10月23日，2020中國計算機大會(huì )（CNCC2020）主會(huì )場(chǎng)內，此時(shí)已是中午12點(diǎn)40分，臺下的聽(tīng)眾早已饑腸轆轆，卻仍興致盎然地聽(tīng)著(zhù)臺上的嘉賓們“你來(lái)我往”“唇槍舌劍”。 

這是CNCC2020的第二天。圍繞這場(chǎng)大會(huì )論壇的主題“第三代人工智能的演進(jìn)路徑：‘統計’還是‘類(lèi)腦’”，中國科學(xué)院院士張鈸、北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授黃鐵軍等學(xué)者正在發(fā)表各自“立場(chǎng)”鮮明的觀(guān)點(diǎn)。辯至中途，中國科學(xué)院院士梅宏也忍不住加入，把現場(chǎng)的氣氛推向了高潮。 

正如論壇主持人清華大學(xué)計算機系長(cháng)聘副教授崔鵬所說(shuō)，人工智能（AI）的發(fā)展已到了新的十字路口，現有技術(shù)的局限日益凸顯，而新一代技術(shù)的發(fā)展路徑尚不明朗。統觀(guān)人工智能的發(fā)展歷史，從以專(zhuān)家系統為代表的第一代人工智能，已發(fā)展到以統計機器學(xué)習為代表的第二代人工智能。展望未來(lái)十年到二十年，第三代人工智能應沿著(zhù)既有的“統計”路徑不斷完善，還是借鑒人類(lèi)大腦的模式和結構，走“類(lèi)腦”的道路？

“統計”延伸還是“類(lèi)腦”重建 

“是時(shí)候考慮人工智能下一步該怎么走了！特別是中國應該考慮下一步怎么走，因為全世界都不知道下一步要怎么走?！?張鈸的開(kāi)場(chǎng)白獲得了現場(chǎng)聽(tīng)眾的一片掌聲。 

此前，在紀念《中國科學(xué)》創(chuàng )刊70周年的專(zhuān)刊中，張鈸曾撰寫(xiě)以《邁向第三代人工智能》為題的署名文章。在這篇文章中，張鈸指出，人工智能在60多年的發(fā)展歷史中，一直存在兩個(gè)相互競爭的范式，即符號主義與連接主義。符號主義（即第一代人工智能）到上世紀80年代之前一直主導著(zhù)AI的發(fā)展，而連接主義（即第二代人工智能）從上世紀90年代逐步發(fā)展，到本世紀初進(jìn)入高潮，大有替代符號主義之勢。但今天看來(lái)，這兩種范式只是從不同的側面模擬人類(lèi)的心智（或大腦），具有各自的片面性，不可能觸及人類(lèi)真正的智能。 

他提出，為了建立一個(gè)全面反映人類(lèi)智能的AI，需要建立魯棒與可解釋的AI理論與方法，發(fā)展安全、可信、可靠與可擴展的AI技術(shù)，即第三代人工智能。 

而這也是業(yè)界的共識。當下，人工智能發(fā)展已步入“深水區”。其表現是，雖然以深度學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)在諸多應用領(lǐng)域取得了性能突破，但其對大規模訓練數據的依賴(lài)，對場(chǎng)景的適用性狹窄，以及模型自身的可解釋性、穩定性和公平性無(wú)法保證，限制了人工智能進(jìn)一步發(fā)展的深度和廣度。 

實(shí)際上，早在8月底，中國計算機學(xué)會(huì )青年計算機科技論壇（CCF YOCSEF）就在北京召開(kāi)了為期兩天的閉門(mén)思辨論壇，邀請了國內19位人工智能領(lǐng)域資深學(xué)者，圍繞第三代人工智能的演進(jìn)路徑進(jìn)行了激烈的思辨，并發(fā)現了兩條相對清晰的路徑。其一是在已被證明有效的統計學(xué)習的框架內進(jìn)一步擴展和演進(jìn)，其二則是理解人腦的智能產(chǎn)生機制，并由此重新定義“類(lèi)腦”的學(xué)習和計算框架。 

“在這兩天的論壇里，與會(huì )專(zhuān)家分別針對這兩條路徑進(jìn)行了梳理和探討，今天這個(gè)大會(huì )論壇實(shí)質(zhì)上是對此前思辨論壇的進(jìn)一步延伸?！贝搦i說(shuō)，“希望利用這樣的機會(huì )，進(jìn)一步論證一下未來(lái)十年到二十年，‘統計’和‘類(lèi)腦’到底哪一條路徑更有可能形成新的突破?！?nbsp;

大腦原理尚不清楚時(shí)“類(lèi)”還是“不類(lèi)” 

此次論壇上，張鈸坦承，對于智能，目前業(yè)界尚沒(méi)有一個(gè)統一的定義。因此，“人工智能主要是用計算機來(lái)模擬人類(lèi)的智能行為”。 

他強調，之所以模擬的不是智能，而是智能行為，是因為行為是可觀(guān)察、測量和評估的，而只有可觀(guān)察、測量和評估的對象才可以進(jìn)行科學(xué)研究。反之，如果對象非常模糊，就不可能進(jìn)行科學(xué)研究，只能進(jìn)行哲學(xué)層面的探討。 

張鈸提出，第三代人工智能的發(fā)展思路是，把第一代的知識驅動(dòng)和第二代的數據驅動(dòng)結合起來(lái)，通過(guò)同時(shí)利用知識、數據、算法和算力等4個(gè)要素，構造更強大的AI。 

“我不贊成用‘類(lèi)腦’這個(gè)詞?！睆堚撜f(shuō)，“類(lèi)腦”的英文原文是“brain—inspired”，翻譯成“類(lèi)腦”不太合適。因為目前的腦研究并沒(méi)有徹底揭示大腦的諸多秘密，因此“腦子不清楚類(lèi)誰(shuí)”。 

而在黃鐵軍看來(lái)，“‘類(lèi)腦’研究不用等到人類(lèi)搞明白大腦的原理再去參考它來(lái)做，而是現在就可以做?！彼e例說(shuō)，指南針發(fā)明的時(shí)候，科學(xué)家并不明白它為何能指南，而飛機發(fā)明的時(shí)候，也不清楚它為什么能上天，因此，“并不是一定要明白原理后這件事兒才能做成”。 

他所給出的“智能”的定義是，智能是系統通過(guò)獲取和加工信息而獲得的能力。它包括以生物為載體的生物智能（自然智能）和以機器為載體的機器智能（人工智能）兩個(gè)方面。而智能科學(xué)是研究智能現象背后規律的科學(xué)，專(zhuān)指以機器智能為對象的技術(shù)科學(xué)。 

“生物大腦是最好的先驗結構。人類(lèi)設計的各種人工智能和機器學(xué)習方法，最終都將收斂到生物大腦結構?！秉S鐵軍認為，正因如此，“強大智能必須依托復雜結構，站在進(jìn)化肩膀上，看似艱難，實(shí)則最快”。 

必須開(kāi)辟新賽道 

在清華大學(xué)統計學(xué)研究中心長(cháng)聘副教授鄧柯看來(lái)，第一代人工智能是在做推理，第二代人工智能是在做感知，而到了第三代人工智能之后，科研人員將面臨一些更為復雜的問(wèn)題。

他表示，在第二代人工智能的框架下，對于不確定性關(guān)注比較少，主要是在做一些基于算法的結果優(yōu)化，而基于算法的優(yōu)化和基于不確定性因素做推斷之間有非常大的差異?！耙嬲鉀Q一些更深層次、更難的問(wèn)題，急需建立起對于不確定性因素的認知以及在此基礎上的推理能力。這將是下一代人工智能非常核心的問(wèn)題?！?nbsp;

黃鐵軍也認為，目前深度學(xué)習已經(jīng)在圖像識別等方面取得了重大突破，但卻并未真正解決感知問(wèn)題。他舉例說(shuō)，通過(guò)反人臉識別技術(shù)，就可以讓軟件把自己識別成別的人。因此，深度學(xué)習遠未抓住人類(lèi)視覺(jué)系統的復雜性，要重新思考智能模型。 

“未來(lái)的人工智能發(fā)展一定要離開(kāi)計算，不能在計算框架下思考智能問(wèn)題。因此，要思考新的可能性，沒(méi)有說(shuō)歷史一定要綁在計算這駕戰車(chē)上一直開(kāi)下去?！秉S鐵軍說(shuō)。 

在他看來(lái)，以人工智能為代表的智能科學(xué)，實(shí)際上是一個(gè)無(wú)限演進(jìn)的過(guò)程，即從結構仿腦到功能類(lèi)腦，再到性能超腦。而人工智能的下一步是什么？“從長(cháng)遠看，希望一個(gè)智能系統能在復雜的環(huán)境里像生物一樣，甚至以超越生物的能力去探索?！?nbsp;

張鈸強調，第三代人工智能必須將知識驅動(dòng)放在重要位置，將其和數據驅動(dòng)結合起來(lái)。只有這樣，才能既最大限度地借鑒大腦的工作機制，又充分利用計算機的算力，使得人工智能在某些方面可以超越人類(lèi)。 

張鈸表示，對于大腦的研究，實(shí)際上他們一直在借鑒，而且也反映在了人工智能的研究成果中。但是，從現實(shí)的角度講，“未來(lái)幾十年必須靠計算機，別的都靠不上”。 

梅宏對張鈸的觀(guān)點(diǎn)表示贊同。在他看來(lái)，談?wù)摰谌斯ぶ悄?，應該是在第一代和第二代基礎上的延伸，是基于計算的不斷深化和完善。而“類(lèi)腦”研究則類(lèi)似學(xué)科的劃分，以追求終極的智能為目標?！艾F在對計算機而言，只有類(lèi)人計算，沒(méi)有類(lèi)腦計算，因為大腦原理還說(shuō)不清楚，那不是計算?！?nbsp;

中國科學(xué)院自動(dòng)化所研究員余山的研究背景是生物學(xué)，即研究大腦怎樣工作?！皬奈覀€(gè)人角度講，我還是相信‘類(lèi)腦’可以給我們提供有益的啟示?！?nbsp;

不過(guò)，他認為，“類(lèi)腦”研究的目的不是去再造一個(gè)腦，這個(gè)沒(méi)有太大意義，而是幫助人工智能能夠更快地找到合適的解決復雜問(wèn)題的途徑。 

無(wú)論是將知識驅動(dòng)與數據驅動(dòng)結合，還是做“類(lèi)腦”研究，張鈸認為，第三代人工智能都要創(chuàng )造出顛覆性的技術(shù)。 

“人工智能對國家未來(lái)發(fā)展的影響太大了，因此我們必須要找到一條新的出路?！睆堚搹娬{，“不要糾纏在老賽道上，因為它已經(jīng)過(guò)時(shí)了，必須要開(kāi)辟出新賽道。只有在新賽道上，中國人才有可能和世界一塊兒前進(jìn)?！?/p>

 來(lái)源：《中國科學(xué)報》