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      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      基礎(chǔ)科研要容忍失敗,也要經(jīng)得起失敗

      李根 發(fā)自 清華FIT
      量子位 報(bào)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?yàn)樾聼羲托潞降?,正是他反?fù)強(qiáng)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???,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(shí)候把第一代的知識驅(qū)動(dòng)和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合起來,通過利用知識、數(shù)據(jù)、算法和算力等 4 個(gè)要素,構(gòu)造更強(qiáng)大的人工智能。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      而在量子位的采訪中,張鈸教授進(jìn)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(jìn)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(gè)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(jìn)行了編輯。方便閱讀的小標(biāo)題,亦為后添加。

      以下是全文:

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      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(jì)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(gè)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(jì)得過分樂觀。這個(gè)也不是第一次,人工智能整個(gè)發(fā)展過程中,總體的估計(jì)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(rèn)識不足,都以為說我們?nèi)说闹橇軓?qiáng),既然過去信息技術(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(gè)是一個(gè)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。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      為什么講第三代AI?因?yàn)橹袊袣v史性機(jī)遇

      這段時(shí)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(qiáng)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(yuǎn)還很困難。

      剛開始因?yàn)榇蠖鄶?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(rèn)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(gè)正劇,這個(gè)正劇之于中國,機(jī)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(xiàn),都是外國人做的。計(jì)算機(jī)理論、計(jì)算機(jī)、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(cuò)了?,F(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(rèn)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(xiàn),不讓技術(shù)完全掌握在別人手里,有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)我們作得最好。

      比如拿光刻機(jī)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(gè)國家都不可能掌握其中的所有技術(shù),實(shí)際上,光刻機(jī)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(gè)局面?

      因?yàn)樵诎l(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(xiàng)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(diǎn),必須是從頭到尾的參與者。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      這也是我為什么疾呼發(fā)展第三代人工智能

      因?yàn)榈谌斯ぶ悄軇倓傞_始,我們在同一起跑線上。我們歷史上錯(cuò)過了好多機(jī)會,現(xiàn)在有機(jī)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(gè)誤解,認(rèn)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(gè)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(shí)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(gè)起跑線上。

      甚至現(xiàn)在樂觀到認(rèn)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(xiàn)的大概有7-8個(gè)國家,沒有一個(gè)屬于中國。

      在這種情況下,你怎么可能跟人家在一個(gè)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。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      沖擊AI無人區(qū),比搞兩彈還難

      過去錯(cuò)過的已經(jīng)錯(cuò)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(shí)這方面我們還缺乏經(jīng)驗(yàn)。

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

      人工智能是一個(gè)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(xiàng)探索任務(wù),所以需要完全不同的體制機(jī)制。

      我們做追趕任務(wù)有很多經(jīng)驗(yàn),因?yàn)槟繕?biāo)很明確,可以利用舉國體制動(dòng)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(gè)寬松的環(huán)境,讓大家去自由探索,不可能從上到下做一個(gè)統(tǒng)一計(jì)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(jì)劃和具體安排也是不行的。

      所以歸根結(jié)底,我還是要強(qiáng)調(diào),現(xiàn)在我們有一個(gè)非常好的機(jī)會,百年不遇,不容錯(cuò)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。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      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(gè)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(gè)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(gè)新航道,在這個(gè)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(diǎn)應(yīng)該在新的航道上。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      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(jiān)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(xiàng)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(xiàng)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(yùn)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(shí)際上也行不通。實(shí)際上,特蘭普政府的各種動(dòng)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(tuán)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(gè)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(dá)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(gè)建議很好,我們正在做。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      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(gè)要素,這四個(gè)要素是什么關(guān)系?

      發(fā)展第三代AI依靠的是兩項(xiàng)資源,即知識和數(shù)據(jù),通過算法與算力把這兩個(gè)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?yàn)槟壳八性嫉腁I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(jìn)展,我們發(fā)布了“珠算”概率編程庫,這是一個(gè)開源算法平臺,其中有我們設(shè)計(jì)的新算法。

      我反復(fù)強(qiáng)調(diào)要抓住這個(gè)處于同一起跑線的機(jī)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?yàn)槎鄶?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(yuǎn)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(jì)的傳統(tǒng)信息處理方法,其所以獲得成功,關(guān)鍵在于計(jì)算機(jī)算力的提高。現(xiàn)在大家把深度學(xué)習(xí)的所有功勞都?xì)w于人工智能,這其實(shí)是錯(cuò)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(gè)排序是經(jīng)過仔細(xì)琢磨,不是隨便排的。主要是強(qiáng)調(diào)“知識”在發(fā)展人工智能中的重要性。

      網(wǎng)絡(luò)時(shí)代數(shù)據(jù)量指數(shù)增長,計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力遠(yuǎn)比人類強(qiáng),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(jī)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(gè)叫知識智能的研究中心,就是想通過它加強(qiáng)處理知識的研究。目前在我國研究知識驅(qū)動(dòng)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(jī)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(yuǎn)比美國少。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      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(gè)現(xiàn)象的一個(gè)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(xiǎn)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(gè)條件。記得我曾舉過我在美國伊利諾伊香檳分校(UIUC)訪問時(shí)見過的一個(gè)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?yàn)樗?年的工作經(jīng)驗(yàn)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(shí)事求是講,我們現(xiàn)在有條件考慮這個(gè)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。

      張鈸院士回應(yīng)任正非:解決卡脖子就要造新燈塔,照亮新航道

      “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?yàn)闆]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(gè)“負(fù)值”,總之有個(gè)值,我們可以從中汲取教訓(xùn),也比沒主意強(qiáng)。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(gè)個(gè)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(duì)伍也存在類似現(xiàn)象,即平均水平不錯(cuò),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?/p>

      這個(gè)問題往深了講是另一個(gè)話題,今天不展開了。

      當(dāng)然這個(gè)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(gè)過程,需要我們國家實(shí)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(dú)立提出一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題,然后去解決這個(gè)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(xiǎn)也越大。目前大多數(shù)學(xué)生都愿意做風(fēng)險(xiǎn)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(gè)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(gè)“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(jìn)的機(jī)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(xiǎn)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 —

      量子位 QbitAI · 頭條號簽約

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