人工智能正改变人类思考模式

本报讯（记者马丹）上午，国内外顶尖计算机科学、人工智能与信息技术领域专家“围”坐在世界顶尖科学家论坛的“科学圆桌π”边，讨论“数智未来的新突破”。大家认为人工智能已不再单纯隶属于数学、计算机或某一门学科，它像集成器一样，与许多领域深入融合，并不断激发和改变科学家的思考模式。

2022年世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”获得者迈克尔·I·乔丹是位曾先后在心理学、数学、认知科学等多领域研究。他认为，人工智能的未来，不仅是在比特层面联结，而是要在经济、生物、脑科学等相关领域进行深入融合。“经典AI的起点是模仿人类行为，但这远远不够。未来，AI需要不断探索和建立新的计算模型、智能算法，并能根据真实世界展开真实性预测。就好比把AI看成一个盒子，把算法放入这个盒子中，产生更多互动和交互，帮助人们拥有更好的行为和生活。”乔丹说，事实证明，永远不要指望一个模型能一劳永逸，AI模型需不断改正和优化。

清华大学软件学院长聘副教授、机器学习研究组负责人龙明盛坦言，AI的应用仍是难题，在他的研究中失败时有发生，“训练”AI常因为环境部署的变化而遭遇失败，有时也会苦恼于没有方法论的指导。“AI已不单纯是一门技术，而是一门工程学科，需要制定一些指导、原则、方法论来建立整个系统。”

合作，是今天上午的“科学圆桌π”上被谈及最多的一个词。人工智能领域的合作，不仅是学科间的合作，更需新老科学人之间的合作、国际之间的合作。2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖得主兰诺·布鲁姆说，在科学史上，AI可以和任何东西结合起来，就像一个集成器一样，同样该领域也需团队合作，彼此间课题的相互交织，才会有成长，“在这种合作中，年轻人必不可少，他们会对你的经验提出挑战，即使你退休了，也会因此体会到科学的新乐趣。”

鲁棒性是机器学习模型的一项重要评价指标，主要用于检验模型在面对输入数据的微小变动时，是否依然能保持判断的准确性。“机器学习模型的鲁棒性意味着AI需要不同范式，每个范式各有优势，而科学研究则要让这些范式达成‘合作’。”清华大学计算机系教授、清华大学脑与智能实验室（THBI）助理主任朱军提到，人工智能仍在发展之中，许多问题不一定有明确答案，为其寻找新模型、建立新基础，是科学勇攀高峰的一种体现，“伦理、隐私、数据安全等都是这其中不可忽视的重要议题。”