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4月17日下午，湛廬特別邀請(qǐng)圣塔菲研究所客座教授、《AI 3.0》一書作者梅拉妮·米歇爾，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任王飛躍，馭勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO吳甘沙，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授、智源青年科學(xué)家劉知遠(yuǎn)等國(guó)內(nèi)外知名科學(xué)家和創(chuàng)業(yè)者，以及特別嘉賓達(dá)闥云端機(jī)器人小姜，一起探討AI 3.0時(shí)代的新商機(jī)和新生態(tài)。

這次全智能場(chǎng)景發(fā)布會(huì)第一次采用了演播室和戶外智能場(chǎng)景雙現(xiàn)場(chǎng)形式，在無人駕駛汽車和云端智能機(jī)器人的烘托下，全面展示了中國(guó)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力和前沿進(jìn)展。幾位科學(xué)家、企業(yè)家跨界深度交流，共同探討了人工智能發(fā)展現(xiàn)狀，以及透視當(dāng)下AI發(fā)展的關(guān)鍵問題，并對(duì)產(chǎn)業(yè)布局和政策提出了可供參考的建議，助力未來的想象與開創(chuàng)。

以下為中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任王飛躍的演講精華內(nèi)容

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任 王飛躍 

《AI3.0》反映出的人工智能發(fā)展特點(diǎn)是基于邏輯和計(jì)算不斷迭代，從邏輯智能轉(zhuǎn)向計(jì)算智能，再到人機(jī)混合虛實(shí)互動(dòng)的平行智能。也就是從最初經(jīng)典的亞里士多德的形式邏輯三段論，到布爾的數(shù)字邏輯布爾代數(shù)，再到數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)，以及基于邏輯的各種推理方法，這是AI 1.0的邏輯智能的核心，專家系統(tǒng)和Lisp機(jī)是其發(fā)展的高峰。AI 2.0 是計(jì)算智能，始于維納的控制論和認(rèn)知計(jì)算，特別是WP人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，最初是為了給大腦邏輯推理和循環(huán)因果論提供可計(jì)算的模型，在20世紀(jì)80年代中期開始大規(guī)模地使用多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，一直發(fā)展到現(xiàn)在的深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，成了深度學(xué)習(xí)和當(dāng)今AI的主要突破。下一步應(yīng)該怎么走，正是《AI 3.0》要探討的內(nèi)容。

米歇爾教授指出，人工智能會(huì)在邏輯智能和計(jì)算智能發(fā)展與交融的情況下走向3.0階段。大家對(duì)此有很多不一樣的解釋，我個(gè)人理解，她指的是人機(jī)與虛擬互動(dòng)交融的人工智能。在我看來就是處于邊緣端的機(jī)械的、生物的智能，會(huì)產(chǎn)生有限的數(shù)據(jù)，再通過云端的云計(jì)算產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，最后云計(jì)算把大數(shù)據(jù)變成精準(zhǔn)的深度智能，再返回邊緣端的生物體、物理體或機(jī)器人，就是Small Data, Big Data, Smart Data。這是一個(gè)循環(huán)的過程，是從邊緣端的涌現(xiàn)到云霧端的收斂，這一涌現(xiàn)收斂也是復(fù)雜性科學(xué)的核心理念。

米歇爾在這方面做了很多研究，寫了一些關(guān)于復(fù)雜性研究的權(quán)威科普著作。她講的是認(rèn)知的未來，通俗點(diǎn)說，AI 1.0和AI 2.0是要把小數(shù)據(jù)變成大數(shù)據(jù)，而AI 3.0是要把小數(shù)據(jù)變成大數(shù)據(jù)，再變成智數(shù)據(jù)，Smal-Big-Smart Data。

說來也巧，2009年我們實(shí)驗(yàn)室啟動(dòng)的項(xiàng)目就叫AI 3.0。2011年，我們?cè)诋?dāng)時(shí)的《科學(xué)時(shí)報(bào)》,也就是今天的《中國(guó)科學(xué)報(bào)》上發(fā)表過一篇文章,介紹怎樣用科學(xué)團(tuán)隊(duì)學(xué)(SciTS, Science of Team Sciences)方法實(shí)現(xiàn)AI 3.0的任務(wù)，也就是人與機(jī)器、Agents、數(shù)據(jù)與真實(shí)世界如何平行的人工智能。這也正是《AI 3.0》這本書要傳遞的信息。 

我希望更多人在閱讀本書之后，了解這種新的想法，了解人工智能的普及應(yīng)用能夠服務(wù)社會(huì)，而不是像某些專家宣稱的那樣會(huì)導(dǎo)致失業(yè)。它會(huì)讓人類生活得更好，讓人與機(jī)器各司其職，從而創(chuàng)造一個(gè)更加和諧的社會(huì)。現(xiàn)在很多地方的程序員都成了“碼農(nóng)”，996成了家常便飯。我希望AI 3.0時(shí)代的平行智能讓1024程序員節(jié)變成智農(nóng)節(jié)1023。就是將2的十次方減去1，每天10點(diǎn)上班、兩點(diǎn)下班、一周工作三天。AI 3.0會(huì)讓程序員擁有更多自由、自在、自然、自己的時(shí)間。希望讀完本書，你不但能了解人工智能的科學(xué)性，還能體會(huì)出人工智能的人文性和社會(huì)性。 

無人車將是我們通向智慧城市、智慧社會(huì)的必由之路

我是1988年開始做無人車，那時(shí)候的名字叫移動(dòng)機(jī)器人，參與了多個(gè)自動(dòng)駕駛相關(guān)的項(xiàng)目，比如NASA的移動(dòng)機(jī)器人，月球火星探測(cè)車，礦山自動(dòng)駕駛挖掘車，以及在Uber無人車近年撞死人的地方，給公眾演示僅用攝像頭和雷達(dá)的無人駕駛車VISTA Car，不過那是20多年前的事。后來，90年代中開始我開始研究高速公路上的無人駕駛。

我相信，無人車將來一定是我們出行、物流等場(chǎng)景最主要的工具，這是我們通向智慧城市、智慧社會(huì)的必由之路。但是它一定有個(gè)發(fā)展階段。

• 第一階段，無人車、無人挖掘機(jī)、無人吊車等可以率先應(yīng)用于一些特殊的場(chǎng)合，比如礦山，因?yàn)檫@種環(huán)境是對(duì)駕駛員身體損害比較大，安全是大問題。

• 第二階段是碼頭、機(jī)場(chǎng)，這是相對(duì)比較封閉的物流中心。剛才看了吳甘沙的馭世科技，他們?cè)谶@塊做得比較成熟了。

• 第三階段是公交車等，我們看到過很多關(guān)于公交司機(jī)一些不良事件，我個(gè)人建議將公交司機(jī)從車上移到遠(yuǎn)程，移到辦公室。這不代表著公交車完全無人駕駛，可以加安全員，甚至導(dǎo)購(gòu)員等相關(guān)人員。

• 第四階段是出租車，出租車上乘客可以決定從哪里開始到哪里去，路徑相對(duì)事先明確，可在云端規(guī)劃和監(jiān)控。

• 第五階段也是最后階段，才是所有的車都變成無人車。
  

我覺得需要從人類進(jìn)化的歷史的角度看無人駕駛。路是人走出來的，所以最初人有路權(quán)，人有路權(quán)的時(shí)候，人是住在樹上或洞里的。后來馴服了馬，路就變成馬路了，持續(xù)幾千年。我小的時(shí)候路還叫馬路，當(dāng)馬有路權(quán)的時(shí)候，路上有馬車、騎兵等，人類才開始有了村莊和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，由此進(jìn)了農(nóng)業(yè)社會(huì)。后來，汽車有了路權(quán)，馬下路了，我們進(jìn)入了工業(yè)時(shí)代，出現(xiàn)了上海、北京、紐約、倫敦、巴黎等大城市。
     現(xiàn)在人類要進(jìn)入AI 3.0的時(shí)代，路權(quán)就要?dú)w屬無人車了。我也在這兒提醒大家想想馬車、汽車之間的共生、博弈、背叛的過程。英國(guó)從1858年開始實(shí)行最早的道路交通法規(guī)《紅旗法》，規(guī)定蒸汽車在郊外和市內(nèi)都要限速，而且前方幾米遠(yuǎn)的地方要有一手持紅旗的人先行，為什么呢？因?yàn)槠囁俣群芸欤R會(huì)受驚。加上馬的出行帶來了大量的馬糞等難題，城市管理者們不得不聚在一起討論人類如何在未來一個(gè)世紀(jì)處理馬糞圍城的問題，當(dāng)年所謂的世界難題，"馬糞危機(jī)＂。

汽車與馬車的戰(zhàn)爭(zhēng)大約持續(xù)了接近一個(gè)世紀(jì)，最終憑借著新生事物強(qiáng)大的生命力，再加上幾代人堅(jiān)持不懈的努力改進(jìn)，汽車終于代替馬車，成為人類在陸地上的主要交通工具。

而人類駕駛的汽車在速度、效率、安全性以及環(huán)境污染方面的缺陷，注定它最終會(huì)被無人車取代。這不僅是提高速度、效率和安全性的問題，這還是個(gè)"Do the right thing, in the right way。就是以正確的方式做正確的事"的問題，最終就是一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的問題。但我們不能急功近利，二次污染，為了短時(shí)間內(nèi)普及無人車而再次付出慘痛的代價(jià)。我覺得應(yīng)該用二三十年的時(shí)間，平穩(wěn)過度到無人車時(shí)代。這也是我堅(jiān)持推廣平行駕駛技術(shù)的初衷，把有人車、遙控車、網(wǎng)聯(lián)車、無人車、用平行車統(tǒng)一起來，平安行駛，造福人類。

只有這些過程都完成了之后，我們才能真正進(jìn)入無人車時(shí)代。我認(rèn)為這是普及無人車的唯一途徑。這也是AI 3.0、平行智能、平行駕駛應(yīng)該考慮的事情。

在基金委的支持下，我們連續(xù)12年同西安交通大學(xué)合作舉辦無人車比賽IVFC。我們對(duì)無人車的要求從4S變成了 6S，也就是要從無人車變成平行駕駛、平行智能，使無人車能實(shí)現(xiàn)6S。6S是什么？首先是讓出行、物流，在物理空間安全Safety；然后是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)空間安全Security；還要節(jié)能環(huán)保，可持續(xù)發(fā)展Sustainability；要個(gè)性化、不斷優(yōu)化Sensitivity；提供全面的服務(wù)，Service；最后，既然是智能設(shè)施，那少不了有利人類，而不是讓人失業(yè)的智慧Smartness。

希望沿著人工智能3.0路線，能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。 

AI+，正在改變?nèi)祟惖奈磥?/strong>

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域關(guān)系人類的生命健康，所以一直是AI最關(guān)注的領(lǐng)域。這也是我所希望的。此外，我認(rèn)為未來受人工智能沖擊最大的領(lǐng)域應(yīng)該是教育領(lǐng)域。100多年前，我們的傳統(tǒng)教育依靠的是私塾和秀才，傳授的是“四書五經(jīng)”。這個(gè)體制無法培養(yǎng)現(xiàn)代工業(yè)所需要的新型人才，包括物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)、生物等這些領(lǐng)域的人才，所以就被現(xiàn)代教育取代了。我們看到，教育的發(fā)展對(duì)100多年來中國(guó)的工業(yè)化現(xiàn)在化發(fā)展造成了巨大的影響。

許多人認(rèn)為目前我國(guó)的教育落后于發(fā)達(dá)國(guó)家，但我認(rèn)為目前全世界的教育體制都落后于技術(shù)發(fā)展。技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)使得傳授知識(shí)獲得信息的途徑及方式發(fā)生了很大變化。信息的獲取更為便捷，比如通過wiki和微信群獲取信息成了信息來源的重要途徑。同時(shí)，很多知識(shí)已經(jīng)或正在變成了常識(shí)。如果再用傳統(tǒng)手段將這些常識(shí)灌輸給學(xué)生，不僅浪費(fèi)時(shí)間，而且對(duì)學(xué)生來說也是一種折磨。所以，我認(rèn)為最應(yīng)該改變的就是教學(xué)體制、教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容。

就像過去的中國(guó)傳統(tǒng)教育方式無法培養(yǎng)工業(yè)化人才一樣,目前的教育體制也無法培養(yǎng)智業(yè)化的人才。這應(yīng)該是第一個(gè)要去改變的事情，同時(shí)也很高興現(xiàn)在已經(jīng)有很多人開始關(guān)注這件事情了。

另外一個(gè)我希望改進(jìn)的是經(jīng)濟(jì)體系。同人體一樣，我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系也會(huì)生病，因而會(huì)浪費(fèi)巨大的資源，生“社會(huì)病”，最終還是人類自己的病疼。我一直提倡用軟件定義過程和機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)來進(jìn)行的社會(huì)經(jīng)濟(jì)的治理或管理，從而減少社會(huì)資源的浪費(fèi)。比如將人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)院建設(shè)等公共服務(wù)領(lǐng)域。這些領(lǐng)域涉及到大家的公益，它既不能完全產(chǎn)業(yè)化也不能完全由政府控制，而是應(yīng)該由整個(gè)社會(huì)共同來協(xié)調(diào)。因此，我認(rèn)為人工智能還將在社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)中發(fā)揮巨大作用。

最后，制造業(yè)關(guān)系人類生存的必要條件，因此智能制造必須是這個(gè)領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。 

兩大問題，人工智能真正廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵

 米歇爾教授在《AI 3.0》的最后提出了6個(gè)重要的問題。我認(rèn)為這些問題歸根結(jié)底對(duì)應(yīng)于兩個(gè)問題。人工智能要想真正廣泛應(yīng)用，被大家接受，必須首先解決這兩個(gè)問題。

• 第一個(gè)問題是人工智能的可靠性，包括它的可解釋性。我們?cè)谧匀徽Z言處理上已經(jīng)取得了很大的成就，其實(shí)就靠搜索，盡管其中的深度學(xué)習(xí)就已經(jīng)把我們電工行業(yè)的許多術(shù)語都用上去了，象Encoders, Transformers, Rectifiers, 但還是搜索，遠(yuǎn)不及電工行業(yè)那樣可靠可解釋。還有，我認(rèn)為，AI的可解釋性歸根結(jié)底就是人工智能的可靠性。

• 第二個(gè)問題是人工智能的合法性，尤其是在對(duì)個(gè)人隱私的保護(hù)方面。比如video camera的應(yīng)用可能會(huì)侵害個(gè)人的權(quán)利。因?yàn)橐呀?jīng)出現(xiàn)過很類似的案件，比如刑事欺詐。這也引起了包括中國(guó)在內(nèi)的很多國(guó)家的反思。

我個(gè)人認(rèn)為，當(dāng)人工智能結(jié)合了區(qū)塊鏈等技術(shù)，可以從技術(shù)層面來解決這些問題。然而，但法律體系來規(guī)范人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用才是關(guān)鍵，必不可少。 

三種思維，培養(yǎng)面向未來的人工智能人才

對(duì)于未來的人工智能人才，我認(rèn)為應(yīng)培養(yǎng)三種思維。

首先是復(fù)雜性思維，因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砭蛯儆趶?fù)雜性科學(xué)（Complexity Science）的范疇，所以在人工智能研究中引人復(fù)雜性科學(xué)方面，必須加強(qiáng)。因?yàn)槿斯ぶ悄苣壳斑€是要靠還原論方法，但還原還原，那是無窮無盡的，AI深入發(fā)展必然要人文心理社會(huì)建模，如何還原？所以說要有復(fù)雜性思維，要用整體的視角去看人工智能技術(shù)，這非常重要。

其次是要有跨學(xué)科思維，因?yàn)槿斯ぶ悄芤占皯?yīng)用，就一定涉及多學(xué)科、交叉學(xué)科和跨學(xué)科的知識(shí)。對(duì)應(yīng)的過程就是small data到big data再到smart data的三部曲。把提出問題的what if和跟執(zhí)行操作的if then交叉結(jié)合起來，what是small data, if就是big data，then就是smart data，這條路徑一定會(huì)跨學(xué)科。

最后一定要有系統(tǒng)化思維，人工智能真正要普及應(yīng)用，取得可接受的可靠性、可接受的合法性，就一定要有systems thinking，就像我們有systems engineering一樣,我們也要有systems intelligence。

所以，按照復(fù)雜性智能、跨學(xué)科智能、系統(tǒng)性智能的思維來培養(yǎng)未來的人工智能人才，是至關(guān)重要的。