2023年8月24日，科普中國星空講壇以“通用人工智能的賽道到底在哪里？”為主題，邀請4位人工智能研究領(lǐng)域的專家，聚焦在理論范式、目標(biāo)、實現(xiàn)途徑、應(yīng)用等方面，講述未來通用人工智能技術(shù)如何影響整個人類社會。
北京郵電大學(xué)教授、北京郵電大學(xué)前副校長鐘義信帶來演講：《范式革命：AI創(chuàng)新研究的成功路》
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以下是鐘義信的演講節(jié)選：
一、信息科學(xué)的生態(tài)學(xué)轉(zhuǎn)向
一般來講都是研究物質(zhì)，物質(zhì)科學(xué)，包括材料科學(xué)、能量科學(xué)，所以它遵循的是物質(zhì)學(xué)科的范式，物質(zhì)學(xué)科的科學(xué)觀跟方法論，這種科學(xué)觀、方法論，它要堅決地毫不客氣地排除主觀因素，不允許主觀因素的介入。
范式于科學(xué)研究的重要性，圖片來源：鐘義信
但沒有主觀因素的介入，智能就進(jìn)不來了。因為客觀的物質(zhì)，它本身不會產(chǎn)生智能，一定要有主觀因素才會有智能的出現(xiàn)，所以舊觀念肯定是不利于人工智能研究的。
現(xiàn)在人工智能站上了科學(xué)研究的舞臺，這是一種時代的要求。它就要求我們?nèi)祟愖隹茖W(xué)研究，不僅要關(guān)注客觀的物質(zhì)客體，而且要關(guān)注人類主體。那么，到底怎么回事呢？
主體和客體，都要有研究，要研究他們的相互作用。關(guān)注的東西就不僅僅只是物質(zhì)了，而是相互作用產(chǎn)生的信息的過程，過程不是靜止的，也不是孤立的，而是一個生態(tài)發(fā)展演化的過程。
如果不引進(jìn)新范式的觀念，不召回新范式的觀念，這件事就注意不到，還是把人工智能當(dāng)作物質(zhì)系統(tǒng)來研究，這樣就走岔路了。
范式于科學(xué)研究的重要性，圖片來源：鐘義信
不光是物質(zhì)客體了，還有主體，尤其是主客相互作用，這樣一個研究對象巨大的變化，必然要求研究觀念、方法論，也要跟著變化，這就使范式發(fā)生了巨變。
二、歧途上的人工智能研究
現(xiàn)在研究人工智能的范式，依然是原來物質(zhì)學(xué)科研究的范式，也就是“張冠李戴”。很遺憾，這七八十年來，人工智能研究的范式都是用的物質(zhì)學(xué)科的范式，所以一直是“張冠李戴”，不是現(xiàn)在突然發(fā)現(xiàn)，它一直都是用人家的范式，用人家的科學(xué)觀，用人家的方法論，來研究人工智能。
舊范式一直處在歧路，圖片來源：鐘義信
從科學(xué)觀來講，物質(zhì)學(xué)科的科學(xué)觀叫作機(jī)械唯物科學(xué)觀，它只研究物質(zhì)，且是機(jī)械唯物，所以它要謝絕主觀因素的滲入，那么它的研究目的是要搞清楚物質(zhì)的結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上去了解它的功能，這是它的科學(xué)觀。
方法論，它的方法論就是跟機(jī)械唯物的科學(xué)觀相適應(yīng)的，叫作機(jī)械還原的方法論，兩個要點。
第一，刻畫它研究物質(zhì)的結(jié)構(gòu)，需要形式化。不管是方的、圓的，多么復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，都用數(shù)學(xué)，包括代數(shù)、幾何、微積分等等去描述那個結(jié)構(gòu)才行，所以它要求一定要形式化，而且僅僅要形式化。沒有內(nèi)容，也沒有價值，因為內(nèi)容跟價值是跟主觀相聯(lián)系的，所以它一定要把那個內(nèi)容跟價值甩掉，單純的形式化。
第二，分而治之。研究的物質(zhì)系統(tǒng)如果比較復(fù)雜的時候，可以把它分解成一些比較簡單的子系統(tǒng)。它認(rèn)為把子系統(tǒng)研究清楚了，一合成，就是原來的物質(zhì)系統(tǒng)，這叫分而治之，各個擊破，然后合成，就是完整的原形，是物質(zhì)學(xué)科的科學(xué)觀和方法論，也就是物質(zhì)學(xué)科的范式。
現(xiàn)在的人工智能研究的范式，它遵循的科學(xué)觀也是機(jī)械唯物，因為它把研究對象就看成是腦，而且腦大家都知道，叫作屬于一種特殊形態(tài)的物質(zhì)，落腳點還在物質(zhì)吧，人工智能不是直接研究人腦。
研究人腦的一個人工物，叫作人工腦，目的也要去研究人工腦，或者人工腦的原型就是人腦它的結(jié)構(gòu)，然后去明白它的功能。
所以它科學(xué)觀跟物質(zhì)學(xué)科的科學(xué)觀是不是幾乎是一樣的，如果看它的方法論，更是百分之百一樣，沒有不同，單純形式化，做人工智能研究，也一樣要求形式化，也要把那個內(nèi)容、價值也要甩掉，然后把人工智能整體研究對象分而治之，現(xiàn)在人工智能花樣很多，歸結(jié)起來主要分成三大子系統(tǒng)。
一個是模擬人腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究；
第二個模擬人腦邏輯思維的功能，叫專家系統(tǒng)；
第三個研究人跟環(huán)境的交互，感知動作，就感知動作系統(tǒng)。
人工智能是一種開放的復(fù)雜的高精的信息系統(tǒng)，可是用的辦法是物質(zhì)學(xué)科的范式，錯位了。這就是我們面臨現(xiàn)在人工智能研究面臨的問題。
ChatGPT 走的路也是這樣的，所以不是真正到位的人工智能。
人工智能作為一種高精的精彩的信息系統(tǒng)，它要遵循的信息系統(tǒng)的范式是什么模樣呢？
它的科學(xué)觀是辯證唯物。為什么叫辯證唯物，它不但要研究物質(zhì)，而且要研究主體，還要研究主體跟客體相互作用產(chǎn)生的信息過程，這就變成了有主體有客體，而且不是孤立的存在，一定要相互聯(lián)系，相互作用，這樣才能夠產(chǎn)生有利于人類生存發(fā)展所需要的解決問題的策略，所以才是我們研究人工智能應(yīng)當(dāng)遵循的科學(xué)觀，就是我們研究對象不是物質(zhì)本身，不僅僅是物質(zhì)本身，而是信息。這信息怎么來的呢？主體、客體相互作用產(chǎn)生的信息的不斷的演化，由低級到高級到最后變成智能解決問題的一個策略，這也是它的科學(xué)觀，方法論。
跟機(jī)械還原完全不同，舊范式是機(jī)械，這是信息，它是還原，這是生態(tài)，所以叫作信息生態(tài)的方法論，它不允許去分解。
分而治之，用的刺激性比較強(qiáng)的一個詞，叫作“肢解”，把這個完整的智能系統(tǒng)，活的，有生命的，有靈魂的，有智能這個系統(tǒng)，活生生地把它分解了，這叫“肢解”，是很不應(yīng)該的。
第二個單純的形式化，我用一個詞“閹割”，把這個智能研究的形式、內(nèi)容、價值三位一體的這樣一個研究對象，硬生生地把它的內(nèi)容、價值、最重要的內(nèi)核“閹掉”了。
剩下只是一張皮，就是形式，所以模擬信號就是模擬波形，編碼以后就變成數(shù)字碼形。不知道它是什么價值，怎么能夠做出一個聰明的、對目標(biāo)最有利的決策？不可能，所以我們要考察范式，不考察范式這些問題都發(fā)現(xiàn)不了，一考察結(jié)果發(fā)現(xiàn)“張冠李戴”。
那么，怎么解決“張冠李戴”呢？就要把借來的范式還給人家，把自己應(yīng)該遵循的范式樹立起來，并以此去研究，才能夠把人工智能能夠到位地解決。
三、新范式下的人工智能研究模型
如下圖，上面那個方框代表主體，下面那個橢圓代表客體。兩邊那個連線，帶有箭頭的連線，就是它們的相互作用。
“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”定律，圖片來源：鐘義信
環(huán)境當(dāng)中的客體或者問題它會呈現(xiàn)出信息，即客體信息。它作用于主體，然后主體就要經(jīng)過一番努力產(chǎn)生一個行為，行為一定要有智能。如果沒有智能的話，第一，主體的目標(biāo)達(dá)不到，第二，可能破壞環(huán)境的規(guī)律。
智能行為是由主體產(chǎn)生，主體也不是無緣無故產(chǎn)生的。第一，要受到客體信息的刺激，第二，要服從人類的智慧所給定的問題、目標(biāo)，種子知識，也就是解決問題所需要的工作框架。在框架里頭，針對客體信息，在目標(biāo)的引導(dǎo)下，利用種子知識，如果不夠，就去學(xué)，補(bǔ)充知識，產(chǎn)生智能行為，解決問題。
感知
客體的信息是外在的，不等于主體就認(rèn)識到了，所以要經(jīng)過感知。我們腦子里頭有感知的這個功能，它的功能就把外部世界的客體的信息，轉(zhuǎn)變成為主體所認(rèn)識到的信息，感知信息來源于客體信息，但是受到主體目標(biāo)的引導(dǎo)，所以它的內(nèi)涵要比客體信息更復(fù)雜、更豐富，回頭我們具體看感知信息具體包括哪些，客體信息不是它的全部，只是它的一部分，那么感知完成了一個任務(wù)，就把外在的信息變成了我內(nèi)在的信息，主體理解表征的客體。光有信息肯定不能夠產(chǎn)生智能行為，所以需要認(rèn)知。
認(rèn)知
認(rèn)知的功能就是要把現(xiàn)象層次的東西提煉、加工、升華成為知識，如果信息是現(xiàn)象，那么知識就是本質(zhì)。但是光有知識是不夠的，是不充分的，那么怎么辦？
謀行
謀行，即謀劃解決問題的智能行為。以知識為基礎(chǔ)，在目標(biāo)的引導(dǎo)下，針對感知信息進(jìn)行發(fā)展。知識就是一種約束，告訴你什么步驟可以采取，什么步驟不能采齲目標(biāo)引導(dǎo)我們，應(yīng)該往哪個方面去演繹，去推理。在謀行的功能作用下，只要問題、目標(biāo)、知識是有解的，那么一定可以找到智能策略。
執(zhí)行
策略是抽象的，還是不能解決問題，所以還要一個單元叫作執(zhí)行。執(zhí)行就把抽象的智能策略變成具體的智能行為。行為就是有動作，可以改變問題的狀態(tài)，使它從原來的狀態(tài)改變到符合目標(biāo)要求的那個狀態(tài)。
如果一次就解決問題了，這是最理想的，但是現(xiàn)實沒那么理想，一定會產(chǎn)生誤差，所以要把偏差反饋到系統(tǒng)的輸入端，到感知那個地方，又通過剛才我講的這些個步驟，為學(xué)到新的知識，產(chǎn)生更好的策略，轉(zhuǎn)變成為更合理的行為，不斷縮小誤差，直到合理，問題解決。
這就是“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”定律，信息轉(zhuǎn)換全部信息，客體的信息變成感知信息，感知信息變成知識，都是信息轉(zhuǎn)換，創(chuàng)生智能就是謀行，謀行產(chǎn)生了智能的一種抽象表現(xiàn)，執(zhí)行把它變成具體的體現(xiàn)。
范式革命：根本性突破，圖片來源：鐘義信
新舊范式的優(yōu)劣對比，圖片來源：鐘義信
所以通用人工智能的賽道在哪里？只有通過了人工智能的范式革命，得到了信息學(xué)科的范式，才能產(chǎn)生正確的模型、產(chǎn)生智能行為。前面是智能策略，而且這個過程是一個穩(wěn)定的規(guī)律，普遍適用的，通用的，所以是通用的人工智能理論。
策劃制作
責(zé)編丨金禹奮（實習(xí)生）
