鄭南寧

人工智能作為一門學(xué)科獨(dú)立存在，到今天已經(jīng)歷經(jīng)60余年了。我們從學(xué)術(shù)發(fā)展基本規(guī)律來看，已經(jīng)經(jīng)歷了三個(gè)階段，現(xiàn)在正在走向第四個(gè)階段。從這四個(gè)階段來看，最開始是20世紀(jì)60年代到80年代，人工智能的一些主要研究是如何構(gòu)建面向應(yīng)用領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，讓機(jī)器掌握人類的一些知識(shí)、規(guī)則，在一定程度上替代人類思維或者完成任務(wù)。20世紀(jì)80年代到2000年左右，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)以及計(jì)算能力的提升，我們開始想到讓機(jī)器幫助我們提取特征，或者說我們將特征、答案交給機(jī)器，讓機(jī)器學(xué)習(xí)。進(jìn)入2000年以后，由于互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與普及，大數(shù)據(jù)的獲取變得很容易，我們將原始數(shù)據(jù)和答案交給機(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，在語(yǔ)音、圖像等分類任務(wù)方面，機(jī)器的能力已經(jīng)超過了人類。那么人工智能發(fā)展的下一個(gè)階段是什么？我想應(yīng)該是人類將目標(biāo)交給機(jī)器，讓機(jī)器去完成。也就是說它不是簡(jiǎn)單的一種感知或數(shù)據(jù)的計(jì)算，我們給它一個(gè)模型，它只是按照模型做;而是我們把任務(wù)的目標(biāo)交給機(jī)器，由機(jī)器去完成，并讓機(jī)器具有“學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)”能力，像人一樣去思考和學(xué)習(xí)。這是我們?nèi)斯ぶ悄苎芯款I(lǐng)域追求的一個(gè)理想目標(biāo)。從2016年開始，中國(guó)工程院對(duì)新一代人工智能做了非常深入的戰(zhàn)略研究和討論，明確了人機(jī)混合智能是人工智能未來的發(fā)展方向。我們按照這樣一個(gè)思路，在AI 2.0中把人機(jī)協(xié)同混合增強(qiáng)智能作為AI 2.0中非常重要的方向，而且它的重要性不僅僅是概念上的，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)學(xué)科交叉匯聚在一起，形成中國(guó)對(duì)人工智能未來發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)的一個(gè)方向。

無論機(jī)器的智能發(fā)展到什么程度，它總是需要人類來使用。人是智能機(jī)器的服務(wù)對(duì)象和最終“價(jià)值判斷”的仲裁者，因此，人類對(duì)機(jī)器的干預(yù)是貫穿始終的。所以人機(jī)協(xié)同的這樣一種混合智能必然會(huì)出現(xiàn)，它是人工智能或機(jī)器智能今后發(fā)展一種可行的、重要的成長(zhǎng)模式。當(dāng)前我們正在研究怎樣把視覺深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和語(yǔ)義學(xué)的吸引子網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)物理外觀的識(shí)別和物體屬性的語(yǔ)義理解。這個(gè)研究方向很有意義，包括自然語(yǔ)言理解，可以使視覺屬性與更抽象的語(yǔ)義信息相互作用。前面已談到，我們構(gòu)造模型既要有生物的保真性，同時(shí)也要有認(rèn)知的保真性。歐洲的藍(lán)腦計(jì)劃在生物保真性方面做得很好，但是缺乏在認(rèn)知層面上的可解釋性。我們需要把對(duì)認(rèn)知計(jì)算的研究以及以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生物計(jì)算模型結(jié)合起來，這是人工智能未來的新方法。

人工智能賦能教育

人工智能可以使教育成為一個(gè)可追溯、可視化和可計(jì)算的過程，這是混合智能的一個(gè)重要應(yīng)用。教育要追求個(gè)性化，這是大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)會(huì)滲透到高等教育的各個(gè)層面，根據(jù)學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)、智力、知識(shí)掌握程度，對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的教學(xué)和輔導(dǎo)，這不是學(xué)生也不是教育工作者可以阻擋的一個(gè)趨勢(shì)。學(xué)生與在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的交互，是一個(gè)動(dòng)態(tài)的建構(gòu)過程，可以根據(jù)不同學(xué)習(xí)者的能力和反應(yīng)給出不同的學(xué)習(xí)規(guī)劃，也可以給出學(xué)習(xí)空間。學(xué)生是個(gè)性化、群體性、社會(huì)性和交互性的集合，這四個(gè)特性構(gòu)成了教育情境的基本要素。人工智能能夠?qū)⑵渥兂梢粋€(gè)可回溯的多層次行為建模，給出個(gè)人成長(zhǎng)、知識(shí)掌握、教育資源優(yōu)化配置的一些因果關(guān)聯(lián)。人工智能不僅僅實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育，實(shí)際上對(duì)我們提高高等教育質(zhì)量以及迎接新的社會(huì)變革到來，發(fā)揮著不可替代的作用。所以人工智能賦能教育不是簡(jiǎn)單地把學(xué)生數(shù)據(jù)收集起來，而是要改變當(dāng)前的傳統(tǒng)教育模式與人才培養(yǎng)體系。

人工智能是一種“贏者通吃”的技術(shù)，這意味著獲得優(yōu)勢(shì)的國(guó)家將會(huì)長(zhǎng)期享有優(yōu)勢(shì)。目前我國(guó)在人工智能領(lǐng)域與國(guó)際最先進(jìn)水平仍有相當(dāng)大的差距，主要集中在芯片、工具和平臺(tái)等方面。芯片、工具和平臺(tái)的背后，需要新的模型、新的算法作為支撐，這顯然對(duì)人才培養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。中國(guó)是人口大國(guó)，人工智能為我們帶來了豐富的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)只要用好就會(huì)形成我們的優(yōu)勢(shì)。2017年7月，我國(guó)發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，因此我們要在國(guó)家重大發(fā)展規(guī)劃的引導(dǎo)下，根據(jù)本校的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)建立人才培養(yǎng)的體系，并通過國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域?qū)W者的通力合作，形成更大的共同研究和人才培養(yǎng)的平臺(tái)。

早在1986年西安交通大學(xué)就設(shè)立了人工智能與機(jī)器人研究所，研究所是“視覺信息處理與應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室”的支撐單位，擁有“模式識(shí)別與智能系統(tǒng)”國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科，每年在讀碩士、博士研究生約170人，是西安交通大學(xué)培養(yǎng)高層次人才的重要基地。經(jīng)過33年的發(fā)展，可以說西交大的人工智能研究和高端人才培養(yǎng)走在了全國(guó)前列。從2017年開始，西安交大制訂了人工智能拔尖學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃。在這個(gè)人才培養(yǎng)方案中我特別加了一句——培養(yǎng)一流的工程師，人工智能本身是一種技術(shù)和工程，當(dāng)然我們的工程師不是作坊里的，我們要培養(yǎng)具有科學(xué)家素養(yǎng)的一流工程師。我們培養(yǎng)的宗旨就是為學(xué)生今后成為人工智能領(lǐng)域的一流工程師、科學(xué)家和企業(yè)家奠定知識(shí)和創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。2018年秋季，我校的人工智能試驗(yàn)班開始正式招生。其中高考招生選拔20人，校內(nèi)新生選拔25人，少年班選拔10人，共計(jì)招生55人。實(shí)驗(yàn)班采用動(dòng)態(tài)進(jìn)出的管理機(jī)制，保證人才培養(yǎng)質(zhì)量。

以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行研究

在課程設(shè)置方面，我們經(jīng)過一年充分和深入的研討，設(shè)計(jì)了人工智能人才培養(yǎng)課程體系，涵蓋八大課程群，分別是：人工智能核心課程群、計(jì)算機(jī)科學(xué)核心課程群、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)課程群、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群、人工智能平臺(tái)與工具課程群、人工智能倫理課程群、先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群、科學(xué)和工程課程群。每個(gè)課程群由一名教授擔(dān)任群長(zhǎng)，由群長(zhǎng)組織課程群的任課教師研討教學(xué)。我們把過去行之有效的教學(xué)組、教研室的作用充分發(fā)揮出來，邀請(qǐng)校內(nèi)外相關(guān)學(xué)科優(yōu)秀教師參與人工智能人才培養(yǎng)工作。在人工智能核心課程群中，設(shè)置有“人工智能的現(xiàn)代方法I”和“人工智能的現(xiàn)代方法II”兩門大課，“人工智能的現(xiàn)代方法I”課程包括問題表達(dá)與求解，“人工智能的現(xiàn)代方法II”課程包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等。認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群，包括“認(rèn)知心理學(xué)”和“神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)”，“人類的記憶與學(xué)習(xí)”“語(yǔ)言與思維”以及“計(jì)算神經(jīng)工程”等課程。先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群，包括“先進(jìn)機(jī)器人控制”“認(rèn)知機(jī)器人”“機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)”“仿生機(jī)器人”等課程。人工智能倫理課程群，包括“人工智能、社會(huì)與人文”和“人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理”等課程。在這些課程中，結(jié)合我校的特點(diǎn)，特別是人工智能與機(jī)器人研究所30多年來在這方面的研究，開設(shè)了人工智能平臺(tái)與工具課程群，包括“群體智能與自主系統(tǒng)”“無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)”“游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)”“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”“虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)”等一批特色課程，部分課程還邀請(qǐng)企業(yè)參與設(shè)計(jì)與教學(xué)。因?yàn)槿斯ぶ悄芎芏嘈碌乃惴ㄐ枰诮换ビ螒蛑械玫津?yàn)證，人工智能很多方法也可以運(yùn)用于游戲之中，所以我們?cè)谌斯ぶ悄芷脚_(tái)與工具課程群里設(shè)置了“游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)”課程，是2學(xué)分選修課。

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時(shí)必須以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。作為教育工作者，我體會(huì)到教育是一種緩慢而優(yōu)雅的過程。我們需要定下心，穩(wěn)住神，堅(jiān)持立德樹人，才能提高教育的質(zhì)量，走出一條各個(gè)高校都具有自己特色的人才培養(yǎng)之路，我們不能搞成千校一面。

即便我前面講到我們?cè)O(shè)置的這些課程，對(duì)其他高校而言或許是不合適的，因?yàn)槊恳凰鶎W(xué)校的學(xué)科發(fā)展都有自己的歷史底蘊(yùn)和教師專長(zhǎng)，所以需要把歷史底蘊(yùn)、教師專長(zhǎng)和科研特點(diǎn)整合起來，我們就能設(shè)置出非常好的適合因材施教的課程體系。另外，支持“好奇心驅(qū)動(dòng)的研究”，支持“相信且追尋自身直覺的科學(xué)家”，是一個(gè)成功的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的必備要素，也是回答“錢學(xué)森之問”的關(guān)鍵條件。我們有責(zé)任為社會(huì)作出我們自己的貢獻(xiàn)！