潘云鹤：世界会变成三元系统 线上开会可以更智能
文库划重点：健康码会逐渐变成居民健康数据的综合载体。今后如果去医院挂号看病，之前的用药历史、健康记录都可以为医生诊疗提供参考。当然，也要保护好数据隐私。
人工智能是什么？语音助手、刷脸支付、智能打卡……没错，但远不止于此。作为第四次工业革命的引擎，人工智能的2.0时代已经来临，它有哪些惊喜等待人类发掘？本报记者近日采访了中国工程院院士潘云鹤。
潘云鹤接受本次采访。 哈希力量 / 配图
根据中国的国情提取和研究理论问题，就是科技无人区所在
记者：习近平总书记强调，要支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”。对此您是如何理解的？
潘云鹤：“勇闯无人区”是习近平总书记2018年10月份提出来的，我认为讲得非常好。如果说在人工智能1.0时代，中国基本上是“跟跑”世界先进水平前进的；那么在人工智能2.0时代，某些领域中国就处于“并跑”和“领跑”地位，而且一些新概念都是我们提出的。
习近平总书记这句话更深一层的含义，是指出了中国科学技术研究需要重视的一个问题——什么是科学技术的前沿？全世界科学家普遍关注和热烈讨论的问题就是学科前沿吗？是的，但我认为只对了一部分。从实际的需求出发提出基本问题，是更重要的学科前沿。习近平总书记提出的另外一个命题——要把科学研究的成果写在祖国的大地上，更点明了这个方向，即学科前沿研究要依据中国的特殊国情、特殊优势和特殊需要去提取理论问题。新的理论问题研究进去，就是大片无人区所在。
新一代人工智能正处于从实验室走向产业园的关键时刻，勇闯该领域的无人区，就能够抢占发展先机，实现从“跟跑”向“领跑”转变。中国的科技要上去，不但要关注世界的热点，更要关注实际的需求。这样做研究，中国的科学技术就可以走向一个新的高峰。
记者：您是人工智能2.0核心理念的重要推动者，请问人工智能2.0和1.0相比，最显著的区别是什么？
潘云鹤：人工智能的概念是60多年前提出的，当时的目标是让计算机变得更聪明。这方面我们印象最深的可以说是下棋。现在任何一种棋类，计算机都可以完美地和人类对弈，甚至胜过我们。
2015年我们向中国工程院提出，要进行一项重大的战略课题研究，叫人工智能2.0。它和人工智能1.0有显著的区别。
第一，需求问题不一样。人工智能1.0研究的是让计算机模拟一个人的智能行为。但现在我们要解决智能城市、智能医疗、智能制造等问题，这不是模拟一个人的智能可以解决的，而是要模拟用网络互联的一群人和一群机器的智能，要研究此类复杂的巨系统的智能化运行的问题。
第二，信息环境不一样。60年以前的人工智能瞄准的是一台计算机的智能模拟，现在我们面对的信息环境是互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、物联网等构成一个复杂信息大系统。如果不充分利用这样的新信息环境，产生的必定是较弱的人工智能。
第三，目标任务不一样。人工智能1.0的核心问题是让计算机——一种机器如何变得更聪明。但是，经过60多年的发展，我们认为计算机在某些方面可以比人更聪明，但很多方面它一定不如人。用硅片来模拟脑细胞的工作原理是不可能100%完成的。必然是人有人的长处，机器有机器的长处。人工智能2.0应该把各自的长处结合在一起，形成一个更聪明的智能系统。
基于以上的这些认识，我们认为人工智能必定走向新一代，且已显现五大端倪：基于大数据的深度学习与知识图谱等多重技术相结合而进化、基于网络的群体智能已经萌芽、人机融合增强智能发展迅速、跨媒体智能兴起、自主智能装备涌现。这五个方面，除“群体智能”和“自主智能系统”外都是中国提出的新概念。五大方向和5G、工业互联网、区块链等结合在一起，可能成为实体经济和虚拟经济变革的核心驱动力。它将催生更多的新技术、新产品、新业态、新产业、新区域的生成，使生产生活走向智能化，供需匹配趋于优化，专业分工更加生态化。
1995年潘云鹤（左三）指导学生做科学研究。
人工智能在社会管理、城市大数据应用、制造业应用方面进展较快，在科学研究方面进展较慢
记者：此次疫情防控中，人工智能在防控救治、资源调配等方面都发挥了重要作用。请您为我们讲解一下有哪些典型的应用？还存在什么不足？
潘云鹤：首先，人工智能在疫情传染途径的追踪方面起到了很好的作用。最有代表性的应用就是健康码。在疫情防控和复工复产中，健康码可以实现高效率的人员流动管理，它的背后正是有人工智能、大数据、移动通信、云计算、区块链等多种技术保驾护航。而且可以进一步设想，健康码会逐渐变成居民健康数据的综合载体。今后如果去医院挂号看病，之前的用药历史、健康记录都可以为医生诊疗提供参考。当然，也要保护好数据隐私。
其次，在治疗方面，人工智能也大有作为。比如疫情中武汉市中心医院用人工智能读片，快速识别炎性病灶、分割定位，并准确勾画感染区域，对病灶区域进行量化评估。这项技术凝聚了很多个高水平医生共同诊断的经验，而且读片的速度比人更快，可以为医生提升50%的效率。还有很多医院开始使用机器人运输物资，大量运用远程医疗分析讨论病例。此外，在社区网格管理、物流调度、供销链调节、在线教育等方面，人工智能都做得很出色。我预测，疫情过后会有更大规模的人工智能应用出现，用自动化取代人工操作的方法会加速发展下去。
当然，人工智能还有进步的空间。第一是病毒的溯源和预测方面，人工智能有能力通过比较、预测筛选出哪些病毒比较危险，从而提前把病毒识别出来。第二是药物的筛选和疫苗的培育方面，人工智能可以使我们少走弯路，尽快把疫苗研制出来。但这两方面用的都不够。据此可见，人工智能在社会管理、城市大数据应用、制造业应用方面进展较快，而在科学研究方面进展较慢，有待探索学科交叉深入之路。
记者：近年来，许多地方都在搞智慧城市建设，在疫情中也不同程度地发挥作用，请问有什么经验和启示？
潘云鹤：本次疫情防控，智慧城市们的表现参差不齐，其根源在于智慧城市建设路径的不同。比如有些城市虽然搞了智慧医疗，但没有想到要沿着疫情防控的方向运用，更多是从老年病、常见病等医院管理角度设计的。而疫情中面对的不仅仅是医疗的问题，更重要的是人流与传染等数据的问题。如果不用城市大数据把各种数据都打通使用，还是运用传统数据库的方式管理，智慧城市就不能很好发挥作用。
传统的智慧城市是2008年按照IBM（国际商业机器公司）最早提出“Smart City（智慧城市）”的思路建设的，实际是想把计算机系统运用到城市的管理过程中。这一路径更多地把智慧城市理解为一种城市管理的信息技术。我们的研究发现中国智慧城市建设的目标及发展途径实际是不同于西方城市的。
与发达国家在完成工业化、城镇化之后再进行信息化不同，中国面临着“三化”同时开展的局面。比如，西方城市领导不管经济，而对于中国城市领导来说，工业化和经济发展是主要任务，不但要把城市的安全管好，而且要把经济搞好。这恰恰契合了智慧城市不能缺失的“市长视野”。试想一下，一个缺少统筹协调、深谋远虑的城市，各部分之间形同“孤岛”，纵然使用信息工具，头痛医头、脚痛医脚，缺乏全局、长远规划，经济怎样增长，城市如何建设，居民何谈幸福？疫情中智慧城市表现的差异启示我们，中国的智慧城市建设应该走自己的路，我认为用“Intelligent City（智能城市）”表达它比“Smart City”更为合适。
中国的智能城市之路该怎么走？第一以城市大数据为核心，第二采用人工智能的方法。它不仅是云计算、大数据、物联网等技术的集成运用，还是工业化、信息化、城镇化以及农业现代化的“四化”融合。城市的智能化发展，实质是将新城镇化、新信息化和新工业化的深度融合，使城市集约、绿色、宜人、可持续地发展。中国工程院已于2012年启动了“中国智能城市建设与推进战略研究”这一重大咨询项目，专门研究中国特色智能城市建设的路径。项目分成了12个课题组，有的研究智能交通，有的研究智能家居，有的研究智能产业，还有的研究智能空间布局等。另外还有一个综合组，把12个组的内容综合起来形成我们对智能城市的总体看法及状态评价。通过我们共同努力，把对中国城市发展规律的认识提高到新的水平，走出一条中国特色城市智能化发展道路。
化危为机，要把握“人-人”的方式被“人-信息-人”取代这个重大变化
记者：当前，在常态化疫情防控中经济社会运行逐步趋于正常，把疫情影响降至最低、化危为机，人工智能产业可以发挥哪些作用？
潘云鹤：现在大家都在讲，世界不会再回到疫情以前的状态，会产生很大的变化。具体有什么变化呢？在我看来，过去大量通过“人-人”（人和人接触）的方式来完成的事情，以后很多会被“人-信息-人”（人和人不直接接触）的方式取代。
这样的变化也是新的机遇。比如，现在很多单位采用远程会议的方式开会。就我个人的使用体验来看，大部分远程会议系统都有待完善。最突出的问题在于网络会议难以进行充分和及时的讨论，线下开会那种“你一言我一语”的互动很难有效实现。这意味着中间的调度器不够灵活，不能远程、及时并善解人意地开关、切换话筒和镜头。问题就是动力，企业应该瞄准这个重要的商机，研究更智能的产品，占领各种山头。
我估计，企业等生产体系会进行一次改造，人类的活动方式也会进行一次改造。这个改造究竟深刻到什么程度，还有待进一步考察。化危为机，关键是要洞察这个重大变化，并落实到商机之中。
当前有很多声音表示，疫情以后全球化会走回头路。据我看，全球化应该不会走回头路，但会换一种方式发展——由过去线下的全球化走向线上和线下共存的全球化。比如，现在有很多阿拉伯人、非洲人在义乌小商品市场工作，而今后他们可以在自己国家中，通过线上工作，同样把义乌的小商品输送到世界各地去。
记者：近年来，有些人对人工智能及其背后的数据主义提出忧思，比如赫拉利在《未来简史》中指出，数据主义可能彻底改变生命的本质，而又没有人能“踩个刹车”。您觉得应该如何看待？
潘云鹤：赫拉利的《未来简史》很激动人心，影响也非常大。我认为赫拉利提出的一些观点是正确的，比如数据很重要，数据的联系很重要，数据会变成很重要的资源和力量等。
但由此走向数据主义则是片面的，主要依据有三：第一，赫拉利认为世界会变成一个数据处理系统，我认为世界会变成三元系统：物理空间（Physical space）、人类社会空间（Human society space）、信息空间（Cyberspace）。三元空间同时存在，不会出现数据信息系统淹没另外两元系统的情况。第二，赫拉利认为世界以数据为中心，我认为数据的确重要，但世界仍是以人类社会为中心。发明数据、运用数据、把握数据的依然是人类。第三，赫拉利提出数据自由的概念，这显然是不对的。数据有对有错、有真有伪，我们需要用工具进行鉴别，然后再使用。
赫拉利数据主义的主要问题是把信息数据的重要性夸大了。以前的世界是二元空间，一元是人类社会，一元是物理空间；而如今世界正在形成一个新的空间——信息空间。信息空间之所以独立于人类，由于物联网、移动通信等，信息可以绕过人类，直接反映物理空间。我们的世界正从原来的P-H两元空间变成C-P-H三元空间——人工智能走向2.0的本质原因也在于此。对人工智能2.0，我们的判断应该是人机融合的增强智能。
记者：您研究生期间便从事人工智能研究，将智能计算机辅助设计（CAD）作为主要方向，契机是什么？
潘云鹤：智能CAD设计实际是把三个学科合在一起：计算机学科、人工智能学科和工业设计学科。这个学科核心研究三个问题：第一，如何运用计算机技术？第二，计算机可以辅助哪些设计活动？第三，设计是怎么一回事？设计是典型的人类智能活动，它不但需要形象思维，还需要逻辑思维。
研究生阶段为什么选这个方向呢？原因很简单，计算机、人工智能、设计这三个领域之前我都有涉猎。我初中毕业后考进杭州艺专美术系，学习丝绸设计，后来又做过建筑设计。只有经过设计的专业实践，才能用人工智能去模拟设计过程所需要的知识，并且把这些知识形式化。我在研究生阶段不但学习了人工智能，还自学了计算机图形学。把这些知识优势聚集在一起，才能在CAD的研究上游刃有余。
为祖国的强大作贡献，这是最大的快乐
记者：在上世纪九十年代，您曾赴美国高校交流，但没有选择留在国外。当时是出于怎样的考虑？
潘云鹤：我们这一代人从小所受的教育是报效国家，所以我一直有强烈的报国愿望。当初报考人工智能方向的研究生，就是为了在科学技术上把我们国家的实力真正搞上去。后来美国康奈尔大学动员我去读博士，卡内基梅隆大学提供奖学金请我去做研究，但我从来就没想要在国外待下去。在外面学习先进技术很重要，但是更重要的，是回来把自己所学贡献给国家和人民。
和那些留在国外没有回来的人相比，我感到很幸运。当时他们的生活会比较富一点，但他们缺少了一个过程：亲历我们国家迎来从站起来、富起来到强起来的伟大飞跃，从上世纪八九十年代到现在，中国在大跨步前进。人的一辈子能够遇上这样的时代，而且在其中为之奉献，这是最大的快乐和最大的安慰。
记者：进入21世纪，面对中国风、汉服热等潮流，您提出“文化构成设计”的概念。文化构成设计与坚定文化自信之间有怎样的关系？
潘云鹤：中国的设计一路走来，经历了三大阶段。
在改革开放以前，中国没有工业设计，那时候只有工艺美术设计，有很多工艺美术设计的大学和中专。
改革开放后，中国迅速引进了西方工业设计的理念与课程，促进了中国工业化的进程。工业设计以包豪斯的设计学理论为重点，主要包括平面构成、立体构成和色彩构成，人们可以通过这三大构成学习美是怎么有规律地发生的。
但我发现，文化是包豪斯理论的薄弱环节，他把普遍的美学提炼出来，形成模型，却把文化排除掉了。文化本是有特色的美。于是我们发现很多楼房小区，从外观设计上根本看不出它在哪个城市，甚至看不出在哪个国家。所以三大构成以外，还要有新的构成，也就是文化构成。文化构成是和一般美学不同的东西，它和民族、区域、历史有关，研究的是一种文化如何能构成它的美。文化构成有很多独特的规律，比如引典构成、对比构成、夸张构成、集群构成，这是艺术构成中没有的或不同的规律。
中华文化特色鲜明，理应更具自信，更加大胆地在设计上用起来、在中国大地和世界舞台上挥洒出来。中国江南的水乡乌镇与文莱的水上村庄有什么区别？看照片，一眼就能认出来。文化设计十分宝贵，它往往含有一种美的独有基因，这种基因是由历史、区域、习俗的长期创造、积累和锤炼而成的，不是从平面构成、立体构成、色彩构成中推演出来的。文化基因一旦消失，便将永不再有。比如在“一带一路”沿线的几十个国家中，就包含了相当丰富的文化元素。我们如果能将各种文化元素进行巧妙地运用，就可以在不同文化的交融碰撞中创造出更新更美的设计。
记者：40年间，您一直在研究人工智能，也一直在培育时代新人。如今，在一些领域人工智能取代人，已成为一种趋势。您有怎样的体会和建议？
潘云鹤：不是“人工智能取代人”，确切地说，是人工智能取代一部分工种。比如，我们过去花费很多时间学习英语，而现在的计算机翻译已经越来越成熟。这是必然的趋势，也很正常，不必过分焦虑。我们回忆一下古代的工种，现在大部分已经被取代了，这都是时代发展的必然。随着人工智能不断发展，很多直接按照规则规律办事的工作可能都会被取代，比如一些单位的安检、柜员等。
在工种的金字塔被人工智能重组的背景下，越来越多人意识到一个问题，如何修正大学的人才培养，使学生更适应未来的发展？从我个人经历来看，大学学什么出来就做什么，这是比较难得的经历，其实很多人毕业后都做着和大学专业看起来关联不大的工作。浙江大学确定了“宽、专、交”的人才培养体系，第一阶段拓宽基础学习，第二阶段实施专业培养，第三阶段进行学科交叉。这样让学生在大学有基础也有特长，今后即使改行，也可以改得很好，而且可以形成自己独到的知识结构。我自己非常幸运的是，学过的美术、建筑设计、计算机，甚至创办自动化研究所时学到的知识，都用在了我的工作中。所以不管一开始走过怎样曲折的学习道路，只要培养好了学习能力和创造力，最后都可以把之前学到的知识运用在实际工作中。不是大学学了以后用一辈子，而是应该一辈子学习，一辈子创造。
（原文标题：《勇闯人工智能无人区》）
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