人工智能要瞄准学科交叉前沿

来源｜人机与认知实验室

国务院于2017年7月向全社会发布了《新一代发展规划》，指出人工智能是引领未来的战略性技术，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，打造竞争新优势，开拓发展新空间，有效保障国家。为了推动新一代人工智能发展，《新一代人工智能发展规划》提出了要构建科技创新体系，把握技术属性和社会属性高度融合，推进研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四项任务。

在《新一代人工智能发展规划》推出之前，为了推动人工智能与经济社会深度融合、提升我国人工智能科技创新能力，中国工程院于2015年12月批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询研究项目，将加强人工智能研究和应用作为实施国家战略创新发展非常重要的工作之一。

梳理人工智能发展历程，项目组观察到，“人工智能要进行换代，也就是人工智能要从原来的1.0走向2.0”。促使人工智能换代的动力既有来自人工智能研究的内部驱动力，也有来自信息环境与社会目标的外部驱动力，两者都很重要，但相比之下，往往后者的动力更加强大。随着的普及、的泛在、的涌现、的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，形成了驱动人工智能走向新阶段的四种外在动力。

首先，本世纪的信息环境已发生巨大而深刻的变化。随着、互联网、传感器网、、穿戴设备等的流行，感知设备已泛布城市，计算也与人类密切相伴，遍布全球的网络正史无前例地连接着个体和群体，开始快速反映与聚集他们的发现、需求、创意、知识和能力。与此同时，世界已从二元空间结构ph（physics, human society）演变为三元空间结构cph（cyber, physics, human society）。cph的互动将形成各种新计算，包括感知融合、“人在回路中”、（）、跨媒体计算等等。

其次，社会对人工智能的需求急剧扩大。人工智能的研究正从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引。智能城市、智能、、智能、、智能、智能等应用中的新目标、新问题，都迫切需要人工智能的新发展。为此，很多企业和城市已主动布局，进行人工智能新研发。

第三，人工智能的目标和理念也在发生大的转变。人工智能的目标正从过去追求“用模拟人的智能”转化为用机器与人结合成增强的混合智能系统；用机器、人、网络结合组织成新的群智系统；用人、机器、网络和物相结合而成的智能城市等等更复杂的智能系统。

第四，人工智能的数据资源也在发生大改变。人工智能的基本方法是数据驱动的算法。今后会更多地涌现出驱动计算、传感器和网络驱动计算、跨媒体驱动计算。因此，智能、感知融合智能、跨媒体智能的发展均为不可避免的趋势。而传统的以字符为基础的机器智能测试图灵方法将受到挑战。

上述种种环境的巨变，促成人工智能技术的重大提升，为人工智能2.0的形成与发展创造了切实的外部环境。同时，一系列新智能技术已在萌芽，分别是智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和智能自主系统等。

中国人工智发展特别迅猛，这也是中国现代发展的一个重要趋势。中国人工智能发展领域非常广泛，在图像理解、、机器翻译和无人系统（智能自主系统）等领域发展很快，这是全世界共同的地方。

当然，人工智能发展也面临一些挑战。

第一个挑战是“勇探无人区”。从事科学研究和企业发展的人士，都应该更好贯彻党*所提出的人工智能要“勇探无人区”这一理念。这个理念实际上是中国科学技术发展思想的一次转型。长久以来，学术界往往是瞄准世界先进的方向进行投入，即学科前沿。什么叫学科前沿？就是全世界研究最热门的地方。为了了解学科前沿，一般去看一看国际上在研究什么或者杂志上发表什么文章，然后看看这些研究有什么缺陷和不足，则去做些修改和补充，然后算是进入到了学科前沿。

但是，这种跟随式方法所取得的成果只是真正学科前沿一部分，这个前沿是国外学者感兴趣的部分。推动人工智能学科前沿发展的态度应该是一只眼睛看着国际的学科前沿，另外一只眼睛要紧盯国家迫切需要实用领域中所需要的人工智能应用，从应用推向模型，模型推向理论，这个就是无人区。*在2018年就提出了这个号召，我们应该深入的贯彻*的这一个思想。在人工智能这个领域，尤其是新一代人工智能领域，就应该两只眼睛同时工作，一只眼睛盯着无人区，一直眼睛盯着国际前沿，而不能像过去那样只用两只眼睛看一个目标，把国家需求的东西都放弃。

比如医疗智能领域装备、智能自主系统、从到知识到决策的智能以及视觉知识等等，这些都是需要加以投入的研究方向。

第二个问题是要以更大力度培养人工智能人才。这个里括专业人才，人工智能专业人才一直短缺。人工智能是计算机应用学科的一个方向，计算机应用学科又是计算机三个学科中间的1/3，人工智能是计算机应用学科里面的一个分支，所以过去所培养的人工智能人才和现在的发展趋势是很不适应的。为此，要加大专业人才的培养力度，而且要加大交叉人才的培养力度，因为人工智能交叉人才更少。同时，要加大对企业现有的科技人才的人工智能方面的培训，使得企业能够考虑他的企业怎么向智能化转型，能够转型的更成功。

国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》以及教育部、发改委和财政部三部委联合发布的《关于双一流建设高校，促进学科融合，加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等文件，对人工智能的人才培养、人工智能学科建设及人工智能专业建设等提出了具体要求。当前，全国一共有215所高校获批设置人工智能本科专业、3所高校（浙江大学、武汉大学和华中科技大学）获批设置人工智能交叉学科，中国正在建立人工智能本科和研究生层次人才培养体系。

为了加强人工智能人才培养，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会在北京组织成立了 “新一代人工智能系列”编委会，组织出版涵盖人工智能基础理论、算法模型、技术系统、硬件和伦理安全以及“智能+”学科交叉等方面内容的教材，目前教材编写工作进展顺利，《人工智能导论：模型与算法》、《可视化导论》和《智能产品设计》已经先后出版，且三本教材均在爱课程（中国大学mooc）发布了在线课程，选修人数超过12万人次。为了促进优秀教材资源共享，浙江大学搭建发布了“智海新一代人工智能科教平台（www.wiscean.cn）”，寓意为“有智之能，方可驱动时代变革，有海之容，便可赋能万物更新”，并同时赋予 “人工智能、教育先行；产学协作、引领创新” 平台理念。人才是人工智能发展所需要的战略资源，对人工智能人才培养是中国推进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伦理有一个清醒的认识。我们在讨论人工智能发展所需简洁明了的伦理标准这个问题时，提出了两个标准，第一个标准就是人工智能要“向善”，即求善、追求善良、真善美。善良是一个很重要的标准，人工智能就是要为人类服务，差的和坏的人工智能以及不对的人工智能就不能去干，因此人工智能要“向善”。第二个标准就是要“求真”。即所依赖的数据以及人工模型不能搞假的，不能搞欺骗，不搞伪造。

“求真”和“求善”是人工智能伦理中两个非常根本的标准。保护隐私等问题可以通过这两个标准推理出来，从而产生二级标准或者三级标准。

最后强调全社会关注的是整个人工智能发展应由一个的生态系统来推动。中国正在形成产、学、政联合有机营造的人工智能生态系统。一方面*、产业、大学和学术研究机构要结合起来，形成一个很好的生态。另外一个方面是推动人工智能赋能社会的基本元器械、平台和应用等也要构成一个生态系统。

过去科研只基础理论和应用系统两块。但是，近年来人工智能、，信息技术的发展显示，理论研究和应用研究中间应该还有平台支撑和平台服务，这一块很重要。

操作系统实际上是平台，人工智能的平台也是平台，这些平台在推动生态的发展中间起到覆盖作用，可被视为中流砥柱。所以，我们应该有新的理念来构造整个生态系统，注重平台的支撑。科研经费和科研力量也要向构造平台系统进行投入。平台是公共系统，不能只是依靠企业来打造。*也要参与构造人工智能平台，这样人工智能成体系推动就可更高效。

来源：人机与认知实验室

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