推薦序一

姚期智
中國科學院院士，計算機科學家
2000年圖靈獎獲得者，清華大學教授

很高興收到了亞勤的新書樣稿。初讀之后，我的感覺是，亞勤似乎是想通過這本書，與讀者隔空探討人工智能技術創新和應用的前景，包括因技術進步而生的機會和風險——這樣的嘗試非常可貴，特別是今天，人工智能的發展在產業和社會的方方面面牽動著世界的發展，沒有人可以置身事外。亞勤能夠將自己多年來對人工智能的思考與解讀、探索與預測結集成書，這無疑為產業內外許多對人工智能有著濃厚興趣的讀者提供了全新的觀察視角。

從我的角度看，當下人工智能領域有兩個最顯著的趨勢：一是怎樣從弱智能、低智能走向更強大的通用智能；二是與人工智能自身的技術進化相比，人工智能與學科交叉工作蘊藏的突破機會同樣重要，也更有可能。

第一個趨勢是，不少處于人工智能創新前沿的專家認為，我們距離真正的通用人工智能（AGI）已經很近，或許確實如此。事實上，有能力處理更多事務的具身多模態通用智能，正是許多研究者矢志跨越的關隘。能不能讓將來的人工智能（AI）系統、機器人、自動駕駛車輛等，有足夠的本領感知、理解物理世界，并在與各種人、事、物交互的過程中產生更高、更類人的智能，答案已接近揭曉——我想，未來的世界，一定是一個人與機器和諧相處的世界。機器人當然可能有各種形態、各種用途，而且機器新物種的數目必然會超過人類總和。它們會變成職場、家庭乃至全社會重要的一分子，變成陪伴一代代人成長的伙伴。所以，圍繞通用人工智能及其衍生出的新產業勢必會成為下一個歷史階段全球創新競賽的核心。

第二個趨勢是學科間的交叉賦能。研究和發現正在從單一學科走向交叉化。在生物科技、醫療健康、新能源、新材料等領域都已積累了不少案例，在尋求顛覆性的創新課題層面也產生了一些激動人心的成果。可以預見，這一趨勢將不斷擴展、持續深化，并最終改變科研的范式與科學的面貌。2024年的諾貝爾物理學獎、化學獎都頒給了人工智能的研究者，特別是阿爾法折疊（AlphaFold）的開發者戴密斯·哈薩比斯和約翰·江珀，他們不僅在2023年獲得了加拿大蓋爾德納獎（Canada Gairdner Awards）和美國拉斯克醫學獎（Lasker Awards），還成為2024年的諾獎贏家，這說明人工智能在交叉學科確實做出了非常了不起的成績。

趨勢在前，順勢進取應該會成為很多人的選擇。不過，也要看到：首先，人工智能基礎理論研究依舊至關重要。近年來，大模型的發展非常迅速，但大模型和人工智能生成內容（AIGC）也只是人工智能技術發展的路徑之一。更強大、更安全的人工智能需要扎實的理論基石作為支撐。其次，讓機器像人類一樣進行思考和判斷仍然是人工智能研究者努力的方向，特別是人工智能的推理能力盡管有了很大的進步，但還需要更大的進步。最后，應該理性看待人工智能技術的發展。人工智能算法存在天然缺陷，使得它容易被攻擊，況且，技術如若被用于不當領域（如生物的基因編輯或核反應等），或是被濫用，就可能給世界帶來深重災難。研究者、應用者對此應有清醒的認識，并及時制定相應的規范和標準。

總的來說，亞勤的新書對人工智能風暴形成并壯大的深層原因、現實利弊、未來趨勢給出了清晰的解釋。這本書深入淺出，談到的議題層次高但行文平白有力。我相信這本書可以為萬千讀者，無論是專家還是社會大眾，帶來有益的啟示及感悟。

2024年12月