迄今為止，人工智能(AI)發展的特點是基于邏輯和計算不斷迭代，從邏輯智能轉向計算智能。邏輯智能的核心是基于邏輯的各種推理方法，專家系統和Lisp機是其發展的高峰。如果說邏輯智能是AI 1.0，計算智能就是AI 2.0，其始于控制論和認知計算，從20世紀80年代中期開始大規模地使用多層神經元網絡，一直發展到現在的深度神經元網絡，是當前人工智能的主要突破。那么，AI 3.0——未來智能將走向何方?

人工智能3.0：人機與虛擬互動交互

我個人理解，AI 3.0是人機與虛擬互動交融的人工智能——“人機混合虛實互動的平行智能”，即處于邊緣端的機械的、生物的智能，會產生有限的數據，再通過云端的云計算產生大數據，最后云計算把大數據變成精準的深度智能，再返回邊緣端的生物體、物理體或機器人，就是Small Data-Big Data-Smart Data。這是一個循環的過程，是從邊緣端的涌現到云霧端的收斂，這一“涌現收斂”也是復雜性科學的核心理念。AI 3.0的普及應用能夠服務社會，而不是像某些專家宣稱的那樣會導致失業。它會讓人類生活得更好，讓人與機器各司其職——“人有人用，機有機用”，從專業分工，到人機分工，進而虛實分工，從而創造一個更加和諧的社會。

例如，AI 3.0在無人駕駛中的體現就是“平行駕駛”——把有人車、遙控車、網聯車、無人車等，用“平行車”統一起來。即各種實體車輛在路上行駛的同時，在平行的云端世界中，同樣的虛擬車也在行駛，并通過云計算生成最優的行駛策略，從而控制實體車輛的運行。盡管有人車在速度、效率、安全性以及環境污染方面存在缺陷，注定它最終會被無人車取代，但我們不能急功近利，盲目普及無人車而付出慘痛的代價。我認為應該用二三十年的時間，從AI 2.0發展到AI 3.0，平穩過渡到無人車時代，這是普及無人車的唯一途徑。

解決兩個問題：可靠性和合法性

未來智能的發展及真正推廣應用還要解決兩個問題。第一個問題是AI的可靠性，包括它的可解釋性。我認為，AI的可解釋性歸根結底就是人工智能的可靠性。第二個問題是AI的合法性，尤其是在對個人隱私的保護方面，這已經引起了許多國家的反思和重視。當AI結合了區塊鏈等技術，可以從技術層面解決這些問題。然而，用法律體系來規范AI系統的構建和應用才是關鍵，必不可少。

AI正在改變人類的未來。我們需要改變教育模式，培養面向未來的AI人才。就像傳授“四書五經”的私塾教育無法培養現代工業所需要的新型人才，目前全世界的教育體制都落后于智能技術發展。對于未來的AI人才，我認為應著重培養3種思維：

首先是復雜性思維，因為AI本身就屬于復雜性科學的范疇，要用整體的視角去看AI技術，這非常重要。其次是跨學科思維，因為AI要普及應用，就一定會涉及多學科、交叉學科和跨學科的知識。最后是系統化思維，AI真正要普及應用，取得可接受的可靠性、可接受的合法性，就一定要有系統思維，就像我們有“系統工程”一樣,我們也要有“系統智能”。

(王飛躍 作者系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 記者胡定坤整編)