中科院院士姚期智：未来五十年只有计算机科学，AI人才最重要特质是聪明

11月5日，中国科学院院士、量子计算专家、图灵奖获得者姚期智受聘担任旷视科技学术委员会的首席顾问。

姚期智与旷视科技的渊源不可谓不深。三位联合创始人印奇、唐文斌、杨沐均为“姚班”的本科同学。全名清华大学计算机科学实验班，因其创办者为姚期智被称为“姚班”。

姚期智在现场也回答了许多问题。在人工智能理论创新方面，他认为科学家应该变成一个真正的跨领域研究者，学会解决问题。而在跨领域之中，最重要的学科就是数学和计算机科学。姚期智把跨学科比作大航海时代，对于有这方面信念的人，并且有非常强的基础能力的人，自己可以摸索出来。

在人才观方面，姚期智认为，聪明是AI人才需要具备的第一要素，这比在其他学科更为明显。其次才是在工业界的实践能力。

“练好武功之后，也需要实战经验”，姚期智表示，在了解了机器学习的算法之后，还需要在工业界实践的经验，接触产业中真实、新鲜的问题。聪明、好强、有野心的人对课堂作业可能提不起兴趣，但现实中的开放问题能够引起他们的企图心。如果做出来了，对理论、应用都有很大的价值。

无人驾驶在计算机科学领域，很有可能是主导的领域。姚期智说到，无人驾驶是计算机科学和汽车工业的一个结合，在有了无人驾驶以后，将来会产生很大很大的变化，但是在这里面，技术的含量可能90%全部都是在信息科学上。

姚期智谈到计算机科学时，表示计算机科学将融入到不同的学科研究和应用领域中。“我说五十年以后只有计算机科学，计算机科学这么有价值，我们应该把这个学科更扩大化。”

以下是旷视科技与姚期智的问答实录，经品途商业评论编辑：

未来的科学家应该是跨领域研究者

问：现在人工智能的实践发展到现在，和之前的理论是分不开的，新的学习形成新的理论，未必是将来终极的理论。请姚院士谈一谈在人工智能理论创新方面怎么看。

姚期智：深度学习最早用神经网络的主义，已经三四十年了。以前的时候，它看起来效果并不是那么好。我想做研究的魅力，如果对一件事情有信心的话，经过时间、条件适合以后，突然之间做到以前怎么都达不到的境界。深度学习确实是给人工智能、给整个人类对于什么叫做智能这件事情，开了一个窗口。

它并没有能够让我们解决这整个的问题，但是我们现在也知道，现在的这种学习方法，并不是终极的方法。我们基本上可以这样看，像人类的视觉能够做到很多的事情，以前的时候计算机做不到，他肯定有答案。人类的眼睛基本上就是一个神经网络，虽然我们知道他一定有方法学习到，所以说现在深度学习能够做得这么好，从这个观点来看不是那么惊奇，因为一定能够做到。但是更令人兴奋的是，他给了一些l启示，但是没有解决问题，使得我们研究有一个更大的动力。

怎么样了解人的思维方式？最难的地方是，我们现在神经科学研究的方法，基本上是从一个非常碎片的角度来看，不是完整的结构。我们知道人工智能的发展有一条路能够达到，但是它并不是像人的视觉那么好，因为人的视觉不需要那么多的数据。对我来讲，我觉得我们对于智能研究是处在一个研究者梦寐以求的地方。因为我们有了相当多线索，神经网络基本上可以达到这个要求，神经网络怎么样能够达到所需要的目的，还有别的奥秘在里面，这是一个非常有意思的题材，他结合了计算机，同时也结合了其他的神经科学和其他的方面。所以这是一个场地，对于我们下一代的年轻计算机科学家来说是一个非常令人兴奋的可能性，你要变成一个真正的跨领域的研究者，你不只是计算机科学家，你应该是一个真正跨领域的科学家，怎么样解决这个问题，这是人类二十一世纪最有挑战性的一个问题。

AI人才最重要的特质就是聪明

问：姚老师关于人工智能这个方向上的人才需要具备什么样的素质？

姚期智：在人工智能这个方向的人才，他所需要具有的最重要的特质就是聪明。我觉得这个可能比在其他的学科更为明显，因为我们现在是在一个非常特别的时候。现在由于机器学习的发展，人工智能在过去这十几年的成效对于很多人来讲，可以说是一个好处。你如果用人工智能解决问题，有很多以前要学的东西都可以不学。基本上过去十几年的发展，让人工智能变成一个强化机器学习算法的途径以后，如果够聪明的话，可以做世界上最好的研究机器学习的人。所以我说聪明在这件事情里面是一个非常非常大的优势。

至于其他还需要具备什么，那当然就是你了解了各种已经知道的这些学习算法以后，下一个必须要有足够的在工业界的实战经验。比如你在武当派练内功以后，你的剑法学的很好以后，但是你没有实战经验，那肯定出问题，出去碰到高手可能一下子就被解决了，所以实战经验是非常的重要。

人工智能离人的智能还有多远？

问：人工智能理论会是什么样的？如果有这样一个理论，可能长什么样子，有什么样的属性能够把这些东西统一在一起，来真正解决人工智能的问题？

姚期智：长成什么样子现在很难讲，要真正了解人工智能本质的话，有一件事情要了解。即使就机器学习来讲，有哪一些问题，是我们现在能够解决，有哪一类问题是不能解决的。我们知道人工智能要是解决一种非常精确的问题是不太行的，为什么这件事情不行，因为学加法很难学，机器就学不会，所以像这种都是一种线索。

你要了解什么是真正的人工智能理论的话，我觉得既保留框架，也要接地气，有相当理论性的问题，也要找到一个比较有实际的，可以操作的地方，来做一个研究的方法。比如说了解深度学习、人工智能，这些年并不是没有进步。虽然大家都感觉到，我们没有一个好的理论，但是已经有相当不错的一些理论的工作，Michael Jordan也讨论到一些研究convergence rate方法，把这个问题变成一个物理问题，用物理的方程式方法解决，这个都是非常非常基础的。

一般人在这些杂志上看到人工智能的时候，都会看到一些比较理论上的工作，因为它们还没有到一个浮出台面的阶段。内行人觉得好象吃了非常好的菜一样，如果解释给一般的人的话，就讲不出东西来。所以我觉得在过去五六年已经看到了一些工作，对于人工智能它将来的理论会是什么样子，并不是没有希望的，而且我个人觉得这个希望还非常大。

问：关于人工智能路径上，比如说之前为了解决飞翔的问题，生物界和人类用了不一样的方法，至今人类也造不出来像鸟儿翅膀精巧的结构出来。那么在人工智能这件事情，将来是一种什么样的途径，人工智能和人的智能的这组解最终会是同一组解吗？

姚期智：我们现在人类科技的发展，确实到了一个时候。人类开始的n个万年都是懵懵懂懂的。那么最近一两百年，好像突然厉害起来，所以我们现在到了一个程度，你刚刚所提出的问题就是说我们要来想想看，如果我们和老天竞争的话，这个世界里面到底最壮观是什么，自然界给我们呈现出来的什么东西，我觉得两个事情。

第一个，自然界的精妙程度完全超乎我们想象，外面有黑洞，鸟在飞，身体里面DNA，这些生物结构。看起来自然界好象有人设计了，放了几个变量看里面怎么变，里面不同的情况，有很多机制，能够使得鸟飞或者蜻蜓飞花很少能量做出我们没有做的事情，我们能不能和自然竞争，是不是能够做的事情，人类有相应的方法，用人造去做。

第二个我们要和老天相比的事情是，这个自然界制造出像我们人类这么聪明的东西，这个过程是经过几亿年，最近两三百年才变的聪明，本质上有一个本领能够做出这个事情，我们人有没有本领。这两件事情一个是比较宏观的，一个是微观的，做各种技巧的事情。所以现在你可以看到在报纸上常常看到的一些消息，总提两个：

一个就是量子计算，量子计算是世界上所有精妙的东西，宇宙，黑洞，这些都是量子计算。自然界、物理设计的时候，才会制造出千奇百怪的事情，所以量子计算我们人类想要模仿自然界，这个是一个最后的关口，我们一旦做好量子计算机，我们就能够模仿宇宙的各种东西的运转，包括设计材料，所以我们可以把量子计算，看作是一个我们对于老天竞争的第一个事情。

第二个事情我们看到人工智能，我从一个理论计算机科学家的观点来讲，最近十几年的发展，确实是要让我们做理论的人对于什么叫设计算法这件事情，产生了一个翻天覆地的变化，基本上等于是一个新的开始。因为我们一向做算法，包括大家在大学学的，基本上都是告诉你应该算法设计。解决一个计算问题的时候，你了解底下努力学习数学模型，你要发现脑袋里边有没有一些可以应用的窍门，使你能够设计出最好的算法。如果计算机不能够让我们解决问题的方式上打开心胸，来建设一些适合解决问题的理论的话，我觉得我们会被淘汰。了解这些事情的人，了解这些的计算机科学家，他们有更好的前途发展的机会。

未来五十年只有计算机科学

问：中国有一个词一直说产学研结合，如何让这些非常好的学术背景在一个合适方式和合作模式上。

姚期智：现在是一个非常奇妙的时刻，也是真正的产学研结合的最好的时期。对于中国来讲非常幸运，因为中国从改革开放以后，为了提高经济的发展，在大学里面的研究非常强调的就是他对于国家社会，对于经济建设能够发挥作用。这件事情也可以看成是一种产学研的结合，像这种产学研结合，他不是最适合于一个高端大学的工作，但是中国现在到了一个非常好的时刻，现在要想在进一步能够超过中等收入的瓶颈的话，必须能够有一种更全面的更可持续的提升。

要让中国的人，能够真正进入高收入水平的话，我们的整个科技水平必须要提高。像中国这么大国家，我们参考的美国是可以说是在这种效率上非常非常了不起的结合。美国的产业的跟大学研究上的分工比较清楚。所以说你如果在大学里面有一些好的主意，你甚至可以直接到工业研究，你可以看到美国的工业界和大学研究水准都非常高。

那么我们中国在这两方面都不够，怎么样能够把我们中国的大学的研究水平，也能够提高到尖端上，像美国的程度。我想世界也很少有像中国这样的政府，有这么大的决心，提出来非常有远见的，2030年把中国的人工智能在各方面领先，2050年中国变成科技强国。唯一的方法把产学研结合到像美国的程度，这件事情应该怎么做，这是基本上应该大家都要努力，我想其实每一个行业，每一个机构里面为了本身的发展有一个非常明确的路。

第一点就是吸引人才，有了这些人才以后，怎么样让他们能够产业和科学能够结合起来，我觉得大家都在做。产学研这个理念让大家了解到产学研并不是光是政府交代的任务，做科学就是要经济生产，你必须让大家了解到产学研结合，也是符合本身研究的，所以我觉得这个认识需要做的好。

第二点就是每一个单位的领导需要有一个认识，我想这件事情现在也还是很少人认识到，将来一流大学里面评判的标准，会和以前有很大的不一样。很多年以来，这个研究的标准就是说有多少论文，你的同行说你是不是很了不起。现在由于信息科学、计算机科学，在过去的五年里面突然之间展现一个活力，这个活力使得大家感觉到，计算机科学里面产生的效益，有的时候可能比在某一个领域本身产生的效益大。

比如无人驾驶。无人驾驶是计算机科学和汽车工业的一个结合，但是有了无人驾驶以后，将来会产生很大很大的变化。在无人驾驶里面，技术的含量90%全部都是在信息科学上，也许只有10%或许甚至更少在大家已经完全了解的制造汽车的工业领域。所以一个公司像谷歌，它有这个能力也做无人驾驶。将来可能是有计算机科学的公司做老板，他雇了一些工程师给他调汽车引擎。

到了那个时候，机器学习很可能就不是很高深的东西，一个计算机科学家成立一个公司，有一套算法能够把好的技术以便宜的方式做出来。以前一个计算机科学的同事问我，你觉得五十年以后还有没有计算机科学，因为也是计算机科学慢慢很多地方都在用到。我的答案就脱口而出，我说五十年以后只有计算机科学。我的意思是说，计算机科学这么有价值，我们应该把这个学科更扩大化，我们计算机系应该学经济系的教授，雇一些物理系的，这样子你在一个屋檐底下有各行的人，大家可以做跨领域的研究。

问：用一句话总结，最重要的一件事情，接下来应该是什么。

姚期智：我觉得就是要人尽其能，做你最想做的事情。

旷视科技首席科学家孙剑：我觉得需要创造一个好的环境，要使这个环境发挥人最大的作用。

旷视科技CEO印奇：要给人工智能找到最大的场景，像搜索引擎搜索技术发展一样，人工智能没有找到这个场景，找到这个场景可能会更飞速发展。

旷视科技联合创始人杨沐：我觉得是引进上，把各种交叉学科越来越多优秀人才，引入到人工智能领域中。