李德毅

（軍事科學(xué)院 系統(tǒng)工程研究院，北京 100141）

基礎(chǔ)研究崇尚想象力和創(chuàng)造力的完全自由，依賴(lài)獨(dú)立學(xué)者的興趣和自由合作，它可以不限研究者的身份，不設(shè)完成的時(shí)限，不以落地應(yīng)用為目的，也不一定要組織大團(tuán)隊(duì)“攻關(guān)”，不搞群眾運(yùn)動(dòng)，允許試錯(cuò)，寬容失敗，更不以獲得自然科學(xué)獎(jiǎng)為目的；需要研究者有深厚的人文藝術(shù)素養(yǎng)，耐得住寂寞，沉得下心來(lái)，雖然研究結(jié)果和產(chǎn)出時(shí)間無(wú)法被精確預(yù)測(cè)，但一旦出現(xiàn)原始創(chuàng)新，對(duì)引領(lǐng)技術(shù)進(jìn)步必然會(huì)有長(zhǎng)期且深刻的影響。阿蘭·圖靈的研究就是一例。

1950 年圖靈發(fā)出振聾發(fā)聵之問(wèn)：“機(jī)器能思維嗎？（Can machines think?）”，也許感到這個(gè)問(wèn)題中“機(jī)器”和“思維”難以被準(zhǔn)確定義，圖靈自問(wèn)自答了18 年，提出“模仿游戲（imitation game）”，后來(lái)被稱(chēng)為“圖靈測(cè)試”。人類(lèi)圍繞這個(gè)人工智能基礎(chǔ)問(wèn)題展開(kāi)了起起落落的討論，物質(zhì)科學(xué)家視為要利用自然界物質(zhì)和能量發(fā)明智能機(jī)器的問(wèn)題，生命科學(xué)家視為如何克隆人工生命的問(wèn)題，人類(lèi)學(xué)家和社會(huì)學(xué)家視為人類(lèi)智能的體外延伸、以及社會(huì)的文化文明的生態(tài)問(wèn)題，認(rèn)知科學(xué)家視為心智問(wèn)題，哲學(xué)家視為邏輯問(wèn)題，數(shù)學(xué)家視為計(jì)算問(wèn)題……各路高手都用自己手里特別擅長(zhǎng)的“錘子”砸向這顆耀眼的“釘子”。圖靈也許沒(méi)有想到70 年后的今天，人工智能會(huì)如此深刻地影響著人類(lèi)生產(chǎn)生活，如此深刻地影響著人類(lèi)前途命運(yùn)。我們應(yīng)該沿著圖靈指引的方向，圍繞“機(jī)器能思維嗎？”這個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題，與時(shí)俱進(jìn)，從數(shù)學(xué)的機(jī)械化走向認(rèn)知的自動(dòng)化，進(jìn)一步聚焦，有以下10 個(gè)方面的思考。

思考1:人工智能的邊界設(shè)定盡可能獲得大家共識(shí)的智能和人工智能的“定義”是什么？還是就這樣長(zhǎng)期分散著自說(shuō)自話？常常發(fā)生的情況是雞對(duì)鴨講，錯(cuò)位溝通，難以匯聚合力，通過(guò)定義，大家可以為智能設(shè)定共同的邊界和外部約束，這很重要。例如，生物的本能是不是智能？人工智能是不是仿生工程？智慧和智能有什么差別？個(gè)人的智能、群體的智能、人類(lèi)的智能、人工的智能、機(jī)器的智能有什么差別？維基百科把人工智能和機(jī)器智能說(shuō)成是同義詞，1948 年圖靈把智能分為具身智能（embodied intelligence）和體外智能（disembodied intelligence），便于在體力和智力之間劃出一個(gè)明顯的分界線,但是超強(qiáng)的、強(qiáng)的、弱的、通用的、可信的、可解釋的、安全的人工智能可以分開(kāi)去實(shí)現(xiàn)嗎？真的需要對(duì)健全人也做腦機(jī)接口嗎？存在什么樣的人工智能倫理問(wèn)題？如果我們把認(rèn)知、思維或者智能統(tǒng)統(tǒng)定義為“學(xué)習(xí)的能力，以及解釋、解決問(wèn)題的能力”，把人工智能定義為“人類(lèi)智能的體外延伸”，是不是更聚焦了？有什么閃失？如果把智能分為感知智能、認(rèn)知智能和行為智能。感知是認(rèn)知的源頭，行為是具身智能，是認(rèn)知的外化表現(xiàn)；認(rèn)知是感知的高階，是感知的再抽象，從認(rèn)知看感知可看到里面的秩序和可解釋性；感知智能和行為智能發(fā)生在物理空間里，和環(huán)境交互，統(tǒng)稱(chēng)為交互智能；沒(méi)有交互，就沒(méi)有學(xué)習(xí)；認(rèn)知智能發(fā)生在認(rèn)知空間里，又分為記憶智能和計(jì)算智能。這些，你認(rèn)同嗎？

思考2:人類(lèi)智能始于語(yǔ)言，人工智能始于文字和其他生物相比，認(rèn)知究竟是如何成就今天的人類(lèi)的？如何看待達(dá)特茅斯會(huì)議之前就長(zhǎng)期存在的人工智能相關(guān)研究？應(yīng)該說(shuō)人類(lèi)智能始于語(yǔ)言，人工智能始于符號(hào)和文字，語(yǔ)言文字承載人的思維和認(rèn)知、思想和創(chuàng)造，智能植根于教育，人類(lèi)延伸在體外的智能成為知識(shí)、文化和文明，人工的智能已經(jīng)存在幾千年。人類(lèi)認(rèn)知的特殊性在哪里？腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁┦裁磳?shí)在的指導(dǎo)？人們討論生物自然進(jìn)化現(xiàn)象，常用的時(shí)間尺度是“萬(wàn)年”；討論人類(lèi)文明生態(tài)現(xiàn)象和體外智能，常用的時(shí)間尺度是“千年”；討論人類(lèi)思維和認(rèn)知的進(jìn)步，即科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，常用的時(shí)間尺度是“百年”甚至“十年”。如果說(shuō)，人類(lèi)的生物進(jìn)化出的本能是相對(duì)穩(wěn)定的，科學(xué)技術(shù)和人工智能的發(fā)展卻是天翻地覆的，如何看待這種迭代的智能導(dǎo)致的、幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)的認(rèn)知進(jìn)步和知識(shí)爆炸？如何在智能機(jī)器里去遞歸地執(zhí)行？

思考3:物質(zhì)和精神、科技和人文將走向統(tǒng)一人工智能和物質(zhì)科學(xué)、生命科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等哪些大門(mén)類(lèi)的學(xué)科如何相關(guān)匯聚？如何進(jìn)行交叉研究？物質(zhì)和精神、意識(shí)和智能、科技和人文、心和智，是一元論、二元論、還是多元論？自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和數(shù)學(xué)、自然語(yǔ)言和數(shù)學(xué)語(yǔ)言，誰(shuí)從屬于誰(shuí)??？

思考4:各智其智、智智與共人類(lèi)的思維如何形式化？思維和認(rèn)知有哪幾種最基本的范式？時(shí)間和數(shù)學(xué)在其中如何發(fā)揮作用？存在唯一的認(rèn)知“元范式”“元認(rèn)知”嗎？還是各智其智、智人之智、智智與共的多元認(rèn)知？縱然是多元的，也不可能阻擋人類(lèi)對(duì)統(tǒng)一理論的渴望和追求，形成無(wú)盡的認(rèn)知螺旋。覺(jué)知（視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)等）和感知，覺(jué)悟和跨模態(tài)覺(jué)知形成的感悟，直覺(jué)智能和感知智能，主要發(fā)生在人體末梢和周邊的知覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)里，是在物理空間和客觀事物交互中產(chǎn)生的；認(rèn)知和頓悟發(fā)生在中樞神經(jīng)系統(tǒng)、即大腦的皮層里，是在主觀的認(rèn)知空間或者思維空間里產(chǎn)生的。深度學(xué)習(xí)主要模擬的是感知智能，具有先天的不可解釋性，可不可以說(shuō)依然是淺層認(rèn)知？

思考5:抽象和抽象的層次思維的載體是什么？核心是什么？過(guò)程是什么？結(jié)果是什么？如果說(shuō)，思維的載體是語(yǔ)言和文字，核心是抽象，過(guò)程是計(jì)算，結(jié)果是記憶，知識(shí)以記憶的形式存在，人的大腦里面溝溝回回的皮層形成認(rèn)知空間，產(chǎn)生“想象的現(xiàn)實(shí)”。多層次的抽象是如何工作的？人工智能如何受腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的啟發(fā)？在腦科學(xué)沒(méi)有取得重大的進(jìn)展之前，如何實(shí)現(xiàn)體外的類(lèi)腦智能？

思考6:幼兒認(rèn)知核圖靈在1950 年發(fā)出“機(jī)器能思維嗎？”的那篇著名論文《計(jì)算的機(jī)械與智能》中明確指出：“在我看來(lái)，生命與非生命之間的差別，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人類(lèi)和其他生命之間的差別”。我認(rèn)為要研究生命智能和機(jī)器智能的差別，最大的差別就是生命有意識(shí),機(jī)器沒(méi)有，機(jī)器智能不必和生命體的意識(shí)、情感等糾纏；次大的差別就是生命依靠繁衍，記憶不可能從外部后天植入；機(jī)器則可以批量生產(chǎn)，因此體現(xiàn)進(jìn)化烙印的遺傳基因的記憶和長(zhǎng)期記憶在智能機(jī)器中“幼兒認(rèn)知核”可以且必須初始預(yù)置。那么如何注入一個(gè)實(shí)體機(jī)器人的初始長(zhǎng)期記憶？一次性預(yù)置多少記憶為好？至于說(shuō)到人類(lèi)智能和其他生物智能的差別，我認(rèn)為人的本能和高等生物的本能難分伯仲，人類(lèi)最偉大的壯舉是發(fā)明了教育，人類(lèi)智能的特殊性，首先表現(xiàn)在學(xué)習(xí)和終生學(xué)習(xí)的能力上。人后天習(xí)得的智能要遠(yuǎn)大于人的本能，認(rèn)知迅速成長(zhǎng)，而生物后天習(xí)得的智能極為有限，這才是最重要的，如何解釋這個(gè)現(xiàn)象呢？

思考7:人工記憶網(wǎng)絡(luò)的小世界特征機(jī)器學(xué)習(xí)和認(rèn)知的結(jié)果是記憶，和人一樣，機(jī)器在一次次學(xué)習(xí)和思維之后，瞬時(shí)記憶和工作記憶都會(huì)遺忘，唯有留下長(zhǎng)期記憶。隨著機(jī)器能自學(xué)習(xí)、自編程、自編譯、自對(duì)抗、自糾錯(cuò)、自沉淀、自成長(zhǎng)，代表知識(shí)結(jié)構(gòu)和圖譜的長(zhǎng)期記憶在機(jī)器的生命期里不斷地被修飾、修剪和重塑，可不可以在進(jìn)行記憶的提取時(shí)，把機(jī)器的長(zhǎng)期記憶網(wǎng)絡(luò)看作是基于一個(gè)符合冪律分布、具有小世界特征的人工復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)？它有哪些數(shù)學(xué)性質(zhì)？在機(jī)器的整個(gè)生命周期內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何變化？網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)有哪些性質(zhì)？如何被注意力機(jī)制觸發(fā)，表現(xiàn)為涌現(xiàn)的？

思考8:四要素說(shuō)農(nóng)耕時(shí)期人類(lèi)發(fā)明的工具是雙要素：物質(zhì)和結(jié)構(gòu)；工業(yè)時(shí)期人類(lèi)發(fā)明的機(jī)器是三要素：物質(zhì)、能量和結(jié)構(gòu)，工業(yè)革命已經(jīng)證明了一個(gè)基本事實(shí)：人類(lèi)大規(guī)模生產(chǎn)出的機(jī)器能夠制造出比人類(lèi)手工勞動(dòng)更高效、更精致的工具和產(chǎn)品，這就大大解放了人的體力。正在到來(lái)的智能時(shí)代，人類(lèi)發(fā)明的認(rèn)知的機(jī)器應(yīng)該是四要素：物質(zhì)、能量、時(shí)間和結(jié)構(gòu)。它們終將會(huì)證明，機(jī)器暫時(shí)不必和意識(shí)糾纏，也一定能夠按照人賦予的意圖，做出比人類(lèi)更復(fù)雜、更出色的創(chuàng)造嗎？智能機(jī)器自身會(huì)有想象力和創(chuàng)造力嗎？機(jī)器如何學(xué)習(xí)？如何創(chuàng)造？隨著越來(lái)越多的智能機(jī)器已經(jīng)能聽(tīng)會(huì)說(shuō)，能畫(huà)會(huì)唱，有問(wèn)有答；深度學(xué)習(xí)的成功告訴我們，算法可以不被困在程序里，可以用數(shù)據(jù)調(diào)整算法參數(shù)，甚至生成知識(shí)。那么，究竟要躍過(guò)一個(gè)什么坎兒機(jī)器就能創(chuàng)造新思維？如果智能機(jī)器能夠思維，能夠創(chuàng)造新思維，獲得新的認(rèn)知，這不但意味著機(jī)器能夠寄生、模擬人類(lèi)的思維和認(rèn)知，機(jī)器還可以讓思維離開(kāi)人體再現(xiàn)，進(jìn)而創(chuàng)造，這起碼部分消除了人類(lèi)精神的神秘性。是到了研究智能機(jī)器如何創(chuàng)造新思維的時(shí)候了。

思考9:異構(gòu)的基礎(chǔ)架構(gòu)和協(xié)同新一代人工智能應(yīng)該聚焦于計(jì)算機(jī)的算力、算法和數(shù)據(jù)呢，還是應(yīng)該聚焦在機(jī)器的交互、學(xué)習(xí)和記憶三個(gè)硬核上？為什么？我認(rèn)為智能機(jī)器離不開(kāi)與外界環(huán)境的感知和交互，新一代人工智能的基礎(chǔ)架構(gòu)一定是異構(gòu)的，傳感器端以專(zhuān)用芯片處理為中心，瞬時(shí)記憶區(qū)以數(shù)據(jù)處理為中心，工作記憶區(qū)以計(jì)算處理為中心，長(zhǎng)期記憶區(qū)以網(wǎng)絡(luò)（圖形）處理為中心，明確這種XPU+、DPU+、CPU+、GPU+等異構(gòu)物件組成的協(xié)同工作模式，處理好異步和同步，才能為新一代人工智能提供基礎(chǔ)架構(gòu)的支持。

思考10:量子圖靈機(jī)圖靈在劍橋大學(xué)曾經(jīng)癡迷量子物理，為什么圖靈只發(fā)明了圖靈機(jī)，而沒(méi)有發(fā)明量子圖靈機(jī)？現(xiàn)在量子圖靈機(jī)已經(jīng)有了，為什么總是“只聽(tīng)樓梯響，不見(jiàn)人下來(lái)”？量子人工智能和量子智能機(jī)器什么時(shí)候能落地？在什么關(guān)鍵問(wèn)題攻克之后才能夠落地？

愛(ài)因斯坦說(shuō)過(guò)，想象力比知識(shí)更重要，提出問(wèn)題比解決問(wèn)題更重要。提出新的基礎(chǔ)研究問(wèn)題、新的可能性、從新的角度重新認(rèn)識(shí)舊的問(wèn)題，需要批判和質(zhì)疑的科學(xué)精神，需要非凡的想象力和創(chuàng)造力。不過(guò)，我們也要記得蘇聯(lián)著名作家列夫·托爾斯泰說(shuō)過(guò)的話：“多么偉大的作家，也不過(guò)是在書(shū)寫(xiě)個(gè)人的片面而已?！币?yàn)殡S著人類(lèi)認(rèn)知的越多，人類(lèi)終于意識(shí)到自己不知道的會(huì)更多，一個(gè)人如此，一群人如此，能夠思維的機(jī)器如此，整個(gè)人類(lèi)亦如此。

致謝科學(xué)植根于討論，本文形成過(guò)程中，和很多人進(jìn)行了有益的討論，他們是：常夢(mèng)雄、韋鈺、戴瓊海、王海峰、婁子勤、黃立威、李兵、王小云、陳小平、尼克、張軍平、安學(xué)、歸麗華、劉成林、何清、何雯、郭毅可、吳基傳、周建設(shè)、劉華平、玄祖興、馬楠、劉玉超、張?zhí)炖?、韓威、江碧濤、于劍、趙菲、陳杰、歐陽(yáng)真超、段玉聰、劉挺、劉暢、吳飛、張?bào)P、吳華、孫富春、王文捷、王衛(wèi)寧、李雪蓮、趙剛、楊林、劉東紅、李蓓、馬華東、高洪波、劉萌、鄭思儀、吳天驕、李德仁、張旭、殷加倫、吳信東、趙春江、焦李成、龍騰、楊放春、張兆田、陳關(guān)榮、彭艷、劉云浩、支濤、孫茂松、沈向洋、戴國(guó)忠、梅宏、史元春、秦昆、趙陽(yáng)、鄭波盡、王景、劉階、蒲慕明、李向陽(yáng)、汪國(guó)帆、季向陽(yáng)、周伯文、高躍、唐杰、李涓子、楊義先、董曉波、黃鐵軍、鮑泓、何克清、莊洪林、白曉穎、吳華、林潤(rùn)華、喬俊飛、吳楓、汪國(guó)平、陳桂生、蔡恒進(jìn)、方向、蔣昌俊、任鵬舉等，在此一并感謝。