張鈸用自己的職業(yè)生涯，培養(yǎng)了整整一代人工智能人才，而留在這些人身上的堅(jiān)持，構(gòu)成了我們今天所面對(duì)的技術(shù)現(xiàn)實(shí)。
這是一位老人和他所改變的一代人的故事。張鈸講起他的學(xué)生們總是最高興的，他還給這個(gè)學(xué)生群體取了一個(gè)名字——清華代表隊(duì)。
最好的學(xué)生
人工智能是一個(gè)很容易把人講糊涂的領(lǐng)域。這個(gè)學(xué)科充滿(mǎn)未知，又不斷自我顛覆，一旦問(wèn)了稍微深入一點(diǎn)兒的問(wèn)題，對(duì)話就會(huì)開(kāi)始變得纏繞，越來(lái)越多術(shù)語(yǔ)，越講越復(fù)雜，越講越聽(tīng)不明白。往往只有天才，才能夠?qū)?fù)雜的AI講得簡(jiǎn)單，誰(shuí)都能聽(tīng)得懂。
這種感受在見(jiàn)到張鈸的時(shí)候最為強(qiáng)烈。他今年89歲，在這個(gè)領(lǐng)域工作了46年，跟他聊起人工智能，不管是多么前沿的話題，抑或是晦澀艱深的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，他都能用清晰的幾句話給人講明白，一針見(jiàn)血抓住本質(zhì)。也正是他的這種天賦，讓他教會(huì)了一代又一代中國(guó)年輕人，究竟什么是人工智能。
張鈸是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系的教授，也是我見(jiàn)過(guò)的聊起人工智能時(shí)最輕松自在的人。他參與了清華大學(xué)人工智能方向的籌建，創(chuàng)立了人工智能專(zhuān)業(yè)。他的整個(gè)職業(yè)生涯踐行了「活到老學(xué)到老」，75歲的時(shí)候，學(xué)生去拜訪他，發(fā)現(xiàn)他還在做數(shù)學(xué)題，他說(shuō)概率論很重要，怕自己的數(shù)學(xué)生疏了。他在80歲之前，每年要求自己努力發(fā)表獨(dú)立研究的論文。盡管現(xiàn)在到了89歲，一個(gè)早已可以退休的年紀(jì)，但他還在學(xué)習(xí)新知識(shí)。
「這次是真的突破，過(guò)去人工智能所做的研究跟信息時(shí)代差不多，只是對(duì)信息形式的處理，進(jìn)步不大，現(xiàn)在變?yōu)樘幚硇畔⒌膬?nèi)容、處理信息中所包含的知識(shí)，這是一個(gè)重大轉(zhuǎn)變，目前所有的變革都是從這一點(diǎn)引發(fā)的，所以我們講，這次是真正的突破。過(guò)去人工智能總?cè)菀卓浯笏〉玫某晒瑢?dǎo)致大家過(guò)分樂(lè)觀。當(dāng)時(shí)搞人工智能不大需要數(shù)學(xué)，能自圓其說(shuō)就好了，現(xiàn)在則難以自圓其說(shuō)，必須深入到數(shù)學(xué)里頭去，才能真正搞懂它的技術(shù)問(wèn)題。」張鈸說(shuō)。
張鈸是中國(guó)人工智能最重要的見(jiàn)證人。他是中國(guó)第一位人工智能領(lǐng)域的中國(guó)科學(xué)院院士。人工智能歷史上的許多「第一」都與他有關(guān)——第一個(gè)在國(guó)際頂級(jí)雜志上、第一個(gè)在人工智能領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表人工智能學(xué)術(shù)論文的中國(guó)科學(xué)家，引進(jìn)了中國(guó)第一臺(tái)機(jī)械臂，創(chuàng)立了第一個(gè)人工智能領(lǐng)域的國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，建立了第一個(gè)與人工智能領(lǐng)域有關(guān)的博士點(diǎn)。清華大學(xué)設(shè)立「人工智能」這個(gè)學(xué)科方向，也是他第一個(gè)提出來(lái)的。
事實(shí)上，只要愿意，張鈸完全可以講一大堆術(shù)語(yǔ)：他是國(guó)際上最早提出用數(shù)學(xué)模型解決人工智能問(wèn)題的學(xué)者之一，他和弟弟張鈴提出的問(wèn)題分層求解的商空間理論，在國(guó)際上被歸屬為粒度計(jì)算領(lǐng)域的三大學(xué)派之一，這個(gè)理論有力推動(dòng)了中國(guó)粒計(jì)算研究的快速發(fā)展，他也因此獲得1995年的國(guó)家自然科學(xué)三等獎(jiǎng)。不僅如此，他在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上系統(tǒng)分析了典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了一種自頂向下的新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造性學(xué)習(xí)方法。2020年，他系統(tǒng)闡釋了「第三代人工智能」的概念，引領(lǐng)國(guó)內(nèi)的人工智能發(fā)展。
在我們的訪談全程，張鈸講的都是最樸實(shí)的道理，這是他的一種堅(jiān)持。人工智能熱潮之后，很多地方邀請(qǐng)他去做報(bào)告，請(qǐng)他講講，他每次都是像在清華給學(xué)生講課一樣，針對(duì)對(duì)方的需求重新擬定講稿。有時(shí)對(duì)方嫌他的PPT太簡(jiǎn)單，版面不夠華麗，還發(fā)給他模版讓他改得復(fù)雜一點(diǎn)。那些模版都是當(dāng)下最流行的，滿(mǎn)屏密密麻麻的術(shù)語(yǔ)、曲線、表格、圖片，甚至視頻。但張鈸堅(jiān)持用自己的PPT，「用自己的PPT可以按自己的思路來(lái)講，要講出自己對(duì)問(wèn)題本質(zhì)的理解」。
他的同事、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授朱文武用三件事定義張鈸：「第一件事是，40多年前，他能在那個(gè)特殊的時(shí)代引領(lǐng)中國(guó)人工智能發(fā)展，創(chuàng)立國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，這是厲害的；第二件事是25年前，他能在微軟亞洲研究院當(dāng)顧問(wèn)委員會(huì)委員，在海外一流大學(xué)教授、圖靈獎(jiǎng)得主中間，他的指導(dǎo)意見(jiàn)令人服氣，這也是很厲害的；第三件事就是最近這10年，他提出了第三代人工智能的理論。一個(gè)人在每個(gè)階段做一件事是可能的，但一個(gè)人同時(shí)把這三件事做完了，我覺(jué)得這是真的了不起。」
張鈸的成就大多都有文字記載，他的專(zhuān)著，他提出的理論，他的學(xué)術(shù)成就，他有200多篇學(xué)術(shù)論文和五部專(zhuān)著，但后來(lái)我發(fā)現(xiàn)，這位清華老教授還有一份更重要、卻鮮有文字記錄的成就。他留下的不止是教科書(shū)、實(shí)驗(yàn)室、教學(xué)方法，以及不斷更迭的人工智能知識(shí)。他對(duì)國(guó)家更大的貢獻(xiàn)是他所留在其他人身上的原則，在他所培養(yǎng)的一代又一代學(xué)生身上，有一種共同的使命感，以及一系列做事的根本性原則——基于人工智能技術(shù)，我們應(yīng)當(dāng)做什么？不做什么？堅(jiān)持的原則是什么？什么才是我們所追求的技術(shù)未來(lái)？
清華有句口號(hào)叫做「為祖國(guó)健康工作50年」，張鈸在73歲那年實(shí)現(xiàn)了這個(gè)目標(biāo)，他的學(xué)生們?cè)谙道锝o他辦了一場(chǎng)從教50周年的慶祝會(huì)，他在會(huì)上開(kāi)玩笑說(shuō)，中國(guó)當(dāng)老師的最高標(biāo)準(zhǔn)是孔夫子，如果拿他和孔子比，他覺(jué)得自己有三個(gè)指標(biāo)有望超過(guò)這位萬(wàn)世師表：
第一，他的教齡比孔子長(zhǎng)。孔子30歲開(kāi)始講學(xué)，72歲去世，教齡42年，「我已經(jīng)從教50年了，并且還將繼續(xù)」。
第二，他的學(xué)生比孔子多。孔子有三千弟子，也就是聽(tīng)過(guò)他講學(xué)的人，「聽(tīng)過(guò)我的課的學(xué)生肯定超過(guò)3000人了」。
第三，孔子培養(yǎng)了七十二賢人，張鈸把這一點(diǎn)定為了職業(yè)目標(biāo)，「我要培養(yǎng)超過(guò)72個(gè)博士生」。
我見(jiàn)到張鈸的時(shí)候，他仍在繼續(xù)帶學(xué)生。他很高興地告訴我，等明年，自己又有一位博士生畢業(yè)，他將會(huì)在90歲那一年，完成培養(yǎng)90位博士生的事業(yè)。
我仔細(xì)翻閱了他所有博士生的履歷，這是一個(gè)影響力極大的群體，幾乎所有人都從事了計(jì)算機(jī)相關(guān)的職業(yè)，其中涵蓋了人工智能領(lǐng)域最主要的研究和產(chǎn)業(yè)方向，很多人是各自領(lǐng)域內(nèi)全國(guó)乃至世界范圍內(nèi)的領(lǐng)軍人物，他們共同構(gòu)成了中國(guó)人工智能發(fā)展的根基。這位老人用自己的職業(yè)生涯，培養(yǎng)了整整一代人工智能人才，而留在這些人身上的堅(jiān)持，構(gòu)成了我們今天所面對(duì)的技術(shù)現(xiàn)實(shí)。
這是一位老人和他所改變的一代人的故事。張鈸講起他的學(xué)生們總是最高興的，他還給這個(gè)學(xué)生群體取了一個(gè)名字——清華代表隊(duì)。
堅(jiān)持
張鈸的辦公室有一整面墻的書(shū)柜，里面裝著他的職業(yè)生涯。書(shū)柜里有好幾層空空蕩蕩的架子，那里曾經(jīng)放著人工智能的專(zhuān)業(yè)書(shū)，它們?cè)跀?shù)次技術(shù)變革中落伍了，「全都扔了」。留下來(lái)的書(shū)柜里，頂端一排放著舊書(shū)，是他關(guān)于商空間理論所寫(xiě)的《問(wèn)題求解理論及應(yīng)用》，以及《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用》，這些書(shū)都分為中文版和英文版。但他更在乎的并不是自己的著作，他指著柜子中央兩排整整齊齊的論文集，「這是我真正的作品」。
那是張鈸所有博士生的畢業(yè)論文。那一欄里的很多名字，現(xiàn)在已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域非常有名的專(zhuān)家。擺在最前排的論文里有一本屬于馬少平，他是張鈸在1995年招收的博士生。現(xiàn)在的他，也是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授，是今天人工智能領(lǐng)域里非常重要的學(xué)者，是在智能信息處理和信息檢索領(lǐng)域深耕了超過(guò)20年的專(zhuān)家。這在當(dāng)下的環(huán)境里是很少見(jiàn)的，而這份堅(jiān)持，正是張鈸留給他的原則。
馬少平是清華大學(xué)1977級(jí)的學(xué)生，也是恢復(fù)高考后第一屆上大學(xué)的學(xué)生。當(dāng)時(shí)清華大學(xué)正在籌建計(jì)算機(jī)系，還要設(shè)置那時(shí)候誰(shuí)也沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)的「人工智能與智能控制」教研組。如今許多熱門(mén)專(zhuān)業(yè)，包括自然語(yǔ)言處理、漢字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人，在上世紀(jì)70年代末的清華已經(jīng)出現(xiàn)了。他記得入學(xué)的時(shí)候新生可以參觀不同院系，計(jì)算機(jī)系的人工智能展示室顯得最特別——房間里有一個(gè)機(jī)器，模仿阿里巴巴和四十大盜的故事，喊芝麻開(kāi)門(mén)，燈泡就亮了；喊芝麻關(guān)門(mén)，這個(gè)燈就關(guān)上了。
今天看來(lái)已司空見(jiàn)慣的語(yǔ)音控制，在上世紀(jì)70年代，讓這個(gè)年輕人產(chǎn)生了極大的興趣。他抱著強(qiáng)烈的好奇心，開(kāi)始了自己的人工智能生涯，在這里學(xué)習(xí)了最早的人工智能課程，聽(tīng)張鈸講人工智能導(dǎo)論，學(xué)習(xí)人工智能編程語(yǔ)言。
馬少平上課選的大作業(yè)是教機(jī)器下五子棋，碩士畢業(yè)論文寫(xiě)的是汽車(chē)的自動(dòng)駕駛。當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)沒(méi)什么材料，查國(guó)外信息又很困難，他就經(jīng)常去找張鈸幫忙。張鈸當(dāng)時(shí)是系里少數(shù)去過(guò)美國(guó)訪學(xué)的老師，也會(huì)熱心地給他出主意。馬少平改造了日本二手車(chē)，給馬達(dá)加控制。由于當(dāng)時(shí)沒(méi)有GPS，沒(méi)法自動(dòng)記錄軌跡，他們想出來(lái)的對(duì)策是在車(chē)上放一桶水，用一根管子引出來(lái)，讓它滴水，通過(guò)看路上的水的痕跡，來(lái)判斷自動(dòng)駕駛的路徑。最后他畢業(yè)作品的展示是在清華主樓的兩個(gè)門(mén)洞之間，從右邊的門(mén)洞開(kāi)進(jìn)去，從左邊的門(mén)洞開(kāi)出來(lái)。這就是1984年清華學(xué)生實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)駕駛。
坐在辦公室里，馬少平講起這些往事的時(shí)候一直笑。這是他最初從人工智能研究里得到的樂(lè)趣。后來(lái)他留校任教，又選擇張鈸做自己的博士導(dǎo)師，跟他一起參與籌建人工智能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。張鈸引進(jìn)中國(guó)第一臺(tái)機(jī)械臂PUMA560的時(shí)候，國(guó)外還在對(duì)中國(guó)實(shí)行禁運(yùn)，經(jīng)歷了一番波折后，才運(yùn)到北京，他跟著張鈸一起去西苑機(jī)場(chǎng)，接收了中國(guó)的第一臺(tái)機(jī)器人裝置。
然而，上世紀(jì)90年代，人工智能進(jìn)入了寒冬期，沒(méi)有太多項(xiàng)目和任務(wù)，很多人開(kāi)始轉(zhuǎn)行，但馬少平做了一個(gè)當(dāng)時(shí)少有人做的決定，他選擇了漢字識(shí)別研究方向，繼續(xù)在這個(gè)自己覺(jué)得有意思的學(xué)科里深耕。
「張老師說(shuō)過(guò)一句話，對(duì)我觸動(dòng)比較大，其實(shí)我在早期，尤其是人工智能低潮的時(shí)候，也是有時(shí)做做這個(gè)、有時(shí)做做那個(gè)的，但后來(lái)我基本上只在信息檢索這個(gè)方向在做了。選這個(gè)方向當(dāng)然跟我和張老師當(dāng)時(shí)的討論有關(guān)，但20多年堅(jiān)持這一個(gè)方向做，跟他說(shuō)過(guò)的一句話有關(guān)。他跟我說(shuō)，不管什么方向，你堅(jiān)持做20年，再笨也是專(zhuān)家了。」馬少平說(shuō)。
采訪張鈸的時(shí)候，類(lèi)似的故事出現(xiàn)過(guò)很多次。人工智能只在最近10年成為熱點(diǎn)，在此前很長(zhǎng)時(shí)間里，這是一個(gè)不容易找工作的專(zhuān)業(yè)。張鈸幫助過(guò)很多像馬少平這樣對(duì)人工智能感興趣的人，在技術(shù)寒冬依然堅(jiān)持下去。我問(wèn)他的動(dòng)力是什么，張鈸講起了他自己的經(jīng)歷，這正是他從事人工智能的源頭。
作為一個(gè)出生于1935年的人，他活在一個(gè)容易荒廢天賦的時(shí)代里，親歷了戰(zhàn)爭(zhēng)、動(dòng)蕩、數(shù)十年的波折，他的天賦是物理和數(shù)學(xué)，但在他的年代，個(gè)人志趣排在時(shí)代命運(yùn)后面。他的前半生都是國(guó)家替他選的路，先是當(dāng)紅色工程師，過(guò)了幾年又要他去研究導(dǎo)彈和飛行器自動(dòng)控制。1978年，他接到一個(gè)新任務(wù)，清華大學(xué)要調(diào)整院系，希望他為新調(diào)整的計(jì)算機(jī)系找一個(gè)新專(zhuān)業(yè)。他是在國(guó)外學(xué)術(shù)期刊里第一次知道，國(guó)外的計(jì)算機(jī)系都有一個(gè)方向，叫做「人工智能」。
那一年，他已經(jīng)43歲，從零開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能。事實(shí)證明，他的確是一個(gè)天才。他1982年到伊利諾伊大學(xué)巴納·香檳分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）訪學(xué)，一年后就發(fā)表了第一篇頂刊論文，很快也得到邀請(qǐng)，參加國(guó)際頂級(jí)會(huì)議作報(bào)告。在美國(guó)訪學(xué)期間，他與計(jì)算機(jī)系的同事有過(guò)接觸，令他印象深刻的是，「當(dāng)時(shí)系里有位著名的華人學(xué)者，也是計(jì)算機(jī)系的重要領(lǐng)軍人物，得知我們同樣在1953年考大學(xué)，他跟我說(shuō)，我當(dāng)年考大學(xué)不敢報(bào)清華大學(xué)，只好在香港念了大學(xué)，后來(lái)到美國(guó)讀博士。我當(dāng)時(shí)心里想，我們現(xiàn)在名氣沒(méi)你大，主要是因?yàn)槲覀兪艿搅嗽S多條件的限制，如果我們是一起出發(fā)的，我們肯定不比他弱。」張鈸說(shuō)。
選擇人工智能是他下的一個(gè)決心。相比于聊自己，他在訪談中更多談到的是他人的聰明，他在清華認(rèn)識(shí)的同學(xué)、老師，以及一代又一代的新生。他從一個(gè)荒廢天才的時(shí)代走出來(lái)，而他在講臺(tái)上面對(duì)的是這個(gè)國(guó)家又一代的年輕人，他決心要幫助他們，不再偏離路徑，擺脫那種辜負(fù)天賦的命運(yùn)。
「我們還是幸運(yùn)的，在1978年改革開(kāi)放時(shí)，還算年輕，抓住了一點(diǎn)尾巴，能再次開(kāi)啟學(xué)術(shù)生涯，要是再晚一點(diǎn)，我們就什么也做不了了。」張鈸說(shuō)，「我自己當(dāng)時(shí)到大學(xué)就深刻感覺(jué)到，我們招收的是最優(yōu)秀的學(xué)生，能進(jìn)我們團(tuán)隊(duì)做博士生的，是尖子里面挑尖子，所以我常說(shuō)，我們團(tuán)隊(duì)如果不成為最優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)，算怎么回事啊？」
這種堅(jiān)持從張鈸傳遞到了馬少平，而已是博士生導(dǎo)師的馬少平，也將這份原則傳遞給下一代學(xué)生。OpenAI最初公開(kāi)ChatGPT的實(shí)驗(yàn)曲線后，馬少平和學(xué)生討論，這條曲線里其中一個(gè)性能做了很長(zhǎng)時(shí)間都一直很平緩，突然間有一個(gè)跳躍，才確認(rèn)出現(xiàn)了人工智能的進(jìn)展。「我當(dāng)時(shí)看著那個(gè)線，很多人都是這樣，可能在很平緩的時(shí)候，覺(jué)得這條路走不通了，算了，不做了，這事沒(méi)希望，又是一件這么燒錢(qián)的事，成本很大。為什么他們堅(jiān)持下去了？是什么原因讓他們想到，堅(jiān)持下去肯定會(huì)有這次跳躍？」馬少平說(shuō)。
「我們?cè)谟懻搶?shí)驗(yàn)室發(fā)展的時(shí)候，也都會(huì)提到這一點(diǎn)，就是一定做一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的事業(yè)，第一，對(duì)人工智能發(fā)展有意義，第二是有一定難度。這樣里面有一個(gè)科研選題的問(wèn)題，你有一個(gè)長(zhǎng)期選題，但剛開(kāi)始你可能又需要有一個(gè)相對(duì)短期的目標(biāo)，跟這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)契合。」馬少平說(shuō)，「重要的是堅(jiān)持下去，堅(jiān)持20年肯定能行，這是張鈸老師一直強(qiáng)調(diào)的事情。」
最近兩年的人工智能熱潮中，馬少平經(jīng)常出去開(kāi)會(huì)，有一次坐他旁邊的是另一所同樣頂級(jí)院校的計(jì)算機(jī)系系主任。兩個(gè)人聊天，對(duì)方羨慕地說(shuō)，其實(shí)我們學(xué)校本來(lái)也有好多在做人工智能的教授，后來(lái)都砍掉了，以至于現(xiàn)在整個(gè)系里邊，沒(méi)有一個(gè)老師是專(zhuān)門(mén)從事人工智能這方面的，基本上是斷檔了，只能重新找人，把那些轉(zhuǎn)方向的人再找回來(lái)，或者再招一些新人，你們清華堅(jiān)持得好啊，只有你們那邊是一直在堅(jiān)持做。
「實(shí)際上從1978年開(kāi)始，我們一直以來(lái)都堅(jiān)持著人工智能這個(gè)方向，我們一直沒(méi)有斷檔，這是非常罕見(jiàn)的，也是最珍貴的。在90年代，其實(shí)很多國(guó)內(nèi)學(xué)校都不做人工智能了，但那時(shí)候張鈸老師一直覺(jué)得這是一個(gè)應(yīng)該發(fā)展的方向，那時(shí)候他想得更多的是怎么能把它堅(jiān)持下去。那時(shí)候我們的目標(biāo)是，人工智能這個(gè)名稱(chēng)怎么叫咱不說(shuō)，但是計(jì)算機(jī)的發(fā)展一定是，讓計(jì)算機(jī)幫我們?nèi)祟?lèi)做更多的事情。這是必須的。」馬少平說(shuō)。
落地
清華計(jì)算機(jī)系有兩大特色，一個(gè)是堅(jiān)持，一個(gè)是落地。在培養(yǎng)人工智能人才這件事上，數(shù)十年間不斷檔，這很珍貴，也很艱難，也正是這份堅(jiān)持，激發(fā)他們形成了清華代表隊(duì)做人工智能的另一種特色——落地。
黃必清是人工智能在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的專(zhuān)家。他從1990年開(kāi)始跟張鈸讀博，是他招收的前10位博士生中的一個(gè)，現(xiàn)在是清華大學(xué)自動(dòng)化系的教授，主要研究方向是人工智能在智能制造、健康醫(yī)療、社會(huì)治理等領(lǐng)域的落地應(yīng)用。
「我讀書(shū)的時(shí)候，大家憑自己的眼睛去看老師怎么做事，他的行動(dòng)影響了我。」在我們的對(duì)話中，出現(xiàn)頻率最高的詞是「落地」，這也是張鈸帶給他的最大影響。「人工智能發(fā)展到現(xiàn)在，一定要落地，一定要在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中應(yīng)用，這是他的研究歷程帶給他的思想轉(zhuǎn)變。他以前也是主要搞理論研究，逐漸轉(zhuǎn)變開(kāi)始重視應(yīng)用落地。我正好在自動(dòng)化系，我就跟張老師一起做，共同承擔(dān)了很多事。這是非常有意義的工作。」
這段思想改變的經(jīng)歷發(fā)生在上世紀(jì)90年代，人工智能的寒冬期。黃必清上學(xué)的時(shí)候，人工智能是一個(gè)不那么受歡迎的專(zhuān)業(yè)，技術(shù)遲遲沒(méi)有突破性進(jìn)展，國(guó)外開(kāi)始陸續(xù)裁撤人工智能研究，很多大學(xué)也砍掉了人工智能專(zhuān)業(yè)，當(dāng)時(shí)在國(guó)內(nèi)，尚未開(kāi)展起來(lái)的人工智能專(zhuān)業(yè)也面對(duì)了巨大質(zhì)疑。
「（那時(shí)候）我們這個(gè)專(zhuān)業(yè)名聲不好——吹得厲害，拿不出好成果。懂的人、不懂的人，都出來(lái)說(shuō)自己懂人工智能。普通人分不出來(lái)誰(shuí)在不懂裝懂，誰(shuí)是專(zhuān)家。學(xué)生不敢出去說(shuō)自己是學(xué)人工智能的，別人問(wèn)起來(lái)，他們就含糊地糊弄過(guò)去，說(shuō)自己是計(jì)算機(jī)系畢業(yè)的。」張鈸這樣形容上世紀(jì)90年代的狀況。
這是困擾人工智能直到現(xiàn)在的一個(gè)根本問(wèn)題——這個(gè)學(xué)科真的有用嗎？
從美國(guó)訪學(xué)回國(guó)以后，張鈸提了一個(gè)建議，必須自己去做調(diào)查研究，看看國(guó)家有什么需求，看看現(xiàn)實(shí)是什么狀況，到底需要怎樣的技術(shù)。這后來(lái)成為他堅(jiān)持了一輩子的技術(shù)原則，「不結(jié)合實(shí)際需求的話，技術(shù)肯定發(fā)展不起來(lái)」。
清華計(jì)算機(jī)系的老師們花了兩年時(shí)間調(diào)研，張鈸去了重慶的兵工研究所，也去了東北的兵工廠，在齊齊哈爾、哈爾濱、沈陽(yáng)實(shí)地研究武器制造過(guò)程。調(diào)查后，他有了一個(gè)明確的結(jié)論——發(fā)展智能機(jī)器人。
那段經(jīng)歷讓人意識(shí)到，有許多工作不應(yīng)當(dāng)由人類(lèi)承擔(dān)。給他印象最深的一幕發(fā)生在東北的兵工廠，他參觀炮彈生產(chǎn)與安裝車(chē)間，這是一項(xiàng)極其危險(xiǎn)的工作。特別是安裝引信的過(guò)程中稍有偏差，炮彈隨時(shí)都可能爆炸。工廠的應(yīng)對(duì)方法只能是把車(chē)間安排在山坳里，在安裝引信的工位兩邊砌上水泥墻。不僅如此，炸藥的毒性具有揮發(fā)性，他在制造炸藥的車(chē)間遇到的工人，沒(méi)一個(gè)人鼻子是靈的，長(zhǎng)期在車(chē)間工作，嚴(yán)重?fù)p害了他們的嗅覺(jué)。
「我們當(dāng)時(shí)一看，這些工作肯定要用機(jī)器人來(lái)代替，這是一個(gè)硬性需求，所以回來(lái)我就建議，一定要建立一個(gè)智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室。」張鈸說(shuō)。
1985年，中國(guó)第一個(gè)智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室在清華大學(xué)成立，一年后，國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)了《高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（「863」計(jì)劃）綱要》，智能機(jī)器人正式成為「863」計(jì)劃中自動(dòng)化領(lǐng)域的兩大主題之一，張鈸也成為了第一屆國(guó)家「863」計(jì)劃智能機(jī)器人主題專(zhuān)家組成員之一。正是因?yàn)閺堚撍诘那迦A團(tuán)隊(duì)早早選準(zhǔn)了這個(gè)方向，他們?cè)谥悄軝C(jī)器人研究上一直具有優(yōu)勢(shì)，很長(zhǎng)一段時(shí)間里，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系同時(shí)是民用和軍用機(jī)器人主題的組長(zhǎng)單位，清華也引領(lǐng)了當(dāng)時(shí)全國(guó)智能機(jī)器人的研究與開(kāi)發(fā)。
作為張鈸的學(xué)生，黃必清參與了「863」計(jì)劃的課題工作，也從導(dǎo)師的身上學(xué)到了在人工智能領(lǐng)域做研究的原則。「我上學(xué)的時(shí)候他已經(jīng)55歲了，一直像一個(gè)年輕小伙一樣，爬樓梯都是兩級(jí)一步，他的心態(tài)一直是很飽滿(mǎn)的。他是一個(gè)洞察力很強(qiáng)的人，非常敏銳，能快速判斷一個(gè)方向適不適合我們做。當(dāng)時(shí)我們就讓機(jī)械手去面對(duì)工業(yè)場(chǎng)景，比如讓一條線從孔里穿過(guò)去，還有一些更困難的調(diào)度問(wèn)題，你自己琢磨，根本不知道從哪里下手，但他總會(huì)想辦法，給你一個(gè)快速深入的方向。他那時(shí)候出去開(kāi)會(huì)也會(huì)帶新想法回來(lái)，拿回來(lái)讓我們?nèi)ツ７逻@個(gè)任務(wù)做。」黃必清說(shuō)，「原來(lái)博士期間學(xué)到的很多人工智能理論，我工作之后用到了企業(yè)里頭。」
其中一個(gè)重要的嘗試是汽車(chē)玻璃缺陷檢測(cè)。和張鈸一樣，黃必清也是在現(xiàn)實(shí)需求中發(fā)現(xiàn)了技術(shù)的必要性。在沒(méi)有機(jī)器輔助前，檢查汽車(chē)玻璃缺陷的辦法全靠人工，一個(gè)工人自己搬著一塊玻璃用肉眼去看，這樣做，一方面人工成本非常高，另一方面工作強(qiáng)度很大，人很容易疲勞，容易漏檢缺陷。
恰恰在這樣的問(wèn)題上，人工智能可以提供一種非常有效的解決辦法。黃必清跟同事一起到了工廠現(xiàn)場(chǎng)，根據(jù)汽車(chē)玻璃生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)狀況，設(shè)計(jì)了一整套采集過(guò)程，如何安置攝像頭，如何調(diào)節(jié)參數(shù)，然后設(shè)計(jì)一個(gè)專(zhuān)門(mén)的人工智能算法去識(shí)別缺陷——在1.5米乘以2米的玻璃表面，讓機(jī)器自己識(shí)別，判斷是否有缺陷，定位缺陷，還要對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)，是鼓了氣泡、有劃痕，還是印刷錯(cuò)誤等等。
「我也做人工智能算法，關(guān)鍵是要解決企業(yè)的問(wèn)題。這一點(diǎn)我跟張老師同感，甚至感受更深。我們?cè)谧黾夹g(shù)應(yīng)用的時(shí)候，一定要落地到一個(gè)行業(yè)里去，你要學(xué)習(xí)它的產(chǎn)品特色，學(xué)習(xí)它的生產(chǎn)制造過(guò)程，學(xué)習(xí)現(xiàn)場(chǎng)情況細(xì)節(jié)，方方面面都要了解的。」
黃必清做研究非常看重現(xiàn)場(chǎng)細(xì)節(jié)。他說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的算法數(shù)據(jù)高度依賴(lài)工廠環(huán)境，這意味著采集數(shù)據(jù)的攝像頭放在哪里都是一門(mén)學(xué)問(wèn)，采集的光源設(shè)計(jì)得不夠細(xì)致，有反光、有折射，都會(huì)直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。純粹的計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論工作用的都是網(wǎng)上開(kāi)源數(shù)據(jù)集，很少到企業(yè)實(shí)地去思考如何設(shè)計(jì)、如何采集正確數(shù)據(jù)，這也正是清華代表隊(duì)做人工智能的不同之處。「不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)采集要求不一樣，特定的生產(chǎn)環(huán)境也不一樣，純粹做算法、用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)的人，肯定沒(méi)有我們?cè)谄髽I(yè)、跟實(shí)際需求打交道的科研工作者體會(huì)得深。」他說(shuō)。
黃必清已經(jīng)在自己的領(lǐng)域工作超過(guò)30年了。讀書(shū)的時(shí)候，他主要研究傳統(tǒng)人工智能，比如智能調(diào)度，后來(lái)，他將智能調(diào)度的技術(shù)應(yīng)用到工廠里，一直做企業(yè)的工業(yè)自動(dòng)化、智能化的工作。從2013年開(kāi)始，他也開(kāi)始做深度學(xué)習(xí)方面的工作。「一個(gè)是傳統(tǒng)人工智能，一個(gè)是現(xiàn)在基于深度學(xué)習(xí)為代表的連接主義的方法，我覺(jué)得兩者同樣重要。現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)很火，但傳統(tǒng)人工智能技術(shù)也不是說(shuō)它完全沒(méi)用了，它也能解決一些特定問(wèn)題。我覺(jué)得不同的人工智能分別去解決不同的特定問(wèn)題，所以大家要更冷靜地對(duì)待深度學(xué)習(xí)這個(gè)方向。」
在我們的訪談中，黃必清分享了很多他所做的人工智能，都是跟現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景息息相關(guān)的落地，除了利用智能視覺(jué)幫助汽車(chē)玻璃表面缺陷檢測(cè)，他們還做了基于視覺(jué)的物流管理，給筆記本電腦做缺陷檢測(cè)，跟中石油合作做基于深度學(xué)習(xí)的油井勘探，還設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)的甲肝預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。他還有一項(xiàng)研究是和重慶疾控中心合作，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助塵肺病篩查，研究深度學(xué)習(xí)在塵肺病可解釋分期診斷的應(yīng)用。
這是一項(xiàng)他一直想做的事。紡織廠的工作環(huán)境里彌散著大量懸浮物，長(zhǎng)期在車(chē)間，容易吸入肺內(nèi)，會(huì)引起肺組織彌漫性纖維化，也就是塵肺病。由于塵肺片零期和一期判斷難度大，人工閱片對(duì)醫(yī)生水平要求很高，再加上疲勞閱片等因素，塵肺病非常容易出現(xiàn)誤診、漏診的情況。但黃必清帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種塵肺病影像學(xué)人工智能算法，幫助醫(yī)生對(duì)肺部影像進(jìn)行初篩，減少假陽(yáng)性，提高診斷效率。
黃必清說(shuō)，這其實(shí)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)里一個(gè)很經(jīng)典的任務(wù)，用深度學(xué)習(xí)算法去定位和分類(lèi)，道理和做玻璃缺陷檢測(cè)是一樣的——先在胸片上看到發(fā)病位置在哪里，定位可能有病變的位置，然后判斷病變級(jí)別，判斷是一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)。而在這個(gè)過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)的代表算法之一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很大優(yōu)勢(shì)，非常適合這項(xiàng)視覺(jué)任務(wù)，應(yīng)用場(chǎng)景廣泛。
「我覺(jué)得這些工作很有意義，在實(shí)際需求的應(yīng)用里總結(jié)提煉一些基礎(chǔ)算法問(wèn)題，反過(guò)來(lái)再推動(dòng)我們的研究工作。我是有一點(diǎn)偏重的，要做應(yīng)用落地。我們現(xiàn)在要做的工作，一定是要面向國(guó)民經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)，解決工業(yè)實(shí)際問(wèn)題。」黃必清說(shuō)，「現(xiàn)在有很多大模型，大家都在去拼指標(biāo)，但是拼到最后它的應(yīng)用場(chǎng)景怎么樣？最后應(yīng)用的市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)需求到底有多大？能不能帶出來(lái)一個(gè)產(chǎn)業(yè)？不要太追風(fēng)，追風(fēng)追到最后，大家都卷完了，最后也沒(méi)有實(shí)際的應(yīng)用意義。我這樣說(shuō)搞理論的不一定贊成，但我還是想能夠做出一些有影響的技術(shù)和產(chǎn)品，能做出產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)的。」
選擇
當(dāng)你面對(duì)了足夠多的人工智能專(zhuān)家后，一種強(qiáng)烈的感受是，這固然是一門(mén)高深的學(xué)科，充滿(mǎn)了未知，但比起知識(shí)本身的變化莫測(cè)，更大的變數(shù)發(fā)生在人身上。同樣要做人工智能，不同的人選擇的方向不同，下的決心也不同，這也是張鈸的學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的珍貴之處——他們選擇什么樣的方向？以什么樣的決心在堅(jiān)持自己的原則？歸根結(jié)底，他們想要追求的是什么樣的人工智能？
最具代表性的故事，發(fā)生在張鈸的博士生朱軍身上。朱軍申請(qǐng)成為張鈸的博士生是在2004年，那是人工智能的低谷期。當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)就業(yè)很好，但系里學(xué)人工智能的學(xué)生出去，都不往外說(shuō)自己的專(zhuān)業(yè)，自我介紹只說(shuō)前半截，「我是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系的」，后半句吞掉了，怕別人覺(jué)得自己學(xué)了騙子專(zhuān)業(yè)。
朱軍恰恰是在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)上開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能的。給他動(dòng)力的，是一堂叫做計(jì)算機(jī)組成原理的課程。這是一門(mén)全國(guó)大學(xué)里只要有計(jì)算機(jī)系就會(huì)有的課程，但只有在清華，它有一個(gè)獨(dú)有的暑假課題，叫做「奮戰(zhàn)三星期，造一臺(tái)計(jì)算機(jī)」。它要求學(xué)生應(yīng)用自己在課堂上學(xué)到的基本原理，一個(gè)人從頭到尾把所有細(xì)節(jié)走一遍，自己去設(shè)計(jì)，從最初的指令集，到寄存器尋址，再到編譯，再到流水線，最后把硬件燒出來(lái)，讓系統(tǒng)運(yùn)行起來(lái)，展示成一個(gè)可以工作的計(jì)算機(jī)。
這是清華計(jì)算機(jī)系的傳統(tǒng)，也是張鈸那一代老教授的共同信念——沒(méi)有動(dòng)手能力、不懂落地是不行的。
朱軍的暑假，有一個(gè)多月都泡在實(shí)驗(yàn)室里，不斷查資料，把心里的計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)出來(lái)。雖然這本身不是人工智能，但這個(gè)清華傳統(tǒng)給了朱軍一種信心。「我可以通過(guò)自己的努力，把一個(gè)完全不會(huì)的東西做出來(lái)，做完這個(gè)課題我就覺(jué)得，我應(yīng)該嘗試博士時(shí)做一些新東西。」他說(shuō)。
跟著張鈸讀博的時(shí)候，張鈸讓他在微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)，他如愿找到了一個(gè)全新的興趣方向，用概率機(jī)器學(xué)習(xí)的方法分析網(wǎng)頁(yè)，抽取有效信息，也就是10年后備受矚目的深度生成模型的前身。只不過(guò)，當(dāng)時(shí)這還只是一個(gè)局限于學(xué)術(shù)研究的小方向。
帶著自己造一臺(tái)計(jì)算機(jī)的那股勁兒，朱軍開(kāi)始了新嘗試。很快，他發(fā)表了自己的第一篇相關(guān)文章，首發(fā)在該領(lǐng)域最頂級(jí)國(guó)際會(huì)議上，這也是中國(guó)學(xué)者在這一領(lǐng)域的最初亮相。他也成為了最早開(kāi)始研究機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯方法的人。由于他的研究非常超前，當(dāng)時(shí)微軟亞洲研究院組織這個(gè)主題的講座，受邀做報(bào)告的他還只是實(shí)習(xí)生。
他的天賦為他贏得了很多職業(yè)機(jī)會(huì)。出國(guó)參加頂會(huì)的時(shí)候，在美國(guó)交流的時(shí)候，很多人都直接邀請(qǐng)他留下來(lái)。他是在計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)最強(qiáng)的美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）讀的博士后，以當(dāng)時(shí)的條件，他有機(jī)會(huì)留下來(lái)，事實(shí)上，這也是當(dāng)時(shí)很多計(jì)算機(jī)系專(zhuān)業(yè)學(xué)生的選擇。
但他選擇了一條少有人走的路——博士后畢業(yè)后，朱軍回到了清華，擔(dān)任老師，繼續(xù)在國(guó)內(nèi)開(kāi)展研究。
我問(wèn)了他理由，他講了好多細(xì)節(jié)。他喜歡清華計(jì)算機(jī)系的傳統(tǒng)，學(xué)校的氛圍，國(guó)內(nèi)的機(jī)會(huì)，但最重要的理由，是張鈸。他在提到張鈸的時(shí)候，同時(shí)提到了很多次「自由」。張鈸組的實(shí)驗(yàn)室給了他一種自在感，他們會(huì)促膝長(zhǎng)談，也會(huì)討論職業(yè)生涯的真問(wèn)題。
對(duì)話大多發(fā)生在張鈸的辦公室里。朱軍直到現(xiàn)在還記得，當(dāng)時(shí)張鈸坐在對(duì)面告訴他，「國(guó)外知名導(dǎo)師的水平比我高，條件也比我這里好，你如果選擇出國(guó)深造，我會(huì)全力幫助你。但是，如果你選擇留下來(lái)，我會(huì)全心全意培養(yǎng)你，絕不辜負(fù)你。」
很長(zhǎng)時(shí)間里，這樣的對(duì)話是張鈸職業(yè)生涯里的艱難抉擇。他培養(yǎng)過(guò)很多人工智能的學(xué)生，幫助他們到國(guó)外更高水平的環(huán)境里深造，但漸漸，越來(lái)越多學(xué)生不會(huì)選擇留在國(guó)內(nèi)。他理解學(xué)生的想法，但也希望能有更多人才留下來(lái)。他有時(shí)候會(huì)被問(wèn)到，為什么我們不能超越美國(guó)？中國(guó)為什么沒(méi)有OpenAI？這個(gè)老人也有自己的無(wú)奈，「我?guī)С鰜?lái)的是清華代表隊(duì)，我很清楚，清華代表隊(duì)是最好的，但是我的對(duì)手是世界代表隊(duì)，不僅有全世界最好的人才，里面還有我們自己人。清華代表隊(duì)能打得過(guò)世界代表隊(duì)嗎？」
他覺(jué)得真正把人留下來(lái)的辦法是，給予學(xué)生尊重，確保給他們一個(gè)小空間，容得下失敗，也容得下自由，讓他們能成長(zhǎng)。
「我留下是因?yàn)閺堚摾蠋煂?duì)待學(xué)問(wèn)、對(duì)待科研，有我非常認(rèn)同的價(jià)值觀，但更重要的，是他對(duì)于學(xué)生的尊重。他并不把學(xué)生當(dāng)成一個(gè)勞動(dòng)力，讀博并不是幫他打工，他把每個(gè)學(xué)生當(dāng)成一個(gè)獨(dú)立的研究人員，給人空間去成長(zhǎng)。這一點(diǎn)給我觸動(dòng)很深。」朱軍說(shuō)，「只要你足夠牛，足夠有能力，他會(huì)想盡辦法幫你去創(chuàng)造條件，支持你實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想。」
上學(xué)的時(shí)候，朱軍做的課題屬于當(dāng)時(shí)那個(gè)領(lǐng)域最前沿的新方法，叫做概率圖模型。這是一個(gè)全新的方向，所以最初他找不到人討論，只能自己在無(wú)人區(qū)摸索。張鈸一開(kāi)始對(duì)它并不熟悉，但是幾周之后再見(jiàn)面，朱軍發(fā)現(xiàn)，張鈸已經(jīng)很快掌握了，后來(lái)才知道，張鈸自己把當(dāng)時(shí)新出的專(zhuān)業(yè)書(shū)，還有大量相關(guān)論文，全都看完了。張鈸本身就有數(shù)理背景，而概率圖模型的根源又是數(shù)學(xué)和物理，他很快就抓到要義，開(kāi)始幫助朱軍一起討論。
這就是讓朱軍選擇留下來(lái)的關(guān)鍵原因。「上千頁(yè)的英文專(zhuān)著，他比我更早讀完了。一個(gè)功成名就的資深學(xué)者，還能這樣深入系統(tǒng)去學(xué)習(xí)一門(mén)新知識(shí)，他是真正專(zhuān)業(yè)地在做學(xué)問(wèn)。我整個(gè)科研生活里遇到他，到現(xiàn)在還能一直跟他一起做研究，討論問(wèn)題，一塊兒學(xué)習(xí)，真的非常幸運(yùn)。」朱軍說(shuō)，「他非常尊重大家的學(xué)術(shù)興趣，又有了新東西，他愿意不斷去學(xué)習(xí)，尤其是現(xiàn)在自己也當(dāng)了老師之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)真的是非常難得。」
2011年，朱軍回到清華任教，也留下來(lái)繼續(xù)和張鈸共同研究。現(xiàn)在的朱軍，是世界范圍內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯方法的頂級(jí)學(xué)者。他提出的擴(kuò)散模型高效算法，不僅在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上得到認(rèn)可，還被DALL·E2和Stable Diffusion等明星項(xiàng)目采用。
如今，朱軍的博士生也活躍在人工智能領(lǐng)域。2018年，朱軍和自己的博士生成立了第一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司，一家最早專(zhuān)注于解決人工智能安全問(wèn)題的公司。這個(gè)方向選擇就是受到張鈸的影響，當(dāng)時(shí)外界都在強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大，張鈸帶著學(xué)生論證，人工智能現(xiàn)階段哪里發(fā)展得好、哪里不好。「當(dāng)時(shí)討論下了一個(gè)重要結(jié)論，人工智能在發(fā)展過(guò)程中，離不開(kāi)的問(wèn)題是安全問(wèn)題，所以我們定位要做人工智能安全，讓這個(gè)技術(shù)發(fā)展走得更扎實(shí)吧。」朱軍說(shuō)。
這在當(dāng)時(shí)是一種逆風(fēng)向的操作。那時(shí)候人們還在人工智能熱潮里面，朱軍他們得花很大功夫，反過(guò)來(lái)教育市場(chǎng)，此刻除了熱潮，更要重視安全問(wèn)題。
另一個(gè)更極端的例子是他和團(tuán)隊(duì)所研制的VIDU視頻大模型，這是國(guó)內(nèi)最早專(zhuān)注做多模態(tài)大模型的團(tuán)隊(duì)，這也是張鈸支持他做的選擇。他們?cè)谧鲆患殖暗氖隆Ｆ鋵?shí)朱軍團(tuán)隊(duì)提出底層架構(gòu)的時(shí)間比SORA早，但因?yàn)閲?guó)內(nèi)習(xí)慣了跟隨美國(guó)，「當(dāng)時(shí)我們給大家講，很多人會(huì)懷疑，因?yàn)槟菚r(shí)候很多人不懂技術(shù)，大家一說(shuō)大模型，都是指大語(yǔ)言模型，都是去對(duì)標(biāo)ChatGPT，跟人講視頻大模型，很多人聽(tīng)不懂。但SORA出來(lái)以后事情完全變了，看見(jiàn)這個(gè)路線國(guó)外也在做，大家回頭一看，原來(lái)你說(shuō)的是真的，現(xiàn)在也愿意相信我們了」。
現(xiàn)在的朱軍，還是有很多難處。但是他在跟我講起這一切的時(shí)候，還是有像他剛開(kāi)始「造一臺(tái)計(jì)算機(jī)」時(shí)一樣的熱忱。
「我從來(lái)不怕被顛覆，有時(shí)候跟學(xué)生也在說(shuō)，如果在我有生之年看到我做的東西被完全顛覆掉，我會(huì)覺(jué)得非常幸運(yùn)，因?yàn)檫@意味著人類(lèi)的知識(shí)進(jìn)入另一個(gè)層次了。而且我相信自己的學(xué)習(xí)能力，新東西過(guò)去我能做，將來(lái)也能做，并不會(huì)為它焦慮。親歷一個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展，能夠不斷刷新自己的認(rèn)知，我覺(jué)得這是更寶貴的。相比之下，如果最后我老到退休的時(shí)候，看到自己只是發(fā)了一堆文章，只是數(shù)個(gè)數(shù)，我會(huì)覺(jué)得非常沒(méi)意思。」朱軍說(shuō)。
新的決心
為了追趕人工智能前沿，張鈸要求自己經(jīng)常發(fā)表論文，這個(gè)習(xí)慣一直堅(jiān)持到80歲那一年。學(xué)生們給張鈸慶祝八十大壽，這位導(dǎo)師宣布，八十以后，不再要求自己發(fā)表論文了。馬少平說(shuō)，當(dāng)時(shí)聽(tīng)完感覺(jué)松了一口氣，導(dǎo)師終于能休息了。結(jié)果過(guò)了沒(méi)多久張鈸說(shuō)，接下來(lái)還有新任務(wù)，他要去幫學(xué)生創(chuàng)業(yè)。
前幾年張鈸生病，住院動(dòng)手術(shù)。手術(shù)做得很成功，住院卻讓他看到中國(guó)醫(yī)學(xué)的落后。躺在床上，感覺(jué)病房里「哪兒哪兒都是活兒」，都可以改進(jìn)。院長(zhǎng)在查房的時(shí)候?qū)ｉT(mén)來(lái)探望他，跟他談?wù)摬∏椋洪L(zhǎng)談感想：「中國(guó)醫(yī)學(xué)的落后，比我們?nèi)斯ぶ悄苈浜蠖嗟枚啵 ?/p>
「我住院以后得出了一個(gè)結(jié)論，中國(guó)的醫(yī)療太落后了，所有的好藥靠進(jìn)口、好設(shè)備靠進(jìn)口，先進(jìn)的東西幾乎都是外國(guó)人發(fā)明的，不是中國(guó)人想出來(lái)的！問(wèn)題在于我們沒(méi)有人去想，更沒(méi)有人去做，因?yàn)樗皇强戾X(qián)，做完以后沒(méi)有效益，知識(shí)產(chǎn)權(quán)也得不到保護(hù)，誰(shuí)還愿意去下苦功夫？」張鈸說(shuō)，「生病的時(shí)候我下了決心，努力搞智慧醫(yī)療，把我國(guó)的醫(yī)療水平搞成世界一流。」
張鈸有一個(gè)明確的目標(biāo)，想要用人工智能提高醫(yī)療質(zhì)量和效率。他介紹自己做醫(yī)療的代表學(xué)生叫做丁大勇，一個(gè)幾乎查不到背景信息的人。和他見(jiàn)面前，我只能看得出他曾經(jīng)在英特爾中國(guó)研究中心工作過(guò)很多年，細(xì)分領(lǐng)域是做計(jì)算機(jī)視覺(jué)。
我是在一棟全是創(chuàng)業(yè)公司的辦公樓里見(jiàn)到他的，連這棟大廈的前臺(tái)都不知道他所在的公司是在做什么。丁大勇身上有著和張鈸一樣的認(rèn)真和嚴(yán)謹(jǐn)。在我們的談話中，他提到了許多關(guān)于眼底疾病和糖尿病的數(shù)據(jù)，在我寫(xiě)作期間核實(shí)數(shù)據(jù)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)他在談話中引用的每一個(gè)數(shù)據(jù)都是準(zhǔn)確的。
現(xiàn)在的丁大勇沒(méi)有自己的辦公室，他和所有團(tuán)隊(duì)成員一起坐在大開(kāi)間里。這家公司有三個(gè)主要的人工智能落地產(chǎn)品，一個(gè)針對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變（Diabetic Retinopathy，DR），一個(gè)是多病種的眼底疾病識(shí)別，還有一個(gè)是專(zhuān)門(mén)針對(duì)青光眼的輔助診斷。
丁大勇是張鈸在人工智能方向培養(yǎng)的第50位博士生，但現(xiàn)在的他說(shuō)話時(shí)更像一個(gè)眼科大夫，他能詳細(xì)講解眼底圖，熟悉拍眼底照時(shí)容易犯的錯(cuò)，還能在看到眼底照片時(shí)敏銳地識(shí)別到，哪張是容易誤診成DR的視網(wǎng)膜靜脈阻塞，哪張是容易漏診青光眼的眼底結(jié)構(gòu)。他辦公室里一整面墻的書(shū)柜里，放的幾乎全都是眼科學(xué)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)書(shū)。
跟著張鈸讀博士的6年間，他的主攻方向是圖像識(shí)別，基于內(nèi)容的圖像檢索。那時(shí)候他面對(duì)的大部分圖像識(shí)別任務(wù)是關(guān)于人的日常生活，比如如何找出圖里的貓和狗，判斷籃球是否進(jìn)籃。畢業(yè)后他的工作也都與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)。他本來(lái)可以在這樣的工作里安穩(wěn)地繼續(xù)下去，直到他決心做另一件事。
改變他的是一個(gè)技術(shù)進(jìn)步。他發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)算法在人臉識(shí)別的特定圖像分類(lèi)任務(wù)上的能力，超過(guò)了人類(lèi)，他開(kāi)始考慮圖像識(shí)別的嚴(yán)肅應(yīng)用，第一個(gè)想到的就是醫(yī)學(xué)影像。
他跑去找北京協(xié)和醫(yī)院的眼科主任陳有信，說(shuō)自己想要做糖尿病視網(wǎng)膜病變的圖像識(shí)別，還跟他講解自己的技術(shù)路線——中國(guó)有超過(guò)1.4億糖尿病人，其中最重要的眼部并發(fā)癥，就是糖尿病視網(wǎng)膜病變，它已成為工作年齡人群不可逆盲的主要風(fēng)險(xiǎn)因素。大約有三分之一的糖尿病病人患有DR，按照治療指南，他們需要每年至少做一次眼底檢查，所以他想用人工智能改變這個(gè)行業(yè)，用深度學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練出一個(gè)模型，找專(zhuān)家標(biāo)注眼底照片，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)機(jī)器輔助眼底疾病診斷。
陳有信聽(tīng)了以后，只說(shuō)了一句話：「好啊，做這件事需要情懷。」
「當(dāng)時(shí)我還沒(méi)覺(jué)得這句話有啥意思，感覺(jué)就是短時(shí)間掙不到錢(qián)吧，但我們就是覺(jué)得，技術(shù)上我們肯定沒(méi)問(wèn)題，拿出好的產(chǎn)品，怎么怕不掙錢(qián)呢？現(xiàn)在回想，他當(dāng)時(shí)可能是想提醒我吧，結(jié)果提醒完了發(fā)現(xiàn)這個(gè)人居然沒(méi)跑，還自己撲上來(lái)，第二個(gè)禮拜還帶了一個(gè)具體方案回來(lái)，他可能覺(jué)得既然你是這樣的人，那我就把人都湊上，大家把這事干成。」丁大勇說(shuō)。
陳有信動(dòng)員了中國(guó)最優(yōu)秀的50多名眼科醫(yī)生，包括協(xié)和、同仁等醫(yī)院的頂級(jí)專(zhuān)家，共同參與了一個(gè)23000多張眼底照片的標(biāo)注任務(wù)。平時(shí)，臨床醫(yī)生參與科研課題，最好的狀態(tài)也就是專(zhuān)家找一兩個(gè)博士生支援，但這次是專(zhuān)家級(jí)別的醫(yī)生親自下場(chǎng)，他們?cè)谂R床工作之外擠出時(shí)間讀片，迅速完成大量標(biāo)注。基于這些專(zhuān)家標(biāo)注，丁大勇的公司訓(xùn)練出了一個(gè)專(zhuān)門(mén)用于識(shí)別糖尿病視網(wǎng)膜病變的深度學(xué)習(xí)模型。
后來(lái)丁大勇才明白，為什么這些眼科醫(yī)生會(huì)這么在乎人工智能。糖尿病有明確的治療共識(shí)，每一個(gè)糖尿病患者每年至少要進(jìn)行一次眼底檢查，但是在現(xiàn)實(shí)中，這件事情因?yàn)檠鄣卓拼蠓蛱俣鴽](méi)有辦法做到。眼底疾病十分復(fù)雜，只有300微米厚的視網(wǎng)膜分了10層，每一層的病變都反映著各種疾病的狀態(tài)。然而，全國(guó)眼底專(zhuān)業(yè)的醫(yī)生只有3000人左右，日常眼底疾病就已經(jīng)忙不過(guò)來(lái)了，根本不可能專(zhuān)門(mén)去做DR篩查。不止如此，醫(yī)生資源分布也不均衡，偏遠(yuǎn)地區(qū)甚至根本沒(méi)有眼底醫(yī)生，這意味著僅靠人的力量是不可能完成DR篩查的。這是一件有實(shí)際意義的事，也是一件的確需要機(jī)器幫助人去做的事業(yè)。
第一個(gè)模型做出來(lái)之后，丁大勇選擇了一個(gè)數(shù)據(jù)集，請(qǐng)50名醫(yī)生給予診斷結(jié)果，讓人工智能也在上面跑，最后人工智能排名第五。也就是說(shuō)，假如這個(gè)模型是一位大夫，和協(xié)和、同仁以及全國(guó)其他專(zhuān)家一起比賽閱片，它的診斷準(zhǔn)確度排名第五。
就在他調(diào)試技術(shù)的時(shí)候，張鈸給他的學(xué)生提了好多建議。丁大勇說(shuō)：「他告誡過(guò)我，人工智能真正落地的時(shí)候，會(huì)受到醫(yī)療行業(yè)本身特點(diǎn)的約束，他跟我講了三個(gè)特點(diǎn)，一個(gè)是它的專(zhuān)業(yè)性，一個(gè)是監(jiān)管性，還有一個(gè)是政策性。我們國(guó)家醫(yī)療器械類(lèi)的技術(shù)和產(chǎn)品都需要國(guó)家藥監(jiān)局審批，上市之前有嚴(yán)格的審批制度監(jiān)管，政策性又很強(qiáng)，這都是我需要注意的。」
丁大勇是在現(xiàn)實(shí)中慢慢理解到導(dǎo)師的提醒意味著什么。他們的技術(shù)開(kāi)發(fā)本身花了半年多的時(shí)間，但更復(fù)雜、更漫長(zhǎng)的過(guò)程是技術(shù)以外的。醫(yī)療設(shè)備需要注冊(cè)，連注冊(cè)團(tuán)隊(duì)都聽(tīng)不懂他們的產(chǎn)品計(jì)劃。這樣的人工智能輔助診斷技術(shù)，國(guó)家藥監(jiān)局不知道怎么審，還沒(méi)有審評(píng)指南，連審評(píng)指導(dǎo)要點(diǎn)都沒(méi)有。丁大勇還為此專(zhuān)門(mén)跑去國(guó)家藥監(jiān)局，報(bào)告他們的研發(fā)過(guò)程。
也是在這個(gè)漫長(zhǎng)的等待過(guò)程中，他開(kāi)始明白醫(yī)生提醒他的「情懷」意味著什么。第一個(gè)醫(yī)療器械三類(lèi)證到了2021年才批下來(lái)，花了整整4年，那段時(shí)間負(fù)責(zé)注冊(cè)的同事還跟他感慨，辦公室外面的花一年又一年，都開(kāi)好幾輪了，證還沒(méi)有辦下來(lái)。因?yàn)闆](méi)有證，投資人也在觀望，談的時(shí)候都說(shuō)有意愿投，但注冊(cè)證沒(méi)下來(lái)，他就不簽最后那個(gè)字。中間有段時(shí)間，他們只能到處借錢(qián)發(fā)工資。主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)大都是清華計(jì)算機(jī)系的博士生，但他們當(dāng)時(shí)的樣子，并不像是清華最頂尖專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生狀態(tài)，創(chuàng)業(yè)8年里經(jīng)營(yíng)困難，丁大勇的收入流水連辦簽證都辦不下來(lái)。
這就是技術(shù)進(jìn)步在落地過(guò)程中的真實(shí)經(jīng)歷。人工智能是一個(gè)充滿(mǎn)未知的學(xué)科，教會(huì)機(jī)器本身是一個(gè)難題，而讓機(jī)器能夠真正幫助到人，恐怕是一個(gè)更大的難題。經(jīng)歷困境的時(shí)候，張鈸會(huì)用自己的方式幫助學(xué)生，他找丁大勇談過(guò)很多技術(shù)要點(diǎn)，跟他討論未來(lái)可能的突破點(diǎn)，醫(yī)學(xué)影像的先驗(yàn)知識(shí)怎么利用，還會(huì)討論小樣本問(wèn)題。更重要的是，他會(huì)用自己的影響力幫助技術(shù)落地，讓學(xué)生能夠在寒冬中也活下來(lái)。北京協(xié)和醫(yī)院成立了眼科重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，他還專(zhuān)門(mén)去會(huì)上作了報(bào)告，跟更多人普及人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的必要性。
「張老師期待人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域落地，他指的是能夠?qū)︶t(yī)療帶來(lái)一些改變，尤其是顛覆性的變革。他不是說(shuō)一定要有我自己的一兩個(gè)學(xué)生在這方面成功，更何況，怎么度量成功呢？公司上市掙錢(qián)了，就叫成功嗎？就像我這樣，即使現(xiàn)在還有困難，我們現(xiàn)在這樣就不叫成功了嗎？」丁大勇說(shuō)，「我覺(jué)得成功第一要看我們做的事情是不是有意義，第二是我是不是已經(jīng)盡力了，別的，還能求什么呢？」
他的努力開(kāi)始陸續(xù)有了成果。這項(xiàng)產(chǎn)品的相關(guān)論文發(fā)表在了《Nature》子刊和很多頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊上。2023年，它也獲得了歐盟醫(yī)療器械（MDR）CE認(rèn)證，成為了中國(guó)第一個(gè)獲得此項(xiàng)認(rèn)證的眼科人工智能產(chǎn)品。就在我們?cè)L談前幾個(gè)月，國(guó)家藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)了他們所生產(chǎn)的眼底病變眼底圖像輔助診斷軟件的注冊(cè)申請(qǐng)，拿到了NMPA三類(lèi)醫(yī)療器械注冊(cè)證，成為全球第一款獲批上市的能夠支持10種以上眼底疾病的人工智能輔助診斷產(chǎn)品。它也已經(jīng)在法國(guó)、德國(guó)等市場(chǎng)落地，進(jìn)入國(guó)內(nèi)1800余家各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)臨床應(yīng)用，累計(jì)服務(wù)患者超過(guò)了100萬(wàn)人。
訪談期間丁大勇最高興的時(shí)刻，是他登陸系統(tǒng)后臺(tái)查看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，給我看當(dāng)天這些AI系統(tǒng)的調(diào)用量。訪談當(dāng)天的AI觸發(fā)量是5945次，前一天是6293次，這意味著，這樣數(shù)量的眼底照片經(jīng)過(guò)機(jī)器輔助閱片，給出了診斷意見(jiàn)，而這樣的閱片體量是任何一家三甲醫(yī)院眼科沒(méi)辦法一天之內(nèi)完成的。
「為什么我覺(jué)得這樣做好？就是因?yàn)樗艽蠓雀纳漆t(yī)療不平衡，很多地方是沒(méi)有配備眼底醫(yī)生的，他們根本沒(méi)有辦法得到及時(shí)診斷，對(duì)于很多偏遠(yuǎn)地區(qū)，那些連眼底醫(yī)生都沒(méi)有的地方，技術(shù)的進(jìn)步真的能救命。」丁大勇說(shuō)。
告別的時(shí)候已經(jīng)是晚上10點(diǎn)，丁大勇還留在辦公室，他還需要趕一個(gè)第二天就要交的報(bào)告。其實(shí)在這一輪人工智能熱潮出現(xiàn)后，擁有20多年計(jì)算機(jī)視覺(jué)經(jīng)驗(yàn)的他有很多可能的工作機(jī)會(huì)，也有很多更容易的路，為什么他堅(jiān)持選擇了最難的醫(yī)學(xué)影像？他想了想回答我說(shuō)，因?yàn)樘y了，其他人不會(huì)選。
他說(shuō)起跟著張鈸讀博士的時(shí)候，有一次課題組開(kāi)會(huì)之前，張鈸看著他們感慨了一句：「像你們這么好的學(xué)生，其實(shí)應(yīng)該去學(xué)醫(yī)的，這個(gè)國(guó)家最聰明的年輕人，應(yīng)該去為人類(lèi)造福。」后來(lái)他聽(tīng)張鈸的講座，PPT里總有一張圖，寫(xiě)的是黃必清基于醫(yī)學(xué)影像篩查塵肺病。「他是從技術(shù)角度去講的，但是我注意到那張片子在他的PPT里反復(fù)出現(xiàn)，說(shuō)明他也相信這個(gè)的意義吧，所以我做醫(yī)學(xué)影像這件事，我覺(jué)得它有一種神圣感，覺(jué)得它的意義足以承載我們的付出。」丁大勇說(shuō)。
丁大勇身上有一種和張鈸一樣的韌性，也有一種只屬于他們的使命感。他說(shuō)起最早開(kāi)始做調(diào)研的時(shí)候，觸動(dòng)他堅(jiān)持下來(lái)的動(dòng)機(jī)是一件很小的事：當(dāng)時(shí)他去協(xié)和，跟醫(yī)生請(qǐng)教眼底疾病，發(fā)現(xiàn)醫(yī)生辦公室角落摞著高高一堆病歷本，他們做研究的方式是，醫(yī)生們想到了哪個(gè)病人的案例，就從柜子里找登記簿，查到病歷號(hào)，再去機(jī)器里翻眼底照片。這讓他很受震動(dòng)，那已經(jīng)是2016年，那是全國(guó)最好的醫(yī)院，但現(xiàn)實(shí)中的醫(yī)學(xué)影像居然以這么古老的方式管理，讓這個(gè)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)生難以接受，也讓他堅(jiān)定了信念，自己還有很多事情需要做。
「我和張老師的想法一樣，談到人工智能，我是最謹(jǐn)慎的，它到底學(xué)會(huì)了啥？它到底能不能在很多情況下很可靠地工作？我一直保持懷疑，很多問(wèn)題我覺(jué)得到現(xiàn)在都沒(méi)有答案。但我的懷疑是理論角度的，不是應(yīng)用的角度。人工智能發(fā)展到現(xiàn)在的水平，它能帶來(lái)實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。」丁大勇說(shuō)，人工智能的進(jìn)步不止是體現(xiàn)在新聞里熱議的大模型，很多更切實(shí)、更亟需的技術(shù)進(jìn)步都還沒(méi)有發(fā)生，這就是他要做的事。
一代又一代
還有幾個(gè)月，張鈸就要過(guò)90歲生日了，現(xiàn)在的他，依然經(jīng)常去辦公室上班。總要比約定時(shí)間提前到，是他一直堅(jiān)持到今天的工作原則。走廊里碰到熟人，跟他打招呼常常是一句接近感慨的問(wèn)句：「張老師，怎么還來(lái)上班啊？」在家里，連老伴兒也抱怨他，你年紀(jì)這么大了，還經(jīng)常加班加點(diǎn)。
他準(zhǔn)備過(guò)五花八門(mén)的回答，「人工智能太火了，因此有很多工作要做。」「我上講臺(tái)，就像演員上了舞臺(tái)，興奮不已。」他最經(jīng)常說(shuō)的理由是：「人工智能的魅力在于它還在路上，因此深深地吸引著我。」
只在訪談的中途，張鈸說(shuō)起了另一個(gè)理由——不甘心。
「我現(xiàn)在最主要的任務(wù)，是如何幫助企業(yè)、幫助政府做出正確的決策。我們有這么好的人才，大家這么努力工作，為什么我們老是做不好？很大的原因就是很多東西束縛我們的手腳，好多束縛都是因?yàn)樽隽瞬徽_的決定造成的，太可惜了，從個(gè)人角度來(lái)講，我們失去了好多時(shí)間，但我更著急的是，國(guó)家失去了好多時(shí)間。現(xiàn)在不能再折騰了，所以我必須要盡我所能，幫助大家認(rèn)清人工智能當(dāng)前的形勢(shì)，讓人們有一個(gè)正確的理解，去做正確的事情。」張鈸說(shuō)，「我能做的事就是這些了。」
為此，他還在身體力行地做很多事。他在很多場(chǎng)合為不同群體講解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，他還帶著團(tuán)隊(duì)訪問(wèn)過(guò)好幾次清華長(zhǎng)庚醫(yī)院。2019年，清華大學(xué)人工智能研究院和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究院聯(lián)合成立了智慧健康中心，張鈸出任首席專(zhuān)家。和醫(yī)生討論的時(shí)候，張鈸的發(fā)言還是一貫的「落地」原則，「比起關(guān)起門(mén)來(lái)研究技術(shù)，還是應(yīng)該由臨床醫(yī)生首先提出需求，根據(jù)他們?cè)诠ぷ髦杏龅降膶?shí)際困難來(lái)開(kāi)發(fā)技術(shù)」。
在清華大學(xué)人工智能領(lǐng)域博士生楊斌的參與下，人工智能專(zhuān)家和醫(yī)學(xué)臨床專(zhuān)家合作，共同提出了新的區(qū)域智慧健康醫(yī)療服務(wù)體系。其中有許多技術(shù)應(yīng)用，尤其是在疫情期間，他們開(kāi)發(fā)的智能聽(tīng)診技術(shù)應(yīng)用在14家武漢當(dāng)?shù)蒯t(yī)院，后續(xù)也推廣應(yīng)用在三甲醫(yī)院呼吸科室以及兒科聽(tīng)診場(chǎng)景中。
「我給自己定了一個(gè)目標(biāo)，在我徹底不能干工作之前，我要干三件事。第一件事，我希望我們團(tuán)隊(duì)的基礎(chǔ)研究能夠真正達(dá)到世界一流水平，這是我最想做的一件事……第二件事，我做智慧醫(yī)療健康，我們跟長(zhǎng)庚醫(yī)院合作，有一個(gè)小的團(tuán)隊(duì)，院長(zhǎng)也很支持我們，這一點(diǎn)做得還可以。第三件事，我盡量去多做一些工作，幫助企業(yè)發(fā)展人工智能。」張鈸說(shuō)。
接近50年間，張鈸和他那一代的清華老師一點(diǎn)點(diǎn)改變了現(xiàn)實(shí)，第一本人工智能的教材，第一堂「人工智能導(dǎo)論」課程，第一個(gè)實(shí)驗(yàn)室研究項(xiàng)目，他們?cè)谝粋€(gè)對(duì)人工智能一無(wú)所知的世界里，慢慢塑造了一個(gè)培養(yǎng)人才的小環(huán)境，形成了許多獨(dú)一無(wú)二的教學(xué)傳統(tǒng)。
在過(guò)去的數(shù)十年間，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系成為全國(guó)最出名的優(yōu)勢(shì)學(xué)科，而這里所輸送的人工智能領(lǐng)域的畢業(yè)生更是最有競(jìng)爭(zhēng)力的人才。清華大學(xué)在全球最權(quán)威的計(jì)算機(jī)科學(xué)排名CS Rankings中名列前茅，而張鈸所在的計(jì)算機(jī)系人工智能方向，常年排在全球第一。
「最好的學(xué)生都到我這里來(lái)了，所以我也是非常珍惜他們。我覺(jué)得他們非常不容易，最聰明的學(xué)生選擇了我們的專(zhuān)業(yè)，既然你選擇了人工智能，我一定想辦法把你培養(yǎng)好。人家這么信任你，到清華這里來(lái)，最好的年輕人交在我手里，我要好好待他們。」張鈸說(shuō)。
在這樣的堅(jiān)持下，清華FIT樓擁有了自己的氣候，不管外界市場(chǎng)是熱潮還是寒冬，他們漸漸形成了自己堅(jiān)守的人工智能陣地。他們所追求的人工智能前景，依然是上一代老清華人留下的目標(biāo)：一個(gè)對(duì)國(guó)家和歷史有意義、真正能幫助到人的技術(shù)。
2024年，清華校慶那一天，清華大學(xué)成立了人工智能學(xué)院，首任院長(zhǎng)由圖靈獎(jiǎng)獲得者、中國(guó)科學(xué)院院士姚期智擔(dān)任，張鈸作為指導(dǎo)教師代表，也在成立大會(huì)上發(fā)言，參與了學(xué)院成立儀式。他們堅(jiān)持了這所大學(xué)半個(gè)世紀(jì)以來(lái)的治學(xué)原則，盡管外界的熱潮讓很多大學(xué)都成立了相關(guān)學(xué)院，但在這里，人工智能的培養(yǎng)體系，是只在研究生及以上的階段開(kāi)展，本科階段學(xué)習(xí)的，依然是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。所有既往傳統(tǒng)都不變，一個(gè)人還要先學(xué)習(xí)扎實(shí)的物理、扎實(shí)的數(shù)學(xué)，面對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景應(yīng)對(duì)問(wèn)題，這是清華人面對(duì)人工智能的原則。
「我從最開(kāi)始研究人工智能的時(shí)候，就是從最根本、最基礎(chǔ)的信息開(kāi)始，從數(shù)學(xué)開(kāi)始，把它的機(jī)理完全理解。大家以為OpenAI是2018年做出來(lái)了ChatGPT，實(shí)際上，人類(lèi)花了六七十年的努力，才走到了今天。現(xiàn)在用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么時(shí)候開(kāi)始研究的？1943年。也就是說(shuō)，人類(lèi)花了74年時(shí)間，才得到今天的Transformer模型，這不是一天、兩天做出來(lái)的。你要每一項(xiàng)研究都做得很深很深才有可能走得到今天，大家不要以為說(shuō)，今天看到了結(jié)果，好像很簡(jiǎn)單，實(shí)際上里頭是人類(lèi)經(jīng)歷過(guò)反反復(fù)復(fù)的琢磨、試錯(cuò)，在不成功后又經(jīng)歷了六七十年的努力，才得到了今天的結(jié)果，不是一夜之間做出來(lái)的。」張鈸說(shuō)，「現(xiàn)在的問(wèn)題是，這些工作都是外國(guó)人首先做的，我們只是在人家做出來(lái)以后跟著做。所以我常常說(shuō)，千萬(wàn)別聽(tīng)那些不負(fù)責(zé)任的宣傳，說(shuō)我們?cè)谌斯ぶ悄芊矫娓鈬?guó)已經(jīng)差不多。怎么會(huì)差不多呢？在人工智能六七十年研究過(guò)程中，僅就ChatGPT而言，就有十幾項(xiàng)的重大創(chuàng)新，所有這些創(chuàng)新幾乎都是外國(guó)人提出的，這說(shuō)明我們的創(chuàng)新能力不足，尤其是從0到1的創(chuàng)新能力很差，不解決這個(gè)問(wèn)題，我們是很難趕超人家的。」
張鈸說(shuō)，這件事有個(gè)希望，「做兩件事就可以」。「第一件事跟大家沒(méi)關(guān)系，是我們高校的任務(wù)，即加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，提高創(chuàng)新能力，培養(yǎng)有創(chuàng)新精神的人才。第二件事需要大家一起干，就是堅(jiān)持走開(kāi)放的國(guó)際化道路，聚天下英才而用之。要把人用起來(lái)，不做到這一點(diǎn)，是很難達(dá)到世界一流的。」
說(shuō)起這兩點(diǎn)希望的時(shí)候，這位將近90歲的老人的聲音里依然洋溢著年輕人一樣的樂(lè)觀，「趁我現(xiàn)在頭腦還很清楚，一定要多做工作，不然人活著還有什么意義呢？」
跟張鈸告別之前，我們聊起了時(shí)間對(duì)于人的意義。他笑著講，他年輕的時(shí)候近視，衰老后視力又恢復(fù)了正常。他開(kāi)始研究人工智能時(shí)已經(jīng)43歲，一個(gè)大部分人難以重新開(kāi)始的年紀(jì)，但他依然抓住了時(shí)間的尾巴，「算是完成了我的目標(biāo)吧」。他也是在69歲那一年學(xué)習(xí)開(kāi)車(chē)，「（當(dāng)時(shí)的規(guī)定是）之后不讓考駕照了嘛，我趕緊學(xué)了車(chē)，開(kāi)了10年，很開(kāi)心。」在他的人生經(jīng)歷里，只要抓準(zhǔn)本質(zhì)，不犯方向性錯(cuò)誤，重新開(kāi)始，從來(lái)不是一件錯(cuò)事。
這也是我們的訪談中他留給清華同學(xué)的叮囑：「千萬(wàn)別跟著潮流出去亂說(shuō)。」一定要把實(shí)際情況搞清楚，從現(xiàn)實(shí)出發(fā)去做事。
從FIT樓的辦公室出來(lái)，張鈸一個(gè)人沿著小路，往家的方向走去。一墻之隔外，就是清華科技園，在那里，依然每天上演著人工智能領(lǐng)域的起伏，熱潮與低谷，成功和失敗，周而復(fù)始地出現(xiàn)。路上很少人認(rèn)出這位白發(fā)蒼蒼的老教授，他并不是墻外面人工智能熱潮里的明星，但他留下的影響將延續(xù)很久，留在他和他的清華代表隊(duì)身上。
編輯：李華山
