什么叫人工智能呢？人工智能是人類智能的一個(gè)計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)，從對(duì)決的角度，它永遠(yuǎn)不可能超過(guò)人類智能，只是說(shuō)在某一個(gè)特定的方面它可能勝出，但從智能本身它沒(méi)辦法勝出。其實(shí)，智能有很多方面，包括邏輯能力，語(yǔ)言能力、空間能力、感知能力、包括音樂(lè)感知的能力，肢體的控制能力。

后面這幾個(gè)是比較難的，包括人的內(nèi)省、自我反省，包括人際關(guān)系的能力，包括自然探索的能力，比如發(fā)現(xiàn)一些新的東西，完全沒(méi)有任何線索，你能想出我要做這個(gè)，我把這個(gè)問(wèn)題解決掉。自然探索的能力，包括圖像、圖形的感知能力。

智能分為九個(gè)能力，而現(xiàn)在的人工智能在這九個(gè)方面只有三個(gè)做得還可以，有六個(gè)方面還相當(dāng)?shù)倪h(yuǎn)，所以我們說(shuō)現(xiàn)在的人工智能要想挑戰(zhàn)人類智能，路還很長(zhǎng)。

以史為鑒 回顧發(fā)展歷程

1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議是一個(gè)里程碑。當(dāng)時(shí)，人工智能的元老們還很年輕，他們集聚到一起開(kāi)了兩個(gè)月的會(huì)，討論怎么樣讓機(jī)器具有人的智能、定出了人工智能的最終目標(biāo)以及什么叫人工智能。

現(xiàn)在看起來(lái)1956年定義的人工智能的白皮書，到現(xiàn)在一點(diǎn)都不過(guò)時(shí)。這次會(huì)議開(kāi)了以后，全世界很多學(xué)校都開(kāi)始跨入到人工智能熱潮當(dāng)中，典型的像斯坦福大學(xué)、CMU、MIT、哈佛大學(xué)很多人都在做相關(guān)的研究，那個(gè)階段大家采用的技術(shù)手段，主要是邏輯主義或者符號(hào)主義。

什么叫邏輯或者符號(hào)呢？實(shí)際上就是認(rèn)為一切的推理，都可以用邏輯演算的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，只要定義了整個(gè)邏輯演算的體系，做一個(gè)規(guī)則，就可以完成任何事。比如可以進(jìn)行推理、數(shù)學(xué)證明，可以創(chuàng)作、奏樂(lè)等。

目前，主要的自然科學(xué)定理都是用演繹推理的方式來(lái)完成的。比如說(shuō)亞里士多德的三段論體系就是非常典型的演繹推理。

所有演繹推理的基礎(chǔ)是滿足三段論方程，什么叫三段論，有一個(gè)大前提，這是一個(gè)一般的原理，有一個(gè)小前提是要研究的特殊情況，根據(jù)大前提、小前提得到一個(gè)結(jié)論，這個(gè)結(jié)論是根據(jù)一般情況，對(duì)特殊情況做出一個(gè)判斷，這就完成了演繹推理，這就叫三段演繹推理。所有的基礎(chǔ)邏輯的方法都是這樣做的，為了做這個(gè)當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)了很多的人工智能語(yǔ)言，用這種語(yǔ)言可以寫人工智能的方程，機(jī)器就可以去證明。

當(dāng)然這聽(tīng)起來(lái)很好，當(dāng)時(shí)大家都認(rèn)為十年之內(nèi)人工智能一定可以完成很多事，但一直到1976年前后，大家發(fā)現(xiàn)一開(kāi)始定的那么高調(diào)的東西絕大多數(shù)都實(shí)現(xiàn)不了。1973年有一個(gè)英國(guó)人發(fā)了一個(gè)報(bào)告，給AI潑一大盆冷水。他把AI研究分為三類系統(tǒng)，A是指自動(dòng)機(jī)、B是機(jī)器人、C為中央神經(jīng)系統(tǒng)。自動(dòng)機(jī)和中央神經(jīng)系統(tǒng)研究是有價(jià)值的，但進(jìn)展太慢;機(jī)器人的研究毫無(wú)價(jià)值，而且非常令人失望，所以他建議把所有的機(jī)器人研究都取消掉;A和C因?yàn)樗旧砹钊耸?，所以也是非常低調(diào)。

這個(gè)報(bào)告出來(lái)以后各國(guó)政府把對(duì)人工智能投入的經(jīng)費(fèi)全部砍掉，人工智能馬上就進(jìn)入了嚴(yán)冬。所以1976年實(shí)際上是人工智能第一次的嚴(yán)冬的到來(lái)。

1976年之后盡管沒(méi)有經(jīng)費(fèi)，但學(xué)者的可愛(ài)之處是給錢也做，不給錢也做。因?yàn)樽鲞壿嫷?，前面已?jīng)把自己的體量拉得很大。當(dāng)時(shí)做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，基本上沒(méi)有得到什么錢，所以本身就是教授帶幾個(gè)學(xué)生在玩，這個(gè)領(lǐng)域雖然面臨寒冬了，但對(duì)他來(lái)講沒(méi)有變化，盛夏的時(shí)候沒(méi)有錢，寒冬的時(shí)候還是沒(méi)錢，所以帶著學(xué)生繼續(xù)玩。

這一玩玩出花樣來(lái)，1976年開(kāi)始有很多做神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的，不停地寫東西、發(fā)東西，一直到1986年出來(lái)一個(gè)讓人眼睛一亮的東西，這個(gè)東西叫BP算法（即誤差反傳網(wǎng)絡(luò)）。

以往的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)只能做非常小的事，做不了大事。但這個(gè)東西出來(lái)以后可以做大事了，所以就推動(dòng)了這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展。

但它也只能解決一部分問(wèn)題。一開(kāi)始人們也期待要解決很多問(wèn)題，但遙遙無(wú)期，到最后又來(lái)了第二次的低谷，包括日本第五代機(jī)的失敗，當(dāng)時(shí)在斯坦福大學(xué)要建一個(gè)知識(shí)百科全書的項(xiàng)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(kāi)始的，現(xiàn)在人工智能的三個(gè)大牛，一位多倫多大學(xué)地Geoffrey Hinton，一位是蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bingeo，一位是紐約大學(xué)的Yann LeCun，這一年他們分別發(fā)表了三篇文章在講一件事。這個(gè)文章出來(lái)了以后，當(dāng)時(shí)大家并不知道這個(gè)東西要怎么用，這個(gè)東西被誰(shuí)給激活了？李凱和李飛飛做的ImageNet，主要操刀是李飛飛。

ImageNet是一個(gè)全球的圖像識(shí)別比賽，在2012年以前都是用常規(guī)的方法，2012年開(kāi)始有一個(gè)參賽隊(duì)用了這個(gè)方法，比別的隊(duì)錯(cuò)誤率馬上降低了一半。到2013年其它方法全部退出，全都是深度學(xué)習(xí)，2014年不停地改進(jìn)。2015年，錯(cuò)誤率已經(jīng)降得非常多，深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)也非常多。到2016年的時(shí)候幾乎做到不光人沒(méi)法比，錯(cuò)誤率已經(jīng)低到不需要再做了，所以李飛飛選擇2017年宣布這個(gè)比賽停止，不再做了，因?yàn)槠鋵?shí)已經(jīng)沒(méi)有太大促進(jìn)意義了。

所以，由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，由于產(chǎn)業(yè)界的熱情參與，產(chǎn)生了很多新的企業(yè)，有很多新的機(jī)遇，這是非常好的事。

人工智能發(fā)展機(jī)遇

在這個(gè)機(jī)遇下，中國(guó)干了什么？中國(guó)有一個(gè)中國(guó)人工智能2.0的發(fā)展戰(zhàn)略研究，這是中國(guó)工程院一起來(lái)搞的，并發(fā)布了一個(gè)重大研究計(jì)劃，主要是做五個(gè)關(guān)鍵技術(shù)和一批應(yīng)用。

第一個(gè)是大數(shù)據(jù)智能。第二個(gè)是群體智能，依靠群體的力量推進(jìn)智能的研究。第三個(gè)是跨媒體智能，要把聲音、圖像、文字、自然語(yǔ)言所有這些東西聯(lián)結(jié)在一起來(lái)研究智能，這是跨媒體智能未來(lái)所希望達(dá)到的目標(biāo)。第四個(gè)是人機(jī)混合增強(qiáng)智能，人和機(jī)器混合起來(lái)怎么讓智能更高能力更強(qiáng)。第五個(gè)是自主智能系統(tǒng)，其實(shí)就是無(wú)人機(jī)。我們有五個(gè)支柱，上面是應(yīng)用，下面是基礎(chǔ)支撐。

這個(gè)輪廓和布局看起來(lái)很圓滿，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。如果看整個(gè)人工智能學(xué)科的輪廓，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言、人機(jī)交互、機(jī)器人學(xué)習(xí)等方向，目前大的布局是沉浸到應(yīng)用這個(gè)方面。

涉及到人的九類智能，我們?cè)谶壿嬚Z(yǔ)言文字和圖形圖像來(lái)說(shuō)現(xiàn)在已經(jīng)做得相當(dāng)不錯(cuò)，中間六類還是有相當(dāng)?shù)木嚯x需要探索。

歷史總是這樣螺旋前進(jìn)的，人工智能的三次浪潮也是從符號(hào)主義到連接主義。這個(gè)符號(hào)主義到現(xiàn)在為止已經(jīng)有寂寞了30多年，但它作為人類智能的一個(gè)高等抽象，應(yīng)該是發(fā)揮作用的，所以怎么發(fā)揮作用，未來(lái)大家可以慢慢觀察。

連接主義，就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)，目前是非常大行其道的，但怎么樣解決小數(shù)據(jù)甚至沒(méi)有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)？實(shí)際還是有相當(dāng)大的挑戰(zhàn)，特別是很多的學(xué)習(xí)結(jié)果是不可解釋的，這是最大的挑戰(zhàn)。行為主義是注重自適應(yīng)和進(jìn)化，這是從人從猴子演化過(guò)來(lái)，它可能更接近。它怎么樣在學(xué)習(xí)方面做得更好，還是需要探索的。

不管是企業(yè)、國(guó)家投資，大家利用好天時(shí)地利要好好干一場(chǎng)。人工智能至少還有10年到20年左右的好日子過(guò)，大家要珍惜這個(gè)機(jī)會(huì)。

當(dāng)然人工智能既然是一個(gè)少年，少年主要的成長(zhǎng)靠什么？靠學(xué)習(xí)，靠知其所以然的學(xué)習(xí)研究，中國(guó)下一代人工智能也會(huì)在這個(gè)方面進(jìn)行一些布局，知道今后的方向，也許對(duì)大家有點(diǎn)幫助。

（本文根據(jù)中國(guó)工程院院士高文公開(kāi)演講整理而成，未經(jīng)本人確認(rèn)。）