雷鋒網(wǎng)AI科技評論報道：中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）舉辦的中國計算機(jī)大會（CNCC 2017）已于10月28日順利結(jié)束。此次會議規(guī)?？涨埃瑫h組辦方邀請了國內(nèi)外的許多著名學(xué)者，包括丘成桐、沈向洋、李飛飛等人，同時還有十多位院士以及數(shù)百名國內(nèi)外計算機(jī)專家學(xué)者。這次大會除了14場非常值得關(guān)注的特邀報告外，還有2場大會主題論壇、40余場學(xué)術(shù)論壇、30余場特色活動以及3個頒獎大會，同期還將有80余家企業(yè)舉辦科技成果展。據(jù)了解此次參會人數(shù)多達(dá)6000多人。雷鋒網(wǎng)AI科技評論對這次大會做了全程報道。

在大會的40多個技術(shù)論壇中，有一個論壇——“未來計算—CCF會士論壇”——可以說是規(guī)格極高：四位講者分別為李國杰院士、高文院士、林惠民院士和北航的陳小武教授；連論壇主持人都是清華大學(xué)吳建平院士和這次大會特邀嘉賓中科院計算所的陳熙霖研究員；此外在互動環(huán)節(jié)，還有2017年度“羅摩克里希納·勞獎”獲得者（該獎項目前全球只有七位獲獎?wù)撸?strong>特拉華大學(xué)終身教授高光榮。

所謂“姜還是老的辣”，幾位院士以及知名學(xué)者，就計算機(jī)科學(xué)的未來發(fā)展給出了非常深刻且獨到的見解。

在論壇中，首先由李國杰院士做了一場非常精彩的報告，主題為《計算的新時代——關(guān)于未來計算的幾點思考》。李國杰院士以他幾十年的研究經(jīng)驗，給出了許多非常有價值的思考。李國杰院士認(rèn)為大數(shù)據(jù)和人工智能不是計算機(jī)科學(xué)的掘墓人，而是為計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展開辟了一片新的空間。以前我們認(rèn)為知識就是力量，但現(xiàn)在在某些領(lǐng)域AI已經(jīng)不再需要人類知識了，對一些規(guī)則清楚的結(jié)構(gòu)性問題，計算的力量有時候比知識的力量更強大。有人認(rèn)為人工智能是一個新的學(xué)科，但李國杰院士通過對計算機(jī)發(fā)展歷史的回顧和思考，認(rèn)為人工智能本質(zhì)上仍是計算機(jī)技術(shù)，從基礎(chǔ)研究來看，人工智能是計算機(jī)科學(xué)的前沿研究；從應(yīng)用來看，人工智能是計算機(jī)技術(shù)的非平凡應(yīng)用。

圖靈獎得主霍普費爾德最近指出，計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展可以分為三個階段：早期的研究重點是開發(fā)程序語言、編譯技術(shù)、操作系統(tǒng)以及研究支撐它們的數(shù)學(xué)理論；中期的重點是研究算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；第三個階段的重點已從離散類數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)到概率和統(tǒng)計。李國杰院士認(rèn)為到目前為止計算技術(shù)的紅利已經(jīng)用的差不多了，靠提升算法和硬件來發(fā)展已經(jīng)走到了盡頭，所以我們需要計算科學(xué)的第二春，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為計算機(jī)科學(xué)的核心。人工智能經(jīng)過60年的培育，已經(jīng)成長成為碩果累累的大樹，但是對于深度學(xué)習(xí)為什么這么有效，至今沒有科學(xué)解釋，我們應(yīng)當(dāng)重視這一類跨學(xué)科的帶根本性的基礎(chǔ)研究。（丘成桐先生也提出這個觀點，可見“英雄所見略同”）

基于對圖靈機(jī)模型的思考，李國杰院士認(rèn)為圖靈機(jī)有它自身本質(zhì)上的局限性。圖靈機(jī)的提出主要是用于說明某些數(shù)學(xué)問題的不可能性，它不能提供所有計算形式的完整模型，圖靈機(jī)的算法的前提都是假定輸入和輸出都是確定的，如果輸入可隨機(jī)選擇，那么就會突破圖靈機(jī)的界限。所以在以后的研究中要重點研究非確定的計算。

隨后中科院軟件所的林惠民院士做了《計算與軟件》的報告，報告分為兩部分，分為探討了“計算是什么”和“軟件的問題”。林惠民院士首先回顧了對“計算是什么”這個問題的歷史思考。對于這個問題，數(shù)千年來一直沒有人真正認(rèn)真地思考過，直到希爾伯特在他的23個希爾伯特問題中提出“是否存在一個數(shù)學(xué)公理，能夠?qū)⑺袛?shù)學(xué)定理推導(dǎo)出來”和“給定一個定理，能否在有限步數(shù)范圍內(nèi)推出這個定理”（第2、10問題）?；趯@兩個問題的思考，哥德爾、Alonzo Church、圖靈分別提出了遞歸函數(shù)、Lambda-演算和圖靈機(jī)模型，隨后丘奇證明這三個看起來完全不同的模型所定義的可計算函數(shù)概念彼此是等價的，并且得出一個“丘奇-圖靈”論斷：一個函數(shù)是可計算的當(dāng)且僅當(dāng)它是圖靈可計算的。一部圖靈機(jī)描述了一個計算過程，這個過程就叫算法。任何人都可以按照算法的規(guī)則，機(jī)械地進(jìn)行計算，并且得到同樣的結(jié)果。但是這樣的計算本質(zhì)上不能產(chǎn)生新的知識，因為結(jié)論已經(jīng)蘊含在前提之中，沒有增進(jìn)人類對客觀世界的認(rèn)識；但是從另一方面，計算機(jī)在機(jī)械計算方面大有用處，我們可以用他們產(chǎn)生有價值的東西。

在軟件的問題上，林惠民院士同樣回顧了軟件的歷史發(fā)展，并提出當(dāng)前軟件工程所面對的問題和困難。軟件的開發(fā)源于馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)，通過硬件+軟件的方式實現(xiàn)通用計算機(jī)，相比之前通過硬件來實現(xiàn)運算的方式，軟件更容易修改。不過這樣結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的結(jié)果就是軟件數(shù)量極多，因為使用計算機(jī)解決多少問題，就需要多少軟件，當(dāng)然也需要特定領(lǐng)域的知識。對于當(dāng)前軟件工程，依然面對著諸多問題，包括免責(zé)條款、安全漏洞等等，此外如何通過嚴(yán)格的數(shù)學(xué)符號和理論來保障軟件的安全是一個很重要的問題。

林惠民院士之后，北京航空航天大學(xué)的陳小武教授做了關(guān)于《萃取視覺大數(shù)據(jù)，驅(qū)動智能生長力》的報告。陳小武教授認(rèn)為人類從古至今的變化，其本質(zhì)就是大腦、眼睛和手的一個變化，是這些變化促成了我們?nèi)祟惤裉斓陌l(fā)展。現(xiàn)在人類對世界的認(rèn)識不僅僅是物質(zhì)世界，還包括信息空間的世界。通過類比，陳小武教授認(rèn)為我們應(yīng)當(dāng)去思考信息空間中的腦袋、眼睛和手分別是什么?，F(xiàn)在隨著大數(shù)據(jù)（尤其是視覺大數(shù)據(jù)）越來越多，陳小武教授以自己的研究為例向聽眾說明，我們可以通過挖掘可視大數(shù)據(jù)的信息，例如構(gòu)建可視數(shù)據(jù)的知識圖譜等，來構(gòu)建信息空間的大腦；通過這些可視大數(shù)據(jù)以及知識遷移等技術(shù)，我們可以生成圖像，重建3D場景等，以此來構(gòu)建信息空間的眼睛。在智能的世代，把人的智能與計算機(jī)的智能結(jié)合起來，可能要大于單純?nèi)嘶蛘邫C(jī)器的智能，因此如何將人與機(jī)器協(xié)同起來（例如現(xiàn)在的AR、VR）是一個重要問題，也即如何去做信息空間的這只手。

陳小武教授認(rèn)為在構(gòu)建信息空間的大腦、眼睛和手方面，還有很多任務(wù)要去做。首先，現(xiàn)在普遍比較迷信大數(shù)據(jù)，認(rèn)為數(shù)據(jù)越多越好，但其實小樣本更重要，如何通過小數(shù)據(jù)來尋找屬性與計算對象之間的關(guān)系是一個需要琢磨的事情。其次，如何在數(shù)字空間做跨域和跨類的映射是一個比較困難的事情，只有實現(xiàn)這點，數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)自生長和自演化。第三個困難時怎么實現(xiàn)人的智能和機(jī)器的智能進(jìn)行互動和協(xié)同，實現(xiàn)人與機(jī)器之間的融合，從而實現(xiàn)智能的生長。

經(jīng)過短暫的茶歇，北京大學(xué)的高文院士簡單介紹了他正在推動的兩件事情：首先，是數(shù)據(jù)視網(wǎng)膜。現(xiàn)在城市的各個角落都密布著視頻監(jiān)控系統(tǒng)，但基本的攝像頭只負(fù)責(zé)編碼然后傳到服務(wù)器存起來。但是在“智慧城市”中這類攝像頭幾乎沒法用，因為它無法做到實時反應(yīng)?！皵?shù)據(jù)視網(wǎng)膜”其本質(zhì)就是在傳輸數(shù)據(jù)的時候?qū)⒃獢?shù)據(jù)一分為二，一方面進(jìn)行編碼存儲，另一方面去提取識別特征。雖然技術(shù)簡單，但這是一個工程問題，將傳統(tǒng)攝像頭完全取代也許還需要一些時間。其次，高文院士針對在座的院士、教授們介紹了一些他在基金委的工作情況，鼓勵大家要表現(xiàn)出自己的競爭力。

(互動環(huán)節(jié)后的合影，從左至右分別為：陳熙霖教授、高光榮教授、李國杰院士、高文院士、陳小武教授。)

在互動問答環(huán)節(jié)，特拉華大學(xué)的高光榮教授認(rèn)為，要小心deep learning，任何東西一過熱就會跌入低潮，科學(xué)的事情沒有巧，年輕人要扎扎實實地從基礎(chǔ)做起，不要忽悠；隨后高光榮教授特別強調(diào)了李國杰院士報告中“圖靈機(jī)什么事情不可做”的重要性（雷鋒網(wǎng)隨后將全文報道李國杰院士的演講），希望做人工智能的學(xué)者對這個問題要認(rèn)真思考。

在這場CCF會士論壇中，幾位院士和教授基于歷史對計算機(jī)科學(xué)未來的發(fā)展做出了非常深刻的思考，他們提出的許多觀點都值得當(dāng)前的學(xué)者，特別是年輕學(xué)者，認(rèn)真思考。說真的，姜，真的是老的辣。

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