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人工智能（AI）到底是什么？對當前產業升級有什么作用？與人類的關系將如何發展？這些問題眾說紛紜，莫衷一是。

通過對AI的科學基礎、科學內涵、科學成果和實際應用四方面的梳理發現，科學實踐中的AI主要是經典人工智能，它將在15年內推動大面積、顛覆性創新的產業落地。

經典人工智能的科學基礎和科學內涵

通常認為，AI是人類智能的機器模擬。然而AI奠基人、創始人艾倫·圖靈創立的經典人工智能的基本原理是“功能模仿”。

1931年，哥德爾證明了遞歸函數的計算可以“模仿”形式算術的某些推理，這是科學史上第一次嚴格證明了計算可以模仿推理。1936年形成、后被普遍接受的丘奇—圖靈論題主張：圖靈機可以“模仿”任何計算。綜合上述兩項成果得出哥德爾—圖靈引理：用圖靈機可以“模仿”某些推理。

丘奇—圖靈論題中的“模仿”和哥德爾證明中的“模仿”具有相同的數學定義，同時積累了大量研究成果，并不斷產生新的模仿方式。“符號主義” “連接主義” “行為主義”分別模仿了智能的不同功能，都屬于經典人工智能。

一個學科的科學內涵主要包括該學科的科學問題和實證準則，而科學問題往往表現為科學假說。將哥德爾—圖靈引理加以推廣，就得到經典人工智能的“圖靈假說”：用圖靈機可以模仿人的部分思維功能，如推理、學習、理解、決策和創造。圖靈并未使用“假說”這個術語，他認為用自然語言表達假說不夠嚴格，所以他提出“圖靈測試”作為經典人工智能的實證準則，通過圖靈測試意味著圖靈假說得到了科學實驗的驗證。在圖靈假想的一次圖靈測試中，AI寫了一首十四行詩，然后人類裁判與AI進行了如下問答：

人類裁判：你的詩里說，“我能把你比作夏天嗎？”如果把“夏天”替換為“春天”，是否更好？

AI：替換以后不押韻。

人類裁判：換成“冬天”如何？

AI：這樣押韻了，但沒人想被比作冬天。

為了回答人類裁判的第一個問題，AI要能理解自然語言，其中“把夏天改為春天”屬于意向性語義替換。第二個問題在字面表達之外隱晦地涉及常識、情感和因果推理，否則AI就無法答出“沒人想被比作冬天”。圖靈相信，經過大約50年研究，依靠“功能模仿”的AI將能夠通過這樣的檢驗，讓人類認為“有智能”。

經典人工智能的科學成果和實際應用

70余年來，雖然尚未達到圖靈的預期，但AI領域取得了顯著成就。最有代表性的兩大類成果是基于模型的強力法（如知識圖譜）和基于元模型的訓練法（如深度學習），它們都是“模仿”的產物。強力法又分為推理法、概率法、規劃法和因果法，它們的工作原理都有嚴格的數學定義，所以是可解釋的。訓練法的元模型主要包括學習對象、訓練目標、數據標注、訓練方法和網絡表示等；然后通過訓練，得到一個參數被調節好的神經網絡。訓練法的工作原理尚未得到嚴格的數學定義，因而不具有可解釋性。

圍棋“阿爾法狗”包含強力法的兩項技術（新型決策論規劃模型、蒙特卡洛樹搜索）和訓練法的兩項技術（強化學習、深層殘差網絡），其中深層殘差網絡屬于深度學習。因此，認為“阿爾法狗”僅僅使用了深度學習技術，是嚴重背離科學事實的。

“阿爾法狗”的棋力令人類望塵莫及，但其核心技術的工作原理與人類圍棋博弈的思維原理差別極大，“阿爾法狗”還對圍棋問題進行了封閉化，而人類圍棋和“阿爾法狗”之前的圍棋AI都沒有進行封閉化。實踐證明，“只有模擬人類思維原理，AI才能具備人類思維能力”的常規看法并不成立，局限于模擬人類思維原理有時反而嚴重阻礙AI進步。

計算科學的問題都是封閉的，即所有“變元”是已知的、可解的；而AI問題一般不是封閉的，但有可能轉換為封閉的。經典人工智能的科學挑戰是發展新理論新方法，以解決不可封閉化的問題，如家庭、養老院等環境中的機器人服務；工程挑戰是場景封閉化，用現有AI技術解決實際問題。

下列戰略性產業的封閉化或半封閉化條件已經成熟，將在15年內實現顛覆性創新。

智能制造。近年來，我國高端裝備制造領域取得可喜進展，但制造業“中下游”和“中低端”被混淆了。隨著AI、機器人、物聯網等新技術的快速發展，通過場景封閉化，可以實現制造業中下游的智能化，進而實現全產業鏈的高端化，確保制造業的立國之本地位。

智慧農業。我國將于2022年建成10億畝高標準農田，這些農田基本滿足半封閉化要求，使得AI、機器人、物聯網等技術能夠大規模應用。我國智慧農業將成為全球最大的單一AI工程，徹底顛覆農業、農村和農民的傳統形態，產生難以估量的巨大、深遠影響。

智能駕駛。通過車路協同等半封閉化措施，包括無人工干預的L4在內，駕駛自動化有望于3至5年內實現商業化落地。這將顛覆公路運輸和出行方式，并顛覆相當規模人群的居住和工作形態，帶動相關產業的巨大改變。

智能家電、醫療健康、AI加速的科研和研發等行業和領域也正在發生顛覆性創新。

經典人工智能與社會

經典人工智能已初步形成較完整的學科體系，成為一個獨立的科學分支。然而人們對經典人工智能存在著普遍誤解。

有哲學家提出“強人工智能”和“弱人工智能”概念，前者是機器載體上的人腦和人心，后者是腦和心理過程的計算模擬，并認為經典人工智能是弱人工智能。經典人工智能顯然不是強人工智能，但也不是弱人工智能，因為經典人工智能不立足于腦和心理過程的模擬，否則就不可能產生“阿爾法狗”。可見“強/弱人工智能”概念脫離、誤解了科學實踐中的AI。

經典人工智能的產物（產品、服務）既不是人，也不是傳統機器，而是人類根據自身需要創造的似人非人、似物非物的第三種存在物。這個定性具有重大科學、哲學和社會意義。例如，法學界有種觀點認為，AI不具備法律主體地位但可被賦予某些權利；還有一種立法主張，要求所有AI產物必須明確標示不是人。經典人工智能為這些法學判斷和主張提供了科學依據；同時，經典人工智能與人類法律體系之間也不存在根本性沖突。可是，強人工智能、通用人工智能等設想隱含著巨大的倫理風險和法律沖突。

著名未來學家凱文·凱利預測，AI將越來越多地與人類發生關系，人類期望與AI的關系將不再是朋友、親人、同事、戀人等傳統關系，而是與寵物、外星人、精靈、傭人等角色的關系。經典人工智能可以把這些角色變成“現實”，即第三種存在物。因此，經典人工智能符合人類的某些未來期望，也為研判人類與AI的未來關系提供了科學依據。

AI與其他事物一樣有利有弊，但其發展潛力更大，并具有本質不同的新特點，正帶來從生產到生活、從現實到理念的巨大變遷。因此，有必要對這種變遷進行全面、深入的預研預判，厘清其本質特征和發展規律。

來源:《中國科學報》