人工智能在中国发展了几十年，经历了不少曲折与困难。现在人工智能火了，不少研究者对过去的历史缺乏了解，不了解中国人工智能的前世今生、来龙去脉。不知脉络、不知过往，也就有了许多似是而非。
中国人工智能研究的历史脚步
中国人工智能研究刚好赶上20世纪70年代末开始的第二波人工智能浪潮，这是一个承前启后的重要时期。在这一阶段，我们不仅在符号主义人工智能的研究上取得了世界级的成果，也赶上了神经网络研究的浪潮。更重要的是，在前人研究和论证的基础上，国家决定启动863计划的研究。
20世纪90年代国际人工智能研究进入低谷时，863计划计算机主题（863-306）的实施，培养了一大批进入国际高技术前沿的计算机人才，为我国实施创新驱动发展战略奠定了人才基础。
与863计划结缘及参与到中国人工智能发展的历史中来，是我终生难忘的经历。在担任智能接口责任专家的几年间，通过课题评审、课题考察、学术交流，我逐步对汉字识别、语音识别、中文信息处理、工程图与文本识别、图像与视频编码、多媒体通信、智能交互技术、虚拟现实方向有了深入理解，与这些领域的专家进行了充分的交流与合作，经历了人工智能发展的波峰和波谷。今天国内人工智能界的领军人物，许多是863计划相关主题的专家。可以说，863-306是人工智能人才的大熔炉。
这段经历让我体会到，人工智能的发展是一个螺旋式前进的过程。在前一波人工智能浪潮沉寂了一段时间后，前两年大家都觉得人工智能“大风”来了，必须赶快前进，不要掉队。这两年人工智能有所降温，大家冷静下来后发现，人工智能仍面临很多挑战。当下ChatGPT的爆火，又让公众对人工智能有了新的兴趣。
以史为鉴，可以帮助我们在科研工作中把握规律、不随波逐流，更好地迎接挑战。
当前人工智能水平“刚上小学”
人工智能现在主要的缺陷是在机器学习方面。深度学习即深度神经网络，是机器学习的一种方法，这种方法确实可以解决很多问题，也取得了很大的成功，但深度学习也要发展。
我去美国开会，马里兰大学一位知名人工智能专家调侃说，现在“深度学习有深度而无学习”。这是因为这样的学习严格来说不是学习，而是训练，是用大数据训练一个数学模型，不是真的学习知识。
更大的问题是人们不知道机器学习是怎么解决问题的。在神经网络里，很多东西没有办法被定性和解释。解决了这个问题，人工智能可能又会迎来一波大的浪潮。
用人的一生来比喻，今天的人工智能水平大概是刚上小学的程度，后面还有很长的路要走。对于未来，我们需要思考人工智能现在做了多少事、未来还有多少事需要做。
事实上，我们现在所解决的人工智能问题还是很小的一部分。人工智能涉及的问题可以分为四类。
第一类是可统计可推理的人工智能问题。这一部分在工业界已经可以使用，可以应用于机器人及各种各样的知识决策系统。
第二类是不可统计可推理的人工智能问题。这类问题靠大数据解决不了，只能靠传统的逻辑和规则来处理。
第三类是可统计不可推理的人工智能问题。有大数据，通过大数据能统计出规律，但用语言表述逻辑和因果关系相当复杂。这方面的曙光已经初现，但是需要更多突破。
第四类是不可统计不可推理的人工智能问题。这是最难的问题，没有模型和数据，这类问题未来机器人不可能涉足，也不可能胜过人。
可以看出，第一类问题研究得比较成熟，已经能够成功应用；第二类、三类问题正在突破，是人工智能从1.0向2.0过渡的主要研究内容，不难看出未来人工智能会在哪些方面超过人、在哪些方面不可能超过人；第四类问题短期内难以突破。
下一波乘风破浪的一定是人工智能公司
人工智能给全社会，尤其是自动化领域、机器人领域带来非常多的机遇。过去几十年，我们经历了几波比较大的浪潮。
第一波是个人电脑浪潮，给信息领域带来了颠覆性影响。之后是互联网浪潮，成就了一大批互联网公司。紧接着是移动互联网浪潮，苹果、华为等都是乘着这一波浪潮起来的。下一波浪潮是什么？一定是人工智能。如果能再出现类似苹果、华为这样的公司，那它一定是人工智能公司。
目前，我国人工智能发展正从1.0向2.0过渡。我国发展人工智能有优势也有短板。优势有四个，强有力的政策支持、庞大的数据、丰富的应用场景、非常多有潜力的年轻人；短板也有四个，基础理论薄弱、原创算法薄弱、关键核心元器件薄弱、开源不足。
实际上，科技部在新一代人工智能发展规划方面已经有了很好的前瞻性考虑，基本原则有四个：科技引领、系统布局、市场主导、开源开放。目标是到2020年中国人工智能能够与世界同步，到2025年其中一部分能够达到领先水平，到2030年总体上能够走在前面。
从事人工智能研究30多年来，我曾与不少科学家共事和交换意见。尤其是在上一波人工智能浪潮中，他们在诸多不利因素下，克服了种种困难，突破了自己的学科和背景所带来的局限，其献身精神和科学态度令人感动，也为今天的研究者们树立了榜样。在新一轮人工智能浪潮中，中国已经有了与世界同步发展的实力。
未来的人类和人工智能，一定会在开放环境中共同前进。■
（作者系中国工程院院士，本文摘编自其为《中国人工智能简史》所作推荐序）
《科学新闻》 (科学新闻2024年4月刊 封面)