10月15日上午，安徽大學(xué)人工智能安徽省院士工作站首席科學(xué)家續(xù)聘儀式舉行，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)教授張鈸受聘續(xù)任。

作為中國人工智能領(lǐng)域的重要奠基者，張鈸40歲后跨界投身AI研究，與安徽大學(xué)張鈴教授合作，發(fā)表了我國人工智能領(lǐng)域首篇國際論文，獲得首個國際獎項，并成為首位人工智能領(lǐng)域的中國科學(xué)院院士。

“續(xù)聘不僅意味著合作的延續(xù)，更代表新的起點。”張鈸表示，他將繼續(xù)攜手安徽大學(xué)，在科研創(chuàng)新與人才培養(yǎng)上深耕細(xì)作，助力中國人工智能邁向世界前沿。

從上世紀(jì)七十年代那一封封跨洋往來的信開始，張鈸與張鈴的故事，早已寫進(jìn)中國人工智能的起點。

信箋之間，寫下中國AI的序章

1970年代末，中國的人工智能研究還處于啟蒙階段。那時，沒有互聯(lián)網(wǎng)，沒有即時通訊，科研資料匱乏。偏偏在這樣的條件下，跨越太平洋的一場學(xué)術(shù)通信，悄然播下了中國人工智能的種子。

“那時候我在美國，張鈴在安徽。”張鈸回憶說，“我們合作開始于1978年，國際上人工智能剛剛興起，中國幾乎沒有現(xiàn)成資料。我們只能靠一封封信來討論、爭論、修改。”

1980-1982年在美國訪學(xué)期間，張鈸敏銳地發(fā)現(xiàn)了數(shù)學(xué)與人工智能結(jié)合的廣闊前景，與數(shù)學(xué)專業(yè)的弟弟張鈴教授合作，兄弟倆攜手推進(jìn)人工智能的研究。

一封從安徽寄往美國的信，最快也要十天才能到，回信往往又得等上十天，一個來回需要近一個月。

為了節(jié)省郵費和重量，他們用最薄的信紙，密密麻麻寫上五頁甚至更多，生怕浪費任何一寸空間。“張鈴寫信特別認(rèn)真，還要用復(fù)寫紙，一份寄出，一份留底。我們討論的時候常常會說‘請看第幾頁第幾行’，那樣才能對得上。”

在這樣的通信里，他們討論的不只是公式與算法，更是對未來的思考。那時，張鈸在美國做方向指引，張鈴在國內(nèi)做理論推演。一個進(jìn)行程序驗證，一個做出數(shù)學(xué)證明，兩端的研究互為補充，信件成了他們共同的“科研平臺”。

那段通信最終促成了1983年在德國卡塞爾舉行的第八屆國際人工智能大會（IJCAI-83）上發(fā)表論文，論文內(nèi)容有關(guān)啟發(fā)式搜索的統(tǒng)計推斷方法，由張鈴在大會上做報告。這是中國學(xué)者首次在國際人工智能重大會議上發(fā)表的研究成果。

這段通信又產(chǎn)生了另一個研究成果，即1984年1月發(fā)表在美國電子與電氣工程師協(xié)會會刊（IEEE Trans.）PAMI-6 上的論文，它是關(guān)于機(jī)器人運動規(guī)劃，這是中國學(xué)者在國際著名期刊上發(fā)表的第一篇關(guān)于人工智能的論文。“其實這篇論文本該更早發(fā)表。”張鈸坦言。編輯部原本計劃在1982年底或1983年初發(fā)表，卻因他回國而一度中斷聯(lián)系。等到信件輾轉(zhuǎn)寄到北京時，已經(jīng)是一年之后。張鈴在信中焦急地催問：“你準(zhǔn)備得怎么樣了？”

“我一看，趕緊連夜整理，把論文終稿寄出去。”張鈸笑著說，“其實，文章的審稿過程出乎意料的順利，初稿寄出去三個多月就有了結(jié)果，被完全接收，沒要求修改。那時我們連怎么寫英文論文都不太清楚，參考文獻(xiàn)才三篇。當(dāng)然啰，因為沒人做過類似的事，論文的思路是全新的，是獨立完成的，可參考的文獻(xiàn)本來就不多。”，這項工作進(jìn)一步拓展了人工智能數(shù)學(xué)建模的研究方向。

這條路可以走

中國人工智能的發(fā)展，總要有第一個吃螃蟹的人。

“那時候搞人工智能的人普遍認(rèn)為，人類解決問題基本上不依賴數(shù)學(xué)，所以人工智能也不應(yīng)該用數(shù)學(xué)?？墒俏覀冇X得不對，因為任何一個領(lǐng)域要成為科學(xué)，就必須使用數(shù)學(xué)。因此我們努力探索在人工智能中使用數(shù)學(xué)”張鈸表示，以搜索為例，已有的方法都是定性的，如“深度優(yōu)先”“寬度優(yōu)先”法等。“張鈴教授創(chuàng)造性地將搜索看成“隨機(jī)采樣過程”，并將概率推斷的方法引進(jìn)搜索，建立了搜索的概率統(tǒng)計模型。”，他們稱它為“SA算法”，即統(tǒng)計A算法，是對傳統(tǒng)A*搜索算法的一次重要改進(jìn)。它提高了搜索效率，奠定了AI中概率建模的思想雛形。

“我們的貢獻(xiàn)不是做出某個產(chǎn)品，而是證明了人工智能與數(shù)學(xué)結(jié)合這條路是走得通的。”他沉思片刻，語氣篤定：“理論研究的意義，不在于立刻變成經(jīng)濟(jì)效益，而在于開辟方向。告訴后來的人‘這條路走得通’，這就是貢獻(xiàn)。”

張鈸與張鈴的合作，不僅在學(xué)術(shù)上開辟方向，也在安徽大學(xué)留下了深遠(yuǎn)的影響。

“1980年我們成立了國家重點實驗室，1990年2月正式開放運行。”張鈸回憶說，1990年后，張鈴教授受聘為國家重點實驗室的兼職教授，兩校在人工智能研究上持續(xù)互動。

1992年，張鈴從當(dāng)時的安慶師范學(xué)院調(diào)入安徽大學(xué)——來時只帶了兩個人，當(dāng)時的安大也只有兩臺機(jī)器，幾乎是白手起家。1993年，安大正式成立人工智能研究所，成為國內(nèi)最早專門從事人工智能研究的機(jī)構(gòu)之一。值得一提的是，張鈴將數(shù)學(xué)引入到人工智能領(lǐng)域，與張鈸教授一起創(chuàng)建了原創(chuàng)性的“商空間粒度計算理論”。該理論模擬人類智能解決問題的思路，自提出后便廣受關(guān)注，并逐漸發(fā)展成為人工智能三大粒計算理論之一。

說到這里，張鈸院士動情地說：“毫不夸張地說，安徽大學(xué)也是中國人工智能奠基者和引領(lǐng)者之一”。

2001年的冬天，張鈸已是年近7旬長者，卻駐守安大二十余天，陪安大的學(xué)生一起寫計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)二級重點學(xué)科申請材料。白天討論方案，晚上改文字。“初稿寫得不理想，我就和張鈴反復(fù)推敲，直到成稿。后來材料送上去，2002年順利獲批。”張鈸笑著回憶。“當(dāng)時全國只有七個高校獲評，安徽大學(xué)能入選，太不容易了！”

自1978年起全國幾所高校嘗試人工智能教學(xué)研究，張鈸表示，“幾十年下來，清華大學(xué)和安徽大學(xué)培養(yǎng)出了三代、甚至四代科研骨干，尤其是安徽大學(xué)在如此艱難的條件中，數(shù)代人始終堅守、薪火相傳，深深扎根于計算機(jī)學(xué)科的前沿研究，能夠取得如今的成績，特別地了不起。”

AI的未來，是人類思想的回歸

“大語言模型出現(xiàn)之后，開辟一個充滿可能性的世界。”談及專業(yè)，張鈸的語氣里透著一種興奮。

在他看來，人工智能真正的進(jìn)步，在于通過大語言模型，讓機(jī)器掌握了人類的語言。“一旦機(jī)器掌握與理解了人類的語言，我們就可以在開放領(lǐng)域中與機(jī)器實現(xiàn)自由的對話。這意味著，一個全新的智能世界正在誕生。”

盡管大語言模型取得巨大成就，但它離我們的目標(biāo)-通用人工智能依然很遠(yuǎn)。多數(shù)人認(rèn)為通用人工智能應(yīng)該具有跨任務(wù)泛化、自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)、推理與規(guī)劃、多模態(tài)理解、自我反思與元認(rèn)知等能力。顯然大語言模型離這個目標(biāo)還很遠(yuǎn)，人工智能今后的道路依然任重道遠(yuǎn)。因此大語言模型之后，我們有很多工作需要做，包括繼續(xù)提高大語言模型本身的性能（包括性價比），多模態(tài)生成，智能體化，具身智能和世界模型等。

要實現(xiàn)這個目標(biāo)，歸根結(jié)底是人才問題。談及人才，張鈸的語氣變得凝重。

“我們培養(yǎng)出的人才平均水平很高，應(yīng)該說是優(yōu)秀的。但我們培養(yǎng)人才的最高水平與國際水平相比，則差距很大，即缺少出類拔萃的人才。”

在教育中，我們比較重視解決問題能力的培養(yǎng)，但卻忽視了提出問題和發(fā)現(xiàn)問題的能力。這表現(xiàn)在科研工作，我們很擅長做1到n的任務(wù)，卻不善于做0到1的創(chuàng)新，這是我們需要改進(jìn)的地方。如果這一點得到克服，我們就有可能在人工智能發(fā)展上做出更大與更多的貢獻(xiàn)。

這位九旬院士眼中的未來，依舊明亮。

合肥在線-合新聞記者 葛清政 卞怡菲