摘要：人工智能是人類歷史上最重要的一個演變。過去40億年當中，所有的生命完全按照有機化學的規則演化，但人工智能的出現和發展使這一規則發生了變化，即生命可以在某種程度上根據計算機智能設計，人類社會將迎來以有機化學規律演化的生命和無機智慧性的生命形式并存的時代。

當前，人工智能已成為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。以此為契機的人工智能及相關技術的發展和應用對于整個人類的生活、社會、經濟和政治都正在產生重大而深遠的革命性影響，人工智能已成為國家綜合實力與發展的核心競爭力的重要體現。

一、人工智能是新一輪科技革命和產業革命的引擎

人工智能是以機器為載體，模擬、延伸和擴展人類或其他生物的智能，使機器能勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的萌芽可以追溯到2300多年前亞里士多德提出的邏輯三段論和形而上學的思想。邏輯打開了人工智能的可能性，亞里士多德提出的三段論使邏輯走向形式化的發展，后人在此基礎上不斷完善和發展，使邏輯學取得了極大的進步。無論未來人工智能發展到何種水平，邏輯學這門基礎科學在其中的重要作用都無法忽視。1956年在美國達特茅斯學院舉行了為期兩個月的關于“如何用機器模擬人的智能”的夏季研討會，第一次正式采用“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）術語，標志著人工智能正式成為一門新興的交叉學科。人工智能具有多學科綜合、高度復雜的特征，滲透力和支撐性強等特點。

近年來，布局發展人工智能已經成為世界許多國家的共識與行動。以***同志為核心的黨中央高度重視人工智能發展。******多次就人工智能做出重要批示，指出人工智能技術的發展將深刻改變人類社會生活、改變世界，要求抓住機遇，在這一高技術領域搶占先機，加快部署和實施。******特別強調“人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題”；2017年7月，國務院正式發布《新一代人工智能發展規劃》，將我國人工智能技術與產業的發展上升為國家重大發展戰略。《新一代人工智能發展規劃》要求“牢牢把握人工智能發展的重大歷史機遇，帶動國家競爭力整體躍升和跨越式發展”，提出要“開展跨學科探索性研究”，并強調“完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設”。2018年4月，為貫徹落實國家《新一代人工智能發展規劃》，教育部印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，強調了“優化高校人工智能領域科技創新體系，完善人工智能領域人才培養體系”的重點任務。

同時，美英法加日和歐盟等主要發達國家和經濟體也都相繼制定了人工智能的重大發展戰略，不斷加大對人工智能發展的國家引導力度。此外，為應對解決計算普及和人工智能崛起帶來的全球機遇和挑戰，世界人工智能教育和科研的佼佼者——美國麻省理工學院（MIT）于2018年10月宣布投資10億美元加強人工智能與其他相關學科的交叉融合和發展，實施60多年來最重大的所有學科結構的變革，以計算和人工智能重塑MIT。

二、人工智能面臨的三大挑戰

2016年，圍棋軟件“阿爾法圍棋”戰勝圍棋世界冠軍李世石，讓人們驚嘆人工智能發展取得的成就。這是否意味著機器即將獲得類人智能呢?現在得出這樣的結論還為時過早。

當前，發展新一代人工智能面臨以下三大挑戰：

1、讓機器在沒有人類教師的幫助下學習。人類的很多學習是隱性學習，即根據以前學到的知識進行邏輯推理以掌握新的知識。然而，目前的計算機并沒有這種能力。迄今為止最成功的機器學習方式被稱為“監督式學習”，需要人類在很大程度上參與機器的學習過程。要達到人類水平的智能，機器需要具備在沒有人類過多監督和指令的情況下進行學習的能力，或在少量樣本的基礎上完成學習，即機器無須在每次輸入新數據或者測試算法時都從頭開始學習。

2、讓機器像人類一樣感知和理解世界。觸覺、視覺和聽覺是動物物種生存所必需的能力，感知能力是智能的重要組成部分。在對自然界的感知和理解方面，人類無疑是所有生物中的佼佼者。如果能讓機器像人類一樣感知和理解世界，就能解決人工智能研究長期面臨的規劃和推理方面的問題。雖然我們已經擁有非常出色的數據收集和算法研發能力，利用機器對收集的數據進行推理已不是開發先進人工智能的障礙，但這種推理能力建立在數據的基礎上，也就是說機器與感知真實世界仍有相當大的差距。如果能讓機器像人類那樣進一步感知真實世界，它們的表現也許會更出色。要達到人類水平的智能，機器需要具備對自然界的豐富表征和理解能力，這是一個大問題。盡管圍棋很復雜，讓計算機在棋盤上識別最有利的落子位置也很難，但與精確地表征自然界相比，描述圍棋對弈的狀態顯然要簡單得多，兩者之間的差距還要幾十年甚至更長時間才能彌合。

3、使機器具有自我意識、情感以及反思自身處境與行為的能力。這是實現類人智能最艱難的挑戰。具有自我意識以及反思自身處境與行為的能力是人類區別于其他生物最重要、最根本的一點。另外，人類的大腦皮層能力是有限的，如果將智能機器設備與人類大腦相連接，不僅會增強人類的能力，而且會使機器產生靈感。讓機器具有自我意識、情感和反思能力，無論對科學和哲學來說都是一個引人入勝的探索領域。、

三、西安交大模式識別與智能系統學科的發展

雖然在我國現有的學科體系中，尚未設立人工智能的一級學科，但在上世紀八十年代，在控制科學與工程一級學科內就已設置了“模式識別與智能系統”二級學科，在當時所有自然科學門類中這是唯一與人工智能相關的學科。

1986年春天，我從國外留學歸來不久，在我國模式識別領域著名學者、西遷教師宣國榮教授的帶領下，我們在自動控制專業計算機控制教研室的基礎上組建了西安交通大學在人工智能領域第一個專職科研機構——“人工智能與機器人研究所”（簡稱人機所）。當時學校在論證研究所設置的會議上，建議的名稱為“機器人研究所”，我們堅持在研究所名稱中加上“人工智能”，并給出英文名稱為“Institute of Artificial Intelligence and Robotics”（簡稱IAIR）。從今天的人工智能發展來看，當時的學術判斷和堅持是具有前瞻性的。在我們研究所成立至今的33年歷程中，世界范圍內人工智能的發展曾經歷過寒冬，但我們始終堅持人工智能、特別是計算機視覺的應用基礎理論研究，并與國家重大需求相結合，沒有放棄當初建所時的學術目標和追求，培養了一大批優秀人才，取得了一批豐碩的科研成果，為西安交通大學在人工智能領域奠定了堅實的基礎。今天，人工智能與機器人研究所已成為在國內外學術界乃至工業界具有重要影響的研究機構，它是“模式識別與智能系統”國家重點二級學科、“視覺信息處理與應用國家工程實驗室”及“高等學校學科創新引智基地”等國家級科研平臺的支撐單位。特別是近十余年來，我們圍繞人工智能前沿基礎理論及其在國家航天重大工程、無人駕駛、醫學圖像處理、視覺大數據智能化處理及其芯片等領域的人才培養和科學研究，取得了一系列在國內外具有重要影響力的突出成就，建立了一支能力突出、結構合理的具有一流水平的教學和科研團隊，形成了獨特的育人文化和制度，培養了國際人工智能領域45歲以下頂尖科學家、前微軟亞洲研究院首席研究員、現任曠視科技首席科學家孫劍博士為代表的一批學術界和產業界的領軍人才。

人工智能不僅是科技發展競爭的焦點，更是大學發展和學科建設的新機遇。在當前的人工智能浪潮中，人工智能技術在高等教育、人才培養和各個學科的應用與發展也必將重塑國內外一流大學的格局和地位。

四、人工智能與機器人研究所下一個三十年的學術目標

人工智能與機器人研究所下一個三十年的發展將立足國家發展全局，聚焦人工智能重大科學前沿問題和應用基礎理論瓶頸，重視面向國家重大需求的研究和應用，加強多學科的深度交叉融合，并重點圍繞如何設計更加健壯的人工智能、人機協同的混合增強智能、以及人工智能技術的核心芯片與新型計算架構開展系統性的研究，并在新的發展時期進一步做好西遷精神和人機所團隊文化的傳承，做強做大西安交大人工智能學科，為我國人工智能科技水平躋身世界前列，為加快建設創新型國家和世界科技強國做出更大的貢獻。

未來三十年的主要學術目標：

1、設計更加健壯的人工智能。盡管當前深度神經網絡在諸多領域獲得了成功的應用，但其泛化能力差、過度依賴訓練數據、缺乏推理和對因果關系的表達能力等缺陷也被廣為詬病。經典人工智能的形式化方法不可能為所有對象建立模型，不可能枚舉出一個行為的所有隱性結果，“未知的未知”問題對構建穩健的人工智能系統提出挑戰。谷歌流感預測的失敗證實數據并非越大越好，一個魯棒的人工智能系統必須在一個非完備的世界模型下正常運行。而人類大腦不是通過一個統一的未分化的神經網絡實現單一的全局優化原理來學習，而是具有獨特且相互作用的子系統支持認知功能，如記憶、注意、語言和認知控制。研究大腦網絡的聚合和斂散性可以洞察大腦的認知機理，類腦神經計算的潛力在于能夠將直覺與經驗和以數據為基礎的演繹歸納相結合，從而能夠在不完整的世界描述中產生正確的行為。因此，需要從腦認知機理和神經科學獲得啟發，發展新的人工智能計算模型與架構，讓機器具備對物理世界最基本的感知與反應，使機器具有“常識”推理的能力，它能快速思考、推理和學習，能夠像人一樣憑直覺了解真實世界，從而實現更加健壯的人工智能系統。

2、實現人機協同的混合增強智能。人類智能與機器智能的協同在人工智能發展中是貫穿始終的，任何智能程度的機器都無法完全取代人類，將人的作用或認知模型引入人工智能系統，形成混合增強智能形態，是人工智能可行的、重要的成長模式。人工智能具有標準化、重復性和邏輯性的特點，擅長處理離散任務，而不是自身發現或打破規則；人類智能則具有創造性、復雜性和動態性的特點，兩者優勢高度互補。人在回路的混合增強智能是新一代人工智能的典型特征，通過人機交互、人機協作逐步提高機器的自主學習和自適應能力，并逐步發展到人機融合。腦機協作的人機智能共生是耦合程度最高的混合增強智能方式，采用腦機交互有望實現人與機器在神經信息連接基礎上的智能融合增強。該領域取得新突破的關鍵在于腦功能建模、腦機接口以及全腦模擬等方面的探索。云機器人可能是人機混合增強智能研究轉換為應用最快的領域之一，通過云計算強大的運算和存儲能力，給機器人提供一個更智能的“大腦”，構成“1+1>2”的人機協同混合智能系統。

3、探索新型計算架構及其核心芯片。人工智能的發展需要突破硬件平臺和處理器設計架構等基礎設施建設的掣肘，人工智能技術的核心芯片已經成為國內外產業界高度關注的創新領域。隨著摩爾定律的失效，通過減小工藝尺寸改善硬件計算效能遇到了瓶頸。靈活的可重構計算架構已引起學術界和工業界的廣泛關注，被認為是能夠同時達到高靈活性和高能效的計算架構設計技術；神經形態計算研究力圖在基本架構上模仿人腦的工作原理，使用神經元和突觸的方式替代馮·諾依曼架構體系，使芯片能夠進行異步、并行、低速和分布式處理信息數據，并具備自主感知、識別和學習的能力。因此，實現計算、存儲和通信高效協作的混合計算架構在新一代人工智能發展戰略中起著核心的平臺支撐作用。我們將繼續深入研究內存與計算融合的新型存儲設備、神經網絡功能連接的實現機制、認知計算框架等基礎科研問題，并積極探索結合馮·諾依曼計算架構和生物智能計算特征的混合計算架構和新型人工智能芯片設計技術。

五、人工智能的基本方法和哲學思考

人工智能的多學科交叉屬性需要我們把來自不同學科的具有創新思維的科學家、工程師聚集在一起，對新一代人工智能的基本科學問題及實現進行深入研究，要準確地把握問題的所在，并能給出合適的方法和數學工具，這樣才能為未來的研究鋪平道路。

同時，我們要清楚地認識到，一些人工智能發展的重大問題，在現時很難納入已有的或成熟的理論框架之中，因此一些新的研究方向是不確定的，但一個重要的基本途徑是：從腦認知和神經科學尋找發展新一代人工智能的靈感，推動人工智能的學科交叉研究已成為必然的趨勢。

在推動新一代人工智能發展的過程中，還需要有科學的哲學思考。在每一個看似極其復雜、而難以用已有方法解決的人工智能重大問題的背后，總是存在一種簡化的基本原理，找到這種基本原理，就能使我們深刻理解問題的本質及其產生的規律。例如對于人工智能領域一大類具有不確定的復雜性問題，往往具有約束條件和先驗知識，其機理并非都是雜亂無章的，揭示這類復雜性的機理，實現機器理解的計算模型，就可以找到不確定問題求解的方法。

由于人工智能模糊了物理現實、數據和個人的界限，衍生出復雜的倫理、法律和安全問題。隨著人工智能的逐漸普及，如何應對人工智能所帶來的深刻的社會問題已成為全球性的問題。人類社會需要審慎管理人工智能來應對這一轉變。在這一方面，人文社會學科領域和哲學學科將大有作為。

六、深化人工智能的應用，助力陜西“三個經濟”高質量發展

人工智能已給人們的生產、生活方式帶來革命性變化，未來的世界科技強國也一定是人工智能強國，中國要成為世界科技創新強國，發展人工智能已成為這一偉大事業的重要基礎。當前，我們要充分利用和發揮互聯網大國的優勢，把我國數據和用戶的優勢資源轉換為人工智能技術發展的優勢，深化人工智能技術的推廣應用，做強做大人工智能產業。

人工智能是人類最偉大的夢想之一，將是未來30年對人類發展影響最大的技術革命。“前事不忘，后事之師”，人工智能成為一門獨立學科已走過六十三年的歷程，也經歷了兩次高潮和低谷，上世紀人工智能領域在實現其“宏偉目標”上的完全失敗，曾導致人工智能研究進入“冬天”。

在當前人工智能發展新一輪的熱潮中，我們要保持清醒的認識，進一步加強信息科學、認知科學、腦科學、神經科學、數學、心理學、人文社科與哲學等學科的深度交叉融合，踏踏實實地開展人工智能的基礎研究，避免不切實際的預言和承諾，而使研究“落入一張日益浮夸的網”中；另一方面，我們必須重視人工智能面向重大應用工程的研究和市場的創新開拓，但同時要避免在產品研發和市場推廣中的“低水平、同質化”現象。

西安交大人工智能學科不會滿足于過去的輝煌，未來我們將繼續促進與學校其他學科的深度融合與應用，并以其他學科發展的需求推動人工智能技術新的應用，催生新的學科生長點，以學校“雙一流”建設和中國西部科技創新港的歷史機遇為契機，與陜西省的產業優勢和人才需求緊密結合，搭建人工智能產學研用校地合作平臺，推進人工智能高端人才在陜西省的集聚，促進人工智能技術在陜西省智能汽車產業、傳統工業智能化、智慧農業、人工智能軍民融合、智能醫療、智能城市、智能旅游等方面的應用轉化，助力和服務陜西省“三個經濟”（樞紐經濟、門戶經濟、流動經濟）的高質量發展，實現“扎根西部，服務國家，世界一流”目標。