AI研究该走向何方？钟义信教授：寻找新的研究范式

2023年8月24日，科普中国星空讲坛以“通用人工智能的赛道到底在哪里？”为主题，邀请4位人工智能研究领域的专家，聚焦在理论范式、目标、实现途径、应用等方面，讲述未来通用人工智能技术如何影响整个人类社会。

北京邮电大学教授、北京邮电大学前副校长钟义信带来演讲：《范式革命：AI创新研究的成功路》

上半场：

下半场：

以下是钟义信的演讲节选：

一、信息科学的生态学转向

一般来讲都是研究物质，物质科学，包括材料科学、能量科学，所以它遵循的是物质学科的范式，物质学科的科学观跟方法论，这种科学观、方法论，它要坚决地毫不客气地排除主观因素，不允许主观因素的介入。

范式于科学研究的重要性，图片来源：钟义信

但没有主观因素的介入，智能就进不来了。因为客观的物质，它本身不会产生智能，一定要有主观因素才会有智能的出现，所以旧观念肯定是不利于人工智能研究的。

现在人工智能站上了科学研究的舞台，这是一种时代的要求。它就要求我们人类做科学研究，不仅要关注客观的物质客体，而且要关注人类主体。那么，到底怎么回事呢？

主体和客体，都要有研究，要研究他们的相互作用。关注的东西就不仅仅只是物质了，而是相互作用产生的信息的过程，过程不是静止的，也不是孤立的，而是一个生态发展演化的过程。

如果不引进新范式的观念，不召回新范式的观念，这件事就注意不到，还是把人工智能当作物质系统来研究，这样就走岔路了。

范式于科学研究的重要性，图片来源：钟义信

不光是物质客体了，还有主体，尤其是主客相互作用，这样一个研究对象巨大的变化，必然要求研究观念、方法论，也要跟着变化，这就使范式发生了巨变。

二、歧途上的人工智能研究

现在研究人工智能的范式，依然是原来物质学科研究的范式，也就是“张冠李戴”。很遗憾，这七八十年来，人工智能研究的范式都是用的物质学科的范式，所以一直是“张冠李戴”，不是现在突然发现，它一直都是用人家的范式，用人家的科学观，用人家的方法论，来研究人工智能。

旧范式一直处在歧路，图片来源：钟义信

从科学观来讲，物质学科的科学观叫作机械唯物科学观，它只研究物质，且是机械唯物，所以它要谢绝主观因素的渗入，那么它的研究目的是要搞清楚物质的结构，在此基础上去了解它的功能，这是它的科学观。

方法论，它的方法论就是跟机械唯物的科学观相适应的，叫作机械还原的方法论，两个要点。

第一，刻画它研究物质的结构，需要形式化。不管是方的、圆的，多么复杂的结构，都用数学，包括代数、几何、微积分等等去描述那个结构才行，所以它要求一定要形式化，而且仅仅要形式化。没有内容，也没有价值，因为内容跟价值是跟主观相联系的，所以它一定要把那个内容跟价值甩掉，单纯的形式化。

第二，分而治之。研究的物质系统如果比较复杂的时候，可以把它分解成一些比较简单的子系统。它认为把子系统研究清楚了，一合成，就是原来的物质系统，这叫分而治之，各个击破，然后合成，就是完整的原形，是物质学科的科学观和方法论，也就是物质学科的范式。

现在的人工智能研究的范式，它遵循的科学观也是机械唯物，因为它把研究对象就看成是脑，而且脑大家都知道，叫作属于一种特殊形态的物质，落脚点还在物质吧，人工智能不是直接研究人脑。

研究人脑的一个人工物，叫作人工脑，目的也要去研究人工脑，或者人工脑的原型就是人脑它的结构，然后去明白它的功能。

所以它科学观跟物质学科的科学观是不是几乎是一样的，如果看它的方法论，更是百分之百一样，没有不同，单纯形式化，做人工智能研究，也一样要求形式化，也要把那个内容、价值也要甩掉，然后把人工智能整体研究对象分而治之，现在人工智能花样很多，归结起来主要分成三大子系统。

一个是模拟人脑的生物神经网络，这叫人工神经网络的研究；

第二个模拟人脑逻辑思维的功能，叫专家系统；

第三个研究人跟环境的交互，感知动作，就感知动作系统。

人工智能是一种开放的复杂的高精的信息系统，可是用的办法是物质学科的范式，错位了。这就是我们面临现在人工智能研究面临的问题。

ChatGPT 走的路也是这样的，所以不是真正到位的人工智能。

人工智能作为一种高精的精彩的信息系统，它要遵循的信息系统的范式是什么模样呢？

它的科学观是辩证唯物。为什么叫辩证唯物，它不但要研究物质，而且要研究主体，还要研究主体跟客体相互作用产生的信息过程，这就变成了有主体有客体，而且不是孤立的存在，一定要相互联系，相互作用，这样才能够产生有利于人类生存发展所需要的解决问题的策略，所以才是我们研究人工智能应当遵循的科学观，就是我们研究对象不是物质本身，不仅仅是物质本身，而是信息。这信息怎么来的呢？主体、客体相互作用产生的信息的不断的演化，由低级到高级到最后变成智能解决问题的一个策略，这也是它的科学观，方法论。

跟机械还原完全不同，旧范式是机械，这是信息，它是还原，这是生态，所以叫作信息生态的方法论，它不允许去分解。

分而治之，用的刺激性比较强的一个词，叫作“肢解”，把这个完整的智能系统，活的，有生命的，有灵魂的，有智能这个系统，活生生地把它分解了，这叫“肢解”，是很不应该的。

第二个单纯的形式化，我用一个词“阉割”，把这个智能研究的形式、内容、价值三位一体的这样一个研究对象，硬生生地把它的内容、价值、最重要的内核“阉掉”了。

剩下只是一张皮，就是形式，所以模拟信号就是模拟波形，编码以后就变成数字码形。不知道它是什么价值，怎么能够做出一个聪明的、对目标最有利的决策？不可能，所以我们要考察范式，不考察范式这些问题都发现不了，一考察结果发现“张冠李戴”。

那么，怎么解决“张冠李戴”呢？就要把借来的范式还给人家，把自己应该遵循的范式树立起来，并以此去研究，才能够把人工智能能够到位地解决。

三、新范式下的人工智能研究模型

如下图，上面那个方框代表主体，下面那个椭圆代表客体。两边那个连线，带有箭头的连线，就是它们的相互作用。

“信息转换与智能创生”定律，图片来源：钟义信

环境当中的客体或者问题它会呈现出信息，即客体信息。它作用于主体，然后主体就要经过一番努力产生一个行为，行为一定要有智能。如果没有智能的话，第一，主体的目标达不到，第二，可能破坏环境的规律。

智能行为是由主体产生，主体也不是无缘无故产生的。第一，要受到客体信息的刺激，第二，要服从人类的智慧所给定的问题、目标，种子知识，也就是解决问题所需要的工作框架。在框架里头，针对客体信息，在目标的引导下，利用种子知识，如果不够，就去学，补充知识，产生智能行为，解决问题。

感知

客体的信息是外在的，不等于主体就认识到了，所以要经过感知。我们脑子里头有感知的这个功能，它的功能就把外部世界的客体的信息，转变成为主体所认识到的信息，感知信息来源于客体信息，但是受到主体目标的引导，所以它的内涵要比客体信息更复杂、更丰富，回头我们具体看感知信息具体包括哪些，客体信息不是它的全部，只是它的一部分，那么感知完成了一个任务，就把外在的信息变成了我内在的信息，主体理解表征的客体。光有信息肯定不能够产生智能行为，所以需要认知。

认知

认知的功能就是要把现象层次的东西提炼、加工、升华成为知识，如果信息是现象，那么知识就是本质。但是光有知识是不够的，是不充分的，那么怎么办？

谋行

谋行，即谋划解决问题的智能行为。以知识为基础，在目标的引导下，针对感知信息进行发展。知识就是一种约束，告诉你什么步骤可以采取，什么步骤不能采龋目标引导我们，应该往哪个方面去演绎，去推理。在谋行的功能作用下，只要问题、目标、知识是有解的，那么一定可以找到智能策略。

执行

策略是抽象的，还是不能解决问题，所以还要一个单元叫作执行。执行就把抽象的智能策略变成具体的智能行为。行为就是有动作，可以改变问题的状态，使它从原来的状态改变到符合目标要求的那个状态。

如果一次就解决问题了，这是最理想的，但是现实没那么理想，一定会产生误差，所以要把偏差反馈到系统的输入端，到感知那个地方，又通过刚才我讲的这些个步骤，为学到新的知识，产生更好的策略，转变成为更合理的行为，不断缩小误差，直到合理，问题解决。

这就是“信息转换与智能创生”定律，信息转换全部信息，客体的信息变成感知信息，感知信息变成知识，都是信息转换，创生智能就是谋行，谋行产生了智能的一种抽象表现，执行把它变成具体的体现。

范式革命：根本性突破，图片来源：钟义信

新旧范式的优劣对比，图片来源：钟义信

所以通用人工智能的赛道在哪里？只有通过了人工智能的范式革命，得到了信息学科的范式，才能产生正确的模型、产生智能行为。前面是智能策略，而且这个过程是一个稳定的规律，普遍适用的，通用的，所以是通用的人工智能理论。

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责编丨金禹奋（实习生）