束是有限的。也就是說你在約束條件下，不可以遞規，因為有了遞規之后往下推延就停不下來，而有限的時候就能停下來。

　　滿足這三個條件，不需要外部數據，系統自己產生數據就夠了。

　　是不是所有的情況都是這樣？當然不是。你可以看現在很多的交易、物流、零售，其實它有很多的條件一直在變，不滿足剛才的條件，這時候你需要外部的數據。有外部數據就夠了？當然不是，外部數據怎么用？它自己不會去產生一個用法，這個用法需要人，需要通過人工智能這些手段去用這些數據。所以人工智能實際上就是從大數據科學到人工智能，非常自然的遷移過程。

人工智能時代

　　最近人工智能非常熱，這件事好不好呢？不知道。但我們可以看看歷史，以史為鑒，可以知道很多事情，人工智能發展到去年剛好是60年。我們看看60年的發展，實際上是經歷了三個階段：

　　第一個階段20年，1956年到1976年。第二個階段，從1976到2006年，30年。2006年是第三波浪潮剛剛開始，它會持續多長時間？不知道，可能30年、40年甚至60年。但你知道這個規律就應該知道人工智能絕不是已經把所有的事情做完了，如果用人的一生來比喻，人工智能現在大概剛上小學，有的還不到小學，所以它走過的歷程可能只是1/10，后面有很長的路可走。

　　在人工智能路上有很多關鍵人物不能忘記，圖靈不能忘記，計算機領域特別重要的一個圖靈獎，其他學科有諾貝爾獎，諾貝爾時代沒有計算機，后來有了計算機以后，大家就想計算機界也應該設一個和諾貝爾獎相當的獎，這個獎就是圖靈獎，現在全世界共65個人得了圖靈獎，姚期智教授，是華人當中唯一得到圖靈獎的。

　　什么叫人工智能？我們今后可能就要面臨人類智能和人工智能的一個對決，其實人工智能是人類智能的一個計算機的實現，從對決的角度，它永遠不可能超過人類智能，只是說在某一個特定的方面它可能勝出，但從智能本身它沒辦法勝出。

　　我們看看智能的定義，智能有很多方面，邏輯能力、語言能力、空間能力、感知能力包括音樂感知的能力、肢體的控制能力。后面這幾個更難，包括人的自我反省能力、處理人際關系的能力、自然探索的能力和圖像圖形的感知能力。

　　智能分為這九個能力，而現在的人工智能在這九個方面只有三個做得還可以，有六個方面還差得相當遠，所以我們說，現在的人工智能要想挑戰人類智能，路還很長。

　　為什么我們說人工智能60年呢？因為1956年有一個里程碑式的會議：達特茅斯會議。現在看起來1956年定義的人工智能的白皮書，到現在一點都不過時。

　　1973年有一個英國人發了一個報告，把AI研究分三類系統，A是指自動機、B是機器人、C為中央神經系統。自動機和中央神經系統研究是有價值的，但進展太慢；機器人的研究毫無價值，而且非常令人失望，所以他建議把所有的機器人研究都取消；A和C因為本身令人失望，所以非常低調。這個報告出來以后各國政府全都把對人工智能投入的經費砍掉，馬上就進入了嚴冬。

　　1976年之后盡管沒有經費，但學者的可愛之處是給錢也做，不給錢也做。教授帶幾個學生在那玩，這一玩玩出花樣來，1976年開始有很多做神經元網絡的，不停地寫東西、發東西，一直到1986年出來一個讓人眼睛一亮的東西，這個東西叫BP算法（誤差反傳網絡），推動了這個領域發展的速度。但它也只能解決一些問題。一開始人們也是期待要解決很多問題，但遙遙無期，到最后又來了第二次的低谷，包括日本第五代機的失敗，當時在斯坦福大學要建一個知識百科全書的項目都失敗了，使得第二次人工智能又跌入了低谷。

　　第三次是從2006年開始的，現在是人工智能的三個大牛，一位在多倫多大學Geoffrey Hinton，一位在蒙特利爾大學Yoshua Bingio，一位在紐約大學Yann LeCun，這一年分別發表了三篇文章在講一件事。這個文章出來以后，當時大家并不知道這個東西要怎么用，這個東西被誰給激活了？

　　今天的第三輪，由于深度學習，由于剛才所說的產業界的熱情參與，我們產生了很多新的企業，有很多新的機遇，這是非常好的事。

　　人工智能發展機遇

　　國家有一個中國人工智能2.0的發展戰略研究，發布了重大研究計劃，主要是做五個關鍵技術和一批應用。

　　這五個關鍵技術：

　　第一個是大數據智能，這和前面講的大數據關聯性非常強。

　　第二個是群體智能，依靠群體的力量推進智能的研究。

　　第三個是跨媒體智能，要把聲音、圖像、文字、自然語言所有這些東西聯結在一起來研究智能，這是跨媒體智能未來所希望實現的目標。

　　第四個是人機混合增強智能，人和機器混合起來怎么樣讓智能更高、能力更強。

　　第五個是自主智能系統，其實就是無人機。

　　歷史總是這樣螺旋前進的，人工智能的三次浪潮也是從符號主義到連接主義。這個符號主義到現在為止已經有30多年比較寂寞了，但它作為人類智能的一個高等抽象，應該是發揮作用的，所以怎么發揮作用，未來大家可以慢慢觀察。

　　連接主義，就是神經元網絡、深度學習，目前是大行其道的，但怎么樣解決小數據甚至沒有數據的學習？實際還是有相當大的挑戰，特別是很多的學習結果是不可解釋的，這是最大的挑戰。行為主義注重自適應和進化，這是從人、猴子演化過來，它可能更接近。它怎么樣在學習方面做得更好，還是需要探索。

　　不管是企業、國家投資，大家利用好天時地利要好好干一場。我想人工智能至少還有10年到20年的好日子過，大家珍惜這個機會。當然人工智能是一個少年，少年主要的成長靠什么？靠學習，靠知其所以然的學習和研究。