中国（guó）科学院院（yuàn）士、清华大学（xué）人工智能研究院院长张钹（bó）（受访者供图）

当前，由人工智能引领的（de）新（xīn）一轮科技革命和产业变革方兴未艾。 在移动互联网、大数据、超级（jí）计算、传感网、脑科（kē）学等新理（lǐ）论新技术驱（qū）动下，人工智能（néng）呈现深度学（xué）习、跨界融合（hé）、人机（jī）协同、群智开（kāi）放、自主操控等新特征，正在（zài）对经济发（fā）展、社会进（jìn）步、全球治理等方面产生（shēng）重（chóng）大而深远的影（yǐng）响。

近年来，中央（yāng）在多次重要会议（yì）中对人工（gōng）智能的重要性（xìng）和发展前（qián）景（jǐng）进（jìn）行阐述。 加快（kuài）发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权（quán）的重要战（zhàn）略抓手。

当前，我（wǒ）国人工智能产业发展处于什么阶段？ 如（rú）何看待当前的（de）发展态势？ 未来应如何引导产业安全有序（xù）健康发展？ 围绕这些问题，近（jìn）日（rì），人民网科技频道专（zhuān）访了中国科学院院士、清华大学人工智能研（yán）究院院长张钹（bó）。

张钹表示，当（dāng）前中国在（zài）人工（gōng）智能产业发展方面与国际先进水平（píng）的差（chà）距并不是（shì）很大，但企（qǐ）业（yè）质量有待（dài）与数量"看齐"，在拓宽应（yīng）用场景（jǐng）、加强（qiáng）数据安全和算法（fǎ）安全等方面加大功夫。

他（tā）提出"第三代（dài）人工智（zhì）能"的概念（niàn），并表示希望通过（guò）政策和法规之外的（de）技术途径（jìng）解决人工智能（néng）的安全问题。

以下为专访实录（lù） ：

人（rén）民网科技：人（rén）工智能是新（xīn）一轮科技（jì）革（gé）命和产业（yè）变革的重要驱动力量，加（jiā）快（kuài）发展新一代人（rén）工智能是事关我国能否抓住（zhù）新一轮科技革（gé）命和产业变革机遇（yù）的（de）战略问题（tí）。 对于当前我国人工智能产（chǎn）业发展（zhǎn）进程，您怎么看？

张钹：业界（jiè）普遍认为，人工智能到目前为止经历了（le）两代。 "第一代人工（gōng）智（zhì）能"是知识驱动型的，也被称作"符号主（zhǔ）义";"第二代（dài）人（rén）工智能（néng）"是数据驱动型的，就是（shì）大家现在非常熟（shú）悉的"大数（shù）据""深（shēn）度学习"。

人（rén）工智能最早于1956年起步于国外，而在中国则起步于1978年。 不过这60年中，前面40年左右，也就是"第一代人工智能"，其（qí）进展较小。 真正的（de）进展主（zhǔ）要是在近20年里取（qǔ）得的，也就是"第二代人工智能"。 就目前来看，中国和国际上的发展差距并不是很大。

聚焦产业领（lǐng）域，我们（men）所说的人工（gōng）智能产业实际上分为两个大类：一类（lèi）是传统信息（xī）产业的（de）智能化，典（diǎn）型的就是如BAT、字节跳动这样（yàng）的互联（lián）网公司。 他们在发展过程中（zhōng）积累了大量用户，然后（hòu）根据这些用户数据建立（lì）了相应的模型或画像，也就是建立所谓（wèi）的用户（hù）"知识（shí）图谱"。 以（yǐ）物（wù）品配送为例，由（yóu）用户（hù）位置、商家（jiā）位置、以（yǐ）及骑（qí）手的（de）位置等信（xìn）息组成的几千万甚至（zhì）上亿的数据，建立成库（kù），再通过人工智能的算法将其匹配、优化，可以大大提升配送效率。 通（tōng）过（guò）这种方式升（shēng）级传统产（chǎn）业，已经（jīng）取得了非常大的（de）效益。 在这方面，中国是做得不错的。

人民网科技：人脸识别（bié）、智（zhì）能音箱、智能客（kè）服（fú）...... 近年（nián）来，不（bú）仅越来越多的企业开始涉足人工智能，"人工智（zhì）能"也成为高考（kǎo）考生最（zuì）关注的专业方向（xiàng）之一。 在您看来，当前人（rén）工智能是否"过（guò）热（rè）"？

张钹：据统计，全球10亿美金（jīn）估值以上的（de）人工智能（néng）企业一共有40家（jiā），其中美国20家，中国15家。 从数量上来说，中国稳处于（yú）第（dì）二位。 然而（ér）需（xū）要注（zhù）意（yì）的是，这些企（qǐ）业虽然估值（zhí）很高，但盈利能力（lì）还很有（yǒu）限，大部分可（kě）能还在亏本。 这是不容（róng）过度乐观的。

我认为，人工智能核（hé）心（xīn）产（chǎn）业（yè）应该是独立于（yú）信息产业（yè）的，像智能交通、智慧（huì）医疗、智慧城市（shì）、自动（dòng）驾驶这样由人（rén）工智能技术发展出（chū）来的产业。 这方（fāng）面的产业（yè）我们现在还处于发展初期（qī）。

人（rén）民网（wǎng）科技：最（zuì）近，"戴头盔看房"的新闻上了热搜，也由此引发了人脸识别技（jì）术是否被滥用的（de）讨论（lùn）。 我们的（de）人工智能产业要（yào）想健（jiàn）康（kāng）发展，还（hái）面临着哪些挑战？ 应该如何突（tū）破？

张钹（bó）：刚才我提（tí）到，全（quán）世界人工智能的"明星"初创企业，中国（guó）占了超过三分之一（yī）。 数量虽（suī）然（rán）多，但质量仍有待提升。 这（zhè）些（xiē）企业除了（le）盈（yíng）利（lì）能（néng）力有限之外，还存在严重的"同质化"现（xiàn）象。

为什么会（huì）出现这（zhè）种现象（xiàng）？ 首先，应（yīng）用场景有限。 除了人脸识别、安防等，别的领域（yù）不好用。 第二（èr），不（bú）安全。 包括数据的不安全和算法的（de）不安全。 我（wǒ）认为这两方面是当前制约我们（men）人工智能产（chǎn）业发展的主要因素。

首先是（shì）数据的不安全。 我们知道（dào），现在人工智能（néng）应用（yòng）效果很大程度上依赖数据质（zhì）量，但由此会带来隐（yǐn）私泄漏等安全问（wèn）题，如果解（jiě）决不（bú）好隐私保护的问题，人工智（zhì）能产（chǎn）业不可能健康（kāng）发展。

第二是算法的不安全。 所谓算法的不安全，就是在一定（dìng）条件下训练出（chū）来的模（mó）型（xíng），如果（guǒ）用到条件不大一样的地方就（jiù）行不通了。 术语也叫做算（suàn）法对于测试环境的脆弱性（xìng），或者（zhě）叫"不鲁棒性"。 以无人驾（jià）驶为例，人工智能训（xùn）练的时候不可能穷尽所（suǒ）有（yǒu）的情境，当遇到新的突发事件便无法处理了。 同时，这种（zhǒng）脆弱性还（hái）使得人工（gōng）智能系统容易被（bèi）攻（gōng）击、被欺骗。

对于（yú）人工智能的（de）安全问题，我们不仅需（xū）要从政策、法规（guī）等方面进行（háng）治理，也（yě）要尽可能地从技术（shù）层面来解决，这也（yě）是（shì）我们（men）提出"第三（sān）代（dài）人工智能"的（de）初衷。

所谓的"第三代人工智（zhì）能"，其（qí）发展路径融合了第一代（dài）的（de）知识（shí）驱动和（hé）第二（èr）代的数据驱（qū）动（dòng）的（de）人（rén）工智能，利用知识（shí）、数据、算（suàn）法和算力4个要素，建立新的（de）可解释和鲁棒的（de）AI理论与方法，发展安全（quán）、可信、可靠和可扩展的AI技术（shù）。

人（rén）民（mín）网（wǎng）科技：当（dāng）前，以深度学（xué）习（xí）为（wéi）特征的"第二代人（rén）工智能（néng）"还（hái）处于方兴未（wèi）艾的阶段，业界能（néng）否接受（shòu）"第（dì）三（sān）代人工智（zhì）能（néng）"的概念？

张钹：人工（gōng）智能经历（lì）了60多年的（de）发（fā）展，现在看来，前面（miàn）这些年的发展基本上还只是"序（xù）幕"。 尽管（guǎn）现在我们看到人工智（zhì）能的各种应用很多，但实际上（shàng）用到的（de）技（jì）术基本上还是传统的信（xìn）息处理，人工智能（néng）真正（zhèng）的问题还没有（yǒu）被深入（rù）研（yán）究。

此（cǐ）前，大多数人还不太能接受"第三代（dài）人工智能"的概念，因为大家对"第二代人工智能"的期望特（tè）别高，觉得靠深度学习，人（rén）工智能就（jiù）可以不断发展下去。 但后来发现（xiàn）并非如此。

我们是在2015年左右较早提出"第三代（dài）人工智能"这一观点的，后来（lái）有国外学者在2018年也提（tí）出了类似的观点。

人民网科（kē）技："第三代人工智能"要从技术层面（miàn）出发来解决（jué）人工智能的安全问题，具体该如何发展？

张钹：发展"第三代人工智能"，我们提出要建立可（kě）解释和鲁棒性人工智能理论;然后在此基（jī）础上（shàng），发展安（ān）全、可信、可靠和可扩（kuò）展的人工智（zhì）能技术;最后（hòu），推动创新应用。 也就（jiù）是说，要创新应用、发展（zhǎn）产（chǎn）业，必须先解（jiě）决前面（miàn）两（liǎng）个问题。

具体（tǐ）来说（shuō），我们的方法是把（bǎ）知识和（hé）数据结合起来。 在这四、五年里，我们做（zuò）了一些相关的工作，部分成（chéng）果（guǒ）也已经实现了产业（yè）化应（yīng）用。 最（zuì）近通过我们孵化的（de）企（qǐ）业RealAI推出的数（shù）据安全平台RealSecure、算法安全平台RealSafe，就是（shì）这（zhè）些成果的直（zhí）接体现。

需要指出的是，这（zhè）些工作目前也（yě）只能（néng）在特定情况下"就事（shì）论事"地去解决（jué）一些安全性问题。 也就是说（shuō），人（rén）工（gōng）智能的安（ān）全问（wèn）题目前还没有找到根本（běn）的（de）解法，而且很可能会（huì）成为（wéi）永恒的话题。 正所谓"道高一尺，魔高一（yī）丈"。 人工（gōng）智能安全领域（yù）未来将（jiāng）会处（chù）于一种攻防（fáng）不断（duàn）对抗的状态，因此算法也必须不断更（gèng）新。

发展"第三代人工智能"将是一个长期的过程（chéng）。 我们现在还（hái）处（chù）于（yú）摸索阶段（duàn）。 但好在人工智能有个特点，就（jiù）是每（měi）个阶（jiē）段性成果都会（huì）有很大的应用价值。 这也是为什么各国目前都很（hěn）重视发（fā）展人工智能的重（chóng）要（yào）原（yuán）因之一（yī）。