人工智能作為一門發(fā)展近80年的學(xué)問，其發(fā)展過程中邊界持續(xù)擴大、研究方向不斷豐富，學(xué)界對其學(xué)科屬性、研究核心等問題仍存爭議。對人工智能的學(xué)科屬性進行了系統(tǒng)分析，剖析了人工智能的學(xué)科定位，分析了人工智能可以像人一樣思考、像人一樣行動、理性地思考和理性地行動這4個核心目標(biāo)，指出了人工智能是一種方法而不僅是模擬人類，是求解復(fù)雜問題的新范式，人工智能已超越傳統(tǒng)計算機科學(xué)分支的范疇。強調(diào)了人工智能是科學(xué)技術(shù)的“元級探索方法”，目前仍處于“前范式科學(xué)”階段。

近日，中國科協(xié)會刊《科技導(dǎo)報》刊發(fā)了我國計算機專家、中國工程院院士李國杰教授的評論文章《人工智能到底是一門什么學(xué)問？》。我們特此摘錄，以饗讀者。

李國杰，“學(xué)術(shù)科協(xié)”科學(xué)智能專家委員會委員、計算機專家、中國工程院院士，研究方向為計算機體系結(jié)構(gòu)、并行算法、人工智能、計算機網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略等。

人工智能到底是一門什么學(xué)問？

李國杰

人工智能(artificial intelligence,AI)作為一門學(xué)問已經(jīng)發(fā)展了近80年?，F(xiàn)在人們常將1956年稱為人工智能的元年，因為那一年召開的達特茅斯研討會上，最先采用了“人工智能”這個術(shù)語，但實際上那次為期2個月的研討會并沒有留下里程碑式的文獻。麥克洛克(Warren McCulloch)和皮茨(Walter Pitts)1943年在《Bulletin of Mathematical Biophysics》期刊上，發(fā)表了第一篇關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的論文《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》[1]，這個經(jīng)典的M?P(McCulloch?Pitts)模型對當(dāng)今人工智能的發(fā)展仍然發(fā)揮巨大作用。因此，人工智能這門學(xué)科從1943年算起，可能更加合理。

近80年來，人工智能的發(fā)展起起伏伏，但邊界一直在擴大，研究方向也在不斷增加。人工智能的研究方向不僅包括傳統(tǒng)的問題求解、知識表示、邏輯推理，自然語言理解、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、機器人等，還包括大量的AI+X的交叉融合內(nèi)容[2]。長期以來，人工智能被認(rèn)為是計算機學(xué)科的一個分支，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的計算機學(xué)科的范圍。教育部已經(jīng)將“智能科學(xué)與技術(shù)”設(shè)立為一級交叉學(xué)科，但對人工智能到底是一門什么學(xué)問，還是有很多疑問。

從人工智能誕生起，就一直面臨人工智能要研究什么的爭論。雖然眾說紛紜，但基本上是2條路線之爭，一條強調(diào)人工智能要模擬人的能力，目標(biāo)是“像人”：從科學(xué)的意義上講，就是要弄清楚“智能”的奧秘。另一條是把人工智能當(dāng)成一種解決復(fù)雜問題的方法，目標(biāo)是設(shè)計正確而且高效的人造“智能體”。這兩條看起來完全不同的技術(shù)發(fā)展路線，為什么會長期糾纏，包含在一個學(xué)科中？從宇宙和人類進化史來看，包括人腦在內(nèi)的“智能體”可能是進化至今的終極“產(chǎn)品”，因此探索智能的奧秘應(yīng)當(dāng)是人類需要解決的最重大的科學(xué)問題，但目前人工智能還處在科學(xué)范式形成前的百家爭鳴階段，沒有形成有共識的基礎(chǔ)理論。另一方面，人工智能的技術(shù)豐富多彩，已經(jīng)走在科學(xué)的前面。作為一門學(xué)科，現(xiàn)在的人工智能的主流究竟是像數(shù)理化一樣的科學(xué)，還是一門工程技術(shù)，這也是需要澄清的問題。本文對人工智能究竟是一門什么學(xué)問發(fā)表一些看法，旨在拋磚引玉，引起討論。

01

人工智能的4個目標(biāo)

人工智能的定義五花八門，但各種各樣的人工智能教科書也有一些共同的內(nèi)容。其中斯圖爾特·羅素(Stuart Russell)和彼得·諾維格(Peter Norvig)1995年出版的《Artificial Intelligence:A Modern Approach》(《人工智能:一種現(xiàn)代方法》)是一本影響較大的經(jīng)典著作，已經(jīng)發(fā)行第4版[3]，被全球1500多所大學(xué)用作人工智能的教科書，說明這本書講的觀點得到許多人工智能學(xué)者的認(rèn)同。在這本經(jīng)典著作中，人工智能的核心目標(biāo)被歸納為4類：像人一樣思考，像人一樣行動，理性地思考和理性地行動。這4個目標(biāo)構(gòu)成了人工智能研究的多元視角即前兩者關(guān)注與人類的相似性，后兩者強調(diào)理性效能。

“模擬人類”和“理性的思考/行動”這2條路徑表面上目標(biāo)不同，但本質(zhì)上卻深度相關(guān)，它們共享以下核心假設(shè)。(1)相同的信息處理觀：不論是人腦還是機器，智能的本質(zhì)都是對信息的接收、加工與利用，強調(diào)在信息不充分的條件下有效解決問題的能力。(2)一致的目標(biāo)驅(qū)動：無論模擬人類思維還是追求理性效能，最終目標(biāo)均為構(gòu)建具有自主決策、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的智能系統(tǒng)。兩者從不同角度切入，共同回答“什么是智能”這一根本問題。(3)應(yīng)對不確定性：認(rèn)知行為和復(fù)雜任務(wù)求解都面臨模糊、未知與動態(tài)變化的環(huán)境，人工智能研究必須面對復(fù)雜性和不確定性。

像人一樣思考/行動的研究關(guān)注智能體的“人類兼容性”，從人類認(rèn)知與行為中提取智能的表象特征(如語言、情感、社會互動)，重視機器的智能行為能否被人類理解或接受。理性思考/行動的研究關(guān)注智能體的“效能”，從數(shù)學(xué)邏輯與優(yōu)化中提煉智能的本質(zhì)規(guī)律，如邏輯一致性、最優(yōu)決策等，目標(biāo)是在復(fù)雜環(huán)境中高效達成目標(biāo)。人工智能的發(fā)展逐漸實現(xiàn)了從模擬人類到實際應(yīng)用的融合：“像人一樣思考”往往正是解決問題的最佳參考。模擬人類可為理性思考提供啟發(fā)，人類思維(如直覺、常識)常包含非形式化但高效的決策模式，可為理性算法提供靈感。理性優(yōu)化也可以為模擬人類提供工具，邏輯推理、概率模型等理性方法可提升模擬人類的精確性和泛化能力。兩者通過方法互補和目標(biāo)統(tǒng)一緊密關(guān)聯(lián)，最終服務(wù)于AI學(xué)科的終極命題：創(chuàng)造既能理解人類，又能超越人類局限的智能系統(tǒng)。這種多元統(tǒng)一性是AI作為獨立學(xué)科的核心凝聚力。

人工智能的4類目標(biāo)如同“智能”的四維坐標(biāo)，像人一樣思考/行動定義了智能的“人文維度”(與人類兼容)；理性思考/行動定義了智能的“科學(xué)維度”(與客觀規(guī)律一致)?，F(xiàn)代AI融合了四者，形成“人類啟發(fā)+理性優(yōu)化”的混合范式。在實際應(yīng)用系統(tǒng)中，四者常需要結(jié)合。這樣的案例很多，例如：大模型結(jié)合了人類語言數(shù)據(jù)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)；在自動駕駛中，既需要模擬人類駕駛行為(像人一樣行動)，又需要理性規(guī)劃路徑(理性行動)；在醫(yī)療診斷AI中，既需理解醫(yī)生的決策邏輯(像人一樣思考)，又需通過數(shù)據(jù)提高診斷準(zhǔn)確率(理性思考)。

02

人工智能是設(shè)計智能體的現(xiàn)代方法

對人工智能研究和應(yīng)用而言，上述4個目標(biāo)的重要性是不同的。模擬人類的思考和行動不是最終的目標(biāo)。圖靈提出的驗證機器是否具有思考能力的方法，就是采用機器是否做出類人行為的測試(稱為圖靈測試)，但這種測試實際上是關(guān)于人類易受騙性的測試，是否通過圖靈測試并不重要。人工智能的研究應(yīng)該發(fā)展科學(xué)技術(shù)，給人類提供更聰明更有用的工具，進一步走向人機協(xié)作，而不是為了讓測試者上當(dāng)。如果航空工程學(xué)也采取類似圖靈測試的目標(biāo)，應(yīng)該是制造“能像鴿子一樣飛行，甚至可以騙過真鴿子的機器”。好在飛機發(fā)明家和航空工程師沒有模仿鳥類，轉(zhuǎn)而研究空氣動力學(xué)并使用風(fēng)洞，人工飛行的探索才取得成功。

《人工智能：一種現(xiàn)代方法》這本經(jīng)典教科書中，雖然提到人工智能的4類研究目標(biāo)(或稱為4種范式)，但全書的重點是講“理性行為”，書中明確指出，“在人工智能的大部分歷史中，基于理性智能體的方法都占據(jù)了上風(fēng)”，“人工智能專注于研究和構(gòu)建做正確的事情的智能體”。智能體比傳統(tǒng)的計算機程序能完成更多的任務(wù)，包括感知環(huán)境、自主運行、自適應(yīng)調(diào)控和實現(xiàn)目標(biāo)。所謂“正確的事情”是人類提供給智能體的目標(biāo)定義。為了區(qū)別于“模擬人類的思考和行為”，這本書的取名非常明確地告訴大家，人工智能是以機器理性為核心的一種“現(xiàn)代方法”。這種理性是“目標(biāo)函數(shù)+算法策略”的理性，不一定像人那樣思考，也不一定像人那樣行動。人造智能體與人的最大區(qū)別是，其理性是被建模出來的，其本質(zhì)不是“模仿人類”，而是設(shè)計出來能夠在復(fù)雜環(huán)境中“合理行動”的機制。這種“現(xiàn)代方法”可以定義為一個統(tǒng)一的框架：一個理性智能體是感知其環(huán)境并做出行動選擇的實體，其目標(biāo)是最大化某種性能度量函數(shù)下的期望結(jié)果。無論任務(wù)多么復(fù)雜，都可以形式化為“輸入感知→狀態(tài)估計→行為選擇→性能優(yōu)化”這一鏈條。這個框架是一種通用范式，可以稱之為人工智能的“標(biāo)準(zhǔn)模型”。

為什么要強調(diào)人工智能是一種方法而不僅僅是模擬人類？筆者認(rèn)為至少是出于2方面的考慮。首先，模擬人類一定要先清楚人腦如何思考和行動，這實際上是腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的任務(wù)。在人工智能發(fā)展的初期，學(xué)者不只滿足于設(shè)計的程序能正確地求解問題，而是更關(guān)心將推理步驟與求解相同問題的人類進行比較，在一段時間內(nèi)，人工智能和認(rèn)知科學(xué)是混淆的。后來認(rèn)識到腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)還需要作長期的基礎(chǔ)研究，腦科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)就與人工智能相對分離地發(fā)展了?，F(xiàn)在的人工智能基本上是一種技術(shù)，求解的問題不限于人類的認(rèn)知，更多的是考慮在科學(xué)研究和工程實踐中傳統(tǒng)科學(xué)技術(shù)解決不了的復(fù)雜問題。近幾年AI for Science和各行業(yè)機器學(xué)習(xí)垂類模型蓬勃發(fā)展就反映了這個趨勢。另一方面，如果只專注于模擬人類，人工智能可能會引向錯誤的方向。發(fā)展人工智能絕對不是為了替代人類，而是為了增強人類。模擬人類的所有能力，發(fā)展完全替代人類的“人類掘墓者”，不應(yīng)該是人工智能的追求目標(biāo)。因此，應(yīng)當(dāng)根據(jù)人類的需求，對模擬人類的研究方向做出取舍。未來，AI可能不僅是一門技術(shù)，而是成為繼演繹邏輯與實證科學(xué)之后的知識生產(chǎn)和問題求解的新范式，為人類應(yīng)對客觀世界的不確定性與復(fù)雜性開辟新的途徑。

03

人工智能是求解復(fù)雜問題的新范式

為了應(yīng)對客觀環(huán)境，通過長期的經(jīng)驗積累，人類掌握了很多技術(shù)和竅訣。自從哥白尼、伽利略、牛頓等科學(xué)家開創(chuàng)第一次科學(xué)革命以來，人類在天文、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域掌握了大量的科學(xué)技術(shù)，相對簡單的問題用現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)都可以解決，但還有很多復(fù)雜的問題用現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)找不到滿意的解決方案，必須尋求新的解決辦法。通過近百年的努力，人類找到了一條解決復(fù)雜問題的新途徑，這就是人工智能。

所謂復(fù)雜問題往往具有以下特征。(1)多元性：問題中包含數(shù)量極多的相互作用的變量或因素；(2)非線性：不滿足線性疊加原理，可能導(dǎo)致混沌等復(fù)雜行為；(3)模糊性：問題沒有明確定義，邊界模糊；(4)不確定性：結(jié)果難以預(yù)測；(5)動態(tài)性：問題輸入和邊界條件隨時變化。人工智能面對的復(fù)雜問題主要是以下2大類。

3.1 引起組合爆炸的復(fù)雜問題

組合爆炸在數(shù)學(xué)界被稱為“維度災(zāi)難”(curse of dimensionality)，是指隨著問題規(guī)模(維度)增加，求解難度和所需數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長的現(xiàn)象，反過來說，就是高維空間中數(shù)據(jù)極端稀疏、距離度量失效的現(xiàn)象。例如，若一維空間用10個點可以充分采樣，那么在100維空間中，達到類似的采樣密度就需要10100個樣本?？茖W(xué)研究和工程實現(xiàn)中常常需要在指數(shù)爆炸的解空間中進行組合搜索，尋找滿足某種要求的答案或多目標(biāo)最優(yōu)解。做蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，1個包含100個氨基酸的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，理論解空間大小約為9100≈1095。集成電路設(shè)計的理論解空間高達10540，幾乎是無限大。

在計算機科學(xué)中，這一類計算時間隨問題規(guī)模指數(shù)級增長的問題，稱為NP困難問題，尋找NP困難問題的滿意解是計算機科學(xué)的重大挑戰(zhàn)，幾十年來雖然有些進展，但不令人滿意。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)將高維數(shù)據(jù)的無結(jié)構(gòu)搜索，轉(zhuǎn)化為有結(jié)構(gòu)的函數(shù)逼近，不用遍歷所有維度組合，而是只關(guān)注局部相關(guān)、共享的模式和少數(shù)潛在特征，巧妙地減少了有效維度，極大地緩解了維數(shù)爆炸帶來的參數(shù)暴漲和數(shù)據(jù)需求。這種“以深度換寬度”的策略，使得深度網(wǎng)絡(luò)能夠用合理數(shù)量的參數(shù)表達某些本來需要幾乎無窮多的參數(shù)才能表達的函數(shù)，提供了繞開維度爆炸的有效途徑。近幾年，機器學(xué)習(xí)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、新材料發(fā)現(xiàn)、集成電路全自動設(shè)計等領(lǐng)域的突破表明，人工智能以組合搜索為切入口，有望成為一種發(fā)現(xiàn)自然規(guī)律、設(shè)計物理結(jié)構(gòu)、合成新材料、發(fā)明數(shù)學(xué)算法的新工具。這不只是工具的更新，而是一種新型“組合智能”的誕生，未來潛力可能比深度學(xué)習(xí)本身更為深遠。

3.2 定義不明確，邊界模糊的“臟問題”

科學(xué)發(fā)展史中，所謂科學(xué)問題常常被形象地比喻為“鐘表”——結(jié)構(gòu)精密、因果明確、規(guī)則清晰。牛頓力學(xué)、電磁場理論等經(jīng)典科學(xué)，多以這種可預(yù)測、可解析、可驗證的“鐘表式”知識為基礎(chǔ)。拉普拉斯認(rèn)為宇宙運行完全由初始條件和物理定律決定，宇宙的過去、現(xiàn)在和未來是一個連續(xù)的因果鏈。若已知某一時刻的完整信息，理論上可通過數(shù)學(xué)計算推演出宇宙的全部歷史與未來軌跡，甚至能“像回顧歷史一樣預(yù)見未來”。然而，隨著科學(xué)技術(shù)問題的復(fù)雜化，科學(xué)家和工程師們越來越多地面對一些邊界模糊的“臟問題”(wicked problems)，不再具有鐘表式的知識。

所謂“臟問題”這一概念，最早由霍斯特·雷特爾(Horst Rittel)和梅爾文·韋伯(Melvin Webber)在1973年發(fā)表的論文《Dilemmas in a general theory of planning》[4]中提出，學(xué)術(shù)界也翻譯成“棘手問題”或“抗解問題”。“臟問題”往往具有以下特征：(1)問題無明確定義，問題邊界模糊，不同人對“問題是什么”有不同理解；(2)解決方案沒有絕對的“對”或“錯”，只有“更好”或“更差”，解法具有主觀性，常取決于價值觀和判斷標(biāo)準(zhǔn)；(3)問題具有獨特性，沒有通用解決方法，無法套用通用公式或模板來解決問題；(4)問題之間相互交織，難以切割為小問題單獨處理；(5)許多解決方案是一次性嘗試，一旦嘗試過某種策略，情況可能發(fā)生改變，不能“重來”，有些問題嘗試求解后可能帶來不可逆的后果，難以通過試驗來學(xué)習(xí)；等。對人類的感知和認(rèn)知的模擬也屬于這類問題。例如機器翻譯，將一本中文古典名著翻譯成英文，翻譯是否正確并沒有公認(rèn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。在這個背景下，人工智能作為一種新興的通用技術(shù)，對“臟問題”處理能力的表現(xiàn)令人矚目。有學(xué)者將人工智能比喻為“抹布”——能把現(xiàn)實世界中各種“臟”的表面擦干凈。這一比喻生動形象，突出了AI處理模糊問題的能力。從“解空間已知+目標(biāo)明確”到“解空間未知+目標(biāo)模糊”的轉(zhuǎn)變，正是AI方法本質(zhì)性的特點。

人工智能目前的處境和量子力學(xué)誕生時非常相似，當(dāng)時大多數(shù)科學(xué)家不接受量子力學(xué)模棱兩可的表示。測不準(zhǔn)原理的提出者沃納·卡爾·海森堡(Werner Karl Heisenberg)認(rèn)為，量子力學(xué)用“騎墻者”的語言描述微觀世界可能是一個“語言學(xué)問題”，而不是“物理學(xué)問題”，將來經(jīng)典力學(xué)和量子力學(xué)也許會共享同一個話語體系，彼此和諧共處。量子力學(xué)哥本哈根學(xué)派的奠基人尼爾斯·玻爾(Niels Bohr)一口回絕了這種可能，他用“抹布”比喻來反駁海森堡：語言其實就是一塊“抹布”，你無法要求存在一塊“絕對干凈的抹布”，在擦拭桌子之后依然保持“干凈”。

AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石時，許多人下結(jié)論：人工智能只適合于解決像圍棋一樣邊界清楚、規(guī)則明確的問題。但是，深度學(xué)習(xí)在文本圖像生成、機器翻譯等領(lǐng)域的成功改變了人們對人工智能的認(rèn)識。人工智能不但在解決邊界清晰、規(guī)則明確的問題上表現(xiàn)出色，目前正在獲得“模糊任務(wù)理解”“自我建模邊界”的能力[5]。它不是只適合封閉系統(tǒng)，而是從封閉系統(tǒng)出發(fā)，向開放世界的泛化智能系統(tǒng)演進。人們不再要求必須先明確定義問題和規(guī)則，而是通過大量實例數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的關(guān)系，從中找到規(guī)律和問題的滿意解。人工智能不是鐘表，也不只是抹布，而是融合模式識別、策略演化、語言表達與邏輯推理的全新的“智能生成范式”。它既能在混沌中找秩序，也能在嚴(yán)謹(jǐn)中找突破；既能輔助人類，也在重構(gòu)人類的知識定義方式。未來的AI可能是一種“超級認(rèn)知系統(tǒng)”，將人類的經(jīng)驗、理性與機器的“認(rèn)知”密切結(jié)合，成為人類面對復(fù)雜世界不可或缺的合作伙伴。

04

人工智能已經(jīng)不只是計算機科學(xué)的一個分支

人工智能促進協(xié)會(AAAI，原稱美國人工智能學(xué)會)對人工智能的定義曾經(jīng)是“人工智能是計算機科學(xué)的一個分支”。筆者過去的文章也強調(diào)人工智能是計算機學(xué)科的分支。但是，近幾年人工智能的發(fā)展讓我改變了看法。筆者現(xiàn)在認(rèn)為人工智能已經(jīng)不只是計算機學(xué)科的一個分支，它研究的領(lǐng)域和研究方法，都與傳統(tǒng)的計算機學(xué)科大不一樣了。

在傳統(tǒng)計算機科學(xué)中，問題通常具有以下特點：(1)求解的問題是形式邏輯、算法性問題；(2)解空間由離散、可枚舉的解構(gòu)成；(3)目標(biāo)是求正確解或最優(yōu)解；(4)解決范式強調(diào)推理，主要采用規(guī)則推導(dǎo)、算法計算、邏輯演繹，傳統(tǒng)編程是“人寫規(guī)則→計算機執(zhí)行”；(5)輸入、輸出、約束、目標(biāo)函數(shù)都有精確、清晰的形式化定義；(6)可驗證性強，是否正確通常有唯一標(biāo)準(zhǔn)答案。

而對于人工智能，問題邊界常常是模糊的，評價標(biāo)準(zhǔn)主觀性強。機器翻譯、圖像識別、對話系統(tǒng)的“好壞”往往依賴于人類評價或任務(wù)上下文。解決方式具有非確定性，往往依賴概率模型、統(tǒng)計推斷、啟發(fā)式搜索、機器學(xué)習(xí)而非精確推導(dǎo)。求解目標(biāo)不一定是最優(yōu)解，往往是滿意解。從科學(xué)范式上講，當(dāng)前的AI與計算機科學(xué)主要的區(qū)別，是從“規(guī)則驅(qū)動”走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，從“用已知算法求解”到“通過機器學(xué)習(xí)求解”，這是一種范式轉(zhuǎn)變。表1歸納了傳統(tǒng)計算機科學(xué)和人工智能的區(qū)別。

從歷史淵源看，人工智能最初確實是計算機科學(xué)的一個子領(lǐng)域。但隨著AI的發(fā)展，它在研究目標(biāo)、方法論、評價體系等方面，逐漸展現(xiàn)出與計算機科學(xué)其他分支(如編譯原理、操作系統(tǒng)、計算復(fù)雜性理論等)顯著不同的學(xué)科特征。人工智能越來越多地借鑒了其他學(xué)科的知識和方法，正在實現(xiàn)跨學(xué)科的融合。計算機科學(xué)關(guān)注“如何構(gòu)建計算系統(tǒng)解決精確定義的問題”，而AI關(guān)注“如何構(gòu)造能夠自己學(xué)習(xí)解決問題的機器”，包括那些人類不能完全形式化定義的問題。人工智能用概率建模代替精確定義，在圖像識別中，不是問“某張圖像是不是貓”，而是問“它是貓的概率是多少？”用目標(biāo)函數(shù)代替顯式規(guī)則，優(yōu)化問題變?yōu)樽钚』撤N損失函數(shù)，讓模型自己學(xué)習(xí)達到最優(yōu)。人工智能用數(shù)據(jù)驅(qū)動的“經(jīng)驗空間”逼近問題空間，無法明確定義“貓”，就收集數(shù)百萬“貓圖像”的樣本，建模其高維特征分布。這些方法本質(zhì)上是用逼近策略來形式化模糊問題，使其可訓(xùn)練、可優(yōu)化、可評估。現(xiàn)在的AI更像是一個跨學(xué)科的新學(xué)科，而非計算機科學(xué)的一個分支。表2歸納了人工智能借鑒其他學(xué)科的內(nèi)容。

在傳統(tǒng)的計算機科學(xué)中，是對一個問題類中的所有待計算的問題特例(problem instance)，都采用同一個明確的固定的程序來計算。例如排序算法就是針對所有的序列進行排序，即使序列趨向無窮長，也可以用同一個方法求解。而在人工智能中，往往沒有精確定義的問題類，實際上是對問題的特例求解。這是人們經(jīng)常忽略的一個重要區(qū)別，因為面對給定的特例，就有可能利用此特例中一切可以利用的特點，如對稱、規(guī)律、局部模式等，使得消耗的資源盡可能減少。通用人工智能(AGI)的倡導(dǎo)者王培對智能的定義是：智能是在有限資源的情況下，做出最佳適應(yīng)的能力。這個定義實際上是把智能和計算復(fù)雜性聯(lián)系起來了。克服復(fù)雜性是驅(qū)動智能產(chǎn)生和發(fā)展的原動力，智能正是為了超越計算復(fù)雜性而形成的能力。目前的大模型大量采用猜測加驗證的求解方法。所謂猜測就是一種試錯，通過試錯可以獲得反饋，通過反饋可以更好地尋找搜索方向。智能體與過去的程序不同之處在于能夠和給定的特例互動。針對特例的計算和非確定圖靈機有非常密切的關(guān)系，非確定圖靈機既是計算理論的重大問題，也是人工智能的重大理論問題。過去只有理論界關(guān)心非確定圖靈機，針對問題特例的猜測加驗證求解方法推動非確定性圖靈機的研究走向?qū)嵱?。這是近幾年人工智能取得重大突破的重要原因。

05

人工智能是科學(xué)技術(shù)的“元級探索方法”，

還處在“前范式科學(xué)”階段

人工智能不只是模擬人類認(rèn)知的特定工具集，而是一種用于探索未知、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、生成模型的“元級探索方法”。人工智能是一種“通用問題求解框架”，能夠在知識不完備、資源不充分的條件下獲得滿意解，可廣泛用于數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等領(lǐng)域的基礎(chǔ)科學(xué)研究，也能在各個領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)、工程實施中發(fā)揮重大作用。對處理政治、經(jīng)濟和社會管理問題，人工智能也是一把利器。因此，不能簡單地把人工智能當(dāng)成一個學(xué)科專業(yè)，它是驅(qū)動知識前沿不斷擴展的新興技術(shù)科學(xué)范式?？梢园讶斯ぶ悄鼙茸鳌翱茖W(xué)技術(shù)的望遠鏡”與“認(rèn)知的發(fā)動機”。

人工智能的巨大作用體現(xiàn)在它引起的認(rèn)知革命，在人類的理性之外，人工智能創(chuàng)造了一種“機器理性”，或者稱“機器認(rèn)知”。機器理性不同于人類理性，兩者區(qū)別見表3。人類理性是“自然界演化出來的有限智慧”，機器理性是“設(shè)計出來的最優(yōu)化程序”。AI的最終目標(biāo)不是看起來像人類，也不是思考方式模仿人，而是在特定環(huán)境下，采取最大化效用的策略。這也是強化學(xué)習(xí)、智能體規(guī)劃、多目標(biāo)優(yōu)化等技術(shù)成為AI核心方法的原因。人類理性強調(diào)“適應(yīng)性與意義”，機器理性強調(diào)“可控性與效率”。下一代AI，也許不是更像人，而是更理解人。人類的身邊多了一個能“思考”的“協(xié)作伙伴”，這是人類從未遇到過的科技革命和認(rèn)知革命，對其影響絕不能低估。人類理性不容易形式化，機器理性也不易類人化。理解它們的差異，是確保AI向安全可控方向發(fā)展的前提。只有“工具理性”的AI可能給人類帶來重大的風(fēng)險，如果目標(biāo)函數(shù)設(shè)置錯誤或者AI完全自主地設(shè)置目標(biāo)，AI可能高效完成“有害任務(wù)”。

AI對人類社會的影響遠遠超過一門普通的學(xué)科，必須充分估計它的潛力。經(jīng)過幾十年的努力，AI已經(jīng)不是像煉金術(shù)和占星術(shù)一樣停留在假說階段的“前科學(xué)”，而是一個可以廣泛應(yīng)用的通用技術(shù)，已包含較深厚的科學(xué)基礎(chǔ)和較成熟的技術(shù)棧(各種學(xué)習(xí)算法、推理引擎、知識表示方法等)。它不僅僅是“準(zhǔn)備成為科學(xué)”，它本身就是一個正在快速發(fā)展的、融合了科學(xué)、工程和應(yīng)用技術(shù)的混合體。但是了解“智能”的奧秘是一個極難攻克的科學(xué)目標(biāo)，總體來講，人工智能目前還處在“前范式科學(xué)”階段?？茖W(xué)哲學(xué)家托馬斯·庫恩(Thomas Samuel Kuhn)指出“前范式科學(xué)”階段的特點是：(1)沒有統(tǒng)一的研究范式，主要依賴試錯、經(jīng)驗和直覺進行探索；(2)存在多個互相競爭的理論體系；(3)基本概念、研究方法和標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一；(4)學(xué)者之間對“什么是重要的問題”“什么是好的解釋”還沒有達成共識。目前的AI明顯具有上述特征。近幾年雖然Transformer架構(gòu)主導(dǎo)了“深度學(xué)習(xí)”子領(lǐng)域，但還沒有在符號推理、因果學(xué)習(xí)、具身智能等方向起到關(guān)鍵作用，并未成為整個人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)一研究范式。當(dāng)前的基準(zhǔn)測試雖帶來一定共識，但仍無法全面評價“智能體是否真正具有智能”。因此，從AI領(lǐng)域整體來看，尚未進入庫恩定義的“常規(guī)科學(xué)”階段。目前的AI是在尚無統(tǒng)一理論指導(dǎo)的前提下，幫助人類進行認(rèn)知探索與問題求解的“通用前置方法”，這是一種用于探索“尚未被系統(tǒng)化理解的領(lǐng)域”的通用方法。

1962年庫恩在他的經(jīng)典著作《The Structure of Scientific revolutions》(《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》)中提出“科學(xué)范式”概念，至今已經(jīng)60多年了。隨著科技的發(fā)展，科研范式的形式可能也會發(fā)生變化。人工智能可能會形成不同于庫恩闡述的范式演進的新途徑，人機協(xié)作就是人工智能帶來的新科研范式。這種范式的特點是：在不確定的環(huán)境中，基于數(shù)據(jù)和模型，通過機器學(xué)習(xí)先找到某種潛在結(jié)構(gòu)或經(jīng)驗規(guī)律；再由科學(xué)家解釋、驗證，構(gòu)建普適理論；最后形成工程規(guī)范或?qū)W科定律。AlphaFold2通過深度學(xué)習(xí)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，它本身并未提出生物化學(xué)新理論，但卻為理論建構(gòu)提供了前所未有的“結(jié)構(gòu)猜測”。這種模式可能會成為今后科學(xué)研究的常態(tài)。需要指出的是，對機器學(xué)習(xí)的認(rèn)知局限性要有清醒的認(rèn)識，機器理性不可能完全替代人類理性。發(fā)現(xiàn)新規(guī)律需要靈感和頓悟，發(fā)現(xiàn)新材料、新藥物等仍需要人類做大量艱苦細(xì)致的測試和臨床實驗。應(yīng)當(dāng)由人類完成的事不可能完全交給機器，自媒體上關(guān)于完全替代甚至征服人類的所謂“硅基新物種”的種種“預(yù)言”，目前還只是一種科學(xué)幻想，無需過分關(guān)注。

長期以來人們普遍認(rèn)為，采用演繹推理和簡潔的公式表達知識是科學(xué)研究進入常規(guī)階段的必要條件，試錯性的搜索和統(tǒng)計推理是科學(xué)范式不成熟的表現(xiàn)。但是，人工智能技術(shù)的發(fā)展表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動和概率推理可能會在科研工作中發(fā)揮越來越重要的作用，成為今后普遍采用的科研模式。人工智能的核心是應(yīng)對不確定性、復(fù)雜性和知識不充分性，這一特點決定了AI研究是一種與以往任何科學(xué)研究不同的范式?，F(xiàn)在的語言大模型有千億級以上的權(quán)重參數(shù)，這些參數(shù)的統(tǒng)計分布可以看作人工智能的通用語言，結(jié)構(gòu)相同的大模型有可能通過直接交換權(quán)重參數(shù)進行交流和學(xué)習(xí)，成為機器理性的一種新范式。之所以認(rèn)為當(dāng)前的人工智能還處在前科學(xué)范式階段，是因為人工智能要走的路還很長，今后的人工智能是不是還是以統(tǒng)計推理為核心技術(shù)，現(xiàn)在還說不準(zhǔn)。人工智能的范式仍在快速演進中，尚未完全固化。但有一點可以肯定，在相當(dāng)長的時間內(nèi)，人工智能是一個范式快速演進、技術(shù)不斷拓展的學(xué)科，不要期望它很快成為像物理、化學(xué)一樣穩(wěn)定的“常規(guī)科學(xué)”。

人工智能還有一個與眾不同的“自我消解”的特點，所謂“自我消解”是指，當(dāng)一項人工智能技術(shù)被深入研究，形成了可靠、系統(tǒng)化的規(guī)則、算法或知識庫，并且其求解過程變得透明、可預(yù)測甚至“平凡化”之后，人們往往就不再認(rèn)為它是“人工智能”了，而是將其歸入某具體應(yīng)用領(lǐng)域的常規(guī)技術(shù)或軟件。圖像處理、數(shù)據(jù)庫、光學(xué)字符識別(OCR)和專家系統(tǒng)等，都曾經(jīng)歷或正在經(jīng)歷這個過程。這就是說，AI不是理論的終點，而是理論發(fā)現(xiàn)的起點。AI可能永遠進不了庫恩定義的“常規(guī)科學(xué)”的大門，而是永不畢業(yè)的“前范式科學(xué)伴侶”。

“人工智能究竟是一門什么學(xué)問”是一個永遠開放的問題，已經(jīng)問了幾十年，今后還會問下去。老的疑惑解決了，新的疑惑又會冒出來?！安蛔R廬山真面目，只緣身在此山中”，也許只有走出這座大山以后，才能真正看清人工智能的真面目。

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