訪談、撰文| 邸利會
責(zé)編| 錢煒
2002年7月，33歲的朱松純來到美國加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）擔(dān)任統(tǒng)計系與計算機系長聘教授，站在太平洋邊，他心里隱隱感到，此生怕是要在美國長呆下去，“可能回不來了”。他想起了唐代詩人崔顥懷鄉(xiāng)之作《黃鶴樓》中的名句“黃鶴一去不復(fù)返，白云千載空悠悠”。沒想到，2020年8月，作為著名人工智能科學(xué)家，朱松純放下他在海外的龐大實驗室（當(dāng)時他名下的博士生多達37名）與科研團隊，回到了北京，在北京市與科技部的支持下，組建非營利性的新型研發(fā)機構(gòu)——北京通用人工智能研究院，并擔(dān)任北京大學(xué)講席教授、清華大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)講席教授，引領(lǐng)中國在通用人工智能方向取得范式突破。
以下為《知識分子》與朱松純的對談，部分摘錄：
朱松純：2020年9月我剛到北京的時候，《知識分子》提出要采訪我，我說等我先開展工作，干出一個模樣再來接受你們的采訪。這兩年除了做報告，我一直沒接受媒體的采訪，現(xiàn)在感到有些事可以說了。《知識分子》：先請您聊一下家庭的教育和培養(yǎng)是怎樣的？朱松純：現(xiàn)在回想起來，我父母沒有特別有意去培養(yǎng)我，上個世紀(jì)六十到七十年代大家還整天忙于生計。上小學(xué)時，我中午放學(xué)回家，有時發(fā)現(xiàn)家里沒人做飯，背著書包又回學(xué)校了。我母親不識字，但人很聰明，朱姓是鎮(zhèn)上的一個大家族，她對各種家庭糾葛、親戚關(guān)系、人情世故很清楚，晚上坐下來她就喜歡講家長里短，分析得頭頭是道，這個習(xí)慣她一直維持到老，多年來我每次回家看她，就坐在她身邊，聽她一遍一遍講述小鎮(zhèn)幾百戶人家的往事，我就聽，插不上話。這個麻雀雖小、五臟俱全的小社會，讓我對中國的傳統(tǒng)文化、社會習(xí)俗都有較為深刻的體會，我上小學(xué)之前就懂得了這個純樸而又充滿矛盾的小社會。我父親讀過六個月的書，能看報紙，會做賬。他是鎮(zhèn)上的供銷商店經(jīng)理，那時候不許私營，（全鎮(zhèn)）只有一家商店。他一生精打細算，勤懇節(jié)儉，勉強能維持一家生計。我父母對我的最大影響就是他們的善良。善良是人性中最柔弱、也是最具威力的品格。我從小對底層人的痛苦能感同身受，親眼看到身邊太多族人的悲劇，而無能為力，這也是我奮斗的動力。值得一提的是，文革時期，城市里一些有文化的人，比如教師和醫(yī)生，下放到我們那里。晚上沒電視，又沒有什么娛樂，就聚在一起聊天，跟沙龍一樣，有的時候有電，沒電的時候就點個煤油燈。我從兩歲開始就被我父親帶著，他晚上要住在供銷商店守夜，我上小學(xué)前就每天陪著他，在一旁聽他們聊天。我記得，他們聊什么中蘇關(guān)系、中美關(guān)系，還有各種國內(nèi)發(fā)生的大事小事，一個星期大概有兩三次。等到我上小學(xué)的時候，我對整個中國社會結(jié)構(gòu)，國內(nèi)形勢，世界局勢，無意中就有了一個大概的了解。現(xiàn)在回想起來，覺得挺奇特的?，F(xiàn)在的小孩可能沒有這么一個環(huán)境了，當(dāng)然現(xiàn)在的小孩可以通過手機來了解世界，但網(wǎng)上的信息魚龍混雜，上學(xué)后整天都在做作業(yè)，沒法對自然環(huán)境、生產(chǎn)勞動、整個社會、傳統(tǒng)文化、倫理、禮儀有切身的體會。所以，我讀小學(xué)的時候，一上學(xué)就跟其他小孩不一樣，我就開始跟我姐姐的初中同學(xué)玩。《知識分子》：那么，小學(xué)和中學(xué)的教育呢？朱松純：我的小學(xué)、初一、初二都是鎮(zhèn)里的民辦教師教的。所謂民辦老師，就是農(nóng)民，比如他受了傷不能干體力活了，就被照顧來當(dāng)老師。我記得上初二的時候?qū)W英語，沒有英語老師，代課老師把課本發(fā)下來，我們就ABCD自己在那念，背單詞，老師就坐在門檻上，有些同學(xué)就在教室里打牌， 就是那種農(nóng)村的紙牌，什么上大人、孔乙己。我的成績按照老師的評判是挺好的，但老師教不了我。到了初三開始上了鎮(zhèn)里面的一個中學(xué)，是高中部里面帶了一個初三，這時候才有正規(guī)的師范畢業(yè)的老師來教我們。但課堂秩序有時混亂，老師與學(xué)生對罵動手也時有發(fā)生，大部分同學(xué)都沒有什么理想追求，玩得挺高興的。最后，等待大家的前途也就不那么妙：在鎮(zhèn)里的小學(xué)、初中同學(xué)那么多人里面，我是唯一一個上了高中的，其他同學(xué)都輟學(xué)回家或者去建筑工地打工，好一點的去讀中專、技校烹飪。每當(dāng)想起我的那批中小學(xué)同學(xué)、兒時朋友，我深刻認(rèn)識到，教育搞不好，是社會最大的損失！后來，我來到縣城里就讀鄂城一中，后來升級為鄂州高中（省重點），我是鄂州高中86屆畢業(yè)生，也是第一屆畢業(yè)生。我剛到高中時，成績沒法跟城里同學(xué)比，學(xué)了一個學(xué)期，期末考試，我成績就是年級第一了。現(xiàn)在有個新名詞，小鎮(zhèn)做題家，我是小鎮(zhèn)長大的，但我在小鎮(zhèn)里沒做題，進城以后開始做題了。《知識分子》：這和我們現(xiàn)在孩子的教育簡直區(qū)別太大了！朱松純：我們現(xiàn)在也許是太重視教育了。比如北大的學(xué)生高考都是佼佼者，但他們從小就習(xí)慣算分?jǐn)?shù)，這就有點麻煩了。課程難，有人覺得分?jǐn)?shù)績點可能會受影響，就想退課。你說這樣的學(xué)生怎么搞科研？哪有勇氣去干大的課題呢？這是我們當(dāng)前教育另一個棘手的問題。《知識分子》：您在科大讀完本科后，放棄了保研的資格，但當(dāng)時出國應(yīng)該是很困難吧？朱松純：我們當(dāng)時是五年制，中科大是中國科學(xué)院直屬大學(xué)，到四年級以后，就開始保研了，我的大學(xué)畢業(yè)成績是全系第二名，能保研到中國科學(xué)院，有很多所，所里面有院士，跟他們讀研究生。我事先已經(jīng)讀過相關(guān)導(dǎo)師的文章，知道他們較少從事人工智能領(lǐng)域的前沿研究，所以我開始申請出國留學(xué)。其實，大學(xué)一年級開始，我就花了很多時間，不是在上課，是開始尋找一個能讓自己為之奮斗一生的學(xué)術(shù)方向。畢業(yè)后，我們的系主任讓我在實驗室留著，繼續(xù)申請出國，因為只有出國才有可能去研究這個問題，中國當(dāng)時真的是沒條件，沒有導(dǎo)師在考慮我當(dāng)時想做的人工智能那些問題。當(dāng)然，現(xiàn)在的情況完全不同了，我們在通研院、北大、清華完全可以站到科學(xué)的前沿。但出國這一條路，當(dāng)時對我這個專業(yè)來說是很難走通的。我非常羨慕學(xué)生物、數(shù)理化的同學(xué)，他們畢業(yè)的時候一個班成批就出國了，都拿了名牌大學(xué)的全額獎學(xué)金。但計算機專業(yè)基本上是沒戲的，因為當(dāng)時中國在這個領(lǐng)域還很落后，而美國已經(jīng)很熱門了，他們很少有獎學(xué)金來給中國留學(xué)生。我記得那個時候的普通人工資是幾十塊錢一個月，自費留學(xué)基本上是一個不可能的事。但是，我覺得我非常想學(xué)這個東西（人工智能），不學(xué)的話，感覺一輩子也就沒有意思了。《知識分子》：這看起來有點賭博的意思，就是想解決智能的問題？朱松純：我覺得這是我出國的一個根本的動機，這一點我能夠非常自信，也非常自豪地說，從本科開始到現(xiàn)在，30年來，我一直的夢想就是希望能夠追求人工智能統(tǒng)一的理論，用一個統(tǒng)一的框架來解釋和重建智能的各種現(xiàn)象。我在哈佛第一年把課上完了，拿了碩士學(xué)位，然后兩年半拿到博士，發(fā)了5篇頂級刊物的論文，提出了計算機視覺領(lǐng)域的比較經(jīng)典的模型和算法。我從哈佛畢業(yè)以后，到布朗、斯坦福、俄亥俄州立等大學(xué)任職，三年多時間拿到加州大學(xué)的終身教職，一直到2020年全職回到中國，我的目標(biāo)就只有通用人工智能這一個。我做了幾次很重大的選擇，很多人都很吃驚、不理解，或者無端揣測。我做出的選擇（就業(yè)、研究范式）都是圍繞這一個核心的目標(biāo)，別人不理解是因為他們的價值判斷、社會認(rèn)知與我很不相同。鄂州的一位老師送了我一幅字，“三十功名逐一統(tǒng)，八萬里路懷家國”。這是一個真實的寫照。人的選擇都是由各自的價值體系決定的。對我來說，決定回國前，我考慮的最根本的問題有兩個：1）我是誰？我心里一直非常認(rèn)同中國的文化，這是從小的環(huán)境造就的，更不用說當(dāng)前國家有這個需要；2）我要干什么？這一點我在讀大學(xué)的時候已經(jīng)非常清楚了。我不得不說，我的太太和家人，為了我的事業(yè)做出了很大的讓步與犧牲。我每次回老家，我母親就哭訴，不該讓我出國，她更希望我像家鄉(xiāng)的那些同學(xué)，好讓她隨時能見到我。我沒有考慮到我出國給她帶來這么大的痛苦。《知識分子》：您在哈佛的導(dǎo)師David Mumford是菲爾茲獎獲得者，非常有名望，但哈佛當(dāng)時不算是人工智能的重鎮(zhèn)，您從那里出來有點要“獨闖江湖”的意思？朱松純：1980-90年代，人工智能雖然陷入低潮，但是波士頓地區(qū)，包括哈佛大學(xué)、MIT、布朗大學(xué)是人工智能新思想的發(fā)源地。我導(dǎo)師一早就明白，計算機視覺，甚至人工智能，不是靠證明定理就可以解決的，他完全放下他的專業(yè)——代數(shù)幾何，帶著我去向統(tǒng)計系教授請教，與語言學(xué)、心理認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的人廣泛探討，這都是哈佛的強項。他有時帶我直接敲門，有時給我寫一個字條，讓我去找跨學(xué)科的大牌教授問問題，包括去找MIT、布朗大學(xué)的教授。他們都是各個領(lǐng)域很有思想的人，都很敬仰我導(dǎo)師，都熱情接待我。我是1992年9月8號到哈佛上學(xué)，1996年1月18號博士論文答辯。畢業(yè)后，7月份我導(dǎo)師和我一起加入了布朗大學(xué)的應(yīng)用數(shù)學(xué)系，那里有一個廣義模式理論組，大家都有非常原創(chuàng)的思想，這些經(jīng)歷奠定了我后來的學(xué)術(shù)觀念。我們是最早做統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動的人，一直到2009年左右，我從這個框架跳了出來。 在讀博士三年級的時候，我記得非常清楚，有一次我導(dǎo)師跟我吃中飯，我們兩個人一個小桌子，Mumford突然說句話，他說“You will be the academic leader of your generation”，你是你們這一代人的學(xué)術(shù)領(lǐng)袖。我當(dāng)時嚇一跳，就有點類似于煮酒論英雄那個場景。
朱松純與導(dǎo)師David Mumford我不知道他是怎么看出來的，這有可能給我?guī)砺闊Ｒ驗檫@個領(lǐng)域里面，我畢竟是后來者，前面有學(xué)術(shù)領(lǐng)袖了，他們一方面比較欣賞我，但另外一方面也會防著我。 談到這個問題，人工智能的大團隊都在卡耐基梅隆、伯克利、斯坦福、MIT這種大的工程學(xué)校，他們有自己的人員體系，很大的組織，我從哈佛出來的是一個小眾的學(xué)派，我導(dǎo)師又是一個搞數(shù)學(xué)的世外高人，所以我出來是單槍匹馬。畢業(yè)的時候我導(dǎo)師跟我說的一句話，我深有體會，他說你要去找自己的同盟軍，find your allies。1997年我離開他的時候，有一件事讓我非常感動。我要告別的時候，他在外地，就給我打了個電話，他說，你到我辦公室把一個抽屜打開，那里面有一個文件夾，你把它拿出來，是一研究項目的文件，賬上大概還剩20多萬美金。他說，你拿走，帶到斯坦福去，你需要錢。他是搞數(shù)學(xué)的，一直就沒多少經(jīng)費。然后他就跟科研主管打個電話，再發(fā)郵件抄送給我，他在信中說，這筆錢在我身上能發(fā)揮更大作用。我每次談起這事，總是感動得流淚。我導(dǎo)師的品格，還有我周圍其他教授的言行，對我影響很大，也堅定了我的學(xué)術(shù)信念與責(zé)任感。
到今天為止，他對我回國也是非常支持，也理解，他知道我的性格。從整個過程之中，我感覺他對我的支持，非常無私，他是希望有人來解決這個理論框架問題。《知識分子》：現(xiàn)在有這樣的提法，就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來了以后，以前這些子領(lǐng)域，如自然語言處理、視覺等，大家都在用這個方法，這能算某種意義上的統(tǒng)一么？朱松純：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實是統(tǒng)計模型在執(zhí)行層面中的一種。作為一種模型與工具，它的各種結(jié)構(gòu)設(shè)計好了的確可以用到很多問題中，但這跟我們說的統(tǒng)一的理論框架或者是通用人工智能不是一碼事。這些人沒有看到整個圖景，后者是我過去10多年追求的，比如認(rèn)知架構(gòu)、價值體系，也就是說，從“理”到“心”的范式轉(zhuǎn)換。在我看來，在過去的十來年，深度學(xué)習(xí)的工作把很多學(xué)生引入了一個看似有效果的路徑，但靠大數(shù)據(jù)和大算力的暴力辦法來求解智能的本質(zhì)問題，不符合我所了解的人類的智能機理與認(rèn)知架構(gòu)，這是一個需要在技術(shù)上做深入討論才能夠說清楚的事情，今天的時間不允許在這里展開，而我和我的大多數(shù)學(xué)生沒有去追逐這個熱潮，是需要巨大的戰(zhàn)略定力的。《知識分子》：我注意到，您基本上是很堅持自我的，不會隨波逐流，我想知道這是您性格使然，還是別的原因?qū)е拢?/span>朱松純：這個問題我一直也沒有想得太清楚。這就談到我們今天的現(xiàn)狀，老師、同學(xué)做科研喜歡一窩蜂上，人家在干什么，什么熱門趕緊去干，就是把科研作為了一種職業(yè)，作為一個晉升通道在做，這是讓我非常困惑的事情。在我的生涯中，我見過那么多的研究生、研究人員，真正的能夠?qū)茖W(xué)（去搞懂問題本身，而不是做出結(jié)果）有追求、敢于追求的人可以說非常少，大部分的人把它作為一個職業(yè)，作為一個晉升的通道在看待，一級級往上爬，這是非常麻煩的事情。愛因斯坦說做科研的人有三類：一種人是因為科研是他的強項，他就善于干這個事情；第二種人是來干一份活，純粹就是出于功利；只有第三種人，他來搞科研是希望能夠構(gòu)造一個簡約的、符合自己風(fēng)范的一個世界的圖畫。這三類人都需要，我認(rèn)同第三類，做科研的目標(biāo)是為了把這個事情搞清楚，而不是說為了去拿一個什么牌子與帽子。
我放棄保送研究生，放棄斯坦福職位，放棄美國實驗室；不去追逐熱點，堅持走一條與眾不同的技術(shù)道路，這都是很多人覺得不可思議的，有人或者會揣測其它的原因，但我其實就是想探索通用人工智能的理論，這是我的初心。因為我想搞這個理論，我必然就要去接觸應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機器人等，我原來學(xué)的是計算機，我在應(yīng)用數(shù)學(xué)系待過，然后在統(tǒng)計系當(dāng)教授，也兼著在心理和認(rèn)知科學(xué)系的教員，還在航天航空系帶機器人方向博士生。這幾十年我一直在學(xué)習(xí)，尋找一個大的全景圖?，F(xiàn)在這些經(jīng)歷都派上了用場，我回國后推動成立了北大智能學(xué)院，規(guī)劃了一個新的交叉學(xué)科課程體系，并聯(lián)合北大清華創(chuàng)辦“通班”，由此開始按照人工智能的“初心”培養(yǎng)第一代“科班出身”的通用人工智能本科生。實際上，智能是極其復(fù)雜的系統(tǒng)，人工智能是一個非常大的交叉學(xué)科。我認(rèn)為它是一門科學(xué)，2022年教育部設(shè)置了“智能科學(xué)與技術(shù)”作為一級學(xué)科， 跟數(shù)理化計算機等學(xué)科平行。社會上絕大部分人還認(rèn)為智能是計算機的一個分支與應(yīng)用，這是很不恰當(dāng)?shù)挠^點。而人工智能領(lǐng)域，大部分人做研究只是看其中的一個很局部的小問題，看不到整個全局，很多在我看來是非常直觀的事情，別人看不透，這一點也常常讓我非常吃驚。一個研究人員如果缺乏對全局的了解，就缺乏對趨勢的判斷，造成了我們所說的打籃球的情況，就是球（熱點）在哪里，趕緊去追那個球（熱點）。現(xiàn)在回過頭來看，我要追求的這些目標(biāo)可能跟我整個人生的經(jīng)歷和性格確實有些關(guān)系。我也不是一個非常執(zhí)拗或者是偏執(zhí)的人，那倒真不是，在我身邊長期工作的人都說我太寬容，我只是不想浪費自己的人生。我們中國是個世俗社會，我們追求的是社會影響，所謂“不朽”，“立德、立功、立言”，像王陽明、曾國藩這樣的人，他們本來是讀書人，又能帶兵打仗。《知識分子》：我們也注意到，人工智能這一波熱潮，我們不少人只是善于跟蹤？
朱松純：中國科研界有個說法，叫從跟跑到并跑，然后再領(lǐng)跑，這是過去二十多年的一個思路。中國大學(xué)真正做科研的時間是比較短的，上個世紀(jì)80年代，我們的大學(xué)老師，基本上只能是照著人家的教科書在教。我讀大學(xué)的時候，什么操作系統(tǒng)、編程語言，老師沒法講，沒干過這些研究，只能照著外國教科書來翻譯講解。中國真正開始建設(shè)“研究型大學(xué)”是在1998年5月份提出要建設(shè)世界一流水平的大學(xué)，然后開始增加科研經(jīng)費。你想，大部分的老師會怎么做科研呢？那只能是說，哪個地方熱我趕緊去，哪個話題熱我就開始教這個課。大家本來就沒有自己的陣地，自然也沒法堅守，這是歷史發(fā)展的一個必然階段。但是，如果大家形成了一種慣性，評價標(biāo)準(zhǔn)按照這種定式來搞，那就是一個相當(dāng)嚴(yán)重的問題了。我估計一直到2010年前后，開始有更多的在海外名校任教的學(xué)者學(xué)成回來?？赡苌镱I(lǐng)域好一些，因為咱們學(xué)生物的人是最早出去的，人也多，所以生物有好多知名教授就先回來了。我們計算機與人工智能相關(guān)專業(yè)，當(dāng)年出去很難，但出去之后找工作比較容易，工資待遇都挺好，相對出去的晚，回來的也比較少，所以造成了我們目前這么一個狀況。但我們也不能說去責(zé)備誰，現(xiàn)狀就是這樣的。《知識分子》：從科學(xué)發(fā)展角度，有一個叫李約瑟之問；后來又有錢學(xué)森之問，說中國為什么培養(yǎng)不出領(lǐng)軍型的人才，這當(dāng)然涉及到教育了，我也想聽聽您的看法，顯然像清華、北大這樣的學(xué)校，大家寄予的希望是不一樣的。朱松純：這的確又是一個很嚴(yán)峻的問題，我們需要嚴(yán)肅對待。我在元培學(xué)院的開學(xué)典禮上做過一個報告，談到了我對錢學(xué)森之問自己粗淺的理解。怎么樣培養(yǎng)出領(lǐng)軍型的、堪當(dāng)重任的戰(zhàn)略性人才，是當(dāng)前歷史時期尤其凸顯的問題。頂尖人才培養(yǎng)是一個全方位的、復(fù)雜的、緩慢的過程。我跟元培的同學(xué)說，從統(tǒng)計意義上講，盡管他們來的時候都是高考的佼佼者，可能是萬里挑一的，但是20年、30年之后在社會上能夠真正成為領(lǐng)袖人物的概率，可能達到1%就不錯了。為什么造成這個現(xiàn)象？這是個統(tǒng)計規(guī)律，有一個中心極限定理管著。本質(zhì)上就是一個選擇和被選擇的問題。假設(shè)你的人生一共有十個重大的選擇，你選對了七八項，就能成為一個了不起的人物；如果選對了四五項，可能還是一個不錯的成績，如果選對兩三次，那就是回歸到一般人，泯然于眾生了。很明顯，大部分人沒有做出正確的選擇。如果隨大流是對的選擇，那滿社會都是領(lǐng)袖人物了。這反過來也說明，正確的選擇往往與大眾的認(rèn)知是相反的，逆流而動是需要超前的眼光、堅定的信念、和行動的勇氣的。是什么東西驅(qū)動了人的選擇？當(dāng)然是個人的價值觀。我當(dāng)時總結(jié)了三個要素SCI：第一個是興趣Interest，對我來說，這30年驅(qū)動我選擇的，是對人工智能統(tǒng)一理論的追求。那么你找到你自己的興趣了沒有？興趣才是持久的內(nèi)驅(qū)力。很多人的興趣就不在科研問題本身。第二個是你的性格。大家都往那邊走的時候，你敢不敢逆行？孟子原來說過， “道之所在，雖千萬人，吾往矣?！?你有沒有這個勇氣？大部分人是沒有勇氣的。第三個是你的家庭，特別是配偶，他們跟你價值是否一致，是否支持你干這個事？沒有這個保障，就干不長久。《知識分子》：現(xiàn)在很流行的看法，做科研的先把職業(yè)的晉升道路搞上去，把論文發(fā)夠，把影響因子做夠，就業(yè)的先實現(xiàn)財富自由。朱松純：科學(xué)職業(yè)化，這個改變要追溯到二戰(zhàn)之后，美國在二戰(zhàn)中看到了科技的重要作用，V.Bush 寫了那個報告《科學(xué)——無盡的前沿》，由此成立了自然科學(xué)基金NSF（1950）、DARPA（1958）等機構(gòu)，推動了科學(xué)中心從歐洲移到了美國。我認(rèn)為這種機制有一個巨大的副作用，就是把科學(xué)職業(yè)化了，很多不該來做科學(xué)的人都進來了，人越多，聲音就越雜，就難以評價了。比如，現(xiàn)在一個人工智能領(lǐng)域的國際會議，每年提交一萬多篇論文，會議組織者根本找不到足夠的合格的人來評審！因為是雙盲隨機的評審，一個大教授寫的前沿文章，可能就送到一個碩士生、甚至本科生手上來評。至少在我這個領(lǐng)域，大量的研究工作客觀來說是無意義的，是不值得做的，也許用來練兵是可以的。但是，這些人反而成為了大多數(shù)、成為了主流。要改變這個評價機制是一個很難的事，我們希望在局部上能夠做出一些修正，比如說目前國內(nèi)也出臺了新的政策，像我們做新型研發(fā)機構(gòu)，希望引進新的管理機制，新的評價機制來做出改變，這是任重道遠的。但是我們也要看到進步，就像環(huán)境治理一樣，幾年前北京的空氣很糟糕，但這幾年霧霾也消失了，大多數(shù)時候是藍天白云。關(guān)鍵是上面的人要下決心，找到有效的辦法，下定決心來干這個事情是可以做好的。我現(xiàn)在當(dāng)院長，就跟青年教授反復(fù)說，我評價你的時候，不是說你有多少篇論文，多少個引用，或者是什么帽子，那些都是別人給你的評價，我有我自己的判斷。我認(rèn)為最重要的事情是看你選擇了什么樣的課題，你選的課題有多大，這個課題有多大的意義？但是，我發(fā)現(xiàn)大家基本聽不進去，這是一個社會現(xiàn)象，一只鳥或者一條魚在一個大的群體運動的時候，它是看不到遠方的，它只看得到周圍的鳥或魚怎么動，然后跟著動。青年學(xué)者被這個科學(xué)的群體來審稿、評項目，所以，他們基本就不能脫離這個群體的學(xué)術(shù)觀和方法論，就卷在一起了。《知識分子》：我們注意到，這一次中國的大學(xué)成立了很多人工智能學(xué)院，從學(xué)科的角度，是不是一種分化的開始？北大怎么布局這個學(xué)科的發(fā)展？朱松純：2022年9月13日，教育部公布“智能學(xué)科與技術(shù)”專業(yè)成為新增的交叉門類的一級學(xué)科，這標(biāo)志著這個學(xué)科正式確立了。其實北大應(yīng)該是智能學(xué)科的誕生地，2002年成立了全球首個智能科學(xué)系，最早開始了“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)。我加入北大后，推動北大在2021年成立了智能學(xué)院，構(gòu)建了完整的本碩博人才培養(yǎng)體系。大家可能發(fā)現(xiàn)，這與社會認(rèn)知的“人工智能”專業(yè)不一樣了，其實在北大的智能學(xué)科里面涵蓋了兩個專業(yè)“智能科學(xué)與技術(shù)”和“人工智能”。我們認(rèn)為“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)是一門研究自然智能的形成與演化的機理，以及智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用的基礎(chǔ)學(xué)科，是一門新興的交叉學(xué)科。因此在北大把這個專業(yè)放到了智能學(xué)院開展教學(xué)與研究。人工智能專業(yè)過去一直被看作是計算機的一個應(yīng)用技術(shù)與工程領(lǐng)域，1970-80年代人工智能熱潮中代表性的是專家系統(tǒng)與知識工程。近年來，統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展與普及應(yīng)用，成為本次人工智能熱潮的主要代表性技術(shù)，人工智能被賦予了新的內(nèi)涵，很多人認(rèn)為人工智能是一個賦能百業(yè)的技術(shù)。我在北大將人工智能定義為一個學(xué)科大交叉的陣地，適合放在人工智能研究院，開展智能與文理醫(yī)工的大交叉研究。比如AI藝術(shù)、計算社會、智慧法治、智慧醫(yī)療等交叉研究。為支撐上述兩個專業(yè)人才的培養(yǎng)，我們在北京大學(xué)設(shè)立兩個人才培養(yǎng)旗艦班：通用人工智能實驗班（簡稱“北大通班”）和北京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)實驗班（簡稱“北大智班”）。“北大通班”授予“人工智能”學(xué)士學(xué)位，特色是“文理大交叉”，目標(biāo)為打造“通用人工智能戰(zhàn)略王牌軍”，培養(yǎng)“通識、通智、通用”的世界頂尖復(fù)合型人才。“北大智班”授予“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)士學(xué)位，特色是“理工強基礎(chǔ)”，目標(biāo)為培養(yǎng)智能科學(xué)領(lǐng)域新一代領(lǐng)軍人物，引領(lǐng)智能科學(xué)前沿理論與技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展。同時，依托清華自動化系，我們開設(shè)了通用人工智能因材施教計劃。這三個班加在一起，每年就可以為國家輸送上百名頂級人才，學(xué)生也在北京通用人工智能研究院開始科研實踐活動。這是對國家提出的教育、科技、人才 “三位一體”戰(zhàn)略思想的最好實踐。《知識分子》：中美的人工智能，涉及到國家層面的競爭，包括產(chǎn)業(yè)的和學(xué)術(shù)的。有一種批評聲音，認(rèn)為中國的人工智能實際上學(xué)術(shù)界沒有多少大的創(chuàng)造，包括產(chǎn)業(yè)界也是把國外的包括硬件的、軟件框架拿過來用，中國自己的好像最后沒有出來一個好的東西，您怎么看？朱松純：幾年前，有人認(rèn)為中國人工智能可能比美國強，因為在應(yīng)用方面我們場景多、數(shù)據(jù)多。我們首先要看清楚人工智能這個領(lǐng)域有多大，現(xiàn)在大家做的深度學(xué)習(xí)只是其中一小塊而已，目前像這種研究的范式，我認(rèn)為它只是人工智能發(fā)展道路上的一次戰(zhàn)役，那么整個這場仗怎么打？是需要戰(zhàn)略，需要有更大的地圖來看。我覺得中國在人工智能和美國相比，有很多弱勢的地方，關(guān)鍵的一個問題是，美國在下圍棋，中國在打籃球。確實很多東西都是美國的開源代碼，中國的學(xué)校和公司拿來在用，那么我們需要營造一個更好的學(xué)術(shù)氛圍和評價機制，使得我們的原創(chuàng)的東西能得到支持。
原創(chuàng)的東西難以在中國生根發(fā)芽，發(fā)展壯大，之所以出現(xiàn)這樣那樣的問題，除了有我剛才說的歷史發(fā)展階段的因素，另外一個是我們這些老師也才剛剛學(xué)會怎么去做科研，歷史太短，評價體系還非常的不完善，如何判斷一個方向的真正價值？你搞一個前沿的項目去評的時候，評的專家可能覺得你不對，這搞的怎么跟別人不一樣，大家都在搞這個，你怎么去搞那個？很多原創(chuàng)的想法就會被那些非原創(chuàng)的人給滅掉了，因為他們是絕大多數(shù)，多少年來日復(fù)一日就形成了思維的慣性。在這一點上，我們可以向美國學(xué)習(xí)，比如他們科研項目管理機制，美國有一批資深的項目經(jīng)理，他們自己不做科研，或者是退下來了，沒有自己的利益訴求，他們對所在領(lǐng)域的科研人員、思路、流派、國家需求，都有深刻的了解。戰(zhàn)略性的項目由他們選課題立項、選首席科學(xué)家、選團隊，而不是交給同行專家來立項與評審，這種機制避免了專家既是裁判員又是領(lǐng)隊、教練員、運動員的情況。一流的運動員不一定是一流的裁判員，一流的裁判員不必是一流的運動員。自我回國兩年多的感受來看，國家在這方面改革的魄力是非常大的。比如北京通用人工智能研究院就是一個全新的研發(fā)機構(gòu)，探索新型的科研模式。國家發(fā)展到了一個新的歷史時期，在大力推動教育科研人才“三位一體”發(fā)展戰(zhàn)略。這需要科研與教育工作者把握時代脈搏，廣大學(xué)生、家長、配偶，乃至全社會共同努力，營造一個鼓勵原創(chuàng)科研與前沿探索的社會大環(huán)境。
追求科學(xué)之美，崇尚原始創(chuàng)新
《知識分子》：過去一年，幾乎所有人都在談?wù)撊斯ぶ悄?，您怎么看待這一熱潮？朱松純：因為我一直念念不忘大一統(tǒng)理論，智能也是各種現(xiàn)象（認(rèn)知智能、感知智能、具身智能、心智、社會智能等等），跟物理學(xué)中的各種現(xiàn)象（光、電、磁、重力等等）是類似的。我就相信在這么多復(fù)雜的、說不清楚的現(xiàn)象背后，一定有一個非常簡單很美的數(shù)學(xué)理論， 這是人類智能和人工智能所共有的。我在大學(xué)的時候就思考這個問題，三十多年過去了，到今天仍然還相信，這是為什么我后來搞通用人工智能AGI。 現(xiàn)在搞人工智能很少有美感的模型，一些AI“大模型”有點丑陋，這些模型是什么，都還說不清楚，更不要談美感。
我認(rèn)為AGI一定不是一個幾萬億參數(shù)的大模型能夠做出來的這么一個說不清楚的東西，一定是一個非常美的、簡單的東西。 你要相信這個東西一定要存在，所有的科學(xué)都是追求用最簡約的模型來解釋紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象。
《知識分子》：當(dāng)下，人類科學(xué)處于什么樣的發(fā)展階段，中國能有什么樣的作為？朱松純：我相信現(xiàn)在科學(xué)的前沿確實是在往信息科學(xué)、智能科學(xué)轉(zhuǎn)移，從物理空間轉(zhuǎn)向信息、思維和認(rèn)知的空間，在這些新的空間，它們的復(fù)雜度和模型，和物理的模型顯然是不一樣的，這也是我們中國希望成為一個世界的科學(xué)中心的一個機會。
我們希望北京建成世界的科創(chuàng)中心，這個科創(chuàng)中心必須有原創(chuàng)的思想，原創(chuàng)的技術(shù)路線提出來，不能說跟著人家的大模型、AlphaGo跑，那是永遠也不可能建成一個世界科學(xué)中心的。 我們要有這種膽量、氣魄與定力， 在新的科學(xué)花園中去構(gòu)造自己的理論，有可能我們這一代人也只是做一個轉(zhuǎn)移和鋪墊，但是我相信我們能夠做成領(lǐng)先世界的成就，在通用人工智能領(lǐng)域或許我們有機會做出可以貢獻給全人類的成果。
