张钹Q中国科学院院士Q清华大学h工智能研I名誉院长、教授，中国人工领域的主要奠?/span>
2024q度教育?/span>
他是中国人工主要奠基者，40岁后跨界走进q个“无人区”。他发表了中国第一h工智能领域论文，获得了中国这一领域的第一个国际重要奖，也是首位人工领域的中国科学院院士。他教书六十余蝲Q培ȝq?0名博士四代同堂。他熬过了h工智能的冬天Q培ȝ“清华代表队”成Z国h工智能发展的中坚?/span>
2024q年l，一Ҏ(gu)AI巨头们扎堆发布“颠覆性”进展，比如“AI教母”李飞飞发布了一张图p生成3D场景的AI模型Q一Ҏ(gu)国内大模型市(jng)场在下半q遇冗?/span>
在冷热两极化的“AI大战”中Q中国科学院院士、清华大学h工智能研I名誉院长张钹始终保有定力Q既没有Ҏ(gu)术进步过度乐观，也不像一些h那样p大模型?/span>
早在两年前，Zq沉q于大模型的“尺度定律”（ScalingLawQ即规模大Q大模型强Q时Q张钹就指出QChatGPT只是向通用人工QAGIQ迈ZW一步，下一步是与环境的交互。在他看来，AI的发展必迈向对现实三维世界的深ȝ解?/span>
q是张钹又一ơ做出技术预判?9岁的他说话逻辑清晰、思维敏捷Q输点快而密。说不到两句Q就能感受到从他w上弥Oq来的强大自信。nZ国h工智能领域的奠基Z一Q他的四代学生组成了中国最具代表性的一支AI队伍——“清华代表队”，其中一些h已成为国内大模型江湖的重要力量?/span>
l历人工40多年来的潮v潮落Q张Ҏ(gu)L逆潮而行Q做Z别h不同但正的选择。他是天才吗Q他的技术洞察力来自哪儿Q如何才能找到通往人工的真正方向？
“问题都解决了，q需要我q什么?/span>
张钹的第一ơ选择发生?978q?/span>
清华大学q行部分院系调整Q张Ҏ(gu)在的?sh)子p（原自动控制系Q改机技术与应用p，pM原来从事自动控制研究的老师面(f)两个选择Q待在计机p，或去新成立的自动化系。他选择了前者?/span>
很多老师劝他Q国家未来要大力发展工业Q自动化是最有前景的方向之一。“自动化领域Q手里的工具主要是PIDQ工业控制系l中最q泛使用的控制器Q，׃两年旉p掌握它，攑ּq不可惜。”张钹回忆，“有Q你把已有的知识都丢掉了Q还剩什么？我说Q还剩一个脑袋。?/span>
带着“唯一的脑袋”留在计机p，张钹遇到的第一个Q务是L有潜力的新方向。他阅国外学术期刊Q发现美国很多大学的计算机系里都有一个方向：(x)人工?/span>
“当Ӟ对于人工是什么，我也不是特别清楚Q但它对我有极强的吸引力Q因个领域里充满了大量的未知。AI在国际上刚发展了U?0q_(d)很多原理都说不清Q这恰恰是我的用武之圎ͼ如果问题都解决了Q还需要我q什么？”张钹说?/span>
׃历史原因Q张钹这一代学者错q了从事研究的黄金时期?3岁的他决定从零开始。下定决心不仅要勇气Q还要有强大的自信?935q出生于徏一个知识分子家庭的他，学C学的M考试和竞赛成l都是第一名?953q_(d)他以数理化三门满分的成W考入清华大学甉|p，后{入自动控制系?/span>
数学是张Ҏ(gu)拿手的学U。阅d量h工智能文献后Q他敏锐地发玎ͼ(x)多数AI研究中没有用Q何数学工P“这意味着Q很多还未解决的问题有机?x)用数学办法解决”?/span>
1984q_(d)张钹和当时在安徽大学L的弟弟张铃，共同发表了中国AI领域的第一论文，刊登在AI国际刊上。论文研I的是用数学理论解决机器人的q动规划问题Q即机械臂抓取物品时Q如何通过更好的线路规避周围的障碍物?/span>
那是20世纪80q代Q以W号MZ表的W一代h工智能正处于低潮。符号主义者认为，人类认知和思维的基本单元是W号Q计机Z模拟人类的智能行为，需要先把知识表C成W号Q再通过推理{规则对W号q行操作Q最后Ş成答案。“这是以知识驱动为核心。”张钹说?/span>
W号AI的开创者们最初希望研I出通用Ҏ(gu)Q很快遭遇了p|Q于是，退而求其次提出“专家系l”，卛_知识范围~小C个具体领域，但这很难推广q上升到理论?/span>
1980q_(d)作ؓ(f)攚w开攑的首批出国访问学者之一Q张Ҏ(gu)到美国伊利诺伊大学香槟分校进修，他发玎ͼ很多AI专业的博士在论文的选题上遇到困难。“迟q找不到好的选题Q或者找了一个题目多q做不出来，只好中途放弃。?/span>
张钹没有受到影响。“我不在意低潮还是高潮，只要清楚qg事能做就行。”这是典型的张钹式回{。事实上Q从1978q暑期vQ他开始研I机器hq动规划Q他出国W二q_(d)已投出中国AI领域的第一论文。他和张铃提出，机械臂所在的几何I间化成拓扑I间Q“这变成了一个纯数学问题”。此Ӟ距离他决心{战AIq不Cq?/span>
张钹成ؓ(f)国际上第一Ҏ(gu)出用数学模型解决AI问题的学者之一。“研I工作相当于做解剖，解剖必须用快刀Q先q的数学工具是一把快刀。”张钹相信，“只要数学工兯用上Q（人工的）(j)研究可以往前推。?/span>
“雪p是狗?/span>
2002q_(d)袁进辉还在西安电(sh)子科技大学计算机系d三，成WqW一Q想甌清华直博Q“我咨询师兄Q他说你可以先从清华计算机系最有名的老师开始联pZ。当Ӟ张钹是清华计机pd一的中国科学院院士?/span>
此前Q袁q辉已读q张钹和张铃共同撰写的一本关于h工神l网l的专著Q第一反应是“两个作者的姓名好有特点”“书里有很多数学理论”。该书出版于20世纪90q代Q那时h工神l网l是AI里很众的领域。“张钹和张铃老师研究的是众方向中更众的偏理论部分Q在当时是相当少见且前的。”袁q辉说?/span>
发现W号M难以走通后QAI研究者逐渐转换思\Q发展出q接M的新派Q即信息是通过在h脑神l元之间建立起“刺Ȁ—响应”的q接q行传递。这一派的代表成果就是h工神l网l?/span>
但早期的人工经|络只是层经|络Q难以解决稍微复杂一点的现实问题。于是，q接Mh不久陷入低P只有数定这条\是正的Q包?024q诺贝尔物理学奖得主杰弗里¯ѝ“卷U神l网l之父”杨立昆Q还有张钏V?0世纪90q代Q张钹和张铃联手Q围l神l网l理论发表了多篇论文?/span>
20世纪80q代末开始，国内AI发展q来低潮期。彼Ӟ张钹选了一条更务实的道路：(x)承担国家重点dN。但他没有放弃当时看h不太有希望的理论研究。“清华h工智能学U理论研I的队伍中，基本一半h在做W号MQ一半h在做人工经|络Q而h工神l网l和深度学习(fn)一脉相ѝ等到深度学?fn)的时代真正到来Q我们立d大部分兵力{向深度学?fn)。”张钹说?/span>
2012q_(d)深度L(fng)经|络AlexNet在ImageNetQ世界上最大的囑փ数据集）(j)竞赛上一战成名。自此，以深度神l网lؓ(f)基础的深度学?fn)彻底出圈。“这是以数据驱动ؓ(f)核心的第二代人工。”张钹说?/span>
他指出，与早期的经|络相比Q深度神l网l“把深度加深了”，即中间的|络层数变多之后Q性能发生了重大变化，只需输入大量的原始数据，可以“自学成才”。他最初感到兴奋，但随后开始思考：(x)深度学习(fn)的边界在哪儿Q?/span>
清华大学计算机科学与技术系教授、h工智能研I副院长朱军是张钹的学生。?013q前后，正是深度学习(fn)最热的时候，很多Ȁq的观点认ؓ(f)QAI三五q内可能在自动N{复杂场景量产，但张Ҏ(gu)国内最早公开谈论深度经|络存在~陷的专家之一。”朱军对《中国新d刊》说Q“这时候他已经?0岁了。?/span>
深度学习(fn)的一个关键弱Ҏ(gu)Ҏ(gu)被欺骗。张钹团队发玎ͼ深度经|络的图像识别很脆弱。一张以雪山景的囄Q只要加入一点“噪声”，“自学”之后的AI?x)将其识别成一条狗。这一问题l非“雪p是狗”这么简单，而是指向一个困扰张钹多q的更大NQ深度学?fn)往何处去？
他很早就意识刎ͼ深度学习(fn)存在不可解释性与鲁棒性差Q系l的抗干扰能力差Q等Ҏ(gu)性缺陗?016qvQ他陆箋提出关于“新一代AI”的观点Q?020q发表论文《迈向第三代人工》。他提出Q第一、第二代人工都只是从一个侧面模拟hcȝ行ؓ(f)Qؓ(f)了徏立一个更全面反映人类行ؓ(f)的AIQ需要把知识驱动与数据驱动结合v来?/span>
打开“黑匣子?/span>
2022q?1?0日，ChatGPT正式亮相。此前，ZҎ(gu)无法惌AI模型可以变得如此巨大。“绝大多数AI研究者感到非帔R惊。”张钹说?/span>
袁进辉指出，ChatGPT的诞生让人工q入截然不同的发展阶Dc(din)模型变大后Qh们突然发玎ͼq去多少q解决不了的问题可以用统一的方法搞定。“这是一ơ工业革命的技术革命。?/span>
像过MP张钹看问题的视角和别Z同。他_(d)多数人理解ChatGPT是“大数据+深度学习(fn)”，其实它真正的H破Q首先在自然语言文本上。ChatGPT不是像第二代AI那样Q简单地把文本作为数据来处理Q而是把文本当成知识（内容Q来处理。“只有当机器可以从大量的数据中获取到知识Q真正的转变才会(x)发生。所以，ChatGPT能力的强大源自两点：(x)一是大模型Q二是大文本。?/span>
可以_(d)ChatGPT是张钚w中的第三代人工的雏形，但还q远不够。张Ҏ(gu)出，ChatGPTH破了前两代AI只能在限定领域完成限定Q务的限制Q这为徏立vl一的h工智能理论提供了重大机遇Q“这才是W三代h工智能实现的关键”?/span>
q今为止QhcM直通过模拟的方式让机器的行Z人类怼Q但大模型还是一个“黑匣子”，q正是张钹认为AI理论下一步可能突破的地方。“我们要把大模型的内部机理分析清楚，解剖复杂pȝ行ؓ(f)背后的内在逻辑。谁能做到这一点？我说臛_需要第二个爱因斯坦。?/span>
在张钹的倡议下，2018q_(d)清华大学成立人工研究院基理论研究中心Q朱军ؓ(f)研究中心MQ。被问到理论H破的难度有多大Ӟ他引用了一句话Q“当你提出问题时Q可能离解决问题已经不远了。?/span>
q是张钹最常说的一句话。在他看来，中国学生解决问题的能力很强，但提出问题的能力不。因此，在培d生时Q张Ҏ(gu)外重视训l学生“提出问题的能力”?/span>
袁进?003qv跟随张钹dQ不像有的导师会(x)Z“更Ҏ(gu)出成果”或“项目有需要”等原因l学生指定博士选题Q张Ҏ(gu)L让学生自己找题，鼓励大家自主探烦(ch)无h区?/span>
张钹Q学生一定要有批判性精，敢于质疑现有成果。“中国培ȝ很多学生只知道标准答案。我常说Q不怕馊LQ就怕没L。?/span>
“先有正的理解Q再有正的判断?/span>
2016q_(d)袁进辉决定孤注一掗?/span>
他从微Y亚洲研究院离职创业，选择的赛道是AI基础设施QAIInfraQ，即AI模型的“操作系l”。“我的理忉|模型未来一定会(x)变得很大Q变大之后，现有的深度学?fn)框架将难以承蝲Q谷歌、亚马逊等大厂设计的底层架构都不是为大模型准备的，提前布局AIInfraQ将来一定有商业Z(x)。”他解释?/span>
袁进辉的“超前”想法可以追溯到更早的博后时期?008q_(d)张钹认ؓ(f)计算机和脑科学的交叉很有潜力Q提Z计算经U学的方向，q(g)hv外相关专家加入清华担任讲席教授指导学生，袁进辉就是受益者之一。若q年后，经|络爆火Q他下意识地从脑U学的角度去思考：(x)“即使深度学?fn)是万亿U的参数Q离经元的规模也有好几个数量的差距。h工神l网l未来必d得很大，才可能真的拥有接qhcȝ。?/span>
一些顶科学家面对象牙塔外的商业世界会(x)昑־无措Q但张钹是一个另cR多位受访者提刎ͼ他在商业斚w的眼光也很犀利?/span>
2024q_(d)国内的AI玩家从“炼大模型”的狂热中清醒过来，开始{向应用，而张钹两q前预料到q一局面。“国内企业烧钱根本烧不vQ只有做应用才能zM去，但这也是中国大模型企业当下面临的最大挑战，大模型尚未成熟时去做应用，70Q?0Q的企业可能都会(x)倒下。”他分析?/span>
Z张钹总能做出正确的选择Q“答案很单，必须先有正确的理解，才能做出正确的判断。”他_(d)“就是要深思熟虑，我很不容易说服自己去怿某个l论Q会(x)不停地对自己提出疑问Q然后刨根究底，直到把这个问题彻底想明白。?/span>
ChatGPT诞生后，有些得AGI马上p实现Q张钹却非常保守。他认ؓ(f)Q需要去研究AI大模型的底层逻辑Q尝试不同的问题Q测试机器的能力边界。朱军指出，大模型发展的各个阶段Q张Ҏ(gu)能快速找C些最适合又很巧妙的例子去评模型的弱点，Ҏ(gu)在于他对AIpȝ本n有非常深ȝ思考与见解?/span>
张钹设计了这样一个问题：(x)“我朝东面走Q向x方向?0Q迎面走来一个hQ我看到他左手方向的C有一道很长的他的w媄(jing)。此时是早晨、中午还是下午？?/span>
GPT-4oQGPT-4的升U版Q没能答对，OpenAI2024q?月发布的C代推理模型o1则回{正：(x)是早晨。张钹发玎ͼ两者的参数和数据没有明昑别，差距源于“思维䏀技术。“o1对这一问题分析的逻辑N常细_(d)一步步推理Zl果。?/span>
AI领域最Ȁ烈的变化集中在短短十几q内Q这一切都发生在张?7岁之后。朱军说Q张钹自我要求极高，有强烈的好奇心与求知Ԍ?0岁每天还在看国外最新的论文。“他是我见过的学?fn)能力最不可思议的h之一。最前沿的模型，玩得比我们还溜。?/span>
很多学生认ؓ(f)张钹是天才。张钹说Q先天的智商军_了一个h能够辑ֈ怎样的高度，但最l实际达到的高度取决于努力的E度。大模型里有个神奇的现象叫“涌现”，指模型规模增加到某一临界Ҏ(gu)Q性能?x)突然显著提升，甚至出现一些难以预的能力Q比如真正的?/span>
“所以，你认己是天才吗？?/span>
“我?岁开始，每天都在学习(fn)Q再W的Z学聪明了。?/span>
q就是天才的“涌现”?/span>
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