李国杰：迎接70年未有之大变局 | CCCF精选

《中国计算机学会通讯》（CCCF）20岁了，本期是CCCF第20卷的第1期。近20年来，CCCF走过了一段不平凡的发展之路，今天的CCCF英姿焕发，风华正茂，正在走向新的辉煌。

2005年CCCF创刊时，立下的宗旨是“为读者办刊，让计算机科技工作者和关心计算机发展的人士，更全面、更深刻地了解技术发展趋势。”应当说，CCCF基本上实现了这一目标，并已成为中国计算机学会对11万多名会员的基础性服务。时代在进步，刊物也要与时俱进。如今，人类社会正在加速向智能时代迈进，计算机科学技术面临70年未有之大变局，CCCF必须顺应时代的要求，大胆革新，勇立潮头，既要当为颠覆性新技术报春的“布谷鸟”，又要做维护科学伦理的“吹哨人”。

笼统而言，计算机科学技术朝三个维度发展。过去70年，计算机科学技术主要的发展方向是提高计算机的性能（高度）和扩大计算机的应用范围（广度）两个维度，今后的发展方向主要是“深度”，即朝智能化的方向发展。2009年我在做《中国至2050年信息科技发展路线图》战略研究时曾展望：“按照长波规律的推测，本世纪20~30年代可能出现基本创新的高峰。……我相信，21世纪上半叶有望兴起一场以网络科学、学科交叉、计算思维和数据知识化为特征的信息科学革命。在网络科学和智能科学取得重大突破以后，21世纪下半叶基于信息科学的新的信息技术将取得比20世纪下半叶更大的发展。”近几年人工智能领域取得的重大突破似乎符合我当时的展望。

冯·诺伊曼早就指出：“信息理论包括两大块：严格的信息论和概率的信息论。以概率统计为基础的信息理论大概对现代计算机设计更加重要。”与执行确定性算法的图灵机模型不同，人工神经网络模型通过以概率统计为基础的机器学习，构建了具有涌现能力的复杂系统，使计算机和人工智能进入新的天地，出现了前所未有的大变局。人们常说的NP困难问题是对确定性图灵计算模型而言的，问题的复杂性随计算模型的改变而改变。自然语言理解、模式识别等NP困难问题在大模型上能得到有效解决，说明神经网络模型对这类问题的求解效率远远超过图灵计算模型。突破图灵模型的框框，人类发现了解决复杂问题的新出路。

“河出潼关，因有太华抵抗，而水力益增其奔猛。”自1943年麦卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）提出神经网络计算模型以来，此模型在学术界一直受到排挤，但辛顿（Hinton）等学者坚持不懈，终于让其大翻身。受压越大，积累的能量越大。未来的日子里，连接主义与符号主义、行为主义人工智能有机结合，必将展现巨大的威力。寓言中的移山愚公曾受到智叟的讥笑，如今在人工智能技术的帮助下，愚公已变成“智公”，可以更快地移去挡在信息技术发展道路上的复杂性和不确定性两座大山。中国计算机界的学者不能像寓言中的智叟一样，在发展人工智能的洪流之外指手画脚，而是要勇敢地投入人工智能的潮头之中，做追波逐浪的弄潮儿。

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