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如果要總結(jié)2023年的科技產(chǎn)業(yè)大事件，人工智能幾乎可算貫穿全年的主線之一。從去年年底GPT-3通用語言大模型出現(xiàn)“智慧涌現(xiàn)”，到今年年初ChatGPT高調(diào)出圈；從如火如荼的“千模大戰(zhàn)”，到“所有業(yè)務(wù)都值得用人工智能再做一遍”；從英偉達(dá)市值一飛沖天，再到OpenAI的人事變動大戲……

不過，在過去數(shù)十年的大部分時(shí)間里，這條AI賽道上沒有IPO的鑼聲和花團(tuán)錦簇，有的只是漫長的荊棘之路。對中國AI人來說，更是如此。由于錯(cuò)過了上世紀(jì)50年代世界人工智能的第一波高潮，中國人工智能界沒有明斯基、麥卡錫、司馬賀、費(fèi)根鮑姆、辛頓這樣的權(quán)威學(xué)者，但從上世紀(jì)70年代起，我們迎頭追趕，以相對有限的資源投入，不僅在符號主義人工智能的研究上取得了世界級的成果，也趕上了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的熱潮，逐步追到今天世界第二的位置。這個(gè)過程中，一件大事是國家“863”計(jì)劃。

在上世紀(jì)90年代全球人工智能跌入低谷的轉(zhuǎn)折時(shí)刻，“863-306”主題通過持續(xù)投入，在高性能計(jì)算機(jī)、智能接口、智能應(yīng)用等方面取得一批重大科研成果，為我國培養(yǎng)了一大批進(jìn)入國際高技術(shù)前沿的計(jì)算機(jī)人才，也成為曙光、漢王、中科星圖、科大訊飛、寒武紀(jì)等一大批高技術(shù)公司的源頭。

近期出版的《中國人工智能簡史（第1卷）》，通過大量對當(dāng)事人的采訪，以中國計(jì)算機(jī)學(xué)會的人工智能和模式識別委員會，以及中國人工智能學(xué)會的部分人員為主線，系統(tǒng)梳理了從1979年到1993年中國人工智能發(fā)展早期的源流，為今天希望了解和投身人工智能領(lǐng)域的朋友們提供了一張不可多得的地圖。本文是科工力量對《中國人工智能簡史（第1卷）》作者之一、雷鋒網(wǎng)創(chuàng)始人林軍的采訪實(shí)錄。

科工力量：人工智能”如今不僅成為科技界熱詞，甚至已經(jīng)深入到普通人的日常生活中，成為檢驗(yàn)一個(gè)國家科技發(fā)展的試金石，中國也成為這個(gè)新賽道的重要參與者。您當(dāng)初是怎么萌生要撰寫一部《中國人工智能簡史》的想法的？

林軍：高文老師在序言里也提到了，那是2018年的元旦，我在美國圣地亞哥白沙灘陪女兒度假，突然接到老師的視頻電話。他說，有個(gè)關(guān)于《中國人工智能史》的PPT，想問問我的意見。我聽著聽著，發(fā)現(xiàn)畫風(fēng)不對，原來他是想忽悠我來寫。我頭腦一發(fā)熱，就答應(yīng)了。幾周之后，我回到國內(nèi)，跟高文老師在辦公室面談。高老師給了一個(gè)思路，以中國計(jì)算機(jī)學(xué)會的人工智能和模式識別委員會，以及中國人工智能學(xué)會的部分人員為主線，展開我們的訪談。

中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）是一級學(xué)會，其人工智能和模式識別專委會是相當(dāng)于其他學(xué)會的二級學(xué)會，具有較大的影響力。而中國人工智能學(xué)會（AAI）起初并不是一個(gè)純粹的搞人工智能的學(xué)會，其中還包含了很多社科和哲學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)者，這一定程度上導(dǎo)致他們與計(jì)算機(jī)科學(xué)為主的學(xué)會之間某種程度的不契合。隨著時(shí)間的推移，中國人工智能學(xué)會也逐漸轉(zhuǎn)向更專注于自然科學(xué)和工程領(lǐng)域的方向。以這兩大學(xué)會的人員和發(fā)展為線索，在一定程度上能夠反映中國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程，當(dāng)然，也不完全涵蓋所有對人工智能領(lǐng)域有重要貢獻(xiàn)的學(xué)者和機(jī)構(gòu)。

然后我就去了一趟東北，拜訪了中國自然語言領(lǐng)域的重要老師、哈工大的老系主任王開鑄，還到吉林大學(xué)找了王湘浩的學(xué)生劉大有等人。回來后開始構(gòu)思和準(zhǔn)備寫作。但是這本書的出版經(jīng)歷的時(shí)間比較長，也有點(diǎn)曲折，首先因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)正在集中精力寫《沸騰新10年》，到了2020年，又出現(xiàn)疫情影響，再疊加當(dāng)時(shí)人工智能話題在輿論圈不是熱點(diǎn)了，出版社也不太熱心，就把出版進(jìn)度給耽擱了。但是訪談一直在推進(jìn)。到了2022年底，ChatGPT又火了，我們就加快進(jìn)度，在2023年先出版第一卷。目前，第二卷寫了一半多，第三卷寫了30%，我們想爭取春節(jié)前把第二卷寫完，到明年7月能把第三卷寫完。

科工力量：去年年底以來，通用大模型進(jìn)展迅猛，國際上有谷歌、微軟這樣的大公司不斷引領(lǐng)創(chuàng)新，國內(nèi)企業(yè)也積極跟進(jìn)，人工智能的江湖前途未定、精彩紛呈。這會不會影響到你們第三卷的寫作？ 

林軍：我們這三本書的邏輯設(shè)計(jì)是，第一卷寫學(xué)術(shù)起源，厘清中國人工智能的源頭在哪，開山立派的宗師是誰；第二卷是開枝散葉，更多寫教育家的故事，這一階段正值全球人工智能低谷，各位宗師們開始傳弟子，這些學(xué)生現(xiàn)在大都是各大高校的系主任、各大科研院所的所長、各個(gè)體系的帶頭人；第三卷我們認(rèn)為應(yīng)該寫繼往開來，談一些人工智能產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)展，因?yàn)?008年之后互聯(lián)網(wǎng)崛起，開始有算法推薦引擎、有機(jī)器視覺、有自動駕駛等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

2021年我們的寫作一度停頓，原因之一就是發(fā)現(xiàn)這一系列寫作有點(diǎn)難以收尾。當(dāng)時(shí)，雖然語音、語義、機(jī)器，安防、自動駕駛等各種各樣的應(yīng)用場景都已經(jīng)衍生出來，但它只是大家對 AI的產(chǎn)業(yè)化過程中比較前沿的一些應(yīng)用的投入，在資本市場上也有一定的高估和泡沫。本來我們不知道該怎么結(jié)尾，總不能寫一部產(chǎn)業(yè)史，最后寫到行業(yè)一地雞毛，到2022年下半年GPT出現(xiàn)了，我們就可以把結(jié)尾落到GPT大模型帶來的新的產(chǎn)業(yè)化。同時(shí)，這兩年人工智能發(fā)展很快，我們會再寫一個(gè)面向未來的篇章。

科工力量：高文院士在序言寫道，人工智能在世界和中國幾十年發(fā)展，是一個(gè)螺旋前進(jìn)的過程，現(xiàn)在人工智能火了，很多研究者和從業(yè)者不知道歷史，就有很多似是而非，您怎么看待這個(gè)問題？

林軍：過去幾十年，人工智能并不是一門顯學(xué)。我就是學(xué)人工智能的，專業(yè)是圖像處理和模式識別，現(xiàn)在叫作計(jì)算機(jī)視覺，實(shí)際上我們當(dāng)年畢業(yè)的時(shí)候很難找到工作，一個(gè)方向是去公安局，因?yàn)橛凶锓傅淖ゲ队玫脚恼蘸妥R別；另一個(gè)方向是去航天系統(tǒng)，做數(shù)據(jù)傳輸和遙感這些方向，合適的工作機(jī)會很少。所以在我們看來，人工智能長期處于行業(yè)低谷。我們是完整經(jīng)歷過低谷和高潮的，所以在低谷的時(shí)候，我們沒有那么悲觀，在高潮的時(shí)候，我們也沒那么樂觀。現(xiàn)在對人工智能的炒作和鼓吹，有些來自科幻愛好者，他們更多是依靠想象力，但我們是計(jì)算機(jī)出身，更多還是要講這些事情有沒有可行性，從理論和邏輯上推演，能不能成功。當(dāng)下有些輿論熱點(diǎn)跟計(jì)算機(jī)本身是有沒關(guān)系的，但大模型是算力提升帶來的結(jié)果，這是有可行性的，雖然解釋性還有點(diǎn)問題。

科幻小說《三體》

我們認(rèn)為，當(dāng)下算力提升帶來的人工智能高潮，是又一波螺旋上升，會帶來一批新的應(yīng)用推向市場，吸引市場上新的投資投入研發(fā)，開發(fā)新的算力。當(dāng)然這個(gè)過程中又會有一些泡沫，算力的持續(xù)迭代本身也是一個(gè)周而復(fù)始的過程，呈現(xiàn)波浪前進(jìn)的特點(diǎn)。現(xiàn)在有很多年輕人是在泡沫過程中加入進(jìn)來的，這可能產(chǎn)生一些問題。我們認(rèn)為，對于新技術(shù)帶來的可能性，永遠(yuǎn)是既不要高估，也不要低估。

科工力量：書中第八章和第十五章集中講述了“863-306計(jì)劃”的故事，高文院士當(dāng)時(shí)主導(dǎo)智能接口研究，李國杰院士主導(dǎo)“曙光”系列計(jì)算機(jī)，在全球人工智能低谷期，中國人工智能的研究和產(chǎn)業(yè)化為什么能加速追趕？

林軍：要承認(rèn)，在863-306項(xiàng)目早期，我們確實(shí)一度想向日本“抄作業(yè)”。上世紀(jì)90年代中期，日本大力推動第五代計(jì)算機(jī)，不但在人工智能方面加速追趕，同時(shí)在存儲芯片上強(qiáng)勢發(fā)力。英特爾也因此放棄了存儲芯片的生產(chǎn)，將這項(xiàng)業(yè)務(wù)外包臺積電代工，才有了自身芯片業(yè)務(wù)的涅盤重生。日本風(fēng)光一時(shí)，在中國就有了參考美國還是日本的不同路線之爭。當(dāng)時(shí)國內(nèi)有不少人傾向于日本路線，高文和李國杰兩位院士作為當(dāng)時(shí)的年輕人，對確定路線發(fā)揮了作用。

這是這本書第八章的內(nèi)容，當(dāng)時(shí)，高文正在日本留學(xué)，學(xué)習(xí)的就是人工智能，他給出的意見是認(rèn)為日本的人工智能路線有問題。李國杰當(dāng)時(shí)在美國普渡大學(xué)讀書，與王凱、黃英杰等人很熟，提供了很多美國方面的情況，也提出了自己的見解。他們兩位都采用了實(shí)事求是的方法，導(dǎo)致中國在人工智能重要方向的抉擇上，選擇了高性能計(jì)算路線，也就是美國路線，而不是日本五代機(jī)路線，更加符合中國國情，對中國產(chǎn)業(yè)界和應(yīng)用層面也帶來更多的幫助，包括后來863-306項(xiàng)目對科大訊飛的支持，這是后話。在計(jì)算機(jī)和人工智能方面，有很多人埋頭做自己的事，但事實(shí)證明，在有限的資源限制下，哲學(xué)思維和戰(zhàn)略方向很重要。

科工力量：在本書2018年策劃之前，2016年的AlphaGo也掀起一波人工智能熱潮，您認(rèn)為當(dāng)時(shí)的情況跟現(xiàn)在對比，有哪些相同點(diǎn)，有哪些不同點(diǎn)？您也是媒體從業(yè)者，怎樣看待當(dāng)下在人工智能方面的輿論和投資環(huán)境？

林軍：2016年，雷鋒網(wǎng)與中國計(jì)算機(jī)學(xué)會合作創(chuàng)立“全球人工智能與機(jī)器人大會”（GAIR），這可能是我個(gè)人對逢“6”的年份有些玄學(xué)的著迷，你看，2006年初是“iPhone時(shí)刻”;1996年微軟發(fā)布了Windows95；1986年是第一臺386計(jì)算機(jī)發(fā)布，是PC的重要時(shí)刻……

所以我們認(rèn)為2016年AlphaGo事件是人工智能在公眾領(lǐng)域破圈，也很可能標(biāo)志著人工智能的一個(gè)重要時(shí)刻，并且擁有了小范圍的擁躉和投資先行者，并裹挾一些投機(jī)人員進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。到了2022年，ChatGPT出現(xiàn)，這時(shí)行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了六年多，第一批投機(jī)者已經(jīng)被擠出去了，又有新的投研機(jī)構(gòu)會加入進(jìn)來，目前看來，人工智能像PC和移動互聯(lián)網(wǎng)一樣成為一個(gè)產(chǎn)業(yè)的可能性已經(jīng)比較大了。一旦成為產(chǎn)業(yè)，它再往下走向新的低谷的可能性很小，我個(gè)人認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)在2026年左右會到達(dá)一個(gè)高點(diǎn)，然后進(jìn)入橫盤。

科工力量：當(dāng)下有一些國內(nèi)的大企業(yè)和國家隊(duì)在對標(biāo)GPT，但也有一些輿論認(rèn)為國內(nèi)水平還差得遠(yuǎn)，您認(rèn)為如何客觀評價(jià)？

林軍：到年底國內(nèi)能夠達(dá)到GPT-3.5的水平，到明年年中大概能追到GPT-4的水平，這是目前大家比較客觀、統(tǒng)一的認(rèn)知。

圖源：CSDN

科工力量：這樣追趕的話，差距是在縮小還是擴(kuò)大？

林軍：在縮小。我們有一個(gè)很有意思的觀察，我們曾經(jīng)在硅谷見了當(dāng)時(shí)在Facebook中最年輕的華人e9級人才王美宏，他后來在快手擔(dān)任過海外技術(shù)總負(fù)責(zé)人。王美宏是全球最早做推薦引擎的人，他對我們分享了自己的觀察。2012年，他就在Facebook做推薦引擎，2014年他有一次回國，當(dāng)時(shí)國內(nèi)大家都只是聽說過這些引擎，沒有人在做；2016年他再次回國的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)做的推薦引擎已經(jīng)有模有樣了；到了2018年，他發(fā)現(xiàn)國內(nèi)的推薦引擎已經(jīng)做得比國外好了。從這個(gè)小例子可以看出，只要有驅(qū)動力，在應(yīng)用創(chuàng)新方面，中國人是領(lǐng)先的，只是在底層技術(shù)能力的創(chuàng)新方面，的確還沒有美國人強(qiáng)。美國人能做出安卓，中國人能做出微信，大概是這樣的邏輯。

科工力量：國外人工智能擁有先發(fā)優(yōu)勢和生態(tài)優(yōu)勢。之前AlphaGo出圈，當(dāng)下ChatGPT出圈，加上英偉達(dá)的GPU芯片、cuda工具鏈、TensorFlow和PyTorch的主流ai框架，大量的開發(fā)者，強(qiáng)勢的英語語料，還有成熟的資本和融資環(huán)境，共同構(gòu)成了一個(gè)具有先發(fā)優(yōu)勢的強(qiáng)勢ai生態(tài)。面對這樣的情況，中國的企業(yè)應(yīng)該怎么應(yīng)對？

林軍：這要看我們怎么定義“中國企業(yè)”。如果所謂“中國企業(yè)”是在中國創(chuàng)立，只用中國原創(chuàng)技術(shù)，做中國本土業(yè)務(wù)的企業(yè)，那這樣的討論可能沒什么必要。但是如果談?wù)摰氖侵袊酥鲗?dǎo)的，擁有全球業(yè)務(wù)的企業(yè)，那是有很多變化和討論空間的。我舉個(gè)簡單例子，《數(shù)據(jù)安全法》出臺后，字節(jié)跳動正在推動數(shù)據(jù)跨境流動“第一案”。這件事情的背景是，國內(nèi)的視頻內(nèi)容比美國量大得多，生態(tài)豐富程度也比美國強(qiáng)得多，抖音的數(shù)據(jù)量10倍于Tik Tok，字節(jié)跳動因此希望能夠以國內(nèi)數(shù)據(jù)為材料，以不受限制的國外算力來訓(xùn)練人工智能大模型。其實(shí)美國的頂級科技企業(yè)也一樣，像英偉達(dá)這樣的算力提供者，也有很強(qiáng)的沖動在中國市場銷售產(chǎn)品。這是一個(gè)很有意思的話題，美國的巨頭們也正在面臨一個(gè)國家立場和自身價(jià)值觀的沖突問題，因?yàn)樗麄円鋈蛏猓貏e是要支持全球化。

像可口可樂、惠普、IBM、微軟、谷歌、Facebook、英偉達(dá)等等這些全球巨頭，都是曾經(jīng)超越了國家之間的沖突，業(yè)務(wù)遍布全球，美國本土生意只占20%-30%，中國巨大的市場在這里擺著，他們想放棄也放棄不了。在這個(gè)問題上我是樂觀的，只要我們愿意堅(jiān)持開放和交流，以中國人的勤勞和智慧，必能將全世界資源為我所用。

科工力量：大模型需要那么多算力，它有明顯的基礎(chǔ)設(shè)施特征，邊際成本是遞減的，有很強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)。國外的發(fā)展現(xiàn)狀是，由跨國巨頭或者巨頭聯(lián)盟來提供這樣一個(gè)公共基礎(chǔ)設(shè)施，供全球使用，作為中國來說，是否需要新型舉國體制才能與之抗衡？

林軍：超級計(jì)算機(jī)和算力網(wǎng)絡(luò)無疑是國家關(guān)鍵的基礎(chǔ)建設(shè)，其重要性甚至可以比肩核武器。中國可能的確還沒有能力率先造出這件“核武器”，但是我們有可能在別人造出核武器的情況下，跟隨造出核武器，只要有交流和信息的傳遞，就不可能阻斷技術(shù)的擴(kuò)散。高文老師領(lǐng)銜鵬城實(shí)驗(yàn)室，從一開始就圍繞為華為提供算力基礎(chǔ)設(shè)施這項(xiàng)使命來建設(shè)。它是一個(gè)結(jié)合科研目標(biāo)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化為導(dǎo)向的實(shí)驗(yàn)室，這是一種新的機(jī)制，傳統(tǒng)的大學(xué)可能更多圍繞科研目標(biāo)，而鵬城實(shí)驗(yàn)室同時(shí)面向產(chǎn)業(yè)，有自己的工程化管理能力，集中了全國和全球最好的人才，可以說是“新型舉國體制”的一個(gè)代表。

鵬城實(shí)驗(yàn)室主任高文院士

科工力量：中國人工智能發(fā)展有高端人才不足的短板，同時(shí)擁有大批優(yōu)秀的年輕人，如何看待這個(gè)局面？對有志于投身人工智能領(lǐng)域的年輕人，您有什么建議？

林軍：第一，在人工智能方面，中國擁有全世界最好的高等教育人才批量培養(yǎng)體系；第二，中國缺少大師，這是兩個(gè)事實(shí)。順便一提，美國方面和我們相反，他們有大師成長的體系，但是在人才大批量培養(yǎng)方面不行。這是有歷史淵源的，世界人工智能在這波起勢前，曾經(jīng)兩起兩落，中國的人工智能發(fā)展是在第二波人工智能浪潮開始的時(shí)候起步的，所以天生就比世界水平晚了一個(gè)周期，這也是我們現(xiàn)在缺乏大師的原因。但是中國在應(yīng)用層面擁有獨(dú)一無二的人才培養(yǎng)機(jī)制，現(xiàn)在還擁有全球獨(dú)一無二的豐富應(yīng)用場景。2016年前后，中國出現(xiàn)了機(jī)器視覺（CV）四小龍，為什么它們首先出現(xiàn)在中國，而沒有出現(xiàn)在美國呢？機(jī)器視覺落地往往是算法有了，需要針對特定場景進(jìn)行具體的工程化適配調(diào)參，在這件事情上，美國的人力成本很高，而1979年以來，中國培養(yǎng)出了一批基礎(chǔ)比較扎實(shí)，擅長解決場景問題的人才，落地場景也更豐富。未來在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，算力越來越成為核心資源，而算法將在商業(yè)上成為新的驅(qū)動力。所以，中國人工智能的業(yè)者如果想有所作為的話，我的建議是，選定算力或者算法方向，年輕的時(shí)候到海外走走，見見世面，在海外獲得一定成就之后回國發(fā)展，這仍然是一個(gè)快捷高效的路徑。

科工力量：這本書的寫作過程中有沒有一些遺憾？

林軍：我們想說一個(gè)挺感傷的事情。在這本書的采訪和編輯出版過程中，就有一些前輩老先生離開了我們。在中國科技史上，通過我們這次小小的努力，留下了一些先行者的珍貴史料。

附? ? ?《簡史》編寫過程中逝世的（老）先生們

董振東著名中文信息處理專家、知網(wǎng)發(fā)明人。2019年2月逝世。第十五章“306 漸入佳境”中提及在機(jī)器翻譯中的相關(guān)貢獻(xiàn)。

Thomas Huang華人計(jì)算機(jī)視覺泰斗，桃李滿天下。2020年4月逝世。在第六章“計(jì)算機(jī)視覺青出于藍(lán)”中有專門一節(jié)。

劉敘華中國人工智能研究領(lǐng)域開拓者、吉林大學(xué)教授。1994年腦出血進(jìn)入植物人狀態(tài)。2020年5月逝世。第一章“符號主義與數(shù)學(xué)家”中提及劉敘華作為王湘浩的主要助手對早期AI的推動。

邊肇祺模式識別先驅(qū)、《模式識別》教材編著者。2021年3月逝世。第三章講模式識別和第七章講清華AI研究均有提及。

許孔時(shí)計(jì)算機(jī)軟件科學(xué)家，中國科學(xué)院軟件研究所創(chuàng)所所長。2021年9月逝世。第一章“中國的達(dá)特茅斯會議”中提及許孔時(shí)為1979年吉林大學(xué)CCF會議的小組成員；第五章“計(jì)算理論的春天和計(jì)算語言學(xué)興起”中提及許孔時(shí)對馬希文的幫助。

俞士汶計(jì)算語言學(xué)先驅(qū)、北京大學(xué)計(jì)算語言所前所長。2021年11月逝世。第五章“計(jì)算理論的春天和計(jì)算語言學(xué)興起”中提及在馬希文出國后主持計(jì)算語言所的工作。

劉開瑛著名自然語言處理領(lǐng)域?qū)W者，山西大學(xué)教授。2022年3月逝世。第五章“計(jì)算理論的春天和計(jì)算語言學(xué)興起”中提及。

李三立中國工程院院士、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系原系主任，我國微機(jī)結(jié)構(gòu)學(xué)術(shù)帶頭人。2022年3月逝世。第七章“清華大學(xué)的人工智能研究”中提及在早期清華人工智能建設(shè)中起的作用。

孫劍2022年6月逝世。在第六章“計(jì)算機(jī)視覺青出于藍(lán)”中提到鄭南寧的時(shí)候順帶提了孫劍。

劉倬中國機(jī)器翻譯開山鼻祖，NLP先行者。2022年9月逝世。第五章“計(jì)算理論的春天和計(jì)算語言學(xué)興起”中提及。

楊叔子機(jī)械工程專家、教育家、華中科技大學(xué)前校長。2022年11月逝世。在第九章“機(jī)器人的曲折向前”中有提到楊叔子作為學(xué)術(shù)帶頭人對華中工學(xué)院（華中科技大學(xué)）機(jī)器人領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。

涂序彥自動控制和人工智能領(lǐng)域著名科學(xué)家、中國人工智能學(xué)科的主要奠基人，中國人工智能學(xué)會前理事長。2023年3月逝世。第二章“中國人工智能學(xué)會的籌備”和第四章“專家系統(tǒng)的井噴”中均提到涂序彥的相關(guān)工作和在早期人工智能研究者群體中的突出位置。