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2005年5月24日—25日，第八屆科博會高新企業發展前沿論壇在北京召開，論壇主題是“科學發展觀與可持續發展”。以下為論壇實錄：
主持人：感謝王院士的精彩演講，希望他的預言以及重要的期待，產生新一代學術的帶頭人和設計的領頭人，下一位是中國科學院院士張鈸先生，有請張先生，他演講的題目是“中國計算機智能化之路”。
張鈸：女士們，先生們，很高興給大家講有關智能化的問題！盡管我們常提網絡化，信息化，智能化，我認為智能化可能是信息化的一個比較高的概括，對企業來講，我想很多企業也很關心智能化的問題，實際上我想大家關心的可能是從兩個方面，一個就是從企業的運營本身，從管理的生產過程，希望能夠實現智能化的管理運營的效率，另外利用智能化來提高它的產品和服務性，因此從這個角度，我想給大家介紹一下。人工智能所要研究的就是使計算機能夠做人能夠做的事情，能夠像人那樣的思考和行為，人工智能的發展歷史不是很長，大概到現在也是一個非常年輕的學科，也就是50年的歷史，但是這50年的歷史應該說是有很大的創新的，我們從一點就可以看出來，在這個40年，從1966年到現在，對于計算機科學技術有突出貢獻的人一共是49位，中間人工智能占了六位，可能人工智能在推動計算機科學技術發展上還是起了很大的作用。我們理解從技術上來看的話，能做什么樣的技術，或者說有哪些智能技術，因為大家很熟悉計算機，我們智能化的目標就是用計算機來實現更高的工作，計算機簡單看就是處理器和存儲器，計算機從根本上來講就能做一件事，也就是把一個0和1組成的符號串，通過有限的機械把它變成另外一種符號串，我們一切的軟件都是最終建立在這個基礎說，我們的問題是在這樣一個基礎上，我們能導演出來什么樣的技術，什么樣的產品，特別是軟件的產品，就是基于這個，計算機不管它怎么發展，現在速度提高這么快，它本質上只能在有限的機械部門里面把一組0和1的符號變成另外一個方向。
那么我們看看現在利用計算機這個我們能做什么事？換句話說，我們要做任何一個軟件，或者任何一個事都要把它變成這個頭銜，我們現在所有的計算機應用和跟計算機有關的網絡都只做一件事，我們的科學計算、數據處理和自動化，從本質上來講，計算機在這里起什么作用呢，就做數字計算，以數學模型為基礎的計算，這就是我們所有現在80、90%跟計算機有關的內容就是這個。比如說像路由器做調度，它就是做了一個計算，做排隊，誰先誰后的計算，我們說做數據處理，數據計算，我們現在大多數人用的都是這個手段，這些內容我們一般情況下都不叫它智能，那么智能技術提供我們什么樣的計算算是智能呢？它提出另外一個計算模式，這個模式就叫做符號推理，也就是以邏輯為基礎的符號推理這樣一個計算模式，如果我們利用這樣計算模式的話，那么計算機我們叫它智能化的，最典型的例子就是我們大家都知道，計算機戰勝卡氏的秘訣就是快速的推理＋大量的記憶。這個工作實際上我們現在很多智能化的管理，智能化的調度，智能化的設計它用的就是這個模型，我們一般做的智能化的決策系統實際上是利用了一些推理的模型，再加上 大量的記憶。
第二個方面，我們現在看到很多機器做出來的翻譯到現在都非常困難，為什么到現在還不能實現呢，我們看看這句話，按中文來講就是“心有余而力不足”，我們想想，如何把這句話讓計算機翻對，這個困難是非常大的，如果我們只依靠字典和文法來建立這樣的翻譯系統，我們就沒有辦法讓計算機翻譯這句話，因為大家都知道，很多英文單詞有很多意義，自然語言的二異性，使得我們只能依靠字典和文法分析，是做不到的，怎樣使計算機做這到一點呢，就是讓計算機具備計算機知識，讓計算機理解到什么叫做“心有余而力不足”，這樣的問題就使得翻譯變得非常困難，也就是說你要翻譯這個內容必須讓計算機理解這個內容，理解這個內容計算機就必須有這方面的知識。因此在上個世紀七八十年代就提出知識工程，或者現在的信息內容作為一個產業提出來，知識作為一個工程，也就是說把知識轉到計算機內容當中去。
目前實際上我們很多都利用了這種技術，如手寫漢字識別，光靠字面識別還是非常有限，80%，但是我們只要加上這種技術就可以把誤差減少很少，但是我們只要把二元貢獻的頻率放進去，把這個技術放進去，就可以把錯的字糾正過來，從這里看到，這個技術在這個識別當中是起很大作用的，現在我們漢字識別、語音識別里面都包括這樣一個內容。 實際上在很多所謂智能化產品中間很多都是利用了這個比較成熟的技術，目前正在進行的研究工作是關于另外一種計算模式的，就是學習的計算模式，因為這個模型在上個世紀九十年代這個模型有了很大的突破，已經形成了各種各樣相關的技術，這是一個什么問題呢，我們做數據挖掘也好，做模式也好，基本的問題都可以看成是一個學習的問題，因為我們看到的數據，我們從計算機來講，最早接觸的都是0和1，對它來講沒有任何意義，那我們做的語音數據識別也好，圖象數據也好，他從這里面識別哪個音哪個字，這個是一個概念轉化的過程，就得用學習型模式來做，現在有很多這方面的技術在做。
這個技術有很大的用處，現在很多，現在特別是要發展智能化的問題，智能化的人機交互，現在的問題在什么地方呢，就是人要來表達意志，一般都是用概念來表達，但是計算機存儲都是低層的數據，我們很難把這個表述出來。因此提出來一個如何智能化處理的問題。出在計算機里面識別人臉，實際上這個人臉是一種數據，怎么樣來做這種數據呢，比如我們要檢索一個人物的圖片，計算機怎么知道你是要檢索的人物呢？因為在計算機里面只有顏色，只有每個點，點上的數據，現在的辦法就是這樣，我給他一個照片要求他檢索出來這個人物，剛開始只能根據彩色、形狀去找出來，找完了以后，它要經過學習，經過人機交互把它判斷出來哪個地方對，哪個地方不對，通過這個學習過程，它就能把它正確找出來，實際上現在這個問題在發展人機交互的過程中是硬性的，是很多的，比如GOOGLE搜索只能是文字，真正搜索音樂、視頻的功能也不是很全，所以現在在研究GOOGLE以后的搜索是什么，是應該根據人的需求不僅僅搜索文字，還可以搜索音樂、圖片、視頻，假如音樂不知道名字哼兩句也可以找到等等，所以從這里我們可以看到，我們21世紀以后，很重要的發展的計算模式就是學習的計算模式。
還有一個問題，就是大家講到網絡，復雜系統，大家認為復雜系統復雜在哪兒，按照人工智能的理解來講，我們對于網絡的研究可以提供另外一條路子，按照人工智能觀點來看的話，復雜系統不是體現在他的鏈接有多少，鏈接多少復雜，而在于他們之間交互的方式，現在很多的研究可以看出來，這么多非常復雜的圖案，表面上看非常復雜，那他怎么形成的，實際上是通過非常簡單的交互就可以形成這么復雜的圖形，所以我們表面看起來，人工智能提出來一個群體智能，他就看看每個密封都是很簡單的構筑，為什么構筑出這么精美的蜂窩呢，所以就研究出一條個體和通信的交互的方式，這就是多智能體系，因此我想從21世紀角度來看的話，一個就是繼續學習有關的智能化技術，以及和解決復雜系統的相關的智能化的方法，對于我們今后發展產業來講可能還是有很大的作用。
所以，我今天講的主要有兩點，第一個智能技術通過五十年的發展已經有一些比較成熟的技術，這些技術對我們今后產業的發展或者產品的提高還是有很多的用處的，希望大家能夠關注這個。同時我們能夠掌握智能化技術對于提高企業的競爭能力會有很大的幫助和支持，謝謝大家。
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