来源：图灵人工智能
2022年9月28日上午，为促进人工智能产、学、研、经、用的发展，助力余杭区人民政府建设杭州市人工智能创新发展区，由中国人工智能学会主办的会士系列讲坛—第一期通过线上的形式在余杭区未来科技城成功举办。本次活动各平台累计观看量10W+。
本次讲坛由来自清华大学的徐枫副教授担任主持人，李德毅院士作为报告嘉宾，报告题目为《机器的生命观——从薛定谔、图灵和维纳谈开去》，原定主题报告题目为《薛定谔+图灵+维纳=？》。
李德毅
CAAI名誉理事长
中国工程院院士
欧亚科学院院士
个人简介：
军事科学院系统工程研究院研究员，中国人工智能学会名誉理事长，中国指挥控制学会名誉理事长。中国改革开放以来第一位人工智能相关专业博士学位获得者，指挥自动化和人工智能领域专家。长期致力于信息化和智能化工作，不确定性人工智能领域的主要开拓者，中国无人驾驶的积极引领者，人工智能产学研发展的重要推动者，也是吴文俊人工智能最高成就奖获得者。
9月28日正值首个“杭州人才日”，同时也是学会会士系列讲坛的第一期举办日。讲坛伊始，徐枫副教授对本次学会会士系列讲坛进行了讲坛背景和活动嘉宾的介绍。此外，希望学会会士系列讲坛能够成为人工智能领域“产-学-研”合作交流的优质平台。
李德毅院士从五个部分对机器的生命观进行阐述。
一、读五篇经典论文新体会。李德毅院士向大家介绍了控制论之父-维纳、量子力学之父-薛定谔和人工智能之父-图灵三位学者为人类留下的五篇经典之作，并分享再读它们后产生的新体会。
二、从薛定谔谈开去，为什么机器可被视为生命，如何应对熵增？李德毅院士以埃尔温.薛定谔在《生命是什么》书籍中探讨生命的意义时曾写到的一段话“生命是很多种能够决定个体未来发展完整模式的密码本，人活着就是在对抗熵增规律，生命以负熵为生”展开探讨，并详细说明若机器可被视为生命，我们该如何应对熵增。
三、从图灵谈开去，从机器认知看图灵机的贡献与局限。李德毅院士从机器的认知角度来分析图灵机的贡献和局限，并作出总结。随着人工智能向各式各样动力机器的渗透，越来越多的机器能听会说，有问有答，人类社会更多的生产和服务岗位终将由虚拟数字人和实体机器群替代。
四、从维纳谈开去，通过交互认知实现机器行为的控制与实现。李德毅院士阐述在教学机器人在线学习时如何去实现和控制的问题，并强调深度学习想要取得更大进展，一定需要让深度学习在递归中完成。
五、薛定谔 + 图灵 + 维纳 = 认知物理学。李德毅院士谈到，随着有感知、有认知、有行为、可交互、会学习、自成长的机器大量被复制生产和升级，大量的虚拟数字人和实体机器人的产生，机器教人和人教机器会同时存在，人机共生、交互认知的时代一定会到来。比如：机器教人学习，机器人教儿童下棋、学画、机器标杆驾驶员教青年人开车……
在精彩的主题报告后，观众们反响热烈，积极提问。徐枫副教授针对部分优质问题邀请了李德毅院士为观众们进行解答。
Q1
意识和情绪来自于脑干并且有较长的进化时间，意识是否仅仅来自于脑干，而跟其它脑部结构无关。此外，意识、情感和智能的关系如何？
A1
我认为意识、愿望、情感、性格比我们人类的高级智能要早了好几万甚至上亿年。动物具有意识，很多动物具有自我保护的意识，我们人类是从哺乳动物而来的，尤其是情感，跟哺乳有着密切的联系。但并不是说意识一定要跟智能分开，意识可以很大程度上激发我们的情感，让我们的情感外显，同时意识也可以帮助智能，比如一个人喝醉酒在半夜的时候话语会较少。我们现在不提意识，因为主要关注了它的工具性。而在未来意识会不会成为独立的人工生命，目前还无法判断，但有这个可能性，特别是基因编辑要加强管理，目前从事人工智能领域的人们对此不必有过多忧虑。情感我们可以外显上去做虚拟数字，如果没有情感，会显得不自然，就像演员演戏时是真笑还是假笑，我们无法判断，这只是演员的工作需要。所以我们要外显情感，而意识先不要掺和进来，可以将其作为一种工具。
Q2
机器有机器的智能，人有人的智慧，其中智能和智慧这两个词有什么界限、区别和联系？
A2
智能是1/5，智慧是5/5。意识、愿望、情感、性格和智能五大块都具备时就可以统称为智慧。我们人工智能只研究智能，我主张叫智慧城市，因为人是一座城市的主体，不能称为智能城市，它主要是为人服务的。机器叫做智能机器，而不能称为智慧机器，因为它没有意识。1/5到5/5是一条漫长的道路。而专注智能研究，补偿人类的短板，恰恰是人类智慧的重要体现。与其创造更加聪明的人，人类不如选择优育优生。
Q3
人的左脑负责记忆，右脑负责推理和逻辑思维，那么在认知科学中的脑科学分析技术是否可以应用到人工智能的研究中？
A3
脑科学研究在全球许多国家经历了5-20年的研究历程，有了很大的进步。左右脑的分工，例如语言、情感的工作半区，这些说法到最后被我们打为伪科学。人脑为什么不同区域工作内容不同，当我们做机器智能时，可以把人脑皮层的可塑性作为重要参考。人类进化主要有三个因素，首先是手的进化，让手去发明创造工具，人手的多维度特别丰富，就如结构复杂的钟表也完全可以依靠人类的双手去制作。第二个因素是语言的进化，人类有了语言文字之后，就成为了思维的载体。第三个因素是大脑皮层的进化，大脑皮层初始状态并完美，小孩刚生下是不会行走、不能说话的，依靠的后天的学习，而有些高等生物，生下来就能跑能飞。而能够二次学习是我们人类被赋予的巨大优势，我认为应从不同维度上去了解人脑的整体功能，而不是在微观上，从细胞甚至更小的维度去了解，那属于生命科学的研究角度。
Q4
新一代人工智能是否任然以数据驱动为主？
A4
肯定不是！我们定义的智能是学习的能力、解决问题的能力，学习是解决问题的基础，解决问题是学习的目的。所以强调有指导的学习、半指导的学习和自主学习，而不是简单的感知学习。由感知进一步过渡到认知，我们人类的感知能力与其它生物相比处于相对劣势低位，我们的视力不如老鹰，听力不如小猫小狗，奔跑速度不够快等等，而我们的优势在学习能力上。总而言之，数据驱动只是人工智能发展的一部分。
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