摘要：人工情報機構以“數字”和軟件的形式記錄或承載了一個實際情報機構的知識、行動和組織等KAO一體化的步驟與過程。

訪中科院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍

本期嘉賓：王飛躍，中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任，中國自動化協會副理事長兼秘書長，國防科技大學軍事計算實驗與平行系統技術研究中心主任。主要研究領域為智能控制、人工智能、智能機器、社會計算、平行系統、知識自動化、平行智能等，是智能控制方面的國際知名學者，也是該領域的早期開拓者之一。曾提出“新情報體系”概念。

情報的有趣之處在于能從跨界中捕捉微趨勢，恰好這次受訪的王飛躍就是這樣一位跨界專家，他不僅是國際上智能控制領域的權威專家，也對社會科學、經濟學、哲學，甚至情報學有所涉獵。按照他自己的說法，他的學術路徑比較復雜，差不多是隨機的，屬于“布朗運動”。1984年之前，學習化工、機械、力學、金屬、結構等，完全是“機械人生”。1984開始接觸機器人和結構的主動控制，由此走上與智能控制相關的研究，主要是智能控制、智能機器人、智能制造、智能交通和智能系統等。在美25年，4年在機器人與自動化實驗室（RAL）做博士生，21年當RAL主任，與學生合寫了英文中的第一本柔性機器人手臂、第一本挖掘機器人、第一本智能車的傳感與控制相關的學術專著。從1994年起，開始將社會科學、認知計算引入智能理論的研究，對波普爾的三個世界哲學觀感興趣，并完全改變了過去對于智能的認識，進入了他的“智能人生”階段。直到2004年，受“白頭”懷德海（Whitehead）Process and Reality和奎因（Quine）Word and Object師徒的啟發，寫了第一篇虛實互動的“平行智能”論文，從社會計算、平行系統、知識自動化入手，開始了他的“平行人生”階段。近年來，首次提出X5.0的全新理念，認為在機械化、電氣化、信息化、網絡化后，我們進入了第5個技術發展階段：平行化，就是以虛實平行互動為特征的智能技術時代。

本刊：您從20世紀80年代起,就師從機器人和人工智能領域開拓者G.N.Saridis和R.F.McNaughton教授,也是國際上智能機器人、無人駕駛、智能交通等領域的早期開拓者，您如何定義智能？智能和情報有關系嗎？

王飛躍：什么是智能？這個字典上就有，很簡單：就是“獲取和應用知識與技巧的能力”。但如果查英文字典，比如牛津詞典，就會發現，“Intelligence”其實有兩個意思，除了智能之外，還有情報的意思，就是“收集具有軍事或政治價值的信息”。其實，智能與情報是一個硬幣的兩個面，知識將它們連成了不可分割的一個整體。現代情報學的奠基人Sherman Kent就說過“情報就是知識”，更準確地說，情報就是KAO：知識（Knowledge）+行動（Action）+組織（Organization）。當然傳統情況下，人們往往認為行動是特務行動，組織是特務組織。但現在不一樣了，“網絡”一來，信息開源了，行動是“人肉搜索”、眾包，組織是百度、Google、動態網絡群體（CMO）等等。未來的智能系統，也必須KAO，像情報機構一樣，除了知識，還要有“行動”、有“組織”，成為“活”體。因此可以說，情報是封裝的智能，而智能就是開放的情報。

強調智能與情報的一體化關系，是因為我認為這就是智能科學未來的發展道路。這里，我覺得用中國傳統的“陰陽魚”來表示這種觀點就很直觀：Intelligence，陽為智能，陰為情報。不是說陰陽生萬物嘛，人工智能之陽加上搜索技術之陰，就是構建智能系統的根本之道。所以說百度、谷歌等公司關注智能技術，不但理所當然，也是天命所歸。這樣，未來的智能系統一定是開放的、開源的、實用化的、大眾化的、微小“創客”式的。很多年前，我曾寫過一篇雜文“開源情報與網絡時代的國家安全”，后來編輯把題目改為“新情報時代意味著什么”發表在了《環球時報》；現在智能技術將是我們這個時代發展的主導引擎，也就意味著我們進入了新智能時代，一陰一陽，新時代就完整了。

本刊：最近，阿爾法狗（AlphaGo）的新聞再次將人工智能的討論推向了高潮，從去年的AlphaGo以4:1擊敗韓國棋手李世石，在網絡上以神秘賬號“Master”60局連勝世界頂級棋手，到今年戰勝人類第一棋手柯潔稱霸圍棋界，AlphaGo頻頻向我們展現人工智能的威力。您如何看待AlphaGo的勝利？作為智能控制方面的國際知名學者您如何區分人工智能與機器智能？

王飛躍：我相信，AlphaGo的勝利并不代表計算機圍棋的終結，而是開始。顯然，AlphaGo只是展示了現有機器學習方法的威力，但并沒有貢獻創新的人工智能技術，實施方法也有很大的改善空間，而且許多深度網絡方法之外的技術也可以加以利用。所以，未來將有更多的計算機圍棋程序出現，圍棋或許可能成為評價未來人工智能和智能技術公司技術水平的“標準”賽事，并以此來劃分一個公司的智能水平。西方許多人士，包括人工智能的專業精英，都對AlphaGo有著極高的評價和期望，認為這是人工智能的里程碑事件，預示著Human Level的人工智能開端。對此我有不同的看法和觀點。我認為AlphaGo的勝利的確非常重要，但其最直接的沖擊不是對Human Level人工智能的研究，而是針對搜索和優化問題的工程處理。AlphaGo的這次勝利，除了大大提高了人們對深度神經網絡DNN、卷積神經網絡CNN、深度信念網絡DBN等方法的信心，實際上也為解決優化問題中的計算復雜性提供了一個現實的解決方案。

我對人工智能的定義基本上還是20世紀80年代教科書上的定義，但現在我認為，機器學習和博弈論，還有計算智能（模糊邏輯、神經網絡、遺傳演化算法等），應該是人工智能的標準和核心方法。在我的博士論文中，機器學習和博弈論是作為決策和控制方法引入的。我還記得Nils Nilsson關于神經網絡學習的書，最早不叫機器學習而叫學習機器（Learning Machines），但更早的工程化應用是從學習控制開始的。當時許多人認為人工智能（Artificial Intelligence，AI）與機器智能（Machine Intelligence，MI）的關系可用一句話概括：AI是“軟”智能，而MI是“硬”智能研究。此外，還對兩者進行了區分：AI是研究如何把人的智慧功能轉化到機器上，MI是研究如何利用機器的機械功能模仿人的智能。一個可以忽略機器的可實現問題，一個必須考慮機器實現問題。當然，理想情況下兩個都一樣，目前很少有人再談AI與MI的區別了。顯然，近年來最引人關注的還屬機器學習，AlphaGo成名之后，深度學習更是備受矚目。有意思的是，差不多10年前AI的主流并不認為這類機器學習是正統的AI，盡管它們一開始就被認定是AI的核心內容之一。

本刊：您在科學網的博客上轉載了《今日美國》日報上的《華爾街股票經紀人將轉向機器》（Wall St.Stock Pickers Shift To Machines）一文，在華爾街連投資公司都希望更多地依賴機器來幫助挑選獲勝的股票，也怪不得人們對人工智能都有或多或少的恐慌。您認為人工智能對于人類工作機會的影響有哪些？哪些類型的工作，會最先被人工智能和機器人取代？這會在多久之后發生？

王飛躍：規則明確但繁雜費神的知識工作，比如一些管理工作，從現在開始可以逐漸交給機器來做。知識自動化一定先于一般人工智能技術的應用。基于信息的服務（IBS），基于決策的服務（DBS），基于任務的服務（TBS）等面向特定問題的智能技術將被廣泛應用。

未來5年，許多知識性工作將逐漸被以AI技術為主的知識自動化流程替代。未來10年，我希望人工智能在知識自動化上有重要突破，助力智能制造、智能網絡等智能產業的興起，通過軟件定義的系統，以及虛實互動的平行智能技術，構建智慧農業、企業、城市、社會和健康體系，使我們真正進入一個智能的時代。未來15年，有人控制的無人車，如物流車、公交車、出租車等，還有有人操作的機器人化無人車間、無人工廠將風行。人們不是失業，而是有了更多更好的工種可以選擇。就像我一直在提的，不是“機器換人”，而是“機器擴人”“機器強人”。智能時代將產生更多的工作，就像計算機的興起一樣。我相信，未來人類工作的90%以上，都是人工智能技術所提供的。所以，人工智能不會奪走人類的工作，而是為人類提供更多更好的工作。

本刊：很多人說人工智能會毀滅人類，Elon Musk、Bill Gates、霍金都在不同場合表達過這種擔憂，您認為這種可能性有多大？當下人工智能發展，主要的技術瓶頸在什么地方？攻克這些技術難題和技術瓶頸的希望，來自于哪里？

王飛躍：這種可能性無限趨近于零。我不只是希望如此，更是相信如此。套用霍金自己的話就是：飛機失事不能怪萬有引力，那威脅人類更不能怪人工智能。目前，人工智能的發展其實還非常初等，關于人工智能的“威脅論”“奇點理論”之類的論調怕是在夢里都做不到。不過，我個人覺得這些言論對人工智能的發展還不能造成實質性的傷害，反倒能夠引起大眾的更多關注。我對人工智能持非常樂觀的態度。而且，個人覺得這是歷史上人工智能發展最好的時期，人類即將進入一個以知識自動化為特征的嶄新科技與生產時代，智能技術在其中會起到關鍵和核心的作用。為此，未來的人工智能發展，不應再是只關注“高大上”的工作，而是應當從小處著手，講究實效，面向社會民生，以“眾包”形式，讓社會普通大眾的智能充分地發揮出來，使智能技術進入生活與工作的每一個角落，這才是人工智能真正的突破。

關于人工智能發展的技術瓶頸，仁者見仁，智者見智，難有共識。不過，我開始學習AI時，大家公認“常識”的處理、理解、利用是人工智能的難點和關鍵。30多年過去了，今天我依然認為“常識”問題是人工智能的突破口，但已基本放棄了對解決常識問題一般通用方法的追求，因為理論和實踐越來越清楚地表明，盡管計算和內存能力越來越強，但常識問題需要綜合考慮文化、習俗甚至是“世界知識”，似乎只能具體領域具體解決。

對我而言，希望在于分別攻克、聯合擊破，不能寄希望于一種算法、一種方法、一種技術解決人工智能的“常識”問題或其他技術瓶頸問題。否則，就沒有人類存在的必要了，就會導致人工智能“毀滅”人類的夢幻之鏡。我對區塊鏈技術和基于區塊鏈的智能技術十分看好，認為這是一條低成本、分布式、可信任的通向智能社會之技術路線。區塊鏈可以使大數據、物聯網、云計算得到充分的發揮，大大降低人類的信用成本，簡化社會結構和經濟活動，最終使UDC（不定性、多樣性、復雜性）到AFC（靈敏、聚焦、收斂）成為可能。

本刊：您在很多場合都提到X5.0的概念，這與德國政府在《德國2020高技術戰略》中提出的“工業4.0”有何區別？情報5.0又是什么？

王飛躍：去看看《工業4.0》一書和德國“工業4.0”的戰略計劃實施建議，就會發現它完全沒有新的理念、方法和技術，只是在總結已有的東西，但是它的宣傳營銷做得非常成功。至于我為什么提倡工業5.0和X5.0？其中一小部分原因的確是在“懟”德國“工業4.0”的說法，因為好多德國人，包括我的一些同事與朋友，總是譴責中國剽竊他們的知識產權，但“工業4.0”都是已有的技術，誰都可以用；另一部分原因就是反思咱們中國人自己的“四大發明”。就技術發展而言，我覺得近代科學在經歷了機械化、電氣化、信息化、網絡化之后，我們進入了第5個技術發展階段：平行化，就是以虛實平行互動為特征的智能技術時代，所以就有了X5.0的講法。機械化的典型特征是蒸汽機，電氣化是電動機，信息化是計算機，網絡化是路由器，平行化呢？機器人？無人機？智能機？平行機？我不知道。但無論如何，就像蒸汽機和電動機一樣，計算機和路由器將很快“消失”在無所不在之中。

就智能制造而言，我認為后面的發展就是“工業5.0”，這也是“工業4.0”融合“互聯網+”的必然結果。情報，經過人際情報（Human Intelligence）、信號情報（Signal Intelligence）、圖像情報（Image Intelligence）、網絡情報（Network Intelligence）/開源情報（Open Source Intelligence），就在新的平行時代進入了第5個技術發展階段，即平行情報（Parallel Intelligence）階段。情報5.0的核心在于虛與實互動、情報與智能合一的平行思想，兩個關鍵支撐為ACP（人工社會+計算實驗+平行執行）理論和社會物理信息系統CPSS（Cyber-Physical-Social-System）基礎設施，三個主題為智能組織或智能結構、智慧行為或智慧管理、社會智能或智能解析，四個集成使人員、裝備、信息、使命密切地融合成一個整體，最終目標為使情報工作所面臨的UDC——不定性（Uncertainty）、多樣性（Diversity）和復雜性（Complexity）轉化成為完成特定任務和使命所生成情報之AFC——靈捷（Agility）、聚焦（Focus）、收斂（Convergence）。

本刊：在您提出的情報5.0階段的平行情報體系中，未來情報機構和情報工作人員將扮演怎樣的角色？

王飛躍：在平行情報體系中，人工情報機構以“數字”和軟件的形式記錄或承載了一個實際情報機構的知識、行動和組織等KAO一體化的步驟與過程，與相應的實際進程通過動漫、可視化等手段平行交互。平行情報中的平行互動方式主要有三種：

一是學習與培訓，此時以人工情報機構為主，而且人工與實際情報機構可以有較大的差別，二者可以不連不在線，目標就是通過游戲動漫等方式使工作人員熟悉情報業務，如建立或了解資料庫，了解用戶，向用戶宣傳情報功能范圍，建立或掌握檢索搜索系統，如何分析、如何激活，并提出針對性強、及時、準確的情報等基本任務。同時，人工系統也必須記錄并建立每個工作人員的“人工模型”，針對性地用于情報任務的平行執行過程，提醒、監督、獎懲相關工作人員。最終目的就是使情報人員及其機構具有相關深度知識和技巧支撐，能夠靈活應對各種不確定情況的靈捷能力，讓“靈者擁識而捷”。

二是實驗與評估，此時人工與實際情報機構以O2O的形式相連，兩者的情況應盡可能一致，目標就是通過建模與“仿真”，把計算機作為解析評估周期、流程、生產、控制、傳播等情報工作與方式的設置，以及情報的質量、影響、效率等一系列問題的“計算實驗室”，對各種各樣的情報計劃和解決方案進行不同程度的測試，尋求最佳合理的情報工作方式，并提供可以形成聚焦能力的手段和途徑，讓“明者因勢而變”。

三是管理與控制，此時人工與實際情報機構緊密相連，形成虛實互動、反饋閉環、實時自適應調節的平行系統。兩者相互借鑒、相互影響，人工情報系統的結果可用于引導情報工作人員及其機構在實際中的工作，以此完成對復雜情況下執行情報任務之過程的有效控制、管理和指揮，促使情報過程向設定的目標精確地收斂，讓“知者隨事而制”。

平行情報體系主要針對情報機構，包含知識、行動加組織。實際上我們可以在此基礎上構建情報的“激活器”，即情報產生與解析的“智能機器”。我相信，不久，一個情報機構的能力和效率，可能并不取決于其物理形態的機構如何龐大，而在很大程度上由其伴生的人工或軟件定義的情報機構之規模和水平所決定，因為它們代表了情報機構的智能化水平，決定了這個機構應對不定性、多樣性、復雜性的靈捷、聚焦、收斂的能力。