“今年是AI发展的分水岭”

刘舒扬

2023年12月5日，黄铁军在北京接受本刊记者采访。（本刊记者 侯欣颖 / 摄）

2023年，AI领域最令人瞩目的亮点之一是大模型。在今年7月于上海举办的世界人工智能大会（WAIC）上，有30余个大模型平台对外发布和亮相。大模型正在引领新一轮全球AI技术发展浪潮。

大模型被称为新一代AI生态的核心。这是一个把智力赋予各种应用的基础性共性模型，能够从海量大数据中学到知识和规律，为各种通用智能任务提供服务，可应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。

北京智源人工智能研究院（BAAI，以下简称智源）是国内最早从事大模型研究的机构之一。今年4月，微软副董事长兼总裁布拉德·史密斯在接受采访时称：“我们认为（全球）有3家机构处于领先位置，一是与微软合作的Open AI，二是谷歌，三是北京智源。”

北京大学计算机学院教授、博士生导师黄铁军是这所研发机构的掌舵者。他是“70后”，在AI领域耕耘了30余年。2018年，黄铁军和伙伴们共同讨论出“智源”这个名字，意为“智慧的源头”。除每年给本科生讲授两门基础性课程和指导研究生外，他的大部分时间在智源的办公楼——这幢位于北京五道口、未来感十足的红房子里度过。

万物的奥秘令他着迷。1988年，为了“搞清楚奥秘”，黄铁军报考了北京大学物理系，可“差几分，没考上”。他在武汉工业大学（今武汉理工大学前身）计算机应用专业度过了本科和硕士生涯，在华中理工大学（今华中科技大学前身）图像识别与人工智能研究所取得博士学位。

12月上旬的一个上午，《环球人物》记者在智源的办公室里见到了黄铁军。他中等身材，衣着朴素，戴无框眼镜。他对未来图景充满期待，同时也在审慎地看待可能出现的风险。以下是《环球人物》记者与他的对话。

把AI作为“年度人物”是令人激动的

《环球人物》：您如何看待本刊将AI推选为年度人物？

黄铁军：AI和人有可比性。其实AI这个概念被提出之初就被比作“人”，有其合理性，但也不全面。目前学科上已经有基本共识，即AI就是智能体。人也是智能体。智能体首先是一个物理存在的主体，然后具备智能。AI这么多方向，最后总要在一个载体上实现。目前AI的一个重要目标是模拟人的智能、超越人的表现。

把AI评选为“年度人物”，令人激动，也恰如其分。2023年在AI发展史上将会是一个分水岭，在全世界范围内都是如此。今年AI领域最大的突破不仅是技术层面的，更是它的“破圈”，从一个技术话题成为社会话题。从某种意义上来说，这比技术上的突破更重要，大量非技术的社会资源的投入会加速技术进步。

之前10多年，AI一直在迭代、积蓄，发展得很快，但大家心里始终不踏实，担心这种势能会不会再落下去，毕竟此前有过“三起两落”的历史覆辙。1956年“达特茅斯会议”推动全球第一次AI浪潮出现，直至1974年前后经历第一次寒冬，受限于性能和算法，那时AI能做的事情十分有限。上世纪80年代，“知识工程”成为AI研究的主要方向，带来第二轮热潮。但由于专家系统应用领域狭窄、知识获取困难，AI研究第二次陷入低谷。2006年，以计算机科学家杰弗里·辛顿在《科学》（Science）杂志上发表的一篇深度学习文章为显著标志，AI迎来新一轮发展高潮。

今年，我想大家都意识到，社会资源在AI领域的投入量已经达到了不可能再消失的程度。当然，因为热，投入不一定都是理性的，但总的来说，无论是人的资源、技术的资源还是数据的资源，等等，我认为最终都会发挥实实在在的作用。

《环球人物》：从科学上您如何定义“AI”？

黄铁军：AI就是制造有智能的机器，或制造有智能的系统——我说的系统是偏实体化的——这就是AI。

《环球人物》：目前常见的AI可以分为哪几类？其中，哪些是已经应用成熟的？哪些是可以期待的？

黄铁军：那就从“实”一点的角度来说吧。依据它们对产业、对社会发生作用的方式不同，我们可以把AI大致分为这么几类——

一种我们姑且称它为信息类的智能，如通过云、网、手机等各种方式提供智能服务，聊天机器人、图像生成软件等都属于这一类。这是目前应用比较成熟的，也是投入最多的。

另一种我们称其为具身智能，即智能落到一个特定的物理实体上，如自动驾驶、机器人等。

有人可能会问：今天的自动驾驶和以前我们常说的自动驾驶有什么区别？简单来说，以前的自动驾驶主要是模仿驾校教学过程——司机看见什么，就要执行哪些具体操作；而现在的自动驾驶是要具备司机进驾校之前就有的那些能力——不是左转右转、开快开慢那样的技能，而是对世界的认知。这样在行驶过程中遇到各种情况时，驾驶者才能做出合理的行动。再直白一点讲，人接受50个小时驾驶培训之后就能上路开车，牛就不行。

这也是如今AI赋予自动驾驶的能力，有了对世界的认知能力，才谈得上具身智能。机器人也是一样的道理。目前具身智能应用尚不成熟，但技术道路已经打开了，可能性已经没问题了。

还有一类智能，或许现在和我们的直接关系不是很大，但长远来说会产生极大影响——AI赋能科学（AI for science）。我们常说科技是推动世界发展的重要力量，现在不少学科的研究范式比较传统，AI会带来新的范式，从而加速科学技术的进步，这种进步是跃进式而非渐进式的。

比如数学领域。之前，一个数学猜想或是一个定理的证明，需要等待某位天才数学家的智力，因此重大突破往往历经数十年甚至几百年才实现。AI出现之后，很可能会改变这种局面。为什么？因为AI所掌握的数据的广度比人类数学家都要宽，它能把所有数学分支融会贯通，而许多定理证明恰恰需要把诸多分支串联在一起，形成一个很长的证明链。数学领域一旦有這样的事情发生，就是一个重大数学问题被AI解决了，之后重大突破就纷至沓来。

再比如物质科学领域。以前做工程材料要做很多实验，大海捞针般地寻找有用的分子结构。而现在可以通过AI直接预测——准确率往往还很高。鄂维南院士领衔的北京科学智能研究院（AISI）就在做这么一件事：在数字空间构建出高精度原子模型，然后用不同原子相互组合成分子，分子功能可以模拟出来，大大提高了实验效率。

还有生命科学领域，智源正在做两个未来可能有大突破的方向。一个是做蛋白质，用AI加速对蛋白质的建模和理解。一个是做神经系统和人的器官——目前是心脏，都在利用AI做高精度模拟。

做这些有什么用？以心脏房颤治疗为例，医生采用的一种方法是通过能量烧灼异常放电的心肌细胞，来达到清除异常放电灶或者隔离错误信号的目的。烧灼的准确与否与医生本人经验息息相关。

如果做出与患者心脏一模一样的数字孪生心脏，医生就可以先在数字心脏上预演手术，寻找最佳的烧灼位置，确定后再用到患者身上，手术成功率一下就提高了很多。所以这样的建模和模拟既可以帮助我们理解复杂对象，也能发挥实际作用，解决具体问题。

“理解智能”与“制造智能”

《环球人物》：在我国的AI发展史中，科学家们的研究思路发生过怎样的转变？

黄铁军：拿我个人的经历来说吧。我是怀着对大脑和智能奥秘的好奇进入这一行的。

1991年，读大学三年级时，我恰好有个机会可以跟着导师做“863计划”（国家高技术研究发展计划）智能计算机主题的项目，具体是做手写印刷体汉字识别，研究一些算法，使得手写汉字的识别率达到一定程度。那是要解决实际问题的，也取得了一些成绩。但是相比之下，我对人脑的奥秘、智能的奥秘更感兴趣，我的好奇心并没有得到满足，它们始终困扰着我。

直到2010年前后，在参加“973计划”（国家重点基础研究发展计划）期间，我和脑科学家一起工作了三四年，才终于“转过弯了”。我发现之前自己一直致力于“理解智能”，试图搞清楚大脑是怎么回事、智能是怎么回事，其实是不现实的。这是科学的思维方式。我转换到了技术的思维方式——“制造智能”，即不以理解为前提，先造一个东西出来，让其具备某种特定功能。

这种思维方式在人类科技史中一直广泛存在。比如我国古代四大发明之一的指南针，最早的指南针司南在战国时期就有了，可电磁场理论直到近代才出现。

再比如汉朝先民就知道用卤水点豆腐，但他们并不理解背后的化学反应机理。美国的莱特兄弟在1903年实现了人类历史上第一次驾机动力飞行，但空气动力学理论的建立也是后来的事情。所以我意识到，必须先做出来，再试图理解它。事实上，理解大脑、理解智能确实要比制造一个具有智能的机器难得多。

《环球人物》：促使您发生转变的契机是什么？

黄铁军：主要是一种紧迫感的驱使。那时我已经40多岁了，还有梦想，希望能在AI领域取得重大突破。在和脑科学家、神经科学家的合作过程中，我发现，他们面对的人脑是极其庞大复杂的神经系统，他们只能一点点去摸索。有人问过，脑科学什么时候能把智能的奥秘揭示出来？再乐观的脑科学家也只会告诉你，300年后能完成就不错了。可AI不能等300年后再做，这就必须转换思维方式——不告诉你为什么，能不能做？

人类发展依靠的是双轮——科学和技术，不能简单地认为科学是第一性的，技术是第二性的。就像有人说中国古代的四大发明不是科学，只是技术，是第二性的。这话既对也不对。科学确实是我们缺失的一部分，我们要加强科学，要问为什么、找背后的原理，但是也不能抹煞了技术的伟大。在理解科学原理之前的技术发明更伟大。技术发明和科学发现一样，都是从0到1的原始创新。

《環球人物》：转变后，您在实践上会有什么变化？

黄铁军：就不束手束脚了。

科学的目标是探索事物或现象背后的规律，努力回答“为什么”；技术的目标是创造新的事物或现象，核心是“怎么做”，是方法论问题。

以制作指南针为例，需要解决的是用什么材料、打磨到什么程度它就指南这类问题。制造者并不懂“磁场”，甚至没有“磁”的概念，但这并不意味着他做不出可以指南的装置。

AI也是这样，需要你做一个有智能的装置，并不以理解智能机理为前提，而是要探索怎么训练它效率高，这些事情是可以尝试、优化的。

我并不是反对大家去理解它背后的原理，但是“物有本末，事有终始，知所先后，则近道矣”。科技实践过程中，既有科学发现在先、技术实现在后的例子，也有技术发明在先、科学发现在后的例子。科学和技术相互促进，迭代发展。

就AI而言，人类智能对人类来说可能永远无法理解，但不等于我们做不出来类人甚至超人的智能。这就是技术思维和科学思维的区别。

1995年5月，黄铁军（左）硕士论文答辩时与导师胡家忠教授的合影。

黄铁军正在调试一台视觉研究领域的设备。

“智力时代”

《环球人物》：目前我国的AI行业在全球版图中处于什么位置？

黄铁军：回到AI本身，它首先是一门技术。技术发展到一定程度之后就是大工程，也就是做大系统。从这个意义上来说，AI领域已经进入到一个白热化的工程竞争期，有些开放，也有些不开放，这就很难比较谁快谁慢。

必须强调的是，在工程技术的探索过程中，资源的投入、人的投入将会起到决定性作用。在信息类智能、实体类智能以及AI对科学的赋能上，我们都还有很多机会。现在只是一场马拉松开跑了，大家都在拼命地往前跑。

AI是通用型技术，就像电力技术等所有通用技术一样，不会被某一家企业垄断，也不会被某个国家或地区垄断。它基本的方法论大家都知道，只是具体到解决某个特定问题时，有的会快一点，有的会慢一点而已。

这不是谁胜谁负的问题，这是一个时代——我把它称之为“智力时代”，全世界都在往这个方向发展。这个时代至少会持续几十年，甚至上百年，未来也不会消失，它将是社会运行所需的重要基础设施。

《环球人物》：为什么发展AI这么重要？

黄铁军：我认为，人类进化史、地球演化史归根结底都是智能的进化史，本质是智力水平的不断提高。

几年前，我全程参加了我国《新一代人工智能发展规划》的建议、起草和实施。《规划》的第一句话就是“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界”。我非常幸运地赶上了这个时代，能在智能进化史中发挥一点作用。

《环球人物》：目前有哪些风险需要提前考虑？

黄铁军：我们现在重视发展的是通用人工智能（General Artificial Intelligence，GAI），也就是具有通用性的AI，它不以超越人类为目标。

但我们也应该注意到，世界正处于由通用人工智能向人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI）邁进的历史时期。这里的AGI就是所谓的“超级AI”，也就是全面超越人类的AI系统。现在我们就要考虑这个问题：AGI如果出现，我们怎么办？也许有人认为这是杞人忧天，但我认为这是个很现实的问题，可能性是存在的——我认为这个时间会在2045年左右，还有人认为是在10年内甚至更短。我们要迎接这个重大挑战。

“人工智能之父”艾伦·图灵在1950年那篇划时代的论文《计算机器与智能》里写过这样一句话：“我们能做到的，比我们能看到的要多得多。”我很赞同。

要去预测科技的进步是很难的，真正的科技进步主要是通过尝试和实践得来的，这个过程中会出现很多意想不到的新东西。2015年我在《人类能制造出“超级大脑”吗？》这篇文章中还引用了图灵这句话，我把它翻译为：“吾等目力短亦浅，能见百事待践行。”

（本文图片除特别标注外，皆为受访者提供）