作者按:2018年11月1日,記者從中國人工智能學(xué)會(huì)發(fā)布的《獎(jiǎng)勵(lì)通報(bào)》獲悉,中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院研究員、中國科學(xué)院院士陸汝鈐憑借其在知識(shí)工程方面取得的系統(tǒng)性創(chuàng)新成就,特別是在全過程動(dòng)畫自動(dòng)生成、專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境、軟件自動(dòng)生成、少兒圖靈測試、知件、大知識(shí)特征刻畫等方面取得的多項(xiàng)為國際公認(rèn)的領(lǐng)先成果,成為首位“吳文俊人工智能最高成就獎(jiǎng)”獲得者,獲頒100萬元人民幣獎(jiǎng)金。
這是2016年12月23日采訪陸汝鈐院士的稿子。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的普及和應(yīng)用,對(duì)人工智能的需求變得越來越迫切,也給人工智能的研究提供了更加廣闊的舞臺(tái),作為人工智能領(lǐng)域重要研究方向的知識(shí)工程也迎來了大好的發(fā)展時(shí)機(jī)。
作為我國人工智能領(lǐng)域研究的開拓者之一,陸汝鈐院士在知識(shí)工程和基于知識(shí)的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作。如今,81歲高齡的陸院士,矢志不渝、桑榆未晚,仍然堅(jiān)持在科研、教學(xué)的第一線,還親自加入到大數(shù)據(jù)知識(shí)工程項(xiàng)目研究團(tuán)隊(duì),踐行著對(duì)自己的期望:潛心科研,腳踏實(shí)地去多做事情。
陸汝鈐,計(jì)算機(jī)科學(xué)家,中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院數(shù)學(xué)研究所研究員。在知識(shí)工程和基于知識(shí)的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作,是我國該領(lǐng)域研究的開拓者之一。倡導(dǎo)并主持完成了以軟件的機(jī)械化生成和移植為目標(biāo)的系列軟件計(jì)劃(XR計(jì)劃),推動(dòng)了當(dāng)時(shí)國產(chǎn)機(jī)軟件缺乏問題的解決。設(shè)計(jì)并主持研制了知識(shí)工程語言TUILI和大型專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境《天馬》。首次把異構(gòu)型DAI和機(jī)器辯論引進(jìn)人工智能領(lǐng)域。研究出基于類自然語言理解的知識(shí)自動(dòng)獲取方法,把ICAI生成技術(shù)推進(jìn)到以自動(dòng)知識(shí)獲取為特征的第三代,并開發(fā)出基于知識(shí)的應(yīng)用軟件自動(dòng)生成技術(shù)。研究出能把中文童話故事自動(dòng)轉(zhuǎn)換成動(dòng)畫片的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫全過程自動(dòng)生成技術(shù),在藝術(shù)創(chuàng)造領(lǐng)域內(nèi)推進(jìn)了人工智能。 1999年當(dāng)選為中國科學(xué)院院士。
中國科學(xué)院院士 陸汝鈐
計(jì)算智能一枝獨(dú)秀
記者:作為中國人工智能領(lǐng)域研究的開拓者之一,請(qǐng)您首先給讀者科普一下人工智能知識(shí)?您對(duì)我國當(dāng)前比較火熱的人工智能產(chǎn)業(yè)怎樣看待?
陸汝鈐:智能在不同的生物物種上都有體現(xiàn),而在人類身上達(dá)到極致,是人類最主要特征之一。人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。然而,什么是人類智能,科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。既然人類智能無法被精確定義,對(duì)什么是人工智能這一關(guān)鍵問題也就很難回答。
從人工智能發(fā)展的幾個(gè)階段以及人們對(duì)問題的討論來看,我歸納出智能的三個(gè)層次:其中最普遍的一種看法是,凡是需要計(jì)算機(jī)來模擬人的大腦思維去做事情就是智能。比如計(jì)算機(jī)做計(jì)算、做文字的解讀、做推理、寫文章、作曲、繪畫等都屬于這個(gè)范疇。計(jì)算機(jī)科學(xué)元老圖靈在1950年提出的著名“圖靈測試”——讓一個(gè)人類裁判和處于另一個(gè)房間的另一個(gè)人(A)加一臺(tái)計(jì)算機(jī)(B)通過網(wǎng)絡(luò)書面談話。每一場談話算是一次測試。如果在大量測試中,有相當(dāng)比例的“中等智力”裁判無法通過書面談話區(qū)分A和B中誰是人,誰是計(jì)算機(jī),則稱該計(jì)算機(jī)通過了圖靈測試。研究如何使計(jì)算機(jī)具有智能相當(dāng)于研究如何使計(jì)算機(jī)通過圖靈測試。它是關(guān)于智能標(biāo)準(zhǔn)的一個(gè)明確定義。
窄一點(diǎn)來說,也可以認(rèn)為計(jì)算機(jī)能進(jìn)行創(chuàng)造性思維才是智能的。計(jì)算機(jī)做一些固定的、有規(guī)律的計(jì)算任務(wù),并不需要“聰明才智”,不算是智能。只有在不確定的條件下,計(jì)算機(jī)還能適當(dāng)運(yùn)用并能去解決問題的,才是智能。
廣一點(diǎn)來說,凡是需要涉及到用人腦(不一定是大腦)去完成的任務(wù),也都可以算是體現(xiàn)了智能。美國的仿生機(jī)器人“大狗”能夠在復(fù)雜地形上負(fù)重快跑,其身體平衡能力的掌控就模擬了人類小腦的功能。上述的這三種對(duì)智能的定義,大多數(shù)情況下人們更多地認(rèn)可第一種理解。
人工智能是一門研究人類智能的機(jī)理以及如何用機(jī)器模擬人的智能的學(xué)科,是人編程、造機(jī)器來仿照人的智能行為。若問什么方是發(fā)展人工智能的最有效途徑,專家們大致有三種不同的觀點(diǎn)。
第一種,符號(hào)主義。是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。這方面的代表人物有紐維爾和西蒙,他們提出了著名的“物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)”,認(rèn)為世界上存在著一種物理符號(hào)系統(tǒng),只要充分發(fā)現(xiàn)和建設(shè)好這個(gè)系統(tǒng),一切的智能系統(tǒng)就能用這個(gè)系統(tǒng)來描述和模擬。
第二種,行為主義。認(rèn)為人工智能源于控制論,只要求計(jì)算機(jī)能夠控制機(jī)器或物體去模擬人所要求的行為,而不需要太注重它的大腦意識(shí)是如何操作的,這就是行為主義。行為主義方面的代表人物首推布魯克斯,他的“無表示智能”工作在第12屆國際人工智能聯(lián)合大會(huì)上獲得“計(jì)算機(jī)與思維獎(jiǎng)”。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的六足行走機(jī)器人,被看作是新一代的“控制論動(dòng)物”,是一個(gè)基于“感知—?jiǎng)幼髂J健蹦M昆蟲行為的控制系統(tǒng)。
第三種,計(jì)算智能。認(rèn)為無論什么事情都能通過計(jì)算來解決和達(dá)到。如果智能沒達(dá)到,可能是計(jì)算理念沒達(dá)到或計(jì)算速度沒達(dá)到。計(jì)算智能的基礎(chǔ)包含仿生學(xué)。它把世界上各種生物的智能行為,總結(jié)成神經(jīng)智能、蟻群智能、鳥群智能等仿生模型,通過大量的計(jì)算來實(shí)現(xiàn)。霍普菲爾德和欣頓也許可以算是計(jì)算智能的代表人物,是他們帶來了上世紀(jì)80年代初神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派的強(qiáng)勢(shì)回歸。
人工智能最初是專注計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)一定的算法來進(jìn)行問題求解。傳統(tǒng)的人工智能強(qiáng)調(diào)研究人類思維的普遍規(guī)律,研究通用的推理算法,強(qiáng)調(diào)解決問題的策略。斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆教授發(fā)現(xiàn)這樣的思路具有很大的局限性,它不能解決現(xiàn)實(shí)世界中許多復(fù)雜的問題。僅憑規(guī)則而沒有豐富的知識(shí)是無法達(dá)到人們所預(yù)期的美好愿景。
上世紀(jì)六十年代末至七十年代初,費(fèi)根鮑姆開始研究以專家知識(shí)為核心的專家系統(tǒng)技術(shù)。1977年他在第五屆國際人工智能聯(lián)合大會(huì)上正式提出了知識(shí)工程的概念。此概念很快被人工智能界接受。一批批實(shí)用專家系統(tǒng)的問世,產(chǎn)生了較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)影響。1994年費(fèi)根鮑姆因此獲得圖靈獎(jiǎng),世界性的成功使得知識(shí)工程似乎成了實(shí)現(xiàn)人工智能的第四條途徑。
進(jìn)入新世紀(jì),特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代以后,人們對(duì)如何實(shí)現(xiàn)人工智能也有了新的認(rèn)識(shí)。在前面提到的人們認(rèn)為可以實(shí)現(xiàn)人工智能的多條可能途徑中,計(jì)算智能展現(xiàn)出越來越大的潛力。隨著高性能計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)、各種各樣高科技軟環(huán)境,尤其是深度學(xué)習(xí)的崛起,加上各種智能化技術(shù)越來越多地依靠計(jì)算,使得計(jì)算智能在人工智能的眾多技術(shù)中顯現(xiàn)出一枝獨(dú)秀的趨勢(shì)。
以知識(shí)工程為代表的、基于知識(shí)的智能化研究正在逐步和計(jì)算智能合流。正如吳信東教授指出的,知識(shí)獲取的來源已經(jīng)從知識(shí)工程初期的主要從專家獲得,逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕虼髷?shù)據(jù)挖掘索取,基于海量計(jì)算的從大數(shù)據(jù)里提煉知識(shí)成為知識(shí)獲取的重要途徑,這是人工智能的一個(gè)重要發(fā)展方向。以上這些是我對(duì)現(xiàn)代人工智能發(fā)展的理解和看法。
潛心知識(shí)工程的研究和開拓
記者:知識(shí)工程是人工智能的原理和方法,它強(qiáng)調(diào)以人類知識(shí)作為機(jī)器智能的基礎(chǔ),研究知識(shí)的表示、獲取、轉(zhuǎn)換、推理和應(yīng)用,被視作推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵手段。為了解決知識(shí)工程中的瓶頸問題,您做了哪些基礎(chǔ)研究和開拓性的工作?
陸汝鈐:我是1980年從國外教授做的報(bào)告中第一次聽到這個(gè)名詞。
我們?cè)谥R(shí)工程這個(gè)領(lǐng)域主要做了三件事情。
第一件事情是1983年后期~1990年初,主要是關(guān)注于知識(shí)工程的工具、技術(shù)和開發(fā)環(huán)境。首先設(shè)計(jì)并主持研制了知識(shí)工程語言TUILI。TUILI是一個(gè)基于謂詞邏輯的人工智能語言,具有自然的說明性知識(shí)表示方式,能夠運(yùn)用這種說明性知識(shí)進(jìn)行多種組合式推理。它將說明性的產(chǎn)生式語言風(fēng)格和過程性的邏輯程序設(shè)計(jì)語言風(fēng)格結(jié)合起來,可以動(dòng)態(tài)調(diào)用深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先策略,實(shí)行混合的向前和向后推理,在知識(shí)程序的模塊化結(jié)構(gòu)、元級(jí)推理以及計(jì)算功能等方面引進(jìn)了新的控制結(jié)構(gòu)。根據(jù)我們當(dāng)時(shí)掌握的資料,知識(shí)表示語言的這種設(shè)計(jì)理念乃我們首創(chuàng)。TUILI曾被一些氣象臺(tái)采用,在當(dāng)時(shí)的反常氣象預(yù)報(bào)中有了很好的應(yīng)用。其次,我們做了集成多種技術(shù)和工具的大型專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境《天馬》。天馬系統(tǒng)是國家七五攻關(guān)課題項(xiàng)目,也是當(dāng)時(shí)國內(nèi)最大的專家系統(tǒng)開發(fā)工具包,其規(guī)模與文獻(xiàn)中報(bào)道的當(dāng)時(shí)國際上最大型專家系統(tǒng)開發(fā)工具相當(dāng)。已經(jīng)推廣應(yīng)用在國防和經(jīng)濟(jì)的20多個(gè)領(lǐng)域、50多家單位,取得重要的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益,榮獲1992年中科院科技進(jìn)步一等獎(jiǎng),1993年國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。
1990年代,我們做的第二件事情,就是知識(shí)的自動(dòng)獲取和知識(shí)系統(tǒng)的自動(dòng)開發(fā)。那時(shí)對(duì)知識(shí)工程的理解,專家們普遍認(rèn)為知識(shí)工程的瓶頸問題和最主要難點(diǎn)就是知識(shí)獲取——從專家那里獲取知識(shí)。專家知識(shí)的來源主要有兩種:專家本人口授和專家提供的文獻(xiàn)資料,這兩種來源都需要通過自然語言的理解這個(gè)關(guān)卡。眾所周知,完全的自然語言理解太困難了,目前還做不到。于是我們研究并設(shè)計(jì)了基于類自然語言理解的一套知識(shí)自動(dòng)獲取技術(shù)。類自然語言是一種適度規(guī)范化的自然語言。給定一篇文章,類自然語言的語義體現(xiàn)在它的關(guān)鍵字和關(guān)鍵字結(jié)構(gòu)中,關(guān)鍵字以外的文字的語義則可以從關(guān)鍵字結(jié)構(gòu)的語義推出。例如在句子“血球分為紅血球和白血球兩類”中,“A分為B和C兩類”就是關(guān)鍵字結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)從中可以知道A、B、C是三類對(duì)象,其中B和C是A的子類,除此之外并不需要明白A、B、C是什么。這就是類自然語言理解的本質(zhì)。利用類自然語言技術(shù),計(jì)算機(jī)能夠很快把一本專業(yè)書籍變成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫,并進(jìn)而自動(dòng)生成一個(gè)基于知識(shí)的應(yīng)用系統(tǒng),即通常所說的智能化計(jì)算機(jī)輔助XX系統(tǒng),例如ICAI系統(tǒng)(智能化計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng))。這個(gè)方法有利于把ICAI生成技術(shù)從手工編制(第一代),用寫作軟件編制(第二代)向基于知識(shí)自動(dòng)獲取的快速生成(第三代)推進(jìn)。我們?cè)眠@項(xiàng)技術(shù)做過一個(gè)ICAI系統(tǒng)的自動(dòng)開發(fā)平臺(tái)“天蜂”。我們還把這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于基于知識(shí)的應(yīng)用軟件自動(dòng)生成,特別是MIS系統(tǒng)(管理信息系統(tǒng))的自動(dòng)生成。
進(jìn)入21世紀(jì),人類對(duì)智能科學(xué)的摸索逐漸深入。我們又做了第三件事情,就是提出了“知件”概念。在承擔(dān)國家攻關(guān)任務(wù)項(xiàng)目中,我們發(fā)現(xiàn)了問題:開發(fā)應(yīng)用軟件時(shí),軟件里面會(huì)含有許多領(lǐng)域知識(shí)和應(yīng)用架構(gòu),需要軟件工程師和開發(fā)人員向領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)習(xí)不同領(lǐng)域的知識(shí)并掌握需求,這個(gè)過程是很困難的;再加上開發(fā)出來的程序代碼和相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)混合在一起,很難區(qū)分開,不利于開發(fā),不利于維護(hù),也不利于在開發(fā)新的應(yīng)用時(shí)重復(fù)使用程序代碼和領(lǐng)域知識(shí)。
于是2005年,我們提出“知件”的概念。通過“知件”的形式,可以把軟件中的知識(shí)含量分離出來,把“知件”作為獨(dú)立的、計(jì)算機(jī)可操作的、商品化的、可被軟件調(diào)用的知識(shí)模塊。我們研究了“知件”的結(jié)構(gòu),語義和生命周期模型。提出了一種新的中間件—知識(shí)中間件,作為知件和軟件協(xié)同操作的平臺(tái)。總的來說,我們主張領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)該獨(dú)立于硬件、軟件之外,使硬件、軟件和知件在IT產(chǎn)業(yè)中三足鼎立。我們的知件研究成果得到一些國內(nèi)外專家的認(rèn)同和跟進(jìn),產(chǎn)生了一系列后續(xù)工作。北京大學(xué)高可信軟件教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室把知件作為重點(diǎn)研究方向之一。其中金芝教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)先后和浙江大學(xué)、東北大學(xué)合作,研究知件的實(shí)現(xiàn)技術(shù)及其推廣應(yīng)用,取得一系列成果并獲教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。
從今年開始我們做了知識(shí)工程的第四件事情,就是大數(shù)據(jù)知識(shí)工程。國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“云計(jì)算與大數(shù)據(jù)”重點(diǎn)專項(xiàng)——大數(shù)據(jù)知識(shí)工程基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用研究啟動(dòng),項(xiàng)目首席科學(xué)家、合肥工業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)學(xué)科帶頭人吳信東教授邀請(qǐng)我們參加。我支持吳教授關(guān)于從大數(shù)據(jù)獲取大知識(shí)的思想,重點(diǎn)研究了大知識(shí)的內(nèi)涵界定,并且提出了大知識(shí)工程的主張,有關(guān)研究正在進(jìn)行中。
記者:據(jù)了解,您曾研究并主持實(shí)現(xiàn)了一套全過程計(jì)算機(jī)輔助動(dòng)畫生成技術(shù),在藝術(shù)創(chuàng)造領(lǐng)域內(nèi)推進(jìn)了人工智能。能不能具體就這方面談?wù)劇?/p>
陸汝鈐:計(jì)算機(jī)輔助動(dòng)畫生成技術(shù)是從1990年開始做的,那個(gè)時(shí)候我特別喜歡看動(dòng)畫片,這帶給我兩個(gè)很深的感受。一是國內(nèi)的動(dòng)畫片市場基本上都被國外動(dòng)畫片占領(lǐng),二是動(dòng)畫片開發(fā)周期長,費(fèi)用高昂。我發(fā)現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)可以推進(jìn)動(dòng)畫片生產(chǎn)的自動(dòng)化,人工智能在其中就大有可為。這是人工智能技術(shù)的重要試金石。我設(shè)計(jì)并主持實(shí)現(xiàn)了一套全過程計(jì)算機(jī)輔助動(dòng)畫自動(dòng)生成技術(shù),其特點(diǎn)是從受限自然語言理解開始,把中文童話故事自動(dòng)轉(zhuǎn)換成動(dòng)畫片,使計(jì)算機(jī)模擬腳本改編、電影導(dǎo)演和攝影師的功能。
從1990年到1995年,我們基本上走通了這條技術(shù)路線,開發(fā)出動(dòng)畫自動(dòng)生成軟件《天鵝》。該軟件接受以受限中文自然語言形式輸入的兒童故事,首先是自然語言理解,其次是故事情節(jié)的理解和分析,涉及到故事的主角、配角、線索、主題思想等,都要進(jìn)行分析。再就是各種各樣的規(guī)劃,包括情節(jié)規(guī)劃、角色規(guī)劃、場景規(guī)劃等,再加上導(dǎo)演規(guī)劃,布局規(guī)劃、攝影規(guī)劃等,每一層規(guī)劃都產(chǎn)生新的故事表示,最后轉(zhuǎn)換成匯編格式的腳本語言程序,由商用渲染軟件生成可放映的動(dòng)畫片。到1995年,就有了第一個(gè)自動(dòng)生成的動(dòng)畫片——《三兄弟》,曾在中央電視臺(tái)少兒節(jié)目《大風(fēng)車》中播出。剛開始時(shí)技術(shù)比較簡單,人物也是木偶型,沒有表情,到后來《后羿射日》就有配音和表情,技術(shù)有了很大的改進(jìn)。
2000年,我們跟北京工業(yè)大學(xué)合作,建立了動(dòng)畫實(shí)驗(yàn)室,張松懋研究員主持做了兩項(xiàng)研究。一個(gè)是將全過程計(jì)算機(jī)輔助動(dòng)畫自動(dòng)生成技術(shù)應(yīng)用于中國古建筑領(lǐng)域,利用動(dòng)畫形式把古代建筑的施工過程再現(xiàn)出來。經(jīng)過艱苦的學(xué)習(xí),學(xué)生們硬是把宋代官方建筑的規(guī)范《營造法式》改編成知識(shí)庫,已經(jīng)完成的《天燕》系統(tǒng)可以自動(dòng)生成180種不同的古建搭建過程動(dòng)畫。另一個(gè)就是做手機(jī)動(dòng)畫自動(dòng)生成,把它作為手機(jī)應(yīng)用軟件,可以自動(dòng)理解短信內(nèi)容并生成相應(yīng)的短動(dòng)畫,和短信一起發(fā)送。其實(shí)我認(rèn)為動(dòng)畫自動(dòng)生成技術(shù)有著很大的應(yīng)用潛力,像電子游戲,虛擬現(xiàn)實(shí),慕課教學(xué)等都是應(yīng)用動(dòng)畫自動(dòng)生成的好方向,甚至于充滿符號(hào),非常難懂的體檢報(bào)告也不妨以動(dòng)畫的形式來解釋其內(nèi)容。當(dāng)然,動(dòng)畫自動(dòng)生成想要真正成為成熟商業(yè)模式,還需要努力研究,還需要人力、財(cái)力的投入。
陸汝鈐院士題字
創(chuàng)新來自漫長的積淀
記者:在推進(jìn)人工智能的研究和應(yīng)用過程中,我國目前發(fā)展?fàn)顩r如何?與世界先進(jìn)國家存在的差距有多大?
陸汝鈐:我可能是過于埋頭在具體研究工作中了,對(duì)整個(gè)學(xué)科宏觀發(fā)展的關(guān)注不夠。但我最近看到國外公司的一份調(diào)研報(bào)告,他們根據(jù)對(duì)國際上855家其業(yè)務(wù)內(nèi)容涵蓋人工智能十三大類方向的企業(yè)進(jìn)行調(diào)研的結(jié)果,用不同深淺的顏色在地圖上標(biāo)識(shí)這些人工智能企業(yè)在全世界的分布和實(shí)力。由于顏色的深淺變化是連續(xù)的,直觀上只能粗略地劃分成三個(gè)梯隊(duì),第一梯隊(duì)是美國和西歐部分國家,第二梯隊(duì)是加拿大,澳大利亞和印度,第三梯隊(duì)才是中國、俄羅斯等,當(dāng)然這種總結(jié)不可能是全面的,但由此多少能看到一些差距。
談到我國人工智能目前的發(fā)展?fàn)顩r,我的觀點(diǎn)是,做人工智能要么在做實(shí)上下功夫,要么在創(chuàng)新上下功夫。以機(jī)器人為例,常見展覽會(huì)上有些機(jī)器人外表很漂亮,能唱會(huì)跳,非常會(huì)抓眼球。但我覺得能夠在復(fù)雜地形上負(fù)重行軍的機(jī)器“大狗”更令我感興趣。我相信后者的難度要大大超過前者。另外,技術(shù)創(chuàng)新要從源頭開始,阿爾法狗的下棋過程給人很深的印象:傳統(tǒng)的下棋程序局限于逐步計(jì)算每步棋帶來的棋局變化,從而受困于復(fù)雜性陷阱,而阿爾法狗能夠以計(jì)算機(jī)擅長的圖像識(shí)別來模仿人類棋手對(duì)棋盤上雙方棋子形成的“勢(shì)”的判斷,這就是源頭的創(chuàng)新。最后,我想指出,世界各國的普遍做法是:許多新技術(shù)最早都是在軍方、在國防里應(yīng)用,然后再轉(zhuǎn)民用。相信我們國家也會(huì)用人工智能加強(qiáng)國防實(shí)力,許多成果只要國防用上了,民間遲早也會(huì)用上。
記者:您對(duì)人工智能技術(shù)在家居里的應(yīng)用,包括對(duì)電器家居智能化有什么看法嗎?
陸汝鈐:在這方面我沒有做過研究,我想說的是,判斷人工智能技術(shù)是否真正在家居里應(yīng)用,要看家人能否自己設(shè)計(jì)和自己編程家電控制程序,讓家電能聽懂我們說話,能觀察我們的手勢(shì)和臉色。家電應(yīng)該滿足人們的個(gè)性化、特性化的需求。我相信將會(huì)出現(xiàn)具有醫(yī)療功能的佩戴式計(jì)算機(jī),根據(jù)實(shí)時(shí)測到的老人或孩子生理指標(biāo),如血壓、脈搏、體溫,甚至腦電波活動(dòng)等主動(dòng)調(diào)節(jié)住房環(huán)境以利健康。我也相信未來房地產(chǎn)商在蓋房子時(shí),會(huì)把電器家居智能化提前考慮進(jìn)去,這樣人工智能技術(shù)在家居里的應(yīng)用會(huì)更廣,前景也會(huì)很美好
記者:在科研領(lǐng)域,您獲得了很多的榮譽(yù)和重大獎(jiǎng)項(xiàng)。如中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)終身成就獎(jiǎng)等,您對(duì)現(xiàn)在的年輕科研人有些怎樣的建議?
陸汝鈐:我曾在為凌曉峰教授和楊強(qiáng)教授合寫的《學(xué)術(shù)研究你的成功之道》一書的序言中談到過“科研年輕人如何做好研究”這個(gè)問題,此處摘引幾句。
一個(gè)人步入研究生階段,不意味著他將來一定要終身從事科研事業(yè)。他可以從政、從商、從軍、從教、從工、從農(nóng),在國企、外企,干哪一行都行。因?yàn)椋鐣?huì)各行各業(yè)都需要具有豐富學(xué)識(shí)的高智商人才。但有一點(diǎn),在研究生期間,就一定要認(rèn)真學(xué)習(xí),努力鉆研,心無旁騖,培養(yǎng)起比較強(qiáng)的獨(dú)立科研工作能力。這種能力可能在任何行業(yè)都能發(fā)揮作用。
一個(gè)人的價(jià)值觀是很重要的。研究生做研究,就像工人務(wù)工、農(nóng)民務(wù)農(nóng)、學(xué)生學(xué)習(xí)、軍人衛(wèi)國一樣,是自己的本職工作,科研年輕人應(yīng)該有這個(gè)基本的義務(wù)觀。
其次,年輕人做研究一定要有創(chuàng)新精神和創(chuàng)新意識(shí)。創(chuàng)新是科研工作的核心和靈魂。尋找創(chuàng)新點(diǎn)就是尋找以前沒有人做過,或可能沒有人做過的,有可能成為突破點(diǎn)的新理論、新技術(shù)。事實(shí)上,許多開創(chuàng)性的工作都是建立在跟蹤的基礎(chǔ)之上。一般都是先有跟蹤,后有創(chuàng)新。我們要提倡為了創(chuàng)新而跟蹤,不是僅僅為了寫幾篇論文而跟蹤。
科研年輕人在選擇一個(gè)科研題目時(shí),不妨優(yōu)先考慮那些在簡單情況下已經(jīng)有解,而在復(fù)雜情況下尚未解決的課題。
每個(gè)成功的科研人,都會(huì)在專門的領(lǐng)域中,具有科研實(shí)力并形成影響力。科研年輕人要沉下心去搞科研,要有探索難題的勇氣,長時(shí)間磨煉自己,腳踏實(shí)地去做好學(xué)問,做深研究,同時(shí),掌握過硬的真功夫。有付出自然就會(huì)有回報(bào),我相信,隨著時(shí)間的積累,就一定能在業(yè)內(nèi)產(chǎn)生影響,也會(huì)收獲到成功的喜悅和快樂。
陸汝鈐院士
來源:高科技與產(chǎn)業(yè)化