中国人工智能往事_风闻

文/赵家鹏

1979年初，应杨振宁邀请，吴文俊抵达美国。吴文俊当时是中科院数学所的一名研究员，他此行的重要目的之一是：购买一台计算机。

他随身携带了两万美元，这笔钱是中科院特批的一笔巨款。在当年，上海市人均工资仅65元每月，这笔钱足够二十五户人家一年开支所需。

到美国后，吴文俊发现，他根本买不起一台真正的计算机。那时，计算机还处在大型机时代，一台可靠的科研计算机，动辄要几百万美元。在朋友的帮助下，吴文俊只好选购了一台新推出的台式计算机。

他要用这台计算机，验证五年来他心头的一个想法。

五年前，研究拓扑学的吴文俊被勒令“改行”。拓扑学是“走资本主义道路”的，他被建议投入到中国古代数学研究领域。

一年后，他以“顾今用”为笔名，发表了一篇论文。这位被迫改行的研究员，从古代数学中得到了启发，意外找到了一条理解数学的新路径。

他发现，中国古代数学有两大特点，一个是构造性，一个是机械化。这是有别于西方的欧几里德系统的。这让他开始思考：代数几何等数学定理的证明，是否可以用机械化完成。

在吴文俊看来，如果这个“数学机械化”的想法可以实现，那么就可以让“重复的、奴隶般的脑力劳动得到解放, 让人们去做更多创造性的工作。”

不经意间，吴文俊推开了中国人工智能研究的大门。

一阵风到了吹起时。

就在吴文俊揣着两万块抵达美国前两年，一场更大的变化出现在清华大学校园里。

1977年，伴随着文革结束，知识分子回到了校园。等待他们的是，满目疮痍的象牙塔。经年的运动，令当时几乎所有学校的教学秩序都被打破了，教师的知识体系多年来没有更新，学科设置陈旧僵化。

时任清华大学副校长的何东昌，决定改变此一局面，他提出了“专业归队”，清华大学就此开始了史上第二次院系调整。

42岁的张钹，此时是清华自动控制系的一名老师。按照院系调整的要求，清华自控系要更名为计算机系，给到张钹的两条路：1、调整到精仪系或新成立的自动化系，从事老本行；2、继续留在计算机系，但必须转变专业，从事计算机相关研究。

像当时大多数老师一样，张钹选择了后者。他还为自己选择了一个新的研究方向：人工智能与智能控制。

这在当时是一个几乎没有人了解的领域，张钹自己也不了解。尽管在1978年，中国自动化学会年会上，曾报告了光学文字识别系统、手写体数字识别、生物控制论和模糊集合等研究成果，但“人工智能”这个词当时并未出现。

这个词还是张钹在阅读英文材料时，第一次看到的。

在思考转型方向时，张钹发现，当时美国各个大学的计算机系，都出现了一个名为“人工智能”的方向。这吸引了他的目光，为了尽快“跟国际接轨”，他组织了一批系内教师，开始深入了解这个领域。

国内的资料少且陈旧，张钹和他的团队，一度甚至偏向了仿生学研究。要想真正学习这个领域，必须要出国。张钹申请了留学。

1978年，清华大学安排一批教师出国交流，张钹也在名单之中。1980年，他终于抵达美国伊利诺伊大学香槟分校，师从钱天闻学习。钱天闻是知名的通讯领域专家，当时主要研究领域是专家系统和机器人。

那时正值人工智能的第一次浪潮。

70年代中期，专家系统的诞生，带来了人工智能最早的黄金时期。所谓专家系统，其实是一套计算机软件，能够模拟人类专家回答特定提问。其背后是人工智能三大流派之一符号主义的主张。

在符号派看来，实现人工智能必须用逻辑和符号系统，人工智能要实现的就是逻辑演算自动化，而其基础就是定理证明。1954年，逻辑学家戴维斯完成了第一个定理证明程序。吴文俊后来发表的实现“数学机械化”的“吴方法”，也被认为是符号主义的高峰之一。

不知是巧合还是潮流，中国人工智能接轨世界的第一步，即找到了主流。

在伊利诺伊大学香槟分校，张钹一边学习，一边通过跨国邮寄，将自己看到的全部教材和相关材料，复印并寄回国内。这些材料，几乎在第一时间，就被转译成了清华大学人工智能课程的教科书。

二就在张钹忙着“引进来”之际，另一位清华计算机系的老师则在思考如何“走出去”。

他是林尧瑞。刚从学校在文革时设立的生产车间，返回教学岗位。学校将计算机系人工智能方向的筹备工作交给了他。1978年，在他的主导下，清华大学招徕了第一批人工智能硕士生。

在筹备过程中，林尧瑞经常到中科院图书馆翻阅资料。1978年的一天，他意外找到了一本国际人工智能联合会议（ IJCAI）主办的杂志。 IJCAI是国际人工智能界的顶级会议，其杂志从1969年开始出版，后被中科院零星进口至国内，放到图书馆存档，但多年来，一直无人问津。

林尧瑞从这本杂志得知，1979 年，第六届国际人工智能联合大会将于日本召开。他激动地向学校提交了申请参会的报告，同时与会议程序委员会联合主席辻三郎，取得了联系。林尧瑞知道，如果成行，这将是历史性的一刻，中国人首次进入人工智能国际学界的舞台。

几个月后，林尧瑞与来自教育部的王湘浩、华中工业大学的彭嘉雄等三人，拿到了去往日本参会的邀请函。为了做好充足的准备，在启程之前，三人集中住到了教委招待所，花了两三天时间研究学习参会的相关文件和外交事宜。

启程前，在首都机场，他们偶遇了另一个有着同样目的的中科院考察团。后者由四人组成，包括：沈阳自动化所的蒋新松、刘海波，中科院合肥智能机械研究所的陈晓肯，以及中国科学院三局的张玉良。

最终两团合并，一行七人代表中国，踏上了赴日本的旅途。

抵达日本后，林尧瑞一行下榻在东京的一个小旅馆中。同住的还有当时多位知名的美国教授。

会议为期四天。每天一早，林尧瑞等人都要收拾好笔记本和参会行程单，坐地铁赶去会场。会议由多个小组进行论文报告，中国代表团的几个人，按照兴趣，听取报告，并做了详细的记录。

由于没有提前准备，中国学者并没有来得及向大会提交论文。此时距离中国人第一次在 IJCAI发表论文，也还有四年时间。但同行学者王湘浩，带去了他的定理证明和归纳法的研究成果，并临时印了一批小册子，在主会场后面的空场，向参会人员发放。

会议结束后，东京的大学招待了林尧瑞一行。

在东京大学人工智能实验室中，林尧瑞等人见识了当时处在研究初期的语音识别、听觉训练和机器人等项目。甚至，他们还第一次从录像中看到了东京工业大学正在研究的无人驾驶汽车。

东京的见闻让林尧瑞等人大开眼界，同时也找到了未来的方向。

归国后，一行人带回的论文集，成为了中国人工智能专业最早的教科书之一。林尧瑞也很快为清华人工智能专业确定了未来的研究方向：专家系统、自然语言、语音识别和智能控制等。

三国内方兴未艾时，身处美国的张钹传来了好消息。

张钹是福建福清人，家中有兄弟四人，张钹行二。张家四兄弟，皆毕业于福清三中，后来都在科研与工程领域学有所成。除张钹外，张家老三张玲，也是计算机领域的数学专家。

在伊利诺伊大学，张钹对机械臂控制问题产生了兴趣。但这一领域需要数学理论的支撑，他想到了当时正在安徽大学任教的三弟张玲。

一场兄弟间漫长的跨国讨论开始了。

跨国电话当时资费昂贵，两人只能通过书信邮寄的方式进行沟通。每次沟通，张钹要把自己在美国的问题写给张玲。差不多一周后，张玲可以收到哥哥的来信，思索后回复，十天后张钹才能收到回信。一来一往，花费与等待的时间漫长，但几番沟通下来，却取得了不俗的成果。

1984年，电气和电子工程师协会（IEEE）旗下的模式分析与机器智能汇刊（TPAMI）刊发了两人合作的论文《Planning Collision-Free Paths for Robotic Arm Among Obstacles》。

这篇论文提交于1981年，是一篇关于机械臂运动路径的论文，是两人合作的第一篇人工智能领域的论文。当然，对于张家两兄弟来说，这也是他们第一次在海外顶级期刊发表论文。

后来想起此事，张钹激动之余，也有些哭笑不得。由于没有经验，当时张钹以为，署名第一作者需要交钱，故此将当时的导师钱天闻列为了第一作者。而后者，其实并未参与研究。

1982年，张钹正式结束了两年的访学，回到了国内。迎接他的，不是掌声，而是唉声叹气。

那一年，恰逢人工智能研究的转捩点。

在此之前，日本通产省曾委托计算机专家、时任东京大学计算机中心主任的元冈达，领导研发第五代计算机系统。

五代机以专家系统作为基础，被寄予厚望。但在研发多年后，五代机并未取得此前宣称的突破。

与此同时，当时主流的人工智能计算机Lisp Machine，被逐渐证明无法做出任何更好的AI程序。这种昂贵的机器，很快被各大科研机构所抛弃，被台式个人电脑取而代之。

以符号主义为主流的人工智能产业，就此陷入低潮。

符号派落寞时，另一派开始崛起：连接主义。

作为人工智能三大流派之一，连接主义起源于1943年麦卡洛克和皮茨两位学者的论文。该流派主张，人工智能应模仿人类的神经元，用模拟神经网络的连接方式，进行工作。

要实现这种方式，并不容易，它需要大数据和大算力的支持。在21世纪之前，这几乎是不可能实现的事情。所以，长期以来，连接主义始终被符号主义者无视。符号主义的代表人物，马文·明斯基甚至曾写书宣称，神经网络不能解决人工智能的问题。

没想到，1982年，连接主义派的学者约翰·霍普菲尔德，竟然发明了一种具有学习能力的神经网络算法。被压制了多年的连接主义，就此取得了逆袭。

张钹和林尧瑞等人，可能是第一波感知到变化的国内学者。

专家系统的溃败，令林尧瑞等人研究的人工智能用于航运调度等工作，进入困境。

未来该怎么办？张钹提议：调研国家需求。

接下来，众人赶赴西南、重庆以及东北，调研了当地以兵工厂为主的工业单位，最终找到了一个“人工智能寒冬”下的共识：将机器人研究作为人工智能研究的主攻方向。张钹等人相信，未来机器人会是一种重要的国家需求。

四2019年，张钹已届84岁。他领导着清华大学人工智能研究，还没退休。年底时，一份迟来的荣誉颁给了他。

中国人工智能学会授予了他，2019年“吴文俊人工智能最高成就奖”。评奖公告中说，他在搜索、规划和问题求解等领域建立形式化理论和高效算法做出的卓越贡献。

时至今天，他依旧在符号主义的领域，探索着人工智能知识与逻辑的边界。

林尧瑞已经退休了。1995年，他卸下了重担。

退休前，他受邀来到了日本九州工业大学，从事了一段神经元系统研究。他把最后的科研时光，用在了对连接主义流派的探索上。

无论是张钹还是林尧瑞，可能都无法预见，在21世纪后，随着大数据与大算力的实现，人工智能领域会掀起第二次浪潮。

2017年5月，吴文俊走完一生时光时，AlphaGo击败了人类棋手，成为了当时新闻的热议。张钹曾为此泼下冷水：不要太过乐观。

在他看来，即使是AlphaGo这样的人工智能，依旧拥有巨大的局限性，比如，它所处的环境必须要求是确定性的、封闭的、静态的，且要求环境中有完全的知识和信息。一旦面临动态模糊环境，比如让它一对多打扑克，人工智能也束手无策。

类似的声音，不断从他的口中发出。一次人工智能学家的会议上，当主持人提问张钹：人工智能目前在哪个季节？

张钹回答：人工智能学科从创立到现在，只往前走了两步。第一步，是符号表示和推理模型，第二步，是深度学习为代表的数据驱动的方法。现在，我们处在人工智能的秋天。

秋天是收获的季节，也将面临下一个寒冬。一个经历过冬天的人，不会感到过分乐观。