本文內容轉載自微信公眾號：中國測繪學會，內容摘自《中國測繪》2021年第8期，版權歸原作者及刊載媒體所有，所刊載內容僅供交流參考使用，不代表本刊立場。

二十世紀四十至五十年代，人工智慧被不同領域的科學家廣泛討論，在1956年被確立為一門學科，歷經65年的浮沉，人工智慧已不再高不可攀。2017年的谷歌AlphaGo與世界圍棋冠軍柯潔的“人機大戰”，以一種簡潔明瞭的方式展示了人工智慧令人驚詫的能力，同時，也讓人類再一次認真審視自身的智慧。

今年4月10日，在“吳文俊人工智慧科學技術獎”十週年頒獎典禮上，中國工程院院士、中國人工智慧學會名譽理事長李德毅榮獲“吳文俊人工智慧最高成就獎”，成為這一榮譽的第三位獲得者。李德毅院士在認知模型、智慧控制、不確定性推理、資料探勘、無人駕駛等方面取得多項國際領先成果，是我國不確定性人工智慧領域的主要開拓者、無人駕駛的積極引領者和人工智慧產學研發展的重要推動者。

中國工程院院士、中國人工智慧學會名譽理事長李德毅

如何理解他多次提及的“新一代人工智慧”？人工智慧又能夠為哪些行業插上快速前行的翅膀？人工智慧是否會對人類形成巨大沖擊?對此，我們向李德毅院士尋求答案。

新一代人工智慧

1956年達特茅斯會議上，最早的一批研究者首次提出人工智慧（Artificial Intelligence）概念，因此這一事件被廣泛認為是AI誕生的標誌。今年，是人工智慧誕生的第65年。

在“吳文俊人工智慧科學技術獎”十週年頒獎盛典上，李德毅院士作了題為“探索新一代人工智慧”的演講。傳統的人工智慧是什麼？新一代人工智慧的核心是什麼？到本世紀中葉人工智慧誕生一百年的時候能做到什麼樣子？

對於“新一代人工智慧如何從傳統人工智慧中脫穎而出？”李德毅院士說：“我個人認為這個分界點可以定在機器學習之後的深度學習事件上，由於人類的圍棋高手都被機器智慧打敗，全世界一片譁然。2016年這個事件震動了政治家、科學家、工程師、老百姓，當然也鼓舞了人工智慧學者。它是由早期的機器學習，尤其是深度學習發展而來。”為了方便概括，李德毅院士發明了一個詞來形容傳統人工智慧——“計算機智慧”。

在定義新一代人工智慧前，需要對人工智慧近70年的發展進行梳理。人工智慧大致有以下三個主流的學派：

行為主義

MIT的Brook教授可以看作是行為主義的代表，他的研究生涯幾乎都在研究Al的行為智慧，他做出來一個模擬螳螂的機器，簡單的理解就是機器按照外界的刺激作出反應，表現出行為智慧。

符號主義

數學、物理世界充滿了各種邏輯符號，圖靈機本身也可以看作是符號主義的嘗試。這個學派是主流中的主流。

聯結（連線）主義

研究者們很早就發現神經元之間有很多連線，資訊傳遞的同時還有放電現象，而聯結主義最初就是試圖模擬大腦而來。深度學習、強化學習都可以看作是聯結主義學派的努力。

對於三者的關係，李德毅院士認為：“當我們研究新一代人工智慧的時候，我們發現這三個學派的封閉型假說都要被打破。行為主義學派更加強調模仿和類比，人類的模仿是人類抽象思維第一個功能，有行為智慧，還有感知智慧。計算智慧強調模型驅動，要繼續發揚計算智慧。連線主義學派更加強調要考慮語境、語用、語構、語法四要素，尤其是語境和語用。人類智慧進化，先低階後高階，第一階段認知產生了感知智慧和行為智慧，高階認知才產生記憶智慧和計算智慧，而人工智慧恰是相反。我們先熱衷於符號計算，低階認知一直很弱，必須大大加強。”

• 那麼，如何理解新一代人工智慧？

“現在所有的計算機智慧都是軟體工程師智慧程式設計的程式碼在一次又一次簡單執行而已。我們希望機器在學習過程中能夠解決新的問題，機器要能自學習、自程式設計，這才叫做新一代人工智慧。學習的形態是互動，學習的核心是理解，學習的結果是記憶。學習成為新一代人工智慧解釋、解決現實問題的基礎，記憶智慧成為新一代人工智慧中多領域、多情景可計算智慧的邊界和約束。”李德毅院士還總結道，“傳統人工智慧是計算機智慧，是封閉型人工智慧。新一代人工智慧應該是開放型人工智慧。傳統人工智慧是算力、演算法和資料，新一代人工智慧的硬核是互動、學習和記憶。傳統人工智慧解決的是確定性問題，我們要解決的是不確定性人工智慧。”

• 人工智慧強大的力量，給人類很多遐想的空間，但是對於這項技術的發展，人類是否要保持謹慎？

李德毅院士強調，人工智慧不是人造生命，生命是人類存在的底線，觸碰底線要慎之又慎。為什麼要剝離意識呢？意識這個問題，所有哲學家都感興趣。計算機發展的歷史已經成功把智慧和意識剝離了，計算機沒有意識但它有智慧，因此人類可以繼續創造沒有意識、有智慧的高階機器。非生命的人工智慧可以確保一以貫之的工具性，智慧的體外延伸才是人類最需要的。

李德毅院士有一個設想：到2050年最浪漫的事也許是新一代人工智慧和人類一起與時俱進，一起學習成長，解釋、解決新的問題，今天的手機以後將變成可互動、會學習、自成長、個性化的個人代理。

“Al+”是經濟發展的新引擎，社會發展的加速器

除了AI本身給人類帶來的顛覆性認知以及自身能夠發展成為的產業，人工智慧也向著各行各業延伸，在人工智慧的加持之下，部分行業的發展程序如虎添翼。李德毅院士認為，“AI+”是經濟發展的新引擎，社會發展的加速器。

李德毅認為，在不久的未來以下幾個方面能夠成為我國高鐵之後的一張新名片：

01智慧車載平臺有望提升我國整個智慧製造業，因為智慧製造才能有規模，有規模才能有萬億規模級GDP。

02 北斗+4G/5G等智慧網聯成為中國特色生態。

03農機智慧駕駛成為我國智慧農業起跑線。

04 公交智慧駕駛使老百姓有實實在在的獲得感。如果中國所有城市BRT均能數字化並實現自動駕駛，人們出行的舒適度和便利性會得到大大提升。

05以港口樞紐和高速幹線物流為代表的新一代智慧運輸系統能夠形成。

06 互動、學習和記憶，成為新一代人工智慧的硬核，輻射方方面面。

以上是李德毅院士的希冀所在。

不難看出，其中的幾個方面與測繪地理資訊有著密切的關係。

以未來農田作業機器人的生態為例：

“我們認為，當前對於中國農業要強調智慧網聯。如果把所有感測器都放在農機上，成本太高，這個問題能不能透過進行一定地理環境改造解決，農業新基建給我們帶來了契機，5G+資料中心+農業網際網路+物聯網+人工智慧可以讓北斗在農業上充分發揮作用，建立基於北斗的高精度導航定位系統，利用5G超高頻寬、超低時延、超大連線的特性，極大降低拖拉機載感測器的成本。眾所周知，一個鐳射雷達就要幾萬元甚至幾十萬元，有時候一個雷達還不夠用，這一難題可以透過機、物、網、管系統的優勢改善智慧網聯來解決。例如，這塊地是農場的，那麼農場是否能夠提高用於定位和導航的地面增強系統的質量，農田是不動的，今年的土地測量、路徑規劃，明年還可以繼續使用，土地管理的成本就下降了。所以我國具有獨特的優勢，加強垂直系統的農業物聯網，就可以實現精準操控。如果農機一千米定位精度誤差只有5cm，這就很好了，精準控制有很多辦法，其中一個辦法就是把拖拉機的V2X變成碎片化的‘V’，‘V’變小一點，把發動機、農具的資訊都給傳出來，便於農場主雲上操控。在大型農場進行少人或無人工作，例如，農場主在家裡透過Pad就可以控制犁鏵、控制拖拉機的檔位、甚至進行增值服務。”李德毅院士解釋。

說起人工智慧對各行業的賦能，不得不提及無人駕駛。李德毅曾預計，到2056年無人駕駛車將成為廣泛普及的交通工具。對於中國應該怎麼發展？他也給出了建議：

中國“十四五”規劃和2035遠景目標已經出臺，這是機遇。我國近十年智慧製造乃至人工智慧在全球有著舉足輕重的地位，目前我們處在孵化期前五年（2020-2025），自動駕駛車輛不會是市場主流，要透過有趣的技術，謹慎選擇落地場景，先用於特種車或者商用車。

孵化期後五年，2025年到2030年，希望看到產業鏈配套形成，可規模化擴充套件、提供精準化管理或市場化服務，產品開始快速迭代升級。在這個時間段十大賽道全面鋪開，從示範走向普及，智慧網聯汽車生產超過一千萬輛。普遍推廣智慧網聯特種車和商用車，私家車和小轎車迅速普及智慧網聯技術。

2030年到2035年是大規模發展期的前五年，智慧駕駛車具備學習能力，包括試錯學習、向事故學習，不再是軟體定義汽車。智慧駕駛車不僅有計算智慧，還有互動智慧和記憶智慧，可以自學習和自成長。

與其畏懼人工智慧，不如自我約束

人工智慧的每次進步，都會給人們帶來震撼。人工智慧與人類到底“是敵是友”的討論也一直絡繹不絕。著名物理學家斯蒂芬·霍金曾表示，“人工智慧的崛起可能是人類文明的終結。”相較於人類文明是否被智慧文明所終結這樣的宏大命題，人們似乎更願意討論它能取代哪些人的工作、讓多少人下崗，這類更關乎自己切身利益的話題。作為已與人工智慧開始產生火花與融合的行業，地理資訊從業者自然也有這樣的疑慮。

“

不同於“人工智慧威脅論”，李德毅院士認為“與其畏懼人工智慧，不如自我約束”。

具體而言，也就是“意識和智慧分離有很多典型案例，現在計算智慧、圍棋智慧、聊天智慧、駕駛認知智慧都做得很好，甚至可以超過人，這說明人工智慧可以成為脫離意識而存在的智慧。”進一步來說，“人工智慧就是人類智慧的體外延伸，它可以脫離意識而存在。作為機器人的造物主，人類不需要機器具有意識。只要能夠按照人類需要，給我們服務不就可以了嗎？我覺得人類會足夠聰明，人類完全可以讓機器不具有意識。”

這是否意味著如果人類不加控制，人工智慧會“威脅”到人類？對此，李德毅院士解答道：“退一步講，即使將來我們製造出了能夠區別於物理邊界的感知機器，還要達到另外兩個條件才能和人類對抗，那就是他們有自己的語言和文字了嗎？他們有共同價值觀了嗎？目前看來也不可能。即便滿足了這些條件，其時間長度至少需要幾百年甚至更長，而人類進化都用了幾百萬年。因此不是正在崛起的人工智慧會給人類帶來威脅，而是智慧時代要約束人類的倫理道德和行為規範，關注生命科學中的倫理道德。”

李德毅相信人工智慧時代可以使人類獲得更加優雅、更有尊嚴、更加智慧的生活。

所以，對於測繪地理資訊工作者來說，在“是否會被代替”這個問題上，大可不必過度擔憂，但在“自我約束”上做文章則十分必要，比如在思維方式、層次以及創新上不斷進行探索。

“

“人類正在進入智慧時代，現在是一個未來已來，過去未去的時代，人工智慧正潤物細無聲地的滲透人們的生活，各式各樣的智慧代理或者智慧機器正在成為人類智慧的體外延伸，無處不在、無時不在地服務人類。”李德毅院士說。

在璀璨的、光明的未來到來之前，對於人工智慧，人類還需要認真地跋涉。

初審：張豔玲

複審：宋啟凡

終審：金 君

往期推薦

資訊

○ 自然資源部系統2021年度擬錄用公務員和參公管理工作人員公示公告

○ 測繪遙感國家重點實驗室2022年推免生接收預報名工作通知

○ 如何識別網際網路“問題地圖”？

○ 9個省份公佈2021註冊測繪師報名時間

會議

○ 第八屆全國虛擬地理環境學術會議(CVGE 2021)第二號通知

○ 第四屆地球科學與測量國際學術論壇（IFGG 2021）

○ 第八屆“測繪科學前沿技術論壇”會議通知(三號)

○ 會議通知 | 2021中國地理資訊科學理論與方法學術年會通知（第二號）

c

《測繪學報》

○ 智慧化測繪專刊 | 史文中: 人工智慧用於遙感目標可靠性識別

○ 智慧化測繪專刊 | 楊必勝：適用於城市場景大規模點雲語義標識的深度學習網路

○ 智慧化測繪專刊 | 李志林：時空資料地圖表達的基本問題與研究進展

○ 測繪學報 | 宋依娜：幹雪深度反演的同極化相位差模型

《測繪通報》

○ 如何識別網際網路“問題地圖”?

○ 基於星載SAR的滑坡災害形變特徵分析

○ 影象全站儀及影象測量發展與展望

○《測繪通報》2021年第7期目錄

《北京測繪》

○ 《北京測繪》2021年第6期摘要推薦（下）

○《北京測繪》2021年第6期摘要推薦（下）

○ 《北京測繪》2021年第5期摘要推薦（下）

○ 《北京測繪》2021年第5期摘要推薦（上）

《測繪科學技術學報》

○ 《測繪科學技術學報》2021年第1期重點論文推薦

○ 摘要 |《測繪科學技術學報》2021年第3期摘要推薦

○ 摘要 |《測繪科學技術學報》2021年第2期摘要推薦

○ 摘要 |《測繪科學技術學報》2021年第1期摘要推薦

《地球資訊科學學報》

○ 《地球資訊科學學報》2021年第8期佳文推介

《測繪工程》

○ 摘要 |《測繪工程》2021年第4期摘要推薦

○ 摘要 |《測繪工程》2021年第3期摘要推薦

○ 摘要 |《測繪工程》2021年第2期摘要推薦

○ 摘要 |《測繪工程》2021年第1期摘要推薦

《中國空間科學技術》

○ 《中國空間科學技術》“空間可展開結構” 專欄徵文通知

○ 《中國空間科學技術》入駐“智繪科服”融媒體平臺！

○ 摘要 |《中國空間科學技術》2021年第4期摘要推薦

○ 中國空間學科技術 | 潘曉：連續小推力非開普勒懸浮軌道研究綜述

《衛星應用》

○ 摘要 |《衛星應用》2021年第7期摘要推薦

○ 摘要 |《衛星應用》2021年第6期摘要推薦

《Journal of Geodesy and Geoinformation Science》

○ 專刊徵稿 | Call for Papers：空間人文與社會地理計算 (SHGSS)

○ 精選論文 |《測繪學報（英文版）》“GNSS和LBS”專刊

○ Yaoming MA et al. |《測繪學報（英文版）》（JGGS）精選論文

○ Bing HAN et al. |《測繪學報（英文版）》（JGGS）精選論文

《Satellite Navigation》

○ 《衛星導航（英文）》科學編輯招聘啟事

○ 多源導航(一) | 《Satellite Navigation》重點論文推薦

○ 導航定位應用| Satellite Navigation文章精選

○ 《Satellite Navigation 》| “智繪科服” 迎來新夥伴加入！