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量子位對話張鈸院士：基礎(chǔ)科研不光要允許失敗，還要經(jīng)得起失敗，“餿主意”也比沒主意好

點擊：  作者：量子位    來源：知乎  發(fā)布時間:2020-10-27 10:17:41

 

李根 發(fā)自 清華FIT 

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

 

「我們要造新燈塔，照亮新航道。」

 

這是清華大學(xué)人工智能研究院院長、中國科學(xué)院院士張鈸教授，對任正非把基礎(chǔ)研究比喻為燈塔的回應(yīng)。

 

也是張鈸教授給當(dāng)前人工智能發(fā)展提出的新思路，因為新燈塔和新航道，正是他反復(fù)強調(diào)的第三代人工智能。

 

在紀(jì)念《中國科學(xué)》創(chuàng)刊70周年的專刊中，張鈸教授以通信作者發(fā)出《邁向第三代人工智能》文章，指出是時候把第一代的知識驅(qū)動和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合起來，通過利用知識、數(shù)據(jù)、算法和算力等 4 個要素，構(gòu)造更強大的人工智能。

 

 

 

而在量子位的采訪中，張鈸教授進一步解釋了發(fā)展第三代人工智能的重要性、緊迫性，特別是當(dāng)前在基礎(chǔ)科研方面遭遇“卡脖子”的中國。

 

張鈸教授還進一步指出了基礎(chǔ)科研和教育中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。不僅有國家院士的憂思，還包含了對于人才培養(yǎng)制度的積利除弊，每一個思考都振聾發(fā)聵。

 

為了更加完整展現(xiàn)張鈸教授思考，我們以第一人稱方式呈現(xiàn)本次采訪，內(nèi)容在不更改原意的基礎(chǔ)上，進行了編輯。方便閱讀的小標(biāo)題，亦為后添加。

 

以下是全文：

 

 

 

現(xiàn)在最關(guān)鍵是對AI發(fā)展現(xiàn)狀的正確評估

 

當(dāng)前全世界來講，我們今后從信息科技走向智能化、走向人工智能的前景，無論從社會發(fā)展的角度，從經(jīng)濟發(fā)展的角度，大家都有共識。信息化網(wǎng)絡(luò)化以后，未來就是智能化，這個大家沒有太多分歧。

 

但最關(guān)鍵的問題是對發(fā)展現(xiàn)狀的評估。

 

總體來講，至少前一階段，業(yè)界估計得過分樂觀。這個也不是第一次，人工智能整個發(fā)展過程中，總體的估計總是樂觀，樂觀以后出問題了就低潮，低潮以后又樂觀，再產(chǎn)生新東西。

 

本質(zhì)是對人工智能的艱巨性認識不足，都以為說我們?nèi)说闹橇軓姡热贿^去信息技術(shù)發(fā)展得那么快，下一步搞智能化肯定也會是很快的。

 

這么想問題是沒有顧及到，AI要涉及到人的智能問題，這個是一個很難的問題，我們自己對自己的了解，特別是對大腦的了解太少了，無知就無畏，往往很多東西就把它想得太簡單了。

 

 

 

為什么講第三代AI？因為中國有歷史性機遇

 

這段時間，特別是在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)高潮后，新的樂觀情緒又出來了。

 

在這種情況下，我在很多場合強調(diào)人工智能才剛剛開始，還處在初級階段，我們的路還很遠還很困難。

 

剛開始因為大多數(shù)人都很樂觀，我也不宜去潑冷水，所以說得比較模糊，后來大多數(shù)人逐步認識到過去太樂觀了，所以我也開始講得更加明確。

 

現(xiàn)在提出第三代人工智能，非常明確地講，我們的第一代、第二代AI，都只是序幕，都還沒到正戲正劇。

 

第三代人工智能才是這個正劇，這個正劇之于中國，機會也很明顯。

 

第一，歷史上看，就信息革命而言，它從二戰(zhàn)前后開始，至今差不多有80年，我們有40多年沒有參與其中。

 

所有關(guān)鍵的重要的貢獻，都是外國人做的。計算機理論、計算機、晶體管、集成電路……一路下來，關(guān)鍵技術(shù)都是人家提出和掌握的，我們一直是后來者、追趕者，追趕極為困難。

 

解決卡脖子就得“相互依賴”

 

如果我們一直是跟隨者，能跟上就很不錯了。現(xiàn)在的狀態(tài)是基本跟得上，但有些關(guān)鍵技術(shù)，比如集成電路總是跟不上。

 

所以問題該怎么解？

 

我認為只有抓住新的技術(shù)革命，從一開始就是參與者，在當(dāng)中做出關(guān)鍵貢獻，不讓技術(shù)完全掌握在別人手里，有幾個關(guān)鍵技術(shù)我們作得最好。

 

比如拿光刻機來講，這里頭有上千道工序，有大量的工藝問題，材料問題，各種各樣的問題……。任何一個國家都不可能掌握其中的所有技術(shù)，實際上，光刻機中的關(guān)鍵技術(shù)被荷蘭、美國、德國和日本等許多國家分別掌握。遺憾的是我們中國不在其中，人家就能卡你。

 

為什么形成這個局面？

 

因為在發(fā)展過程中，你都不是參與者，你是旁觀者，到現(xiàn)在才過來追趕，那就非常困難了。

 

問題不是要求我們?nèi)フ莆账屑夹g(shù)，而是有一兩項技術(shù)你是第一，別人就卡不了你。

 

真相是你中有我，我中有你，大家互相依賴罷了。日本人掌握了光刻膠技術(shù)，所有光刻膠都得跟他買，誰也不敢卡了。作為追趕者就很難做到這一點，必須是從頭到尾的參與者。

 

 

 

這也是我為什么疾呼發(fā)展第三代人工智能。

 

因為第三代人工智能剛剛開始，我們在同一起跑線上。我們歷史上錯過了好多機會，現(xiàn)在有機會跟全世界在同一起跑線上，如果做好了，做大了，別人就卡不了我們。

 

另外，現(xiàn)在還有個誤解，認為在深度學(xué)習(xí)上，我們跟國際在同一起跑線上，我要糾正一下這個想法。

 

不對的！

 

在深度學(xué)習(xí)上我們已經(jīng)落后人家了。

 

深度學(xué)習(xí)從什么時候開始？1943年開始，發(fā)展到今天已經(jīng)有六七十年歷史，我們跟別人不在一個起跑線上。

 

甚至現(xiàn)在樂觀到認為深度學(xué)習(xí)我們領(lǐng)先，不可能的。深度學(xué)習(xí)在六七十年發(fā)展過程中，我數(shù)了一下，做出重要貢獻的大概有7-8個國家，沒有一個屬于中國。

 

在這種情況下，你怎么可能跟人家在一個起跑線上？

 

好在第一代第二代人工智能已經(jīng)過去了，那只是序幕，我們可以不去管它了。

 

 

 

沖擊AI無人區(qū)，比搞兩彈還難

 

過去錯過的已經(jīng)錯過了，大部分的追趕任務(wù)可以留給企業(yè)去完成，科學(xué)研究應(yīng)該在新航道（賽道）上下功夫，勇闖無人區(qū)。

 

我常說研究第三代人工智能，目標(biāo)不明確，研究路線也大不清楚，可能比搞兩彈還難，同時這方面我們還缺乏經(jīng)驗。

 

兩彈很難，但目標(biāo)非常明確，已經(jīng)有人做出來了，是一個追趕的問題。

 

人工智能是一個無人區(qū)，你根本就不知道怎么做，全世界都不知道怎么做，是一項探索任務(wù)，所以需要完全不同的體制機制。

 

我們做追趕任務(wù)有很多經(jīng)驗，因為目標(biāo)很明確，可以利用舉國體制動員全國力量來完成。

 

但人工智能是無人區(qū)，目標(biāo)不明確，路線也不清楚，怎么組織大家攻關(guān)？肯定要建立一個寬松的環(huán)境，讓大家去自由探索，不可能從上到下做一個統(tǒng)一計劃，第一步干什么、第二步干什么，那肯定難以成功。

 

無人區(qū)的探索，靠少數(shù)專家計劃和具體安排也是不行的。

 

所以歸根結(jié)底，我還是要強調(diào)，現(xiàn)在我們有一個非常好的機會，百年不遇，不容錯過。

 

第一代、第二代人工智能已經(jīng)過去了，我們要著眼未來，瞄準(zhǔn)第三代人工智能。

 

 

 

我們該造新燈塔，照亮新航道

 

任正非把基礎(chǔ)研究比作燈塔，這個比喻很好。他還說我們過去是照著美國人的燈塔去走的，跟著他照亮的路走，現(xiàn)在美國人的燈塔要對中國關(guān)閉，怎么辦？

 

我想說的是，美國燈塔管它亮不亮，我們都要在新的航道上造個新的燈塔，以照亮新的航道。

 

第三代人工智能，就是新的航道（或者賽道），也是新的希望，我們中國人奔向這個新航道，在這個新航道上有可能做出好成績。

 

第一代第二代的舊航道，我們有些落伍，需要有人去追趕和落地。我們的著力點應(yīng)該在新的航道上。

 

 

 

科研必須高舉開放和國際化

 

但也要注意，造新燈塔、照亮新航道，發(fā)展第三代人工智能，不是只供我們自己使用，而是要照亮全世界，引領(lǐng)全世界共同啟航。

 

美國人越講斷供，我們就越要高舉科學(xué)無國界、堅持開放和國際化。他們要把我們剔出去，我們必須反其道而行之。

 

剛才也說了，解決卡脖子不是樣樣都自己搞、每一項自己都是第一，而應(yīng)該相互依賴，共同發(fā)展，只要有一兩項你是第一，你就有了話語權(quán)。

 

科學(xué)研究是全世界的共同事業(yè)，人類是命運共同體，特朗普政府在科技上想與中國脫鉤，既不符合全人類的利益，也違背廣大科技工作者的意愿，實際上也行不通。實際上，特蘭普政府的各種動作對科學(xué)界的影響并不大。

 

發(fā)展第三代人工智能必須高舉開放和國際化，必須全世界團結(jié)起來，共同發(fā)展，以造福全人類。

 

我常跟年輕學(xué)生講，搞研究要避免發(fā)明中國人才懂的詞，一個詞你用了，就得考慮英文怎么寫，國外人看得懂看不懂，不然怎么跟你一起走？怎么引領(lǐng)全世界？

 

不要關(guān)起門來搞什么“中國的科學(xué)”，科學(xué)只有一種，不存在東方的科學(xué)，西方的科學(xué)。有東方的文化、西方的文化，但科學(xué)全世界就只有一種。所以在科學(xué)的基本表達上，就得讓對方看懂。

 

我們寫的“邁向第三代人工智能”的文章，已經(jīng)在《中國科學(xué)》上發(fā)表了，很多同事和朋友看后，建議我們把這篇文章譯為英文發(fā)表，這個建議很好，我們正在做。

 

 

 

第三代AI當(dāng)前關(guān)鍵問題是算法

 

發(fā)展第三代人工智能，依靠知識、數(shù)據(jù)、算法和算力四個要素，這四個要素是什么關(guān)系？

 

發(fā)展第三代AI依靠的是兩項資源，即知識和數(shù)據(jù)，通過算法與算力把這兩個資源利用起來。知識、數(shù)據(jù)和算力資源我們都還可以。

 

而關(guān)鍵的問題是算法，因為目前所有原始的AI算法都是外國人弄的，算法從哪里來？從基礎(chǔ)研究中來，因此發(fā)展第三代AI首先要抓基礎(chǔ)研究。清華大學(xué)人工智能研究院在算法研究上取得一些進展，我們發(fā)布了“珠算”概率編程庫，這是一個開源算法平臺，其中有我們設(shè)計的新算法。

 

我反復(fù)強調(diào)要抓住這個處于同一起跑線的機會，多做出成績，把生態(tài)建立起來，就不怕別人卡脖子，也有了話語權(quán)。

 

之前幾年，大家對深度學(xué)習(xí)都很樂觀，我講的內(nèi)容可能不容易被接受，現(xiàn)在慢慢很多人都能接受了。

 

因為多數(shù)人沒有經(jīng)歷過AI發(fā)展的全過程，沒有看到“全貌”，只是看到其中很小的一部分，因此很難看清楚。

 

我們從1978年就開始從事人工智能研究，經(jīng)歷過70年代到80年代的高潮，也體會到90年代的低谷，再到現(xiàn)在的重新高潮，經(jīng)過40多年的風(fēng)雨，才逐步搞清楚AI的目標(biāo)是什么，我們現(xiàn)在離目標(biāo)還有多遠等等。

 

符號主義雖然不成功，但它涉及到人工智能的核心問題。

 

深度學(xué)習(xí)盡管最初受神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，但是后來發(fā)展出來的一套算法，完全是基于概率統(tǒng)計的傳統(tǒng)信息處理方法，其所以獲得成功，關(guān)鍵在于計算機算力的提高。現(xiàn)在大家把深度學(xué)習(xí)的所有功勞都歸于人工智能，這其實是錯覺。

 

大家應(yīng)該注意到，第三代人工智能我們是把知識放在第一位，數(shù)據(jù)放在第二，算法放在第三位，算力放在最后，這個排序是經(jīng)過仔細琢磨，不是隨便排的。主要是強調(diào)“知識”在發(fā)展人工智能中的重要性。

 

網(wǎng)絡(luò)時代數(shù)據(jù)量指數(shù)增長，計算機處理數(shù)據(jù)的能力遠比人類強，所以將知識處理與數(shù)據(jù)處理結(jié)合起來，可以發(fā)揮人類與機器的共同作用。

 

最后，解決了資源問題，現(xiàn)在要回到利用資源的方法，即需要有好的算法。目前針對數(shù)據(jù)的算法比較多，知識處理的算法則很少，所以在我們研究院專門成立了一個叫知識智能的研究中心，就是想通過它加強處理知識的研究。目前在我國研究知識驅(qū)動方法的人很少，是我們的短板。以2018年國際人工智能聯(lián)合大會(IJCAI)上發(fā)表的主要論文來看，與機器學(xué)習(xí)有關(guān)的論文，中國人發(fā)表的論文占70%左右，而與知識處理有關(guān)的論文，幾乎沒有我們的文章。我們建立的通用知識庫也遠比美國少。

 

 

 

基礎(chǔ)科研需要全社會的生態(tài)

 

怎么解決短板和差距？就得從基礎(chǔ)科研下功夫，不能急功近利，只往好發(fā)表論文的方向做文章，難的不好發(fā)文章的領(lǐng)域就不去下苦功夫。產(chǎn)生這個現(xiàn)象的一個重要原因就是我們還沒有建立起全社會的生態(tài)。

 

好幾年前我們曾經(jīng)討論過清華的博士培養(yǎng)要不要學(xué)外國一流大學(xué)搞高淘汰率？利用高淘汰率迫使學(xué)生去做高風(fēng)險創(chuàng)新性大的課題。你不做這類課題，就不讓你畢業(yè)，這樣博士生的水平不就提高了嗎。

 

我們討論的結(jié)果是，我國目前還不具備這個條件。記得我曾舉過我在美國伊利諾伊香檳分校（UIUC）訪問時見過的一個例子。有位博士生做了8年，沒有畢業(yè)，高高興興找工作去了，竟然還有很多企業(yè)搶著要。我就問企業(yè)招聘人員，為什么搶著給offer？

 

人家說因為他有8年的工作經(jīng)驗了，這就是需要的社會生態(tài)，社會對“失敗者”的寬容和理解。

 

設(shè)想一下一位清華博士生不能畢業(yè)被淘汰了，會是什么后果？首先他因此不容易找到工作，至少不容易找到“好工作”，不僅他本人有壓力，他的父母甚至爺爺奶奶也不能接受，說明我們中國還沒發(fā)展出這樣的社會生態(tài)和共識。

 

我常常說，科學(xué)研究是富國的事情、是富人的事情。最早的科學(xué)家是什么人？要么貴族，要么神父，吃飽飯沒事干了，才去搞科學(xué)研究，完全是興趣導(dǎo)向的。出不出成果都不影響生活。

 

窮國或者窮人搞科學(xué)研究，避免不了要講效益。

 

但是實事求是講，我們現(xiàn)在有條件考慮這個問題了，這么大的國家，支持很少一部分人探索無人區(qū)，不急于求成還是值得的。

 

 

 

“餿主意”也比沒主意好

 

我常常給學(xué)生開玩笑說，我不怕餿主意就怕大家沒主意。

 

因為沒主意就等于0，沒有任何東西。而“餿主意”？如果有些合理成分，那怕0.1合理，自然比“0”主意好。即使“餿主意”不合理，比如是個“負值”，總之有個值，我們可以從中汲取教訓(xùn)，也比沒主意強。我們現(xiàn)在的問題是，要求大家都要發(fā)表“正確”（共識）的好意見，不大允許發(fā)表“不正確”（沒有共識）的“餿”意見。

 

清華目前培養(yǎng)的學(xué)生（包括博士生）個個都很優(yōu)秀，平均水平很高，與國際一流大學(xué)，如MIT等學(xué)校的水平差不多。差距在于我們的最高水平與國際差距很大，即缺乏出類拔萃的人才。我們教師隊伍也存在類似現(xiàn)象，即平均水平不錯，但缺乏國際級的大師。

 

科學(xué)研究的水平往往取決于它的最高水平，跟木桶效應(yīng)正好相反。

 

所以問題就變成了：我們?yōu)槭裁闯霾涣俗罡咚剑?span lang="EN-US">

 

這個問題往深了講是另一個話題，今天不展開了。

 

當(dāng)然這個問題也不能操之過急，跟我們國家的發(fā)展階段有關(guān)系，需要有個過程，需要我們國家實現(xiàn)全面的現(xiàn)代化。

 

基礎(chǔ)科研不光要允許失敗，還要經(jīng)得起失敗

 

對學(xué)生的培養(yǎng)來講，提出問題能力比解決問題能力的培養(yǎng)更加重要。

 

我們之前人才培養(yǎng)不足的地方是，只重視培養(yǎng)解決問題的能力。

 

我們培養(yǎng)博士生，主要要求他們獨立提出一個具有挑戰(zhàn)性的問題，然后去解決這個問題，這樣才算完成博士生的培養(yǎng)。問題的挑戰(zhàn)性越大，完成博士論文的水平越可能高，但風(fēng)險也越大。目前大多數(shù)學(xué)生都愿意做風(fēng)險低的課題，當(dāng)然完成的論文質(zhì)量就不會很高

 

產(chǎn)生這個現(xiàn)象主要原因是，擔(dān)心一旦失敗了后果很嚴(yán)重，就再也爬不起來了。

 

換句話講，我們還沒有建立起一個“經(jīng)得起失敗”的完善科研生態(tài)系統(tǒng)，讓“失敗者”在失敗之后還能夠有重新爬起來繼續(xù)前進的機會，有了這種生態(tài)，才會有更多的人去闖無人區(qū)，參與風(fēng)險和困難很大的問題的探索。

 

傳送門：

邁向第三代人工智能：

http://scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2020-0204.pdf

 

—完—