断袖问情中国测绘丨未来可期，过去延续：⼈类正在进⼊智能时代 原创 中国测绘学会 中国测绘学会

　　二十世纪四十至五十年代，人工智能被不同领域的科学家广泛讨论，在1956年被确立为一门学科，历经65年的浮沉，人工智能已不再高不可攀。2017年的谷歌AlphaGo与世界围棋冠军柯洁的“人机大战”，以一种简洁明了的方式展示了人工智能令人惊诧的能力，同时，也让人类再一次认真审视自身的智慧。

　　今年4月10日，在“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖典礼上，中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长李德毅荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，成为这一荣誉的第三位获得者。李德毅院士在认知模型、智能控制、不确定性推理、数据挖掘、无人驾驶等方面取得多项国际领先成果，是我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、无人驾驶的积极引领者和人工智能产学研发展的重要推动者。

　　如何理解他多次提及的“新一代人工智能”？人工智能又能够为哪些行业插上快速前行的翅膀？人工智能是否会对人类形成巨大冲击?对此，我们向李德毅院士寻求答案。

　　1956年达特茅斯会议上，最早的一批研究者首次提出人工智能（Artificial Intelligence）概念，因此这一事件被广泛认为是AI诞生的标志。今年，是人工智能诞生的第65年。

　　在“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典上，李德毅院士作了题为“探索新一代人工智能”的演讲。传统的人工智能是什么？新一代人工智能的内核是什么？到本世纪中叶人工智能诞生一百年的时候能做到什么样子？

　　对于“新一代人工智能如何从传统人工智能中脱颖而出？”李德毅院士说：“我个人认为这个分界点可以定在机器学习之后的深度学习事件上，由于人类的围棋高手都被机器智能打败，全世界一片哗然。2016年这个事件震动了政治家、科学家、工程师、老百姓，当然也鼓舞了人工智能学者。它是由早期的机器学习，尤其是深度学习发展而来。”为了方便概括，李德毅院士发明了一个词来形容传统人工智能——“计算机智能”。

　　在定义新一代人工智能前，需要对人工智能近70年的发展进行梳理。人工智能大致有以下三个主流的学派：

　　MIT的Brook教授可以看作是行为主义的代表，他的研究生涯几乎都在研究Al的行为智能，他做出来一个模拟螳螂的机器，简单的理解就是机器按照外界的刺激作出反应，表现出行为智能。

　　数学、物理世界充满了各种逻辑符号，图灵机本身也可以看作是符号主义的尝试。这个学派是主流中的主流。

　　研究者们很早就发现神经元之间有很多连接，信息传递的同时还有放电现象，而联结主义最初就是试图模拟大脑而来。深度学习、强化学习都可以看作是联结主义学派的努力。

　　对于三者的关系，李德毅院士认为：“当我们研究新一代人工智能的时候，我们发现这三个学派的封闭型假说都要被打破。行为主义学派更加强调模仿和类比，人类的模仿是人类抽象思维第一个功能，有行为智能，还有感知智能。计算智能强调模型驱动，要继续发扬计算智能。连接主义学派更加强调要考虑语境、语用、语构、语法四要素，尤其是语境和语用。人类智能进化，先低阶后高阶，第一阶段认知产生了感知智能和行为智能，高阶认知才产生记忆智能和计算智能，而人工智能恰是相反。我们先热衷于符号计算，低阶认知一直很弱，必须大大加强。”

　　“现在所有的计算机智能都是软件工程师智能编程的代码在一次又一次简单执行而已。我们希望机器在学习过程中能够解决新的问题，机器要能自学习、自编程，这才叫做新一代人工智能。学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆。学习成为新一代人工智能解释、解决现实问题的基础，记忆智能成为新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。”李德毅院士还总结道，“传统人工智能是计算机智能，是封闭型人工智能。新一代人工智能应该是开放型人工智能。传统人工智能是算力、算法和数据，新一代人工智能的硬核是交互、学习和记忆。传统人工智能解决的是确定性问题，我们要解决的是不确定性人工智能。”

　　人工智能强大的力量，给人类很多遐想的空间，但是对于这项技术的发展，人类是否要保持谨慎？

　　李德毅院士强调，人工智能不是人造生命，生命是人类存在的底线，触碰底线要慎之又慎。为什么要剥离意识呢？意识这个问题，所有哲学家都感兴趣。计算机发展的历史已经成功把智能和意识剥离了，计算机没有意识但它有智能，因此人类可以继续创造没有意识、有智能的高阶机器。非生命的人工智能可以确保一以贯之的工具性，智能的体外延伸才是人类最需要的。

　　李德毅院士有一个设想：到2050年最浪漫的事也许是新一代人工智能和人类一起与时俱进，一起学习成长，解释、解决新的问题，今天的手机以后将变成可交互、会学习、自成长、个性化的个人代理。

　　除了AI本身给人类带来的颠覆性认知以及自身能够发展成为的产业，人工智能也向着各行各业延伸，在人工智能的加持之下，部分行业的发展进程如虎添翼。李德毅院士认为，“AI+”是经济发展的新引擎，社会发展的加速器。

　　01 智能车载平台有望提升我国整个智能制造业，因为智能制造才能有规模，有规模才能有万亿规模级GDP。

　　03 农机智能驾驶成为我国智慧农业起跑线 公交智能驾驶使老百姓有实实在在的获得感。如果中国所有城市BRT均能数字化并实现自动驾驶，人们出行的舒适度和便利性会得到大大提升。

　　“我们认为，当前对于中国农业要强调智能网联。如果把所有传感器都放在农机上，成本太高，这个问题能不能通过进行一定地理环境改造解决，农业新基建给我们带来了契机，5G+数据中心+农业互联网+物联网+人工智能可以让北斗在农业上充分发挥作用，建立基于北斗的高精度导航定位系统，利用5G超高带宽、超低时延、超大连接的特性，极大降低拖拉机载传感器的成本。众所周知，一个激光雷达就要几万元甚至几十万元，有时候一个雷达还不够用，这一难题可以通过机、物、网、管系统的优势改善智能网联来解决。例如，这块地是农场的，那么农场是否能够提高用于定位和导航的地面增强系统的质量，农田是不动的，今年的土地测量、路径规划，明年还可以继续使用，土地管理的成本就下降了。所以我国具有独特的优势，加强垂直系统的农业物联网，就可以实现精准操控。如果农机一千米定位精度误差只有5cm，这就很好了，精准控制有很多办法，其中一个办法就是把拖拉机的V2X变成碎片化的‘V’，‘V’变小一点，把发动机、农具的信息都给传出来，便于农场主云上操控。在大型农场进行少人或无人工作，例如，农场主在家里通过Pad就可以控制犁铧、控制拖拉机的档位、甚至进行增值服务。”李德毅院士解释。

　　说起人工智能对各行业的赋能，不得不提及无人驾驶。李德毅曾预计，到2056年无人驾驶车将成为广泛普及的交通工具。对于中国应该怎么发展？他也给出了建议：

　　中国“十四五”规划和2035远景目标已经出台，这是机遇。我国近十年智能制造乃至人工智能在全球有着举足轻重的地位，目前我们处在孵化期前五年（2020-2025），自动驾驶车辆不会是市场主流，要通过有趣的技术，谨慎选择落地场景，先用于特种车或者商用车。

　　孵化期后五年，2025年到2030年，希望看到产业链配套形成，可规模化扩展、提供精准化管理或市场化服务，产品开始快速迭代升级。在这个时间段十大赛道全面铺开，从示范走向普及，智能网联汽车生产超过一千万辆。普遍推广智能网联特种车和商用车，私家车和小轿车迅速普及智能网联技术。

　　2030年到2035年是大规模发展期的前五年，智能驾驶车具备学习能力，包括试错学习、向事故学习，不再是软件定义汽车。智能驾驶车不仅有计算智能，还有交互智能和记忆智能，可以自学习和自成长。

　　人工智能的每次进步，都会给人们带来震撼。人工智能与人类到底“是敌是友”的讨论也一直络绎不绝。著名物理学家斯蒂芬·霍金曾表示，“人工智能的崛起可能是人类文明的终结。”相较于人类文明是否被智能文明所终结这样的宏大命题，人们似乎更愿意讨论它能取代哪些人的工作、让多少人下岗，这类更关乎自己切身利益的话题。作为已与人工智能开始产生火花与融合的行业，地理信息从业者自然也有这样的疑虑。

　　不同于“人工智能威胁论”，李德毅院士认为“与其畏惧人工智能，不如自我约束”。

　　具体而言，也就是“意识和智能分离有很多典型案例，现在计算智能、围棋智能、聊天智能、驾驶认知智能都做得很好，甚至可以超过人，这说明人工智能可以成为脱离意识而存在的智能。”进一步来说，“人工智能就是人类智能的体外延伸，它可以脱离意识而存在。作为机器人的造物主，人类不需要机器具有意识。只要能够按照人类需要，给我们服务不就可以了吗？我觉得人类会足够聪明，人类完全可以让机器不具有意识。”

　　这是否意味着如果人类不加控制，人工智能会“威胁”到人类？对此，李德毅院士解答道：“退一步讲，即使将来我们制造出了能够区别于物理边界的感知机器，还要达到另外两个条件才能和人类对抗，那就是他们有自己的语言和文字了吗？他们有共同价值观了吗？目前看来也不可能。即便满足了这些条件，其时间长度至少需要几百年甚至更长，而人类进化都用了几百万年。因此不是正在崛起的人工智能会给人类带来威胁，而是智能时代要约束人类的伦理道德和行为规范，关注生命科学中的伦理道德。”

　　李德毅相信人工智能时代可以使人类获得更加优雅、更有尊严、更加智慧的生活。

　　所以，对于测绘地理信息工作者来说，在“是否会被代替”这个问题上，大可不必过度担忧，但在“自我约束”上做文章则十分必要，比如在思维方式、层次以及创新上不断进行探索。

　　“人类正在进入智能时代，现在是一个未来已来，过去未去的时代，人工智能正润物细无声地的渗透人们的生活，各式各样的智能代理或者智能机器正在成为人类智能的体外延伸，无处不在、无时不在地服务人类。”李德毅院士说。