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雷鋒網AI科技評論按：從2012年人工智能再次爆發至今已經7年有余，人們逐漸走過了困惑、恐慌和興奮，特別是中國的大眾，由于是沒有經歷人工智能在70年代和90年代的兩次高潮和跌落，表現得尤為明顯。經過數年的沉淀，人們對深度學習引領下的人工智能有了更為深刻的認識。
昨天雷鋒網發表的文章《打造世界AI研究的中心？黃鐵軍：北京有資源，北京有責任，北京有希望》中，北大的黃鐵軍教授表示，人工智能經歷兩次起起伏伏后，這次已經翻過了一個坎，我們人類接下來將進入智能時代，而非智能的寒冬。
今天（11月3日），潘云鶴院士在人民大學“科學大講堂”暨高瓴人工智能學院“高屋建瓴”的公開課首期上做了題為《人工智能2.0與數字經濟》的報告。在報告中，潘云鶴院士同樣對人工智能的發展做出了深刻的見解。
潘云鶴院士認為，從2015年起，由于1）社會新需求爆發；2）信息環境巨變；3）AI的基礎和目標巨變，人工智能由此走向了2.0階段?；谶@種認識，國家在2017年發布了《新一代人工智能發展規劃》， 提出了五大人工智能發展技術方向：大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能和自主智能系統。
潘云鶴院士隨后從哲學的角度分析了人工智能走向2.0的本質原因：我們已經由傳統的以“物理空間”和“人類社會”為主的二元空間逐步進入了“物理空間”-“人類社會”-“信息空間”所構成的三元空間?！靶畔⒖臻g”的出現勢必會對人類生存的方方面面產生影響，例如通過信息空間，人類可以用新的方法改造物理空間；通過信息空間，人類可以以新的手段認識我們人類自己。
這種轉變對于整個人類歷史來講都是革命性的，我們有幸生活在這樣的一個歷史階段，應當把握歷史的機遇。
以下是潘云鶴院士演講的部分內容，雷鋒網AI科技評論編輯，內容未經本人確認。
注：潘云鶴院士的報告分為兩部分，第一部分講述了數字經濟及中國數字經濟的現狀，此處從略；下文為第二部分“人工智能走向2.0”中的一部分，省略了“人工智能2.0技術已露端倪”、“新一代人工智能技術的應用”等內容。
63年前的1956年，在美國的達特茅斯誕生“人工智能”這個概念。當時有一批著名學者，包括斯坦福的McCrarthy教授、MIT的Minsky教授，卡內基·梅隆的Simont和Newell教授（以上四位后來都成為圖靈獎獲得者），還有貝爾實驗室的Shannon、IBM公司的Rochester等。當時他們便確立了“人工智能”的概念：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即用計算機模擬人的智慧。
隨后在70年代，人工智能研究學界主要瞄準了七個方向，這七個方向一直到現在都發揮著很重要的作用。包括
1、機器定理證明?，F在是邏輯和推理。
2、機器翻譯。現在是自然語言處理。
3、專家系統?，F在是問題求解和知識表達。
4、博弈?，F在是樹搜索。
5、模式識別?，F在是多媒體認知。
6、學習?，F在是神經網絡。
7、機器人和智能控制。現在是感知和控制。
這七個方向事實就是去模擬人的不同行為，這其中引入很多的學派，其中最典型的是符號學派、連接學派、行為學派。
人工智能中間經歷了很多波折，時間所限不細講了。
到了2015年，人工智能從低潮又開始迅猛地崛起。在2015年，中國工程院有一個課題叫“中國人工智能2.0發展戰略研究”，我們在這里面提出一個重要的概念，就是人工智能正在走向2.0。
原因何在呢？我們講了三個方面的原因。
第一，社會需求不一樣了。過去人工智能研究的是用計算機模擬一個人的智能行為，人工智能前面60年是這么做的，但現在社會出現了新的需求，我們要解決的是智能城市、智能醫療、智能交通、智能游戲、智能制造等等的問題，這些問題中間大部分問題都不是模擬一個人的智能解決，而是要模擬一群人的智能，要研究的是復雜巨系統的智能化運行的問題。所以，人的智能很重要，但系統的智能更重要。例如交通系統，以前智能交通用無人駕駛能解決問題，最近發現不行了，到最后要解決的問題是車路協同系統。
第二，信息環境巨變。60年以前的人工智能瞄準的是一臺計算機的智能模擬，而現在我們面對的信息環境是互聯網、移動計算、超級計算、穿戴設備、物聯網、云計算、網上社區、萬維網、搜索引擎，這些工具構成一個復雜信息巨系統。如果我們人工智能不充分利用這樣的新的信息環境，它必定是個較弱的人工智能，我們人工智能必須要研究建立在計算機、計算機聯成的網、計算機產生的大數據、各種穿戴設備、移動設備構成的一個巨系統的人工智能。
第三，人工智能的基礎和目標發生了巨變。60年前的人工智能是希望計算機能夠像人那樣聰明。60年以后我們明白，計算機在某些方面可以比人更聰明，它可以記的比人更多，它可以算得比人更快，甚至我們發現它居然下棋都可以比人下得更好。這說明計算機在某些領域一定會比人做得更好，就像汽車在公路上一定走得比人更快，但人的兩條腿有汽車不可替代的作用。因此人的某些智能，計算機是很難描述的。不能描述，就無法編程，不能編程就沒法用計算機來實現。現在越來越多的人工智能科學家意識到，機器的智能和人的智能是兩種有區別的智能，一種是硅片的智能，一種是人腦的智能，這兩者之間一定是各有所長，最好的辦法是將它們聯成一體，自如運用，使它們構成一個比人和機器更聰明的智能體來為人服務，這應該是人工智能發展的新目標。
基于以上的這些認識，我們認為人工智能必定走向新一代。經歷了一年多的時間，上下來回反復，終于到2017年中國發布了《新一代人工智能發展規劃》。這個《規劃》讓全世界關注的是中國人發展人工智能的決心、信心。
另一個讓全世界關注的是，中國人提出了五個方面的人工智能發展技術方向：大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能和自主智能系統。這五個方面，除了“群體智能”是外國人提出的概念，其他四個都是中國提出的新概念。比如大數據智能，國外努力在搞的是大數據技術和深度神經網絡。我們認為深度神經網絡是大數據智能的一種，大數據智能當然也包括別的（例如知識圖譜）。大數據和深度學習并不是大數據智能的全部。群體智能也是這樣，我們認為，在這樣的時代，把很多人的智慧聚集起來，形成新的智能系統將是重要研究方向?？缑襟w也是這樣，針對它的應用，我們提出要研究智能城市、智慧醫療、智能制造，這些領域都是研究復雜巨系統的智能。國家認為研究這些不夠了，還有智能經濟，在這方面人民大學富有重要的責任，今后經濟學和工程學結合起來，形成“智能經濟”的統一研究。
我們這個報告發上去以后，后來又進行深入研究，發現除了上面講的三個原因以外，還有個根本原因，以前的世界是二元空間，一元是人類社會空間（Human society space），一元是物理世界（Physical space）；但過去30年，世界正在形成一個新的空間——信息空間（cyberspace）。我們的世界正從原來的PH兩元空間變成了一個CPH三元空間的構成。
以前我們也有很多信息，那些信息大部分都來自于人類社會，我們寫了很多書，開了很多會，有媒體，有電視，有報紙，有計算機，甚至用計算機來處理數據。所有這些信息開始都是人發出的，因此它沒有單獨成為一個空間，它附著在人類社會。后來我們把這些信息互聯，有了互聯網，有了移動通信，有了搜索工具，我們的信息開始繞過人類，我們發了很多衛星到天上，衛星一天24小時，每小時3600秒不停地向我們發信息；我們裝了很多攝像頭在街上，這些街上的攝像頭也在不停地向我們發信息。杭州市街上的攝像頭，據說有30萬個。30萬個攝像頭不停發信息，人是處理不了的，計算機也處理不了，這些數據不變成知識我們很難完整使用它。這就形成了一個新的時代，我們把它叫大數據時代。
國外的書上講，大數據時代主要的特征是數據很大，這是對的。但我認為不僅是數據很大，還有隱含的特征，這些數據絕大部分都不是人主動發出的，它是繞過人類，是物理世界發出的。例如你的手機時時刻刻都在發送消息，把這些數據收集起來便可以定位出你到了哪里。這些信息是關于人的信息，但不是人發出來的，是物發出的。這就是大數據時代的本質特征。
這些事情證明有新的空間誕生了，這個空間就是信息否間，不附著在人類上面，是它獨立自主的空間。這樣的時代，數據如果不變成大知識，我們便用不了；只有用人工智能把它變成大知識，我們才能駕馭這個時代。
在原來的二元空間（PH空間）中，我們有物理空間和人類社會空間，人類不斷研究物理空間：物質是什么，它有什么變化規律，變化以后會變成什么新的物質等等。所有這些知識構成了我們的物理學、化學、生物學等等，我們把它叫做自然科學。自然科學是關于物理空間的知識。
然后人類社會還要改造物理空間，怎么設計，怎么加工，怎么維修。所有這些知識的總和，包括建筑學、機械制造、電子工程等等，我們把它叫做工程技術。
然后人類社會還要研究我們自己，研究我們的經濟行為、政治行為、文化行為、倫理行為，所有這些我們把它叫做社會科學。
現在出現了一個新的空間，就是信息空間。人類發現除了直接觀測物理空間以外，通過信息空間可以看到物理空間新的一面，這是很重要的一個變化。比如說過去我們觀察物理空間可以看到十字路口交通是怎么擁堵的，但在信息空間里，我們可以看到一個十字路口的交通擁堵是怎么影響周圍四個十字路口的交通變化，進而影響周圍十六個十字路口的交通變化，過去我們看不到，現在通過信息空間容易看到。一個城市的發展是怎么影響周圍若干個城市的發展；一個城市的發展是怎么影響周圍若干個小鎮的發展，過去這些要靠社會調查才能把這些事情搞清楚，現在在信息空間中由大數據來標定，把它轉化到信息空間，進而通過信息空間可以直接改造物理空間。
我們可以通過信息空間改造物理空間，最早的例子是無人機。如果無人機早出現十年，我認為第五代機一定不是現在這個；如果現在出現第六代機，一定是帶著無人機群的飛機。一個飛機帶著一批無人機那就太厲害了。這肯定是新的作戰模式，今后可能是一個人帶著一批武器打仗，這批武器會自動前進，人就變得很重要，每個人都是軍官。所以，通過信息空間去改造物理空間的方式在今后十年間必然會大量涌現。
我們還發現通過信息空間，人類社會可以重新認識人類自己。我國在五、六年以前做過一次人口普查，有人告訴我，人口普查花了半年時間，用了數以千萬計的工作人員才把中國14億人的年齡、性別、籍貫、工作、文化程度、人員關系、居住地等幾十個參數確定下來。這是一個非常龐大的工程。但我相信五年以后，如果我們再做一次人口普查的話，估計只要幾個星期，幾百個人大概就夠了，我們可以用大數據，把各種數據放在一起，不但可以搞清楚上面這些數據，還有你處于什么階段，愛好什么東西，都加到人口數據里。再過五十年，也許可以給每一個人進行畫像。
在社會科學的研究中間，對人的研究、對人各種行為的研究以及人與人之間關系的研究也將出現新的境界。
因此空間的變化（PH到CPH的變化）不僅影響人工智能這門學科，這個新的信息流變化也將影響認知的新變化，影響所有的科學、工程和社會科學，為所有的社會科學和工程科學提供新的研究方法、新的研究圖景和新的研究通道。有的科學家講科學將會有第四模式。過去三個模式，一個是觀測的方法，一個是科學計算的方法，一個是計算機模擬方法，第四個模式是通過大數據進行研究的模式。
此外，還將會出現很多新的學科門類，就是復雜巨系統。比如城市學，過去研究城市的只有一門科學——城市規劃，城市規劃是研究城市物理系統的科學，而且城市規劃的人不承認它是科學，承認它是經驗集成，不是科學，沒理論，這個理論都是片段的，不是整體的理論。所以我們要搞個規劃，大到城市規劃，小到小區規劃，這都需要積累經驗?，F在同濟大學吳志強院士提出“要重塑全世界的城市規劃理論”，基礎是城市大數據。同濟大學號稱建立了全世界最完整的城市大數據。人民大學如果要在經濟上重振旗鼓，應該建立全世界最完整的經濟大數據。
城市運行系統是這樣，環境生態系統、健康醫療系統也是這樣。健康不但和醫院、病人，還有醫保、制藥、住家健康、穿戴式健康設備、制藥，含在一起就是人類醫療健康系統。只有把這個系統運轉好，一個國家或者是全世界醫療健康整體系統就會發展和進步的很快。所以，中國在人工智能的發展不僅會促進經濟巨大變化，也會促進整個學科發展巨大變化，整個社會學科發展的巨大變化。
高瓴人工智能學院是中國人民大學下屬正式學院，承擔學校人工智能學科的規劃與建設，開展本學科和相關交叉學科領域的本、碩、博人才培養和科學研究工作。人工智能學院按照“能創新一流體制機制、打造一流師資隊伍、培養一流專業人才、產出一流科研成果”思路，開展各項工作，向著打造一所能夠影響和塑造未來人工智能時代的世界一流學院的愿景持續努力。學院特別面向北京高校師生和社會各界人士，推出“高屋建瓴”人工智能公開課項目。項目將下設“大師講”和“青年說”兩個子欄目，分別邀請國內外人工智能領域學術界頂尖專家、產業界領軍人物及杰出青年學者、業界新生力量，就其專注的領域作公開講授。力圖在高瓴人工智能學院的平臺上，匯聚高端人才，發出人工智能領域“高屋建瓴、高瞻遠矚”的聲音。
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