中国_中国人工智能往事

1979年初，在杨振宁的邀请下，吴文俊抵达美国。 吴文俊当时是中国科学院数学所的研究员，他的重要目的之一是购买计算机。

他随身携带了两万美元。 这笔钱是中国科学院的一笔特别大的钱。 当时，上海市人均工资仅为65元，这笔钱足够二十五户一年的开支。

到美国后，吴文俊发现他买不起真正的电脑。 当时，计算机还处于大型机时代，是一台可靠的科研计算机，花费了数百万美元。 在朋友的帮助下，吴文俊不得不购买新上市的台式计算机。

他应该用这台电脑，五年来检验他心中的一个想法。

5年前，研究拓扑学的吴文俊被命令“跳槽”。 拓扑是“走资本主义道路”，建议他投入中国古代数学研究领域。

一年后，以“顾今用”为笔名发表了论文。 被迫转行的研究员从古代数学中得到了启示，意外地找到了理解数学的新途径。

他发现中国古代数学有两个特点。 一是结构性，一是机械化。 这个和西方欧几里得系不一样。 开始考虑代数几何等数学定理的证明能否机械化。

据吴文俊介绍，这种“数学机械化”的想法一旦实现，“重复，奴隶般的头脑劳动被解放，可以让人们做更有创意的工作”。

不知不觉中，吴文俊打开了中国人工智能研究的大门。

一个

阵风起来了。

吴文俊带着2万美元抵达美国前两年，清华大学校园出现了更大的变化。

1977年，随着文革的结束，知识分子回到了校园。 等待他们的是一座隐形肿物象牙塔。 多年的运动，当时大部分学校的教育秩序都被打破了，教师的知识体系多年没有更新，学科的设置过时僵化了。

当时清华大学副校长何东昌决定改变这种情况。 他提出“专业归队”，清华大学就此开始历史上第二次学部调整。

42岁的钹者，这时也是清华自动控制系的老师。 根据本科调整的要求，清华自习系改名为计算机系统，给予符号的两条途径: 1、调整为精仪系统，或者调整为新设立的自动化系统，从事老本业的2、留在计算机系统中，但需要改变专业，从事与计算机相关的研究。

正如当时的许多老师，钹选择了后者。 他还选择了人工智能和智能控制这一新的研究方向。

在当时几乎不为人所知的领域，钹本身也不知道。 1978年，中国自动化学会年会上报道了光学文字识别系统、手写数字识别、生物控制论和模糊集合等研究成果，但当时没有出现“人工智能”一词。

这句话是钹读完英语资料后第一次看到。

考虑到变革的方向性，张钹发现当时美国各大学的电脑系统都出现了“人工智能”的方向性。 这吸引了他的眼光，为了尽快“与国际接触”，他组织了一系列的系内教师，开始深入了解这一领域。

国内资料少而老，钹和他的团队，曾偏向于仿生学的研究。 要真正学习这个领域，你必须出国。 钹者申请了留学。

1978年，清华大学安排教师们出国交流，钹也列入名单。 1980年，他终于抵达美国利诺伊大学香槟分校，教师从金钱天温学习。 钱天闻是着名的通信领域专家，当时的主要研究领域是专家系统和机器人。

当时是人工智能的第一波浪。

70年代中期，专家系统的诞生，带来了人工智能最早的黄金期。 专家系统实际上是一套能够模拟人类专家回答特定问题的计算机软件。 其背后是人工智能三大流派之一的象征主义主张。

从符号派来看，实现人工智能需要逻辑和符号系统，人工智能的实现是逻辑演算的自动化，其基础是定理证明。 1954年，逻辑学家戴维斯完成了第一个定理证明程序。 吴文俊之后发表的实现“数学机械化”的“吴方法”也被认为是象征主义的高峰之一。

是偶然还是潮流，中国人工智能连接世界的第一步，找到了主流。

在伊利诺伊大学香槟分校，辛巴尔一边学习，一边将自己看到的所有教材和相关资料用多国邮寄，复印后寄回国内。 这些资料几乎在最初的时间就被翻译成清华大学人工智能课程的教科书。

二

在钹“导入”期间，另一位清华电脑系的老师正在思考“走出去”的方法。

他是林尧瑞。 从学校到文革时刚成立的生产现场，又回到了教育现场。 学校把计算机系统人工智能方向的准备交给了他。 1978年，在他的指导下，清华大学引进了第一批人工智能硕士。

在筹备过程中，林尧瑞常去中国科学院图书馆翻阅资料。 1978年的一天，他意外地发现了由国际人工智能联合会( IJCAI )主办的杂志。 IJCAI是国际人工智能领域的首席会议，该杂志自1969年出版，散发性地进口到中国科学院，存档于图书馆，多年来没有人感兴趣。

林尧瑞根据该杂志报道，1979年，第六届国际人工智能联合大会在日本召开。 他兴奋地提交了申请参加学校的报告书，并与会议程序委员会联合主席辻三郎先生取得了联系。 林尧瑞知道，如果去的话，这是一个历史性的时刻，中国人首次进入人工智能国际学术界的舞台。

几个月后，林尧瑞、教育部王湘浩、华中工业大学彭嘉雄等三人收到了参加日本的邀请函。 为了做充分的准备，出发前，三人在教委的向导处集合，花了两三天研究参加会的相关文件和外交。

出发前，在首都机场，他们碰巧遇到了有着相同目的的中国科学院视察团。 后者由沈阳自动化所蒋新松、刘海波、中国科学院合肥智能机械研究所陈晓肯、中国科学院三局张玉良4人组成。

最终两组合并，一行七人代表中国出发去日本旅行。

到达日本后，林尧瑞一行住在东京的一家小旅馆里。 同居的是当时有名的美国教授很多。

开会的时间是四天。 每天早上，林尧瑞等人整理笔记本和参会日程，乘地铁赶到会场。 会议由多个组织发表论文报告，中国代表团的几个人有兴趣地听取了报告，做了详细的记录。

由于没有事先做好准备，中国学者没有时间向大会提交论文。 到中国人第一次在IJCAI上发表论文为止，还有4年。 但是同行学者王湘浩有他的定理证明和归纳法的研究成果，临时印刷小册子，在主会场后面的空地上，发给参加者。

会议结束后，东京的大学邀请了林尧瑞一行。

在东京大学的人工智能实验室，林尧瑞等人看到了当时研究初期的语音识别、听觉训练、机器人等项目。 此外，第一次用录像看到东京工业大学研究的无人驾驶车。

东京的见闻使林尧瑞等人开阔了视野，也找到了未来的方向。

回国后，一行人带回的论集成为中国人工智能专业最早的教科书之一。 林尧瑞也很快决定了清华人工智能专家未来的研究方向:专家系统、自然语言、语音识别和智能控制等。

三

在国内扫兴的时候，美国的钹传来了好消息。

张钹者是福建福清人，家里有兄弟四人，张钹者两人。 张家四兄弟从福清三中毕业，在科学研究和工程学科学习。 张钹之外，张家老三张玲也是电脑领域的数学专家。

在伊利诺伊大学，钹对机器人控制问题感兴趣。 但是这个领域需要数学理论的支持，他想起了在安徽大学教书的三弟张玲。

兄弟之间的长期跨国讨论开始了。

跨国电话当时费用很高，两人只好用信邮寄。 每次交流，张钹都会把自己在美国的问题写给张玲。 差不多一个星期后，张玲可以收到哥哥的来信，思考后作出回复，10天后钹就可以收到回复。 一次，虽然等待时间很长，但是多次交流，取得了下流的成果。

1984年，国际计算机协会( IEEE )旗下的模型分析和机械智能汇刊( TPAMI )刊登了两人合作的论文《planning collision-freepathsforroboticarmamongobstacle》。

这篇论文于1981年提交，是关于机器人运动路径的论文，是两人合作的第一篇人工智能领域的论文。 当然，对张家的两兄弟来说，这也是他们第一次在国外头条期刊上发表论文。

后来想起这件事，张钹兴奋不已，少哭了。 因为没有经验，当时辛巴尔认为签名第一作者需要付钱，所以把当时领导人的金钱天闻作为第一作者。 后者实际上没有参加研究。

1982年，张鑫正式结束为期两年的访问，回到国内。 迎接他的不是鼓掌，而是叹了口气。

那一年，正好碰到了人工智能研究的转折点。

在此之前，日本通产省是计算机专家，指导当时东京大学计算机中心主任的原冈等开发第5代计算机系统。

五代机基于专家系统，备受期待。 但是，研究开发数年后，五代机一直主张的突破没有得到。

与此同时，当时主流的人工智能计算机Lisp Machine正在被证明无法制作出更好的AI程序。 这台昂贵的机器立刻被大型科研机构抛弃，取代了台式电脑。

以符号主义为主流的人工智能产业至此陷入低潮。

象征派寂寞时，另一派开始崛起:连接主义。

作为人工智能的三大流派之一，连接主义始于1943年麦卡洛克和匹兹两位学者的论文。 该流派主张人工智能应该模仿人的神经元，模拟神经网络的连接方式进行工作。

要实现这一目标，需要大量数据和大量计算能力支持。 直到21世纪，这几乎是不可能的。 因此，长期以来，联结主义一直被符号主义者忽视。 象征主义的代表人物马文明斯基写道，神经网络无法解决人工智能的问题。

1982年，联合主义学者约翰·霍普菲尔德没有想到发明了有学习能力的神经网络算法。 多年来一直被压迫的联合主义，因此遭受了逆风。

张钹和林尧瑞等人也许是第一位感知到变化的国内学者。

专家系统的崩溃，使林尧瑞等人研究的人工智能用于航运计划等工作，进入了困境。

未来该怎么做？钹建议:调查国家需求。

其次，人们赶到西南、重庆、东北，调查了以当地兵工厂为中心的工业单位，最终发现了“人工智能寒冬”的共识:以机器人研究为人工智能研究的主要攻击方向。 张钹者们相信未来的机器人也会成为重要国家的需求。

四

2019年，钹者已经84岁了。 他领导清华大学人工智能研究，还没有退休。 年底，迟来的荣誉授予了他。

中国人工智能学会于2019年授予“吴文俊人工智能最高奖”。 根据审查公告，他在检索、计划、解决问题等领域确立了形式化理论和高效算法的卓越贡献。

他至今还在寻找符号主义的领域中人工智能的知识和逻辑的界限。

林尧瑞已经退休了。 1995年，他卸下了重担。

退休前，他被邀请到日本九州工业大学从事神经元系统的研究。 他将最后的科研时间用在探索接续主义流派上。

张钹和林尧瑞也许无法预见，但21世纪以后，随着大数据和大计算力的实现，人工智能领域将掀起第二波浪。

2017年5月，吴文俊一生结束时，阿尔法go打败了人类棋手，成为当时新闻的话题。 张钹曾为此洒过冷水:不太乐观。

他说，即使是像阿尔法go这样的人工智能，依然有很大的局限性。 例如，该环境确定性、封闭性、静态，环境需要完整的知识和信息。 面对动态模糊的环境，比如扑克牌一比多，人工智能也就变得无能为力了。

类似的声音不断地从他的嘴里传出来。 在一个人工智能学家的会议上，主持人向钹提问时，现在是哪个季节呢

张钹说:“从人工智能学科成立到现在，只有两步。 第一步骤是符号表示和推理模型，以及第二步骤是以深度学习为代表的数据驱动方法。 现在我们正处在人工智能的秋天。

秋天是收获的季节，下一个冬天也要面对。 经历过冬天的人，不太乐观。