第12卷第5期 智能系统学报 Vol.12 No.5 2017年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems 0ct.2017 D0I:10.11992/is.201710016 网络出版地址：http:/kns.cmki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20171115.1746.002.html AI一人类社会发展的加速器 李德毅 (中国电子系统工程研究所，北京100141) 摘要：综述了人工智能60年来的发展历程及其取得的重要成就，分析了人工智能和智能科学技术的区别和联系」 深刻讲解了人工智能的内涵与外延，通过各种具体事例详细介绍了人工智能是如何润物无声改变整个世界的，最后 展望了人工智能技术发展的愿景，人类会利用机器人的优势并弥补机器人的不足，同时还能利用机器人提升自身的 智慧和能力，我们将迎来人与机器人共舞的新时代。 关键词：人工智能：智能科学：社会发展：加速器：脑认知基础：机器感知：模式识别：自然语言处理：知识工程：机器 人：智能系统 中图分类号：TP181文献标志码：A文章编号：1673-4785(2017)05-0583-07 中文引用格式：李德毅.A一人类社会发展的加速器[J].智能系统学报，2017,12(5)：583-589. 英文引用格式：LI Deyi.Artificial intelligence:an accelerator for the development of human society[J】.CAAI transactions on intelligent systems,2017,12(5):583-589. Artificial intelligence:an accelerator for the development of human society LI Deyi (Institute of Electronic System Equipment Engineering,Beijing 100141,China) Abstract:This paper summarizes the 60-year development history of artificial intelligence(AI)and the important achievements during that period,analyzes the distinction and relation between AI and the scientific technology of intelligence,and comprehensively elucidates the connotation and extension of AI.In addition,with the aid of a number of examples,this study describes in detail how AI silently changes the world.Furthermore,this research shows the outlook of the development of Al technology.Moreover,the study explains how human beings may take advantage of robots,make up for the deficiency of the robots,and promote wisdom and capability by robots.The mankind is meeting a new era for the coexistence of human beings and robots. Keywords:artificial intelligence;intelligence science;social development;accelerator;brain cognition basis; machine perception;pattern identification;natural language processing;knowledge engineering;robots; intelligent system 我讲一讲最近我们关于人工智能的思考。我是中国人聪明，还是德国人聪明，最后大家的结论 在准备这个报告先讲了一个题目，叫做《A一新 是，中国人聪明，德国人也聪明，并不是德国人不聪 经济发展的新引擎》。因为我觉得新经济、新工艺、 明。所以我在想人工智能作为新经济、新引擎的同 新工科，人工智能是一个新引擎。昨天听说美的把时，还有一个更重要的作用，就是对全社会发展的 库卡买下来了，成了库卡公司的最大股东，我很振 加速器作用。我今天报告的题目是《A—人类社 奋，因为在工业机器人上我们远远不如德国。但是 会发展的加速器》。 今天我们看人工智能、看机器人，我们提出了除了 工业机器人，还有农业机器人、服务机器人、医疗和 1人工智能60年 康健机器人等，大家议论说美的把库卡买下来了， 2016年阿尔法狗战胜了人类冠军，回顾自1956 收稿日期：2017-10-27.网络出版日期：2017-11-15. 年达根摩斯会议走过了这么多个年头，我们格外怀 通信作者：李德毅.E-mail:lidy@cae.cn. 念那些为人工智能做出积极贡献的科学家、工程师
第 １２ 卷第 ５ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．１２ №．５ ２０１７ 年 １０ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｏｃｔ． ２０１７ ＤＯＩ：１０．１１９９２ ／ ｔｉｓ．２０１７１００１６ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ ／ ２３．１５３８．ＴＰ．２０１７１１１５．１７４６．００２．ｈｔｍｌ ＡＩ———人类社会发展的加速器 李德毅 （中国电子系统工程研究所，北京 １００１４１） 摘 要：综述了人工智能 ６０ 年来的发展历程及其取得的重要成就，分析了人工智能和智能科学技术的区别和联系， 深刻讲解了人工智能的内涵与外延，通过各种具体事例详细介绍了人工智能是如何润物无声改变整个世界的，最后 展望了人工智能技术发展的愿景，人类会利用机器人的优势并弥补机器人的不足，同时还能利用机器人提升自身的 智慧和能力，我们将迎来人与机器人共舞的新时代。 关键词：人工智能；智能科学；社会发展；加速器；脑认知基础；机器感知；模式识别；自然语言处理；知识工程；机器 人；智能系统 中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３－４７８５（２０１７）０５－０５８３－０７ 中文引用格式：李德毅．ＡＩ———人类社会发展的加速器［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１７， １２（５）： ５８３－５８９． 英文引用格式：ＬＩ Ｄｅｙｉ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ： ａｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｓｏｃｉｅｔｙ ［ Ｊ］． ＣＡＡＩ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１７， １２（５）： ５８３－５８９． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ： ａｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｓｏｃｉｅｔｙ ＬＩ Ｄｅｙｉ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１４１， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｔｈｅ ６０⁃ｙｅａｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ （ＡＩ） ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈａｔ ｐｅｒｉｏｄ， ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＡＩ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ａｎｄ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ ｅｌｕｃｉｄａｔｅｓ ｔｈｅ ｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ＡＩ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｉｄ ｏｆ ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｅｘａｍｐｌｅｓ， ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ ｈｏｗ ＡＩ ｓｉｌｅｎｔｌｙ ｃｈａｎｇｅｓ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｗｓ ｔｈｅ ｏｕｔｌｏｏｋ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＡＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ｍｏｒｅｏｖｅｒ， ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｅｘｐｌａｉｎｓ ｈｏｗ ｈｕｍａｎ ｂｅｉｎｇｓ ｍａｙ ｔａｋｅ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｒｏｂｏｔｓ， ｍａｋｅ ｕｐ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔｓ， ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅ ｗｉｓｄｏｍ ａｎｄ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｂｙ ｒｏｂｏｔｓ． Ｔｈｅ ｍａｎｋｉｎｄ ｉｓ ｍｅｅｔｉｎｇ ａ ｎｅｗ ｅｒａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｅｘｉｓｔｅｎｃｅ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｅｉｎｇｓ ａｎｄ ｒｏｂｏｔｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ； ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｓｃｉｅｎｃｅ； ｓｏｃｉａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ； ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ； ｂｒａｉｎ ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｉｓ； ｍａｃｈｉｎｅ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ； ｐａｔｔｅｒｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ； ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ； ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ； ｒｏｂｏｔｓ； ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ 收稿日期：２０１７－１０－２７． 网络出版日期：２０１７－１１－１５． 通信作者：李德毅．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｄｙ＠ ｃａｅ．ｃｎ． 我讲一讲最近我们关于人工智能的思考。 我 在准备这个报告先讲了一个题目，叫做《ＡＩ———新 经济发展的新引擎》。 因为我觉得新经济、新工艺、 新工科，人工智能是一个新引擎。 昨天听说美的把 库卡买下来了，成了库卡公司的最大股东，我很振 奋，因为在工业机器人上我们远远不如德国。 但是 今天我们看人工智能、看机器人，我们提出了除了 工业机器人，还有农业机器人、服务机器人、医疗和 康健机器人等，大家议论说美的把库卡买下来了， 是中国人聪明，还是德国人聪明，最后大家的结论 是，中国人聪明，德国人也聪明，并不是德国人不聪 明。 所以我在想人工智能作为新经济、新引擎的同 时，还有一个更重要的作用，就是对全社会发展的 加速器作用。 我今天报告的题目是《ＡＩ———人类社 会发展的加速器》。 １ 人工智能 ６０ 年 ２０１６ 年阿尔法狗战胜了人类冠军，回顾自 １９５６ 年达根摩斯会议走过了这么多个年头，我们格外怀 念那些为人工智能做出积极贡献的科学家、工程师
·584· 智能系统学报 第12卷 们，人工智能从跌跌爬爬到奔跑，到现在快速奔跑， 年10月，第13版本胜樊默二段；不到一年第18版 已经对世界经济、人类社会和社会进步产生了积 本胜了李世石，4：1：到了2016年12月胜了人类60 极、深刻的影响，我们已经可以更加充满前行的勇 个高手，到了2017年5月版本打败了柯洁，3：0：人 气去拥抱人工智能的新时代！当我们看到麦卡锡 类终于服气了，就像当初我们终于服气了拖拉机力 等在大会上的照片的时候，当我们回顾“人工智能 量比一个人的力量大，所以大家现在也坦然了，我 之父”图灵在1936年写的文章、在1956年写的文 们人类发明的机器人在智能上某一个领域超过人 章，看到麦卡锡、哈德西蒙等图灵奖获得者，我们发 应该是一个常态，无须大惊小怪。 现对技术贡献大的很多科学家都对人工智能有很 大的贡献。 Alpha G0版本升级速度 V25 2017年5月 昨夜群星灿烂，今朝竞相奔跑 2016年12月厂胜料陆 2016年3月 择人类高手 3:0 六十年治柔廷商，一甲子存华秋实。我们路 快机60：0 外怀2那些为人工智能肇出过杰出贡规的科学家 雅李世石九段 和工程师们.事一个个网据牛将的大师，一座 慢棋4：1 正光地二段 能维炫日的些程碎，人工智能已经长成枝紫叶茂 授机5：0 的参天大树，正在对世界经济、人类生活和社会 快棋3：2 珠步产生极其深刻的响，我们更和充满前行的 勇气，去挥抱人工智储的新时代！ 我们看看李世石这样一个人类的棋手升级的 速度，他9岁学棋，12岁入段，15~16岁进入二段 人工智能经过了两个严寒的冬天，经历第三次 三段，到20岁升为六段，后来在比赛中胜了韩国的 潮起，已经由光网宽带、移动互联网、云计算、互联 冠亚军，并夺得了第16届的富士通杯的冠军，20岁 网、大数据把人工智能推到了风口。科学技术的发 升为九段。从9~20岁花了十多年才变成九段棋 展就是人类认识世界、改造世界的一个过程，是人 手。但是阿尔法狗每一年都在跳级，2年就行了。 类劳动工具的发展史。工业机器人在工厂里面代 李世石音阶速度 20% 替了人的工作，当初我们把它叫做机械手，它还是 一个体力的象征。随着人类从农耕社会到工业社 韩回量实大机T环亚率开为现 15-6 第6框言士通杯混平B开为九及 18岁 会再到信息社会，我们已经可以用智能作为当今社 12 会的标签，已经进入到了工程动力技术上发展智能 三段 并墨供公开寿极年老的出锐三 学 柯洁晋阶速度 15岁 置王 工程的新阶段。如果说农耕社会和工业社会人类 11岁 8百天公开乳 的生产工具主要是基于获得能量的话，今天我们要 首轮击败出界冠车 5岁世好少年组 东九受 想创造更多的价值，我们的一个新的增长点就是数 军升三 据、信息、知识、价值或智能，智能的红利到来了，所 以现在人工智能的工程师拿的工资比较高，就是这 我们再看看柯洁。柯洁5岁学棋，到18岁拿下 个道理。 三大杯的冠军，用了十多年，这告诉大家一个什么 问题呢？告诉我们围棋脑自向进化的速度比一个 人工智能 生物人自向进化的速度要快。随着围棋空间的扩 人工智能奔跑的天梯 大数据 大，围棋脑和围棋手谁升得更快呢？我查了一下围 云深不知处 物联据 云计算 棋的历史，考古学家发现，围棋一开始的棋盘很小， 移动五联网 10×10,后来经历了12×12、13×13、15×15、17×17，从 移动宽 唐代开始，唐宋明清到现在都用19×19的棋盘，我 光网宽 们还是在学习，一开始学5×5棋盘，然后研究出了 一个9×9的棋盘。从唐代开始，唐宋明清一直在研 围棋脑我们回忆一下，这60年如果要找两个 究围棋，大家觉得人的智商对于这样的围棋空间大 典型代表，我想这两个例子可以拿来讨论一下。第 概已经够厉害了，所以19×19的棋盘就冻结了。 一个就是围棋，或者说阿尔法狗程序，充其量把它 人工智能的力量会有多大？假如现在我们把 叫做围棋脑。 空间再大一点，改成21×21的棋盘，我们想问一个 我们看一下阿尔法狗版本升级的过程。2015 问题，随着围棋空间的扩大，机器做的围棋脑和生
们，人工智能从跌跌爬爬到奔跑，到现在快速奔跑， 已经对世界经济、人类社会和社会进步产生了积 极、深刻的影响，我们已经可以更加充满前行的勇 气去拥抱人工智能的新时代！ 当我们看到麦卡锡 等在大会上的照片的时候，当我们回顾 “人工智能 之父” 图灵在 １９３６ 年写的文章、在 １９５６ 年写的文 章，看到麦卡锡、哈德西蒙等图灵奖获得者，我们发 现对技术贡献大的很多科学家都对人工智能有很 大的贡献。 人工智能经过了两个严寒的冬天，经历第三次 潮起，已经由光网宽带、移动互联网、云计算、互联 网、大数据把人工智能推到了风口。 科学技术的发 展就是人类认识世界、改造世界的一个过程，是人 类劳动工具的发展史。 工业机器人在工厂里面代 替了人的工作，当初我们把它叫做机械手，它还是 一个体力的象征。 随着人类从农耕社会到工业社 会再到信息社会，我们已经可以用智能作为当今社 会的标签，已经进入到了工程动力技术上发展智能 工程的新阶段。 如果说农耕社会和工业社会人类 的生产工具主要是基于获得能量的话，今天我们要 想创造更多的价值，我们的一个新的增长点就是数 据、信息、知识、价值或智能，智能的红利到来了，所 以现在人工智能的工程师拿的工资比较高，就是这 个道理。 围棋脑 我们回忆一下，这 ６０ 年如果要找两个 典型代表，我想这两个例子可以拿来讨论一下。 第 一个就是围棋，或者说阿尔法狗程序，充其量把它 叫做围棋脑。 我们看一下阿尔法狗版本升级的过程。 ２０１５ 年 １０ 月，第 １３ 版本胜樊默二段；不到一年第 １８ 版 本胜了李世石，４ ∶１；到了 ２０１６ 年 １２ 月胜了人类 ６０ 个高手，到了 ２０１７ 年 ５ 月版本打败了柯洁，３ ∶０；人 类终于服气了，就像当初我们终于服气了拖拉机力 量比一个人的力量大，所以大家现在也坦然了，我 们人类发明的机器人在智能上某一个领域超过人 应该是一个常态，无须大惊小怪。 我们看看李世石这样一个人类的棋手升级的 速度，他 ９ 岁学棋，１２ 岁入段，１５ ～ １６ 岁进入二段、 三段，到 ２０ 岁升为六段，后来在比赛中胜了韩国的 冠亚军，并夺得了第 １６ 届的富士通杯的冠军，２０ 岁 升为九段。 从 ９ ～ ２０ 岁花了十多年才变成九段棋 手。 但是阿尔法狗每一年都在跳级，２ 年就行了。 我们再看看柯洁。 柯洁 ５ 岁学棋，到 １８ 岁拿下 三大杯的冠军，用了十多年，这告诉大家一个什么 问题呢？ 告诉我们围棋脑自向进化的速度比一个 生物人自向进化的速度要快。 随着围棋空间的扩 大，围棋脑和围棋手谁升得更快呢？ 我查了一下围 棋的历史，考古学家发现，围棋一开始的棋盘很小， １０×１０，后来经历了 １２×１２、１３×１３、１５×１５、１７×１７，从 唐代开始，唐宋明清到现在都用 １９×１９ 的棋盘，我 们还是在学习，一开始学 ５×５ 棋盘，然后研究出了 一个９×９的棋盘。 从唐代开始，唐宋明清一直在研 究围棋，大家觉得人的智商对于这样的围棋空间大 概已经够厉害了，所以１９×１９的棋盘就冻结了。 人工智能的力量会有多大？ 假如现在我们把 空间再大一点，改成 ２１×２１ 的棋盘，我们想问一个 问题，随着围棋空间的扩大，机器做的围棋脑和生 ·５８４· 智 能 系 统 学 报 第 １２ 卷
第5期 李德毅：A一人类社会发展的加速器 ·585· 物人的围棋手谁适应得更快？围棋高手都知道， 终于开了1万多公里，技巧积累比较多，最后变成一 19×19的空间即二维乘二维的空间在程序里面大概 个老司机大概要三四万公里以上。一个自然人对 改一个参变量就可以了，所以我相信21×21乃至更 驾驶技术积累是这样一个过程。 大的棋盘，37×37，把棋盘翻一番，阿尔法狗的潜力 还很大。所以不仅要看到今天阿尔法狗胜了，还要 人类司机驾驶技术积累 看到如果棋盘空间扩大以后，一个人的思维空间是 老司机 34年 远远不够的。这时候怎么办？唐宋明清4个朝代一 成然期 驾胜平程 3万公里以上 千多年了棋盘都扩大不了，但是对于阿尔法狗来说 12年 来鸣则 葬驶里程 个性化驾费 扩大一点不是那么费力，这是问题的一个方面。 1万到3万公里 考驾照 驾驶里程 5千到1万公里 随着围祺空间扩大，固棋脑和围棋手谁适应快？ 底我要求 想象空问 国际比赛空间 1919 21217 37x372 无人驾驶呢？我们看一下无人驾驶的过程。 入门空阿 无人驾驶无论是自动驾驶，还是自主驾驶，昨天我 跟德国一位专家在一起讨论，他认为自动化和智能 化是两回事，我说这个事情在中国的文化里面比较 把1 pha Co和at5on程将奇生在一个机器上同时使狂人类国宽军相 难讲清楚，但是驾驶脑版本的升级速度远大于人类 国际象桃冠车的珠度并不大，但同一个生物人成为两项世界冠车确很弹 驾驶员驾驶的进化速度，我想这一点大家是会同意 再看另外一个方面，如果我们把阿尔法狗程序 的。体现群体智能的驾驶脑的环境适应能力远大 和象棋程序放在一个机器上，让它同时战胜人类的 于单个驾驶人特定场景的适应能力。如果你用我 的团队的无人驾驶车在广东开车，让它熟悉佛山的 围棋冠军和国际象棋冠军，我认为这个难度不是很 地理、地形，突然又把它调到深圳去开，在我那里只 大，因为我们的高性能计算机可以用更多服务器、 要把地图换掉，很快这辆车就可以变成深圳的马路 更多网络来支撑，但是要让一个生物人同时成为围 通。但是对于一个人来说，你熟悉了佛山不等于熟 棋冠军，又成为国际象棋冠军，何其难也。因此，我 悉了深圳，所以我用这个围棋脑和驾驶脑告诉大家 得到一个重要结论，为什么说是新经济、新引擎？ 一件事情，这就是我的结论，工具从来都有两面性， 围棋脑版本的升级速度会远大于围棋手段位的进 对科学、对人工智能要有敬畏之心，不要总是以为 化速度，会远大于围棋人的自然进化速度。还有一 你是弱智能，我是强智能，不是这样子的，机器有时 个结论就是，群体智能的围棋脑。因为现在的阿尔 候做得比人还好。我这一次来的时候，在首都机场 法狗能够战胜60个围棋手，已经不是一个人智慧， 晚到了几十分钟，我亲眼看到一个人开的汽车追尾 远远大于单个生物脑围棋的智能，高明的围棋手与 了前面一辆车，我就思考，得出一个重要结论，人类 阿尔法狗下棋没有意义了，不平等。 对人犯错误的容忍能力比较大，他追尾了，查他的 驾驶脑下面再看另外一个例子：驾驶脑。现 责任，理赔一下就算了，假如说无人驾驶的一辆车 在无人驾驶在全世界风靡一时，不但研究汽车的人 追了前面的尾，这个车主一定要把车子拿回车厂让 做，研究人工智能的人也在做，全世界的工程师都 赔钱，就是因为人类对机器人犯错的容忍程度要求 在做，任正非、董明珠、阿里巴巴都要涉足无人驾 比较苛刻，对人犯错的程度比较宽容，这件事情就 驶，什么原因？因为它是“人工智能之母”。这个提 带来了无人驾驶的难点：不公平，因为大家认为无 法我也是刚刚学到，我以前知道“人工智能之父”是 人驾驶的车不应该追尾，结果你追尾了。所以我觉 得我们在研究人工智能的时候，对人工智能要有敬 图灵，现在我听说无人驾驶是“人工智能之母”，这 畏之心，不是简单说它总是弱的，它在一个特定领 是什么道理呢？因为车辆里面有很多传感器，能够 域，尤其在象棋和围棋领域可以是一个机器人同时 产生大数据，所以它是“人工智能之母”，因此人工 战胜两个生物人，这是了不起的。最近我经常被问 智能这个平台是“人工智能之母”，我觉得好象也有 起，到处都在说人工智能很火，里面到底有什么东 一点道理。我们看看人类司机的驾驶技能是怎么 西？你们这个学科是怎么分类的？我想花一点时 进展的。我们可以把一个司机的驾驶技能分为几 间讲一讲人工智能的内涵和外延。 个阶段：一开始考驾照，必须有驾照才能上路，这是 底线：其次刚刚拿到驾照的时候驾驶技巧很差；后 人工智能的内涵和外延 来经过一两年的“菜鸟期”，经过三四年的成熟期， 这里面有一个最大的问题，就是智能科学与技
物人的围棋手谁适应得更快？ 围棋高手都知道， １９×１９的空间即二维乘二维的空间在程序里面大概 改一个参变量就可以了，所以我相信 ２１×２１ 乃至更 大的棋盘，３７×３７，把棋盘翻一番，阿尔法狗的潜力 还很大。 所以不仅要看到今天阿尔法狗胜了，还要 看到如果棋盘空间扩大以后，一个人的思维空间是 远远不够的。 这时候怎么办？ 唐宋明清 ４ 个朝代一 千多年了棋盘都扩大不了，但是对于阿尔法狗来说 扩大一点不是那么费力，这是问题的一个方面。 再看另外一个方面，如果我们把阿尔法狗程序 和象棋程序放在一个机器上，让它同时战胜人类的 围棋冠军和国际象棋冠军，我认为这个难度不是很 大，因为我们的高性能计算机可以用更多服务器、 更多网络来支撑，但是要让一个生物人同时成为围 棋冠军，又成为国际象棋冠军，何其难也。 因此，我 得到一个重要结论，为什么说是新经济、新引擎？ 围棋脑版本的升级速度会远大于围棋手段位的进 化速度，会远大于围棋人的自然进化速度。 还有一 个结论就是，群体智能的围棋脑。 因为现在的阿尔 法狗能够战胜 ６０ 个围棋手，已经不是一个人智慧， 远远大于单个生物脑围棋的智能，高明的围棋手与 阿尔法狗下棋没有意义了，不平等。 驾驶脑 下面再看另外一个例子：驾驶脑。 现 在无人驾驶在全世界风靡一时，不但研究汽车的人 做，研究人工智能的人也在做，全世界的工程师都 在做，任正非、董明珠、阿里巴巴都要涉足无人驾 驶，什么原因？ 因为它是 “人工智能之母”。 这个提 法我也是刚刚学到，我以前知道“人工智能之父”是 图灵，现在我听说无人驾驶是“人工智能之母”，这 是什么道理呢？ 因为车辆里面有很多传感器，能够 产生大数据，所以它是“人工智能之母”，因此人工 智能这个平台是“人工智能之母”，我觉得好象也有 一点道理。 我们看看人类司机的驾驶技能是怎么 进展的。 我们可以把一个司机的驾驶技能分为几 个阶段：一开始考驾照，必须有驾照才能上路，这是 底线；其次刚刚拿到驾照的时候驾驶技巧很差；后 来经过一两年的“菜鸟期”，经过三四年的成熟期， 终于开了 １ 万多公里，技巧积累比较多，最后变成一 个老司机大概要三四万公里以上。 一个自然人对 驾驶技术积累是这样一个过程。 无人驾驶呢？ 我们看一下无人驾驶的过程。 无人驾驶无论是自动驾驶，还是自主驾驶，昨天我 跟德国一位专家在一起讨论，他认为自动化和智能 化是两回事，我说这个事情在中国的文化里面比较 难讲清楚，但是驾驶脑版本的升级速度远大于人类 驾驶员驾驶的进化速度，我想这一点大家是会同意 的。 体现群体智能的驾驶脑的环境适应能力远大 于单个驾驶人特定场景的适应能力。 如果你用我 的团队的无人驾驶车在广东开车，让它熟悉佛山的 地理、地形，突然又把它调到深圳去开，在我那里只 要把地图换掉，很快这辆车就可以变成深圳的马路 通。 但是对于一个人来说，你熟悉了佛山不等于熟 悉了深圳，所以我用这个围棋脑和驾驶脑告诉大家 一件事情，这就是我的结论，工具从来都有两面性， 对科学、对人工智能要有敬畏之心，不要总是以为 你是弱智能，我是强智能，不是这样子的，机器有时 候做得比人还好。 我这一次来的时候，在首都机场 晚到了几十分钟，我亲眼看到一个人开的汽车追尾 了前面一辆车，我就思考，得出一个重要结论，人类 对人犯错误的容忍能力比较大，他追尾了，查他的 责任，理赔一下就算了，假如说无人驾驶的一辆车 追了前面的尾，这个车主一定要把车子拿回车厂让 赔钱，就是因为人类对机器人犯错的容忍程度要求 比较苛刻，对人犯错的程度比较宽容，这件事情就 带来了无人驾驶的难点：不公平，因为大家认为无 人驾驶的车不应该追尾，结果你追尾了。 所以我觉 得我们在研究人工智能的时候，对人工智能要有敬 畏之心，不是简单说它总是弱的，它在一个特定领 域，尤其在象棋和围棋领域可以是一个机器人同时 战胜两个生物人，这是了不起的。 最近我经常被问 起，到处都在说人工智能很火，里面到底有什么东 西？ 你们这个学科是怎么分类的？ 我想花一点时 间讲一讲人工智能的内涵和外延。 ２ 人工智能的内涵和外延 这里面有一个最大的问题，就是智能科学与技 第 ５ 期 李德毅：ＡＩ———人类社会发展的加速器 ·５８５·
·586. 智能系统学报 第12卷 术跟人工智能相等吗？是同一个词吗？我们学会 我个人同意用智能科学与技术，我们学会都同意用 争论一级学科的时候为什么不直接用人工智能呢？ 智能科学与技术，我希望这件事情以后就不要再过 我看到有一个群体讨论得很好，也在讨论这两个的 多地议论它，就是一个同义词，基本都一样，说得宽 差别，我在这里做一个简单的说明。 一点就是一回事，我们主要是把人工智能推向前 我个人认为，目前智能科学技术跟人工智能是 进，它的新经济、新引擎做出来，把它的加速器做出 个同义词，就是一回事，远距离看不要太介意它 来就可以了。 有多大差别。我们人工智能学会又叫智能科学技 下面我们讲一讲人工智能的内涵，也就是智能 术学会，有的地方叫人工智能学院，有的地方叫机 科学与技术的内涵，大概有4个核心学科。第一个 器人学院，有的地方叫智能科学技术学院，总体上 学科，我们曾经叫做脑认知，后来跟生命科学家谈 都是研究智能，没有多大差别。那么如果一定要说 及此学科，他说脑认知太大，你们叫脑认知机理，后 它有差别，我们能不能做一个注解，它哪些地方有 来说脑认知机理没有搞清楚，但是受脑启发，于是 差别，我想跟大家讨论一下，下面的4个方面有一点 我们把它叫做脑认知基础。第二、第三个学科分别 差别，使得我最终选择了智能科学技术作为一级学 讲机器感应与模式识别，是两个重要的核，一个代 科，而不是用人工智能作为一级学科。 表图像视觉，一个代表语言听觉。1977年美国斯坦 注解一。Minsky当初提出Artificial Intelligence, 福大学计算机科学家费根鲍姆教授（提出了知识工 这个词在60多年的发展过程当中，无论在教科书 程的概念，知识工程已经有40年的历史，而其他的 里，还是在论文里，还是在著作里，用的频度不大， 历史都长过它，所以这4个二级学科的历史都很长。 所以我们进行学科认证的时候，没有把人工智能作 还有一个外延学科，叫做机器人与智能系统，下面 为它的命名，因为这个词用的频度太少。当然这个 我把每一个学科研究的内容概括一下。 词也没有注错，但是毕竞群体智能对这个词还不太 第一个学科，脑认知基础。阐明认知活动的脑 喜欢，或者用得比较少，所以在中国的语境里面，认 机制，即人脑使用各层次构件，包括分子、细胞、神 证一级学科的时候，我们希望用智能科学技术来覆 经回路、脑组织区实现记忆认知、计算认知、交互认 盖，这样会更好、更稳，更符合我们中国的文化，这 知等活动，以及如何模拟这些认知活动。包括认知 是第一个注解。 心理学、神经生物学、不确定性认知、人工神经网 注解二。我们说人工智能，无论是图灵测试， 络、统计学习、机器学习、深度学习等内容。 还是后来人们认识的人工智能，都是受人脑认知启 第二个学科，机器感知与模式识别。研究脑的 发的人工智能。如果不把脑认知搞清楚，人工智能 视知觉，以及如何用机器完成图形和图像的信息处 就搞不清楚，因为人脑认知是生物智能，它比人工 理和识别任务，如物体识别、生物识别、情境识别 智能外延要宽，因此我们主张用智能科学与技术， 等。在物体的几何识别、特征识别、语义识别中，在 要研究脑认知的基础怎么样启发我们研究人工 人的签名识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行 智能。 为识别、情感识别中，都已经取得巨大成功。 注解三。人工智能研制出来的产品赋予社会 第三个学科，自然语言处理与理解。研究自然 之后，一定要跟人交互，一定要人给它评价，所以人 语言的语境、语用、语义和语构：大型词库、语料和 类跟机器人之间的交互认知不可或缺，这也超过了 文本的智能检索，语音和文字的计算机输人方法， 人工智能自身定义的范畴，所以我们觉得用智能科 词法、句法、语义和篇章的分析，机器文本和语音的 学与技术更好一点。 生成、合成和识别，各种语言之间的机器翻译和同 注解四。因为大家都在担心人工智能会不会 传等。尤其是计算语言学和语言数字化取得巨大 超过人，如果用人工智能这个学科，就会把这个担 成功，例如信息压缩和抽取、文本挖掘、文本分类和 心再扩大化。实际上所有人工智能的产品产物都 聚类、自动文摘、阅读与理解、自动问答、话题跟踪」 是跟人分不开，更多出现的对抗是这一群人和这一 语言情感分析、聊天机器人、人工智能写作等，形成 群机器人同另外一群人和另外一群机器人的对抗， 一大批井喷成果，中文信息处理与理解尤为突出。 不会出现这样一个物理世界人类在一边、机器人在 最近看到一篇报道，说俄语有点衰退，华语、汉语在 另外一边，互相对抗，这是不可能出现的，有人把它 全世界都在往上发展，我们的孔子学院立了大功了。 叫做伪命题，就好像世界不会出现男人在一边、女 第四个学科，知识工程。研究如何用机器代替 人在另一边对抗一样，因为每个家庭都有男人和女 人，实现知识的表示、获取、推理、决策，包括机器定 人。因此从这个角度来讲，人工智能会引起大家一 理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发 个担心，而智能科学与技术不会引起这个担心，因 现、不确定性推理、领域知识库：还有数字图书馆、 为智能里面既有人的智能，也有机器的智能。所以 维基百科、知识图谱等大型知识工程
术跟人工智能相等吗？ 是同一个词吗？ 我们学会 争论一级学科的时候为什么不直接用人工智能呢？ 我看到有一个群体讨论得很好，也在讨论这两个的 差别，我在这里做一个简单的说明。 我个人认为，目前智能科学技术跟人工智能是 一个同义词，就是一回事，远距离看不要太介意它 有多大差别。 我们人工智能学会又叫智能科学技 术学会，有的地方叫人工智能学院，有的地方叫机 器人学院，有的地方叫智能科学技术学院，总体上 都是研究智能，没有多大差别。 那么如果一定要说 它有差别，我们能不能做一个注解，它哪些地方有 差别，我想跟大家讨论一下，下面的 ４ 个方面有一点 差别，使得我最终选择了智能科学技术作为一级学 科，而不是用人工智能作为一级学科。 注解一。 Ｍｉｎｓｋｙ 当初提出 Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， 这个词在 ６０ 多年的发展过程当中，无论在教科书 里，还是在论文里，还是在著作里，用的频度不大， 所以我们进行学科认证的时候，没有把人工智能作 为它的命名，因为这个词用的频度太少。 当然这个 词也没有注错，但是毕竟群体智能对这个词还不太 喜欢，或者用得比较少，所以在中国的语境里面，认 证一级学科的时候，我们希望用智能科学技术来覆 盖，这样会更好、更稳，更符合我们中国的文化，这 是第一个注解。 注解二。 我们说人工智能，无论是图灵测试， 还是后来人们认识的人工智能，都是受人脑认知启 发的人工智能。 如果不把脑认知搞清楚，人工智能 就搞不清楚，因为人脑认知是生物智能，它比人工 智能外延要宽，因此我们主张用智能科学与技术， 要研究脑认知的基础怎么样启发我们研究人工 智能。 注解三。 人工智能研制出来的产品赋予社会 之后，一定要跟人交互，一定要人给它评价，所以人 类跟机器人之间的交互认知不可或缺，这也超过了 人工智能自身定义的范畴，所以我们觉得用智能科 学与技术更好一点。 注解四。 因为大家都在担心人工智能会不会 超过人，如果用人工智能这个学科，就会把这个担 心再扩大化。 实际上所有人工智能的产品产物都 是跟人分不开，更多出现的对抗是这一群人和这一 群机器人同另外一群人和另外一群机器人的对抗， 不会出现这样一个物理世界人类在一边、机器人在 另外一边，互相对抗，这是不可能出现的，有人把它 叫做伪命题，就好像世界不会出现男人在一边、女 人在另一边对抗一样，因为每个家庭都有男人和女 人。 因此从这个角度来讲，人工智能会引起大家一 个担心，而智能科学与技术不会引起这个担心，因 为智能里面既有人的智能，也有机器的智能。 所以 我个人同意用智能科学与技术，我们学会都同意用 智能科学与技术，我希望这件事情以后就不要再过 多地议论它，就是一个同义词，基本都一样，说得宽 一点就是一回事，我们主要是把人工智能推向前 进，它的新经济、新引擎做出来，把它的加速器做出 来就可以了。 下面我们讲一讲人工智能的内涵，也就是智能 科学与技术的内涵，大概有 ４ 个核心学科。 第一个 学科，我们曾经叫做脑认知，后来跟生命科学家谈 及此学科，他说脑认知太大，你们叫脑认知机理，后 来说脑认知机理没有搞清楚，但是受脑启发，于是 我们把它叫做脑认知基础。 第二、第三个学科分别 讲机器感应与模式识别，是两个重要的核，一个代 表图像视觉，一个代表语言听觉。 １９７７ 年美国斯坦 福大学计算机科学家费根鲍姆教授（提出了知识工 程的概念，知识工程已经有 ４０ 年的历史，而其他的 历史都长过它，所以这 ４ 个二级学科的历史都很长。 还有一个外延学科，叫做机器人与智能系统，下面 我把每一个学科研究的内容概括一下。 第一个学科，脑认知基础。 阐明认知活动的脑 机制，即人脑使用各层次构件，包括分子、细胞、神 经回路、脑组织区实现记忆认知、计算认知、交互认 知等活动，以及如何模拟这些认知活动。 包括认知 心理学、神经生物学、不确定性认知、人工神经网 络、统计学习、机器学习、深度学习等内容。 第二个学科，机器感知与模式识别。 研究脑的 视知觉，以及如何用机器完成图形和图像的信息处 理和识别任务，如物体识别、生物识别、情境识别 等。 在物体的几何识别、特征识别、语义识别中，在 人的签名识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行 为识别、情感识别中，都已经取得巨大成功。 第三个学科，自然语言处理与理解。 研究自然 语言的语境、语用、语义和语构；大型词库、语料和 文本的智能检索，语音和文字的计算机输入方法， 词法、句法、语义和篇章的分析，机器文本和语音的 生成、合成和识别，各种语言之间的机器翻译和同 传等。 尤其是计算语言学和语言数字化取得巨大 成功，例如信息压缩和抽取、文本挖掘、文本分类和 聚类、自动文摘、阅读与理解、自动问答、话题跟踪、 语言情感分析、聊天机器人、人工智能写作等，形成 一大批井喷成果，中文信息处理与理解尤为突出。 最近看到一篇报道，说俄语有点衰退，华语、汉语在 全世界都在往上发展，我们的孔子学院立了大功了。 第四个学科，知识工程。 研究如何用机器代替 人，实现知识的表示、获取、推理、决策，包括机器定 理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发 现、不确定性推理、领域知识库；还有数字图书馆、 维基百科、知识图谱等大型知识工程。 ·５８６· 智 能 系 统 学 报 第 １２ 卷
第5期 李德毅：A一人类社会发展的加速器 587· 人工智能的外延主要讲机器人与智能系统。 早在1993年，时任国务委员、国家科委主任宋 机器人是一个很大的领域，长期以来找不到自己的 健在题词中就明确指出：“人智能则国智，科技强则 学科定位，今天终于找到了，是我们的第五个学科， 国强”。1998年李岚清明确指出：“通过对脑科学的 叫机器人与智能系统，包括工业机器人、农业机器 研究，若能提高人的学习认知效率，将是对人类的 人、医疗与康健机器人、服务机器人、太空机器人、 一大贡献。”2017年百度董事长李彦宏在天津世界 国防机器人等。对于智能系统就太多了，智能商 智能大会上讲到一个观点，值得我们深思，他说： 务、智能农业、智能物流、智能政务、智能医疗、智能 “中国在机器人方面非常有优势，创新不只是在大 金融、智能法庭等。当前机器人和智能系统的普遍 学，因为这里有很大的市场、人才和资金。”所以我 应用大大推进了人文理工各个学科的科技进步和 们到佛山来开产业峰会，有着大量的数据积累和经 全社会经济、国防和人民生活的迅猛发展，我们长 验训练，有千亿网民说同样的语言，有同样的文化 期奋斗，要把智能科学与技术纳人到本科来。我们 道德标准以及同样的法律，他们说了下面这句话尤 说“本科不牢，地动山摇”，智能教育要回归本科。 其让我们沉重：“中国不领先世界，真的说不过去 在国务院的智能发展规划里面，提出了智育教育要 啊！”中国的人工智能不领先世界说不过去啊，不是 从中小学抓起，在大学更不能断层，不能只有研究 骄不骄傲的问题，是说不说得过去的问题，是及格 生的智能专业，而没有智能的本科。 不及格的问题。2016年获得“中国政府友谊奖”的 人工智能的内涵与外延大概构成这一个关系， 美国科学院院士、美国工程院院士约翰·霍普克罗 核心是4个基础学科，外围是全社会辐射的一个应 夫特的观点值得我们深思，他说，“中国拥有全球六 用学科，我用这个图大概讲一讲我对智能科学技术 分之一的人口，却没有能够拥有全球六分之一的智 内涵和外延的认识，智能科学技术的5个二级学科 能资源”。我们中国的学者应该想一想我们的责任 发展历史如此悠久，奠基人阵容如此强大，包括诺 担当，其实我们的智能是不差的。当前人的速度和 贝尔奖、图灵奖获得者等，以及华人和中华文化在 智能产生的大数据正是训练机器人的素质和智能 其中的作用如此明显，这是许多其他一级学科难以 的前提条件，如果我们的智能不好，我们的机器人 比拟的。 怎么有好的智能、好的智慧、高尚的情操？无论是 人类智能还是人工智能，无论是个体智能还是群体 人工智能的内涵和外延 智能，无论是集中智能还是网智能，都是在提升 创新驱动发展源头的供给能力，是创新的原始驱动 力量，是生产力中的核心生产力。 机器人将成为人类认知自然与社会、扩展智 人工智能 力、走向智慧生活的重要伴侣，引发了人人联网、物 物联网的崭新形态，也改变着人类的生产活动、经 济活动和社会生活。智能已经提升到国家战略的 高度，智能科学技术对经济繁荣、国家安全、人口健 3 人工智能以润物无声的柔软改变 康、生态环境和生活质量，对整个人类社会发展都 会起到加速器的作用。 整个世界 最近我在准备这个报告的时候，给自己提出一 最后讲一讲加速器。人工智能正以润物无声 个问题，当前人工智能冲击最大的行业是哪一个？ 的柔软改变整个世界。我们习惯于原子能量工具 是哪两个？哪三个？甚至哪四个？我们可以做一 的开发，像原子能、原子弹惊天动地，恰恰相反，人 个民意调查，大家一起来回想这个问题，我自己把 工智能不是惊天动地的，它是润物无声的。创新驱 我个人的观点拿出来，大家一起讨论。 动智能担当，不仅是材料、能源、传统制造和动力工 具，更重要的是智能及智能工具，体现人的认知力 当前人工智能冲击最大的行业：制造业 创造力，成为人类认识世界改造世界新的切入点， 成为经济社会最重要的经济来源。科学技术的发 在哪地列，和金一个人的江厂戒企业的感数 展已经从认知客观世界、改造客观世界拓展到认识 是至香6到个园金亚的三分之一 人类自身、认识人脑认知的新阶段，从发明动力工 具拓展到发展智能工具的新阶段，智能是提升创新 汽车正成为制造业的下一个风口！机器换人势在必行 驱动、发展源头供给能力的时代需求
人工智能的外延主要讲机器人与智能系统。 机器人是一个很大的领域，长期以来找不到自己的 学科定位，今天终于找到了，是我们的第五个学科， 叫机器人与智能系统，包括工业机器人、农业机器 人、医疗与康健机器人、服务机器人、太空机器人、 国防机器人等。 对于智能系统就太多了，智能商 务、智能农业、智能物流、智能政务、智能医疗、智能 金融、智能法庭等。 当前机器人和智能系统的普遍 应用大大推进了人文理工各个学科的科技进步和 全社会经济、国防和人民生活的迅猛发展，我们长 期奋斗，要把智能科学与技术纳入到本科来。 我们 说“本科不牢，地动山摇”，智能教育要回归本科。 在国务院的智能发展规划里面，提出了智育教育要 从中小学抓起，在大学更不能断层，不能只有研究 生的智能专业，而没有智能的本科。 人工智能的内涵与外延大概构成这一个关系， 核心是 ４ 个基础学科，外围是全社会辐射的一个应 用学科，我用这个图大概讲一讲我对智能科学技术 内涵和外延的认识，智能科学技术的 ５ 个二级学科 发展历史如此悠久，奠基人阵容如此强大，包括诺 贝尔奖、图灵奖获得者等，以及华人和中华文化在 其中的作用如此明显，这是许多其他一级学科难以 比拟的。 ３ 人工智能以润物无声的柔软改变 整个世界 最后讲一讲加速器。 人工智能正以润物无声 的柔软改变整个世界。 我们习惯于原子能量工具 的开发，像原子能、原子弹惊天动地，恰恰相反，人 工智能不是惊天动地的，它是润物无声的。 创新驱 动智能担当，不仅是材料、能源、传统制造和动力工 具，更重要的是智能及智能工具，体现人的认知力、 创造力，成为人类认识世界改造世界新的切入点， 成为经济社会最重要的经济来源。 科学技术的发 展已经从认知客观世界、改造客观世界拓展到认识 人类自身、认识人脑认知的新阶段，从发明动力工 具拓展到发展智能工具的新阶段，智能是提升创新 驱动、发展源头供给能力的时代需求。 早在 １９９３ 年，时任国务委员、国家科委主任宋 健在题词中就明确指出：“人智能则国智，科技强则 国强”。 １９９８ 年李岚清明确指出：“通过对脑科学的 研究，若能提高人的学习认知效率，将是对人类的 一大贡献。” ２０１７ 年百度董事长李彦宏在天津世界 智能大会上讲到一个观点，值得我们深思，他说： “中国在机器人方面非常有优势，创新不只是在大 学，因为这里有很大的市场、人才和资金。” 所以我 们到佛山来开产业峰会，有着大量的数据积累和经 验训练，有千亿网民说同样的语言，有同样的文化 道德标准以及同样的法律，他们说了下面这句话尤 其让我们沉重：“中国不领先世界，真的说不过去 啊！”中国的人工智能不领先世界说不过去啊，不是 骄不骄傲的问题，是说不说得过去的问题，是及格 不及格的问题。 ２０１６ 年获得“中国政府友谊奖”的 美国科学院院士、美国工程院院士约翰·霍普克罗 夫特的观点值得我们深思，他说，“中国拥有全球六 分之一的人口，却没有能够拥有全球六分之一的智 能资源”。 我们中国的学者应该想一想我们的责任 担当，其实我们的智能是不差的。 当前人的速度和 智能产生的大数据正是训练机器人的素质和智能 的前提条件，如果我们的智能不好，我们的机器人 怎么有好的智能、好的智慧、高尚的情操？ 无论是 人类智能还是人工智能，无论是个体智能还是群体 智能，无论是集中智能还是网络智能，都是在提升 创新驱动发展源头的供给能力，是创新的原始驱动 力量，是生产力中的核心生产力。 机器人将成为人类认知自然与社会、扩展智 力、走向智慧生活的重要伴侣，引发了人人联网、物 物联网的崭新形态，也改变着人类的生产活动、经 济活动和社会生活。 智能已经提升到国家战略的 高度，智能科学技术对经济繁荣、国家安全、人口健 康、生态环境和生活质量，对整个人类社会发展都 会起到加速器的作用。 最近我在准备这个报告的时候，给自己提出一 个问题，当前人工智能冲击最大的行业是哪一个？ 是哪两个？ 哪三个？ 甚至哪四个？ 我们可以做一 个民意调查，大家一起来回想这个问题，我自己把 我个人的观点拿出来，大家一起讨论。 第 ５ 期 李德毅：ＡＩ———人类社会发展的加速器 ·５８７·