综合

人工智能：概念·方法·机遇

钟义信

摘要：目的：2016年，人工智能围棋程序AlphaGo接连战胜全球61位围棋顶尖高手，引发社会对人工智能的高度关注，提出了诸多尖锐的科技与社会问题。本文的目的，就是通过科学分析来澄清相关问题，推动人工智能的创新发展。方法：从全局着眼来研究一门新学科的理论，需要依照“自顶到底”策略，即由顶层的科学观和方法论的研究开始，经过中层的研究模型和研究途径的转换，到达底层的基础概念和基本原理的落地，形成一个“顶天立地”的系统化研究纲领。其中，顶层的科学观和方法论是学科研究的全局观念和宏观指南，是整个研究成败的源头。人工智能是一类开放复杂的信息系统，属于信息科学的研究范畴，应当遵循信息科学的科学观和方法论，可是实际上它却一直沿用物质科学的科学观（即物质观）和方法论（即机械还原方法论），后者的特点是“分而治之”。于是，人工智能的研究就被分解为：结构主义的人工神经网络、功能主义的专家系统、行为主义的感知动作系统3种完全不同的研究途径，以至一直未能实现“殊途同归”形成统一理论，表明它在整体上至今尚未成熟。这是当今人工智能发展所面临的根本问题。人工智能研究的主要问题都根源于它的科学观和方法论，而不是算法优劣或算力强弱的问题。为此，本文按照“顶天立地”的研究纲领，首先总结和创建了信息科学的科学观和方法论，分别称为“信息观”和“信息生态方法论”；进而构建了人工智能的全新模型，确立了人工智能研究的全新途径，重审和充实了人工智能基础概念和基本原理，建立了人工智能的通用理论。结果：机械还原方法论的特点是“分而治之，各个击破”，结果把人工智能的研究分解为3种不同的研究途径，至今未能形成统一的理论。信息生态方法论的特点是“相互关联，全局演化”，结果，原先被割断了的人工神经网络、专家系统、感知动作系统三者之间的内在联系便发现和建立起来了，这就是智能的生长机制—信息、知识、智能的转换，由此便揭示了人工智能的整体规律—信息转换与智能创生定律，建立了“机制主义人工智能理论”，使长期鼎足三分的结构主义的人工神经网络、功能主义的专家系统、行为主义的感知动作系统三者实现了和谐有机的统一。结论：（1）人工智能的研究目的是在机器上实现人类智能，这是21世纪科学技术的制高点。掌握了它，就掌握了解决复杂问题的制胜权。（2）人工智能的发展现状是：3个研究途径都有不少精彩成果，但尚未形成统一理论。（3）本文总结和建立了信息观和信息生态方法论，构筑了全新的人工智能模型，规划了以智能生长机制为导向的研究途径，充实和改造了一批基础概念和原理，建立了机制主义人工智能理论，实现了结构主义的人工神经网络、功能主义的专家系统和行为主义的感知动作系统的有机统一。（4）信息观和信息生态方法论与中华文明的“整体论”“辨证论”天然相通，因此我国科技工作者可望对人工智能的创新发展做出引领性贡献。

来源出版物：科学通报,2017,62(22)：2473-2479

入选年份：2017