推荐序一

姚期智
中国科学院院士，计算机科学家
2000年图灵奖获得者，清华大学教授

很高兴收到了亚勤的新书样稿。初读之后，我的感觉是，亚勤似乎是想通过这本书，与读者隔空探讨人工智能技术创新和应用的前景，包括因技术进步而生的机会和风险——这样的尝试非常可贵，特别是今天，人工智能的发展在产业和社会的方方面面牵动着世界的发展，没有人可以置身事外。亚勤能够将自己多年来对人工智能的思考与解读、探索与预测结集成书，这无疑为产业内外许多对人工智能有着浓厚兴趣的读者提供了全新的观察视角。

从我的角度看，当下人工智能领域有两个最显著的趋势：一是怎样从弱智能、低智能走向更强大的通用智能；二是与人工智能自身的技术进化相比，人工智能与学科交叉工作蕴藏的突破机会同样重要，也更有可能。

第一个趋势是，不少处于人工智能创新前沿的专家认为，我们距离真正的通用人工智能（AGI）已经很近，或许确实如此。事实上，有能力处理更多事务的具身多模态通用智能，正是许多研究者矢志跨越的关隘。能不能让将来的人工智能（AI）系统、机器人、自动驾驶车辆等，有足够的本领感知、理解物理世界，并在与各种人、事、物交互的过程中产生更高、更类人的智能，答案已接近揭晓——我想，未来的世界，一定是一个人与机器和谐相处的世界。机器人当然可能有各种形态、各种用途，而且机器新物种的数目必然会超过人类总和。它们会变成职场、家庭乃至全社会重要的一分子，变成陪伴一代代人成长的伙伴。所以，围绕通用人工智能及其衍生出的新产业势必会成为下一个历史阶段全球创新竞赛的核心。

第二个趋势是学科间的交叉赋能。研究和发现正在从单一学科走向交叉化。在生物科技、医疗健康、新能源、新材料等领域都已积累了不少案例，在寻求颠覆性的创新课题层面也产生了一些激动人心的成果。可以预见，这一趋势将不断扩展、持续深化，并最终改变科研的范式与科学的面貌。2024年的诺贝尔物理学奖、化学奖都颁给了人工智能的研究者，特别是阿尔法折叠（AlphaFold）的开发者戴密斯·哈萨比斯和约翰·江珀，他们不仅在2023年获得了加拿大盖尔德纳奖（Canada Gairdner Awards）和美国拉斯克医学奖（Lasker Awards），还成为2024年的诺奖赢家，这说明人工智能在交叉学科确实做出了非常了不起的成绩。

趋势在前，顺势进取应该会成为很多人的选择。不过，也要看到：首先，人工智能基础理论研究依旧至关重要。近年来，大模型的发展非常迅速，但大模型和人工智能生成内容（AIGC）也只是人工智能技术发展的路径之一。更强大、更安全的人工智能需要扎实的理论基石作为支撑。其次，让机器像人类一样进行思考和判断仍然是人工智能研究者努力的方向，特别是人工智能的推理能力尽管有了很大的进步，但还需要更大的进步。最后，应该理性看待人工智能技术的发展。人工智能算法存在天然缺陷，使得它容易被攻击，况且，技术如若被用于不当领域（如生物的基因编辑或核反应等），或是被滥用，就可能给世界带来深重灾难。研究者、应用者对此应有清醒的认识，并及时制定相应的规范和标准。

总的来说，亚勤的新书对人工智能风暴形成并壮大的深层原因、现实利弊、未来趋势给出了清晰的解释。这本书深入浅出，谈到的议题层次高但行文平白有力。我相信这本书可以为万千读者，无论是专家还是社会大众，带来有益的启示及感悟。

2024年12月