馬宏賓 北京理工大學教授

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一、智能時代之景

三年前我在一次分享時提到過智能時代，那時大家還很少提到這個詞，現在大家對這個詞都有了普遍的認同。那么，這個時代是怎么來的？實際上這里面有3個“C”（computation、communication、cybernetics）：計算、通訊、控制。在計算方面，代表人物有阿蘭·圖靈。阿蘭·圖靈提出了圖靈模型、圖靈測試，奠定了計算理論基礎。還有馮·諾依曼，我們今天用的計算機芯片，都是基于馮·諾依曼的體系來架構的。馮·諾依曼是神經網絡的先驅。實際上，我們現在用的電話、互聯網、移動互聯網等等，都是通訊。香農三大定理其實揭示了通訊的一些極限，而我們現在只是在逼近這個極限，并沒有超越。再有，維納提出了控制論，維納濾波反饋控制是非常重要的?？刂?，不光是認識世界，還是改造世界。所以說，控制是非常重要的。四色猜想，也經歷了一個艱難的歷程。到了1976年，通過人們100多年的努力，四色猜想才在計算機上得以證明。從早期來看，人工智能其實就是一個機器證明。

2017年，我獲得了吳文俊人工智能科學獎。這個獎被認為是人工智能領域的最高獎。吳文俊是我國機器證明的先驅，他在看我國古書中講的“雞兔同籠”“韓信點兵”后，發(fā)現這與西方有很大不同，因此提出了數學機械化。再來看博弈，其實“阿爾法狗”就是人和機器的博弈。吳文俊先生曾寫過博弈論方面的文章，他認為田忌賽馬其實就是中國古代對博弈論的認識，他對我國博弈論的發(fā)展有很大貢獻。

馮·諾伊曼撰寫了《博弈論與經濟行為》，這本書也是影響深遠。說到對弈，我國很早就對其作過貢獻，比如說堯造圍棋，這是幾千年前就有的。所以說，我們講人工智能，不要只提西方國家，實際上我國在很早之前就在這方面作過很多貢獻。從“阿爾法狗”與李世石的比賽來看，“阿爾法狗”之所以能成功，也是通過研發(fā)團隊不斷努力對其進行演化達到的。從AlphaGoZero到AlphaGo(100:0)，意味著人工智能領域取得了突飛猛進的進展。最開始的“阿爾法狗”有幾千個CPU、幾百個GPU，需要消耗的電力非常大。最早的“阿爾法狗”每天需要讀幾百萬個棋譜，而后來的“阿爾法狗”已經完全不需要讀任何棋譜，功耗也大大降低了，這就是技術發(fā)展突飛猛進的變化。

講到對弈，很多人在這方面做過預言。1957年司馬賀曾預言，十年內計算機下棋會擊敗世界象棋冠軍，但是這個預言沒有實現；1968年麥卡錫和象棋大師列維打賭，十年內下棋程序會戰(zhàn)勝列維，這個預言也沒有實現；1968年明斯基預言，三十年內機器智能可以和人有一拼，到了1997年，IBM超級計算機“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2017年，人工智能“冷撲大師”戰(zhàn)勝了頂尖的德州撲克牌手。當然，這與圍棋不一樣，圍棋是完全信息的，而撲克牌是非完全信息的。這也說明人工智能發(fā)展的速度之迅猛。

在智能時代，很多東西都給人們帶來了方便。比如，智能家電、智能家居、智能建筑、智能安防、智能交通、智能裝修、智能助理，等等。但有時候，智能又讓人們感覺困擾。比如說智能推送，為什么目前基于大數據的廣告推送這么傻？出現這種情況，一是商家故意為之，二是由于技術的限制。

說到智慧醫(yī)療，我們還得說一下“阿爾法狗”。研究“阿爾法狗”并不是只為了下棋，它實際上是要通過這種技術來做智慧醫(yī)療。再有就是智慧教育，人工智能與教育的碰撞，也會給我們帶來很大的挑戰(zhàn)。在智慧教育中，包括遠程教學、智能輔導、互動學習、仿真學習游戲、智能反饋測評、聊天機器人、拍照搜題、自動批改作業(yè)、人臉識別檢測狀態(tài)、教學助手、自適應學習，等等。我們經常講因材施教，但實際上這在學校很難實現，因為同一個班的學生很多，但隨著技術的發(fā)展，通過APP和網站，自適應學習是可以滲透到教育里面的。當然，我們現在也在做一些相關的工作，通過人臉來檢測人的狀態(tài)，也是希望能通過技術來為教育賦能。