科学网—人工智能要瞄准学科交叉前沿
人工智能要瞄准学科交叉前沿潘云鹤
■潘云鹤
国务院于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，指出人工智能是引领未来的战略性技术，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，打造竞争新优势，开拓发展新空间，有效保障国家安全。
为了推动新一代人工智能发展，该规划提出要构建科技创新体系，推动技术属性和社会属性高度融合，推进研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四项任务。
在《新一代人工智能发展规划》推出前，中国工程院于2015年12月批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询研究项目，将加强人工智能研究和应用作为实施国家战略创新发展的重要工作之一。
梳理人工智能发展历程，项目组专家观察到，“人工智能要进行换代，从1.0走向2.0”，其动力既有来自人工智能研究的内部驱动力，也有来自信息环境与社会目标的外部驱动力。两者都很重要，但相比之下，往往后者的动力更强大。
随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，形成了驱动人工智能走向新阶段的四种外在动力。
首先，本世纪的信息环境已发生巨大而深刻的变化。随着移动终端、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备等的流行，感知设备已广布于城市，计算也与人类密切相伴，遍布全球的网络正史无前例地连接着个体和群体，开始快速反映并聚集人类的发现、需求、创意、知识和能力。
与此同时，世界已从二元空间结构PH（Physic、HumanSociety）演变为三元空间结构CPH（Cyber、Physics、HumanSociety）。CPH的互动将形成各种新计算，包括感知融合、增强现实（AR）、跨媒体计算等。
其次，社会对人工智能的需求急剧扩大。人工智能的研究正从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能农业等应用中的新目标、新问题，都迫切需要人工智能的发展。为此，很多企业和城市已主动布局，进行人工智能新研发。
第三，人工智能的目标和理念也在发生巨大转变。人工智能的目标正从过去追求“用计算机模拟人的智能”转化为用机器与人结合成增强的混合智能系统，用机器、人、网络结合组成新的群智系统，用人、机器、网络和物结合而成智能城市等更复杂的智能系统。
第四，人工智能的数据资源也在发生大改变。人工智能的基本方法是数据驱动的算法。未来将涌现出更多大数据驱动计算、传感器和网络驱动计算、跨媒体驱动计算事件。因此，大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能的发展均为可以预见的趋势，而传统的以字符为基础的机器智能测试方式——图灵测试将受到挑战。
上述种种环境的巨变，促成人工智能技术的重大提升，为人工智能2.0的形成与发展创造了切实的外部环境。
同时，中国人工智能发展异常迅猛，一系列新智能技术已在萌芽，如大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和智能自主系统等。
当然，人工智能发展也面临一些挑战。
第一个挑战是“勇探无人区”。长久以来，学术界往往瞄准世界先进的方向进行投入，即学科前沿，也就是全世界最热门的研究。这种跟随所取得的成果只是真正学科前沿的一部分，并且是国外学者感兴趣的部分。
推动人工智能学科前沿发展的态度应该是一只眼睛看着国际的学科前沿，另外一只眼睛紧盯国家迫切需要，从需要推导模型、模型推导理论，这就是无人区。
国家在2018年就提出了这个号召，研究界应该深入贯彻这一思想，在人工智能领域，比如智能医疗、智能自主系统、视觉知识等领域，加强研究投入。
第二个挑战是人工智能人才的培养。人工智能专业人才一直短缺，这是因为过去所培养的人工智能人才与现在的发展趋势并不适应。为此，要加大专业人才的培养力度，更要加大交叉人才的培养力度，因为人工智能交叉人才更少。同时，要加大对企业现有人工智能人才的培训，使企业能够思考如何智能化转型、怎样转型得更成功。
国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》以及教育部、发改委和财政部三部委联合发布的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等文件，对人工智能的人才培养、人工智能学科建设及人工智能专业建设等提出了具体要求。
当前，全国共有215所高校获批设置人工智能本科专业，浙江大学、武汉大学和华中科技大学三所高校获批设置人工智能交叉学科，中国正在建立人工智能本科和研究生层次人才培养体系。
此外，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会组织成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，组织出版涵盖人工智能基础理论、算法模型、技术系统、硬件芯片和伦理安全以及“智能+”学科交叉等方面内容的教材，目前教材编写工作进展顺利。
第三个挑战是需要清醒认识人工智能伦理。人工智能发展的伦理标准有两个简洁明了的标准，一是人工智能要“向善”。向善是一个很重要的标准，人工智能就是要为人类服务，差的和坏的人工智能以及不对的人工智能不能研究开发。二是要“求真”，即机器学习所依赖的数据以及人工智能算法模型不能弄虚作假。保护隐私等问题可以通过这两个标准推理出来，从而产生二级标准或三级标准。
过去，科研只有基础理论和应用系统两块。但近年来人工智能、大数据，信息技术的发展显示，理论研究和应用研究中间应该还有平台支撑和平台服务。这些平台在推动生态的发展中起到覆盖作用，可被视为中流砥柱。
当前，中国正在形成产、学、政联合有机营造的人工智能生态系统，整个人工智能发展应由健康的生态系统来推动。一方面政府、产业、大学和学术研究机构要结合起来，另一方面推动人工智能赋能社会的基本元器械、平台和应用等也要构成生态系统。
平台是公共系统，不能只依靠企业来打造，科研经费和科研力量也要向构造平台系统倾斜。政府也要参与构造人工智能平台，这样成体系的推动更高效。
（作者系中国工程院院士，本报记者崔雪芹根据其在世界人工智能大会上的视频发言及后续补充整理）
《中国科学报》(2020-09-03第3版信息技术)人工智能技术前沿与产业应用结课汇报
中国人工智能（AI）产业近年来飞速发展，AI产品和应用深入到各个领域，既影响了人们的生活，也改变着社会的面貌。然而,人工智能是一个复合性的综合学科，AI在赋能不同产业的过程中充满机遇也有着挑战。以向同学们传授人工智能技术前沿进展和产业最新应用示范，从而打造新一代人工智能复合创新型人才为目标，信息学部李秀教授为人工智能项目新生及全院有志于人工智能创新创业同学打造了《人工智能技术前沿与产业应用》课程，以讲座汇报，阳光课堂，小组总结等多样化的形式，让同学们真正深入AI产业一线，早日确立未来学习目标，全院共有162名同学选课。
人工智能是一门极富挑战性的学科——除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门知识。基于人工智能技术的这一特点，李秀教授牵头联合北大，哈工大等兄弟院校及华为、腾讯、商汤、优必选等企业组建了由多位专家大咖组成的授课团队，以夯实基础-技术驱动-跨界融合为主线开设了系列精彩的讲座。 课程的第一堂课就特邀清华大学自动化系脑与认知科学研究所所长季向阳教授，介绍了机器学习的基础理论——季教授从什么情况下可以使用机器学习，为什么机器能够学习，机器是怎样学习的，机器如何才能更好的学习几个问题出发，介绍了统计学等基础学科是如何为机器学习模型的设计与分析提供理论基础的，并强调了核心机器学习算法离不开基础数学理论的指导支撑。 人工智能技术涵盖不同的技术分支，课程围绕物联网技术，人机交互技术，语音处理技术，脑机接口技术等，分别邀请了国内学界专家中国人工智能学会副理事长/北京大学刘宏教授，深圳市人工智能学会理事长/中科院特聘研究员李光林教授；哈尔滨工业大学(深圳)讲席教授/人工智能研究院院长IEEEfellow刘劼教授，上海交通大学计算机系俞凯教授、同济大学汽车学院毕欣研究员对相关技术进行了专题汇报。以李光林教授的神经-机器交互技术专题汇报为例子，李教授重点介绍了神经-机器接口技术及其人工智能协同系统的基本概念与最新进展，内容涵盖神经-机器交互技术概述、神经信息接口技术、脑机接口与人机协同系统、神经肌肉接口与人机协同系统、神经-机器交互技术展望几大方面，让同学们对未来脑机设备的应用充满了期待。图｜学界专家授课并与同学们交流
人工智能本身并不是一个单独的产业，而是通过赋能特定的产业产生AI+的效果。为了强化产教融合，本课程整合了华为、腾讯、商汤、美团、平安、优必选、深信服等众多人工智能领军企业的人才培养资源，特邀产业一线专家入校与同学们交流。其中华为云计算机视觉领域首席科学家田奇博士从计算机视觉的概述开始讲起，介绍了计算机视觉技术的发展历程和主要技术梗概，分析了目前计算机视觉的应用场景与市场，并对华为视觉研究计划和进展进行了介绍。腾讯天衍实验室主任郑冶枫博士结合腾讯天衍实验室最新研发工作，介绍了人工智能在医疗上的应用以及技术挑战包括疫情期间如何借助AI进行“抗疫”的故事。优必选CTO，研究院院长熊友军博士则引领了优必选公司研制的Walker和悟空机器人现场走入教室，介绍了智能服务机器人特别是人形服务机器人的国内外研究现状，以及服务机器人所涉及到的主要关键技术研究与发展反向，并对智能服务机器人的市场前景进行了分析。同学们为服务机器人的现场表演献上了热烈的掌声。
图｜各人工智能企业专家授课
古语有云：“读万卷书不如行万里路”。在课程负责人李秀教授的协调安排下，课程于2020年10月22日下午开展了阳光课堂活动，120余位选课同学被分为三组，分别前往腾讯，大疆和优必选三家不同领域的典型高科技企业调研参观，在一线体验人工智能技术在不同领域的应用情况与发展前沿。
图｜同学们前往高科技企业调研
每节课程结束后，同学们都纷纷提交了对于本节课程的思考与感悟，其中不少同学还以思维导图等方式，条理清晰的展示了自己对于主讲嘉宾讲授内容的理解。在课程的最后，共有十六位同学获得了“优秀作业奖”。
在最后一节课，同学们根据个人兴趣分为了十三个小组分别对十三位主讲老师的相关课题进行调研，整理成调研报告并在课堂上进行汇报展示。在汇报中，同学们有的针对相关领域的最前沿的技术进行了综述性的汇报，有的将主讲老师的内容与自己研究方向相结合谈了自己对于这一领域的理解。
课程感悟：朱羿：“人工智能技术前沿与产业应用”这门课给了我们这些象牙塔内的学生很多与来自工业界大咖接触的机会，近距离地感受到了AI的落地和应用场景，并且嘉宾们来自AI的各个不同细分领域，比如CV、语音、机器人、安全、金融等等，让不同研究方向的同学也能理解其他方向的最新研究动态，收获满满。
游程卉：这学期的“人工智能技术前沿与产业应用”课程内容紧扣前沿和技术两个关键词给我们带来了一系列精彩的讲座，例如来自腾讯的郑冶枫老师分享了腾讯AI抗疫背后的技术内容，华为田奇老师从计算机视觉基础内容讲到华为视觉全面布局。既有深度又有广度，让我受益匪浅，非常感谢课程团队的精心筹备和受邀来校的各位校企专家老师们！
郭冠求：十分幸运能够选上这学期的“人工智能技术前沿与产业应用”课程，除了精彩纷呈的课程讲座外，本课程还为同学们安排了企业参观的活动，我有幸能够前往大疆科技进行参观，了解到在蕴含在无人机背后的技术知识。大疆员工王闯老师为我们详细解读了每一款无人机的研发过程、技术创新点、背后蕴藏的研发者初心、相比业内的其他公司产品的领先之处等等；也讲到了大疆创始人汪涛如何从小便热爱航模与飞行器，从白手起家到领世界无人机事业之潮头的经历。临行前，同学们又很幸运的赶上了展厅中央的黑科技展示——手势识别控制无人机。返程后同学们根据所学知识，积极讨论其中的原理，推断出该技术可利用深度相机捕捉识别后通过深度学习得以实现。
图片|人工智能项目
文字|严江鹏何肃南
排版|何肃南
审核|洪明春