薛惠鋒   本文刊登于《網(wǎng)信軍民融合》雜志兩會?？?/span>

【編者按】當前，網(wǎng)信軍民融合發(fā)展同建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略目標相比，在很多方面還不充分、不完備，必需突出問題導(dǎo)向，在攻堅克難中不斷破局開路。本專題分享專家對于網(wǎng)信軍民融合熱點問題的深度解讀和新銳觀點，為推動網(wǎng)信軍民融合更高質(zhì)量發(fā)展貢獻智慧和力量。

2018 年3 月21 日，《參考消息》第15 版刊登文章《中國已成全球領(lǐng)先數(shù)字化大國》，文章稱隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，中國正在形成巨大的大數(shù)據(jù)“金庫”，推動經(jīng)濟的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。中國航天第十二研究院薛惠鋒院長針對當今世界人工智能發(fā)展存在的問題，指出“大數(shù)據(jù)時代”還處在初級階段，遠未達到智慧層次，需要運用錢學森系統(tǒng)工程方法為人工智能發(fā)展走出“死胡同”提供戰(zhàn)略思想上的武器。

一、當今世界的人工智能已走入“死胡同”

當今世界的“大數(shù)據(jù)時代”，還處在解決簡單系統(tǒng)的初級階段，遠未達到“智慧層次”。很多人認為阿爾法狗代表了人工智能時代的到來，其實這不過是最大限度地發(fā)揮了機器的計算優(yōu)勢。當前，人工智能還處在“有計算、沒算計，有智商、沒情商，有智能、沒智慧”的階段，距離人的智慧還差得很遠。2011 年，歐盟斥資14 億美元啟動了Future ICT 計劃，致力于通過計算機模擬系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，感知和理解全球社會的復(fù)雜關(guān)系，提高執(zhí)政者對于全球危機的預(yù)測能力。然而，六年多過去了，這個計劃沒有任何確定性的進展，對孤立主義與TPP的破產(chǎn)、西方政局的重大變化，沒有一項預(yù)測準確。這個計劃的失敗，暴露了“大數(shù)據(jù)時代”還處在初級階段，遠未達到智慧層次。現(xiàn)在的仿真、虛擬現(xiàn)實以至于最高理想的人工智能，除在極少數(shù)領(lǐng)域有突破外，大都面臨難以解決的瓶頸。究其根源，在試圖最大限度減少人的參與，最大限度地依賴機器。在人腦科學尚未取得突破的情況下，這個取向是偏離的，不可能達到最優(yōu)的。

二、錢學森的“老方法”，為走出“死胡同”提供了戰(zhàn)略思想上的武器

在理論層面，早在上世紀80 年代，在錢學森指導(dǎo)下，航天人最早用“模型仿真”的方法研究國民經(jīng)濟的問題，其最根本的一條，是用“人機結(jié)合、人網(wǎng)結(jié)合、以人為主”的方法，在模型體系下，用最科學的辦法集成最廣泛的“人”的經(jīng)驗和智慧，達到最高級別的“智人”。此項研究得到了最高領(lǐng)導(dǎo)層的采納，指導(dǎo)了很長時間的國民經(jīng)濟政策。錢學森從中總結(jié)提煉出了現(xiàn)代系統(tǒng)工程實踐形式，并上升到理論高度。

在實踐層面，航天710 所最早運用了系統(tǒng)工程方法解決復(fù)雜巨系統(tǒng)的社會經(jīng)濟問題。其中最早取得成功并產(chǎn)生在重大影響的，是1983 年至1985 年間，710 所完成的財政補貼、價格、工資綜合研究以國民經(jīng)濟發(fā)展預(yù)測工作。它開創(chuàng)了社會系統(tǒng)工程的“三個第一次”，實現(xiàn)了社會系統(tǒng)工程源于實踐、高于實踐、再次指導(dǎo)實踐的循環(huán)，具有開創(chuàng)新、方向性、引領(lǐng)性的重大意義。

“人機結(jié)合、人網(wǎng)結(jié)合、以人為主”的信息、知識和智慧的綜合集成技術(shù)。其實質(zhì)是把機器的邏輯思維優(yōu)勢、人類的形象思維與創(chuàng)造思維優(yōu)勢有機結(jié)合在一起，把數(shù)據(jù)、信息、知識、計算機體系有機結(jié)合起來，構(gòu)成一個高度智能化的“新人類”，它的智慧處在有史以來的最高端，這必將成為未來人工智能的發(fā)展方向。

三、“六大體系、兩個平臺”對人工智能實現(xiàn)質(zhì)的飛躍的具有不可替代性

中國航天第十二研究院發(fā)展了錢老的理論思想，運用總體設(shè)計部思想精髓，利用信息革命的最新成果，打造了“從定性到定量的綜合集成研討廳體系”，構(gòu)筑了錢學森智庫“六大體系、兩個平臺”，為實現(xiàn)“數(shù)據(jù)- 信息- 知識- 情報-智能- 智慧”的多級躍升，解決開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)問題，提供了有效的方法論支撐和工具支持。