来源：量子位

作者：李根

「我们要造新灯塔，照亮新航道。」

这是清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授，对任正非把基础研究比喻为灯塔的回应。

也是张钹教授给当前人工智能发展提出的新思路，因为新灯塔和新航道，正是他反复强调的第三代人工智能。

在纪念《中国科学》创刊70周年的专刊中，张钹教授以通信作者发出《迈向第三代人工智能》文章，指出是时候把第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素，构造更强大的人工智能。

而在量子位的采访中，张钹教授进一步解释了发展第三代人工智能的重要性、紧迫性，特别是当前在基础科研方面遭遇“卡脖子”的中国。

张钹教授还进一步指出了基础科研和教育中的关键挑战。不仅有国家院士的忧思，还包含了对于人才培养制度的积利除弊，每一个思考都振聋发聩。

为了更加完整展现张钹教授思考，我们以第一人称方式呈现本次采访，内容在不更改原意的基础上，进行了编辑。方便阅读的小标题，亦为后添加。

以下是全文：

现在最关键是对AI发展现状的正确评估

为什么讲第三代AI？因为中国有历史性机遇

解决卡脖子就得“相互依赖”

冲击AI无人区，比搞两弹还难

我们该造新灯塔，照亮新航道

科研必须高举开放和国际化

第三代AI当前关键问题是算法

发展第三代人工智能，依靠知识、数据、算法和算力四个要素，这四个要素是什么关系？

发展第三代AI依靠的是两项资源，即知识和数据，通过算法与算力把这两个资源利用起来。知识、数据和算力资源我们都还可以。

而关键的问题是算法，因为目前所有原始的AI算法都是外国人弄的，算法从哪里来？从基础研究中来，因此发展第三代AI首先要抓基础研究。清华大学人工智能研究院在算法研究上取得一些进展，我们发布了“珠算”概率编程库，这是一个开源算法平台，其中有我们设计的新算法。

我反复强调要抓住这个处于同一起跑线的机会，多做出成绩，把生态建立起来，就不怕别人卡脖子，也有了话语权。

之前几年，大家对深度学习都很乐观，我讲的内容可能不容易被接受，现在慢慢很多人都能接受了。

因为多数人没有经历过AI发展的全过程，没有看到“全貌”，只是看到其中很小的一部分，因此很难看清楚。

我们从1978年就开始从事人工智能研究，经历过70年代到80年代的高潮，也体会到90年代的低谷，再到现在的重新高潮，经过40多年的风雨，才逐步搞清楚AI的目标是什么，我们现在离目标还有多远等等。

符号主义虽然不成功，但它涉及到人工智能的核心问题。

深度学习尽管最初受神经科学的启发，但是后来发展出来的一套算法，完全是基于概率统计的传统信息处理方法，其所以获得成功，关键在于计算机算力的提高。现在大家把深度学习的所有功劳都归于人工智能，这其实是错觉。

大家应该注意到，第三代人工智能我们是把知识放在第一位，数据放在第二，算法放在第三位，算力放在最后，这个排序是经过仔细琢磨，不是随便排的。主要是强调“知识”在发展人工智能中的重要性。

网络时代数据量指数增长，计算机处理数据的能力远比人类强，所以将知识处理与数据处理结合起来，可以发挥人类与机器的共同作用。

最后，解决了资源问题，现在要回到利用资源的方法，即需要有好的算法。目前针对数据的算法比较多，知识处理的算法则很少，所以在我们研究院专门成立了一个叫知识智能的研究中心，就是想通过它加强处理知识的研究。目前在我国研究知识驱动方法的人很少，是我们的短板。以2018年国际人工智能联合大会(IJCAI)上发表的主要论文来看，与机器学习有关的论文，中国人发表的论文占70%左右，而与知识处理有关的论文，几乎没有我们的文章。我们建立的通用知识库也远比美国少。

基础科研需要全社会的生态

“馊主意”也比没主意好

我常常给学生开玩笑说，我不怕馊主意就怕大家没主意。

因为没主意就等于0，没有任何东西。而“馊主意”？如果有些合理成分，那怕0.1合理，自然比“0”主意好。即使“馊主意”不合理，比如是个“负值”，总之有个值，我们可以从中汲取教训，也比没主意强。我们现在的问题是，要求大家都要发表“正确”（共识）的好意见，不大允许发表“不正确”（没有共识）的“馊”意见。

清华目前培养的学生（包括博士生）个个都很优秀，平均水平很高，与国际一流大学，如MIT等学校的水平差不多。差距在于我们的最高水平与国际差距很大，即缺乏出类拔萃的人才。我们教师队伍也存在类似现象，即平均水平不错，但缺乏国际级的大师。

科学研究的水平往往取决于它的最高水平，跟木桶效应正好相反。

所以问题就变成了：我们为什么出不了最高水平？

这个问题往深了讲是另一个话题，今天不展开了。

当然这个问题也不能操之过急，跟我们国家的发展阶段有关系，需要有个过程，需要我们国家实现全面的现代化。

基础科研不光要允许失败，还要经得起失败

对学生的培养来讲，提出问题能力比解决问题能力的培养更加重要。

我们之前人才培养不足的地方是，只重视培养解决问题的能力。

我们培养博士生，主要要求他们独立提出一个具有挑战性的问题，然后去解决这个问题，这样才算完成博士生的培养。问题的挑战性越大，完成博士论文的水平越可能高，但风险也越大。目前大多数学生都愿意做风险低的课题，当然完成的论文质量就不会很高

产生这个现象主要原因是，担心一旦失败了后果很严重，就再也爬不起来了。

换句话讲，我们还没有建立起一个“经得起失败”的完善科研生态系统，让“失败者”在失败之后还能够有重新爬起来继续前进的机会，有了这种生态，才会有更多的人去闯无人区，参与风险和困难很大的问题的探索。

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原标题：《院士说丨张钹院士：基础科研不光要允许失败，还要经得起失败，“馊主意”也比没主意好》

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