1997年,美国IBM公司的超级计算机"深蓝",以"2胜1负3平",战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

韩国围棋选手李世乭与谷歌AlphaGo(阿尔法围棋)的"人机大战"经过5盘鏖战,最终以AlphaGo 4:1胜出落下帷幕。"人机大战"弥漫的硝烟至今仍未消散。在这充斥着奇闻轶事、跌宕起伏的现今世界中,这则虽然有着丰富的科学内涵,但又不无趣味性的比赛,激惹起人们如许兴致,实属难得。人们为人工智能的迅速发展雀跃欢呼,也有人忧心忡忡地思忖着一个严肃的问题:拥有高度人工智能的机器人会不会有一天征服人类?

人类曾经以为地球就是宇宙的中心,也曾经对置身其中的太阳系一无所知。但是,伴随着天文学的不断发展和航天技术的不断进步,我们开始揭开太阳系的神秘面纱。科学家不仅逐渐洞察太阳系的起源和演化,也对其中的各种天体有了更多的了解。

中共中央近日印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》(以下简称《意见》),指出中国现行人才评价机制将有所改革。人才评价问题一直牵动人心,《意见》一经发布,立即引起各界热议。

近期谷歌人工智能程序阿尔法围棋(AlphaGo)以4:1的成绩击败了代表人类的世界围棋冠军李世乭职业九段,引发了全社会的广泛关注。从学术界、产业界,再到职业围棋棋手、社会大众,都在热议"人工智能是否会超越人类智能",同时纷纷对"人机大战"进行各种解读和分析。一时间,关于"奇点到来""强人工智能""超人工智能""意识永生""人类灭绝"等耸人听闻的观点,甚至开始引起包括史蒂夫·霍金、比尔·盖茨和埃隆·马斯克等在内的世界名人对人工智能发展的担忧。对人工智能的社会关注度,确已达到前所未有的程度。

谷歌AlphaGo与人类围棋高手对弈的结果,震撼了国际棋坛,也在公众舆论中激起了波澜。面对人工智能咄咄逼人的挑战,人们会产生疑问:人类该如何应对?为了澄清这类疑问,本文解析人工智能的基本涵义、人工智能与人类智能和人类智慧之间的相互关系,阐述人工智能机器的能力界限、人工智能发展与人类解放和社会进步的关系、人类与作为人类聪明助手的人工智能机器的和谐相处之道。在此基础上,剖析了人工智能的基本原理、研究方法、研究成果、研究走向,着重阐述了人工智能理论创新的机会,提出了大力发展中国人工智能研究的建议。

2016年3月,谷歌AlphaGo击败了围棋九段李世乭,举世震惊。时人有为人工智能的发展欢呼雀跃者,有为人类前途命运忧心忡忡者,有对机器蛮力不屑一顾者,有对人类失去优越感而沮丧彷徨者。本文探讨人工智能发展的主要方向,分析人工智能在目前的局限和未来的潜力,通过对人类脑神经认知和人工神经网络认知进行对比,从而对人工智能有一个公正客观而又与时俱进的认识。

2015年深度学习和2016年谷歌AlphaGo围棋在世界各国主流媒体上争取报道,也引发了大众对人工智能的兴趣。人工智能在60年前就已经出现并且几经起落,近两年的突破在很大程度上是由于云计算平台的发展。在过去的20年间,人工智能以智能软件代理、推荐系统、数据挖掘、知识管理、深度学习等各种应用层面的分支概念存在。追本溯源,本文概括介绍人工智能过去60年的发展历史。

类脑计算实际上存在两个技术层面:第1层面是"走出诺依曼框架",主要属于人工神经网络的大范畴;第2层面是"基于神经科学的计算机算法",试图超越人工神经网络框架和摆脱权值计算模型,实现对生物脑的高逼真性模拟。第2层面研究有两类方法,一类是"大科学",例如欧盟的"人类脑计划"和美国的"BRAINs"计划;另一类是"小科学",例如Numenta公司的"新皮质层模型"和Mindputer Lab的"脑的深构造网络"研究。本文总结比较了类脑计算各主要层类的方法特点,重点介绍了深构造网络的基本概念、深构造脑模型的研发进展和深构造网络技术的应用优势。

推论的能力,尤其是抽象推论的能力,无疑是人类智能最本质的特征之一,因而应该是任何以实现人工人类智能为目标的计算智能系统都应该提供的必不可少的功能。本文简要介绍相关推论和相关逻辑。分析表明,为相关推论提供逻辑有效性保证的强相关逻辑,对于以发现或预测为最基本功能的各种计算智能系统来说,具有无可替代的关键作用。

随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的快速发展,智能交通与信息、传感器、电子控制等先进技术相融合,进一步拓宽和深化了未来智能交通系统的内涵,并有望对人类未来智能生活的理念和模式产生重大影响。本文分析了智能交通系统的国际前沿和发展趋势,介绍了智能交通系统的大数据挖掘、无人驾驶、电动汽车、车联网等关键技术,指出了智能交通系统的发展重点,对智能交通系统助力智能社会发展提出了建议。

2016年1月24日,国际人工智能会的共同创始人、框架理论的创立者、麻省理工学院人工智能实验室联合奠基人、图灵奖得主、美国国家科学院和美国国家工程科学院院士马文·明斯基(Marvin LeeMinsky)因脑溢血与世长辞,享年88岁。明斯基1927年8月9日出生于纽约市。1946年进入哈佛大学主修物理,后来放弃物理改修数学。1950年本科毕业后进入普林斯顿大学研究生院深造,并于1954年获得博士学位,之后留校任教3年。1958-2016年,他在MIT从事人工智能教学与研究长达近60年。

人工智能"(artificial intelligence)概念最早由JohnMcCarthy等在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出:人工智能就是通过计算机编程使机器实现类人智能行为。在60年的发展中,人工智能取得了巨大进步,现如今,人工智能技术应用在现实生活中的方方面面。

2016年3月,谷歌围棋AlphaGo与韩国围棋名将李世乭的巅峰对决备受关注。赛前,人工智能界、围棋界以及关注人工智能和围棋的爱好者,就已经有了众多猜测。AlphaGo连胜3局之后,第4局李世乭的"神之一手"和AlphaGo第79步的失误,让李世乭获胜1局,而最终AlphaGo以4:1战胜李世乭。对于AlphaGo的表现引发热议,众说纷纭,为此《科技导报》专访了地平线机器人创始人CEO、机器学习专家余凯。对于AlphaGo与李世乭对弈的出色表现,余凯表示谷歌AlphaGo有两方面的技术创新。对于AlphaGo第4局的失误,余凯表示是结构性的,是可以修正的。当谈及未来人工智能的发展方向时,余凯表示:AlphaGo的出现标志着人工智能从感知到决策发展,会从更多方面影响人类生活,将改变世界。

自Google宣布AlphaGo 2016年1月5:0战胜欧洲冠军樊麾,并于3月份挑战世界冠军、韩国围棋名将李世乭以来,引起了世界各界的广泛关注。围棋一直以来被认为是代表人类智力巅峰的益智游戏,因其搜索空间巨大,成为人工智能进攻的"最后高地"。为了证明公司人工智能(AI)的实力,世界各大AI公司不约而同巨资投入在研发更为强大的人工智能,并用计算机围棋来进行检验。

随着统计建模、基础数学、计算机系统、芯片设计以及应用数学等领域投入的加大,以及神经科学的不断进步,机器学习基础科研领域得以快速发展。作为人工智能的分支之一,机器学习的发展又推动了人工智能的不断进步。机器学习是一种让计算机能够通过经验不断提高自身性能的学科,可使计算机在未事先明确编程的情况下做出正确反应。在过去10年中,机器学习已经在自动驾驶汽车,实用语音识别,有效网络搜索,以及提高人类基因组认识方面带来大量帮助,在数据挖掘、自然语言处理、信贷决策、医学诊断、生物信息学、电力监控、网络入侵检测、天气预报、工业控制等领域也已有广泛的应用。

2015年10月和2016年3月,谷歌围棋软件AlphaGo与围棋大师的2轮"人机大战"再掀人工智能热议。2016年3月27日,数字中国联合会发布的《2015中国IT产业发展报告》预测,2016年IT产业的发展趋势之一就是"人工智能进入规模化和应用阶段"。

2016年3月9日,对于计算机围棋研究工作者、计算机科学及人工智能研究工作者、职业围棋选手以及其他对围棋感兴趣的人,是一个难忘的日子:Google公司DeepMind团队研发的计算机围棋程序AlphaGo首局战胜围棋世界冠军之一、世界超一流职业围棋手李世乭,并且是在收官之前李世乭投子认输,AlphaGo中盘完胜。李世乭本人赛前说将会以5比0完胜AlphaGo的"豪言"以及其他职业围棋手说Google挑选李世乭做对手是让他捡了个大便宜的"大话"都已经在事实面前不攻自破了。AlphaGo的完胜将是人工智能领域一个里程碑式的事件。2016年1月27日Google公司发布AlphaGo战胜欧洲围棋冠军、职业二段围棋手樊麾之后,笔者曾对AlphaGo与李世乭的对局进行预测,认为李世乭将难赢易输,赢面不大。对于AlphaGo与李世乭的对战结果,可以说是在笔者的预料之中。本文试图从计算机科学角度来分析此次Google AlphaGo战胜围棋世界冠军李世乭的必然性并言及相关问题。

围棋人机大战已经尘埃落定,许多人被AlphaGo 4:1战胜李世乭的壮举所震撼。著名的发明家和企业家、计算机游戏之父、催生了苹果计算机的视频游戏公司Atari的创始人,也是西方围棋"大师(Guru)"的N. K. Bushnell评价道:"围棋是我人生中最重要的一部分,这是唯一一个需要平衡左右脑才能够进行的游戏,现在计算机技术已经拥有了这样的潜力,这是非常重要的。"比赛的结果使更多的人相信,继工业技术的"老"IT(industrial technology)和信息技术的"旧"IT(information technology)之后,人类社会已进入了以人工智能技术为代表的"新"IT(intelligenttechnology)时代。

2016年3月,AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中,打败了人类的顶尖选手,靠的是类人脑的智能吗?从系统的结构看,AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说,深度神经网络是类脑的计算形式,而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势,模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断,这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能,完美发挥其各自特长所取得的成功。除了AlphaGo所运用的深度神经网络之外,现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面?可能会在不久的将来带来什么样的突破呢?

2016年3月,在韩国首尔四季酒店举行的谷歌DeepMind围棋挑战赛,人工智能围棋软件AlphaGo以4:1战胜了韩国棋手李世乭九段。本次比赛后,关于人工智能和机器学习的话题迅速升温,引起社会各界的关心。然而,除了在本领域工作的一线科研人员,其他人士对人工智能和机器学习的发展现状和前景了解的却不多,甚至存在不少误解。在此,本文希望能跟读者探讨一下人工智能和机器学习,谈谈其发展现状与未来趋势。

近年来,深度学习的飞速发展让计算机在许多任务中表现出接近甚至达到人类水准的认知能力。然而,关于深度学习仍然存在一些争议,其中一点就是深度学习对于大规模训练样本的要求。相比于深度学习,人类并不需要见到成百上千的某一类物体才能记住其特性和类别。因此,仍有许多专家从这一点出发试图构造更接近于人类思考方式的学习模型。

人工智能(artificial intelligence,AI)是最近被广泛关注的话题,也算是人类最美好的梦想之一。非常可惜的是即便AlphaGo已经成功挑战了人类智力游戏的最后一块高地——围棋,但目前为止仍然还没有看到人工智能产生"自我"意识的希望,也就说,人工智能至少在现阶段还无法超越人类智慧,即便在学习和识别方面,人工智能和人类相比还是存在较大差距。

2016年3月9日,被谷歌收购的英国DeepMind公司的人工智能围棋软件AlphaGo在与韩国围棋职业九段李世乭的首局对弈以1:0领先,吸引了全世界的目光。在3月10日,更是扩大战果以2:0领先,如果说1天之前专业棋手和非专业人士对AlphaGo的胜利还觉得持保留态度的话,那么在3月10日已经普遍认可了这款软件的棋力。在人工智能的研究中,除了计算机科学和神经科学,其实还有神经科学以外的仿生学内容,也就是对人类大脑以外的生物有机体结构或行为的模拟,所以有必要试着从进化生物学的角度来看待这场较量。

围棋大战AlphaGo以比分4:1战胜了李世乭,令人惊叹技术进展的程度。但另一方面,机器输的那盘棋引起了各种猜疑,连"故意放水"的阴谋论都出来了。也有了解机器学习的人在小声嘀咕:莫不是李世乭那"神之一手"正好是AlphaGo的对抗样本?

利用精确求解核与电子运动的三维含时量子波包法,理论研究了双色激光脉冲场(790-395 nm)量子调控H₂⁺的光电离动力学方案。与单色场790 nm和395 nm相比,H₂⁺在双色脉冲场(790-395 nm)中的电离几率明显增强。通过改变双色脉冲场的初始相位差,H₂⁺的光电离产物的空间非对称性分布几率可达52%。该调控方案的理论机理是通过精确操控激光场的瞬间波形,使其电场强度在正、负方向上的非对称性达到最大值,进而达到对光电离动力学过程的高效调控。通过系统分析活跃电子在强场缀饰势阱中的运动,阐明了H₂⁺的光电离几率和产物空间分布随电场强度的变化关系。该研究结果将为后续的量子调控光电离动力学实验提供科学的理论预测和指导。

以油葵杂交种P6、P29、P65、S13和P50为试验材料,采用土培300、350和400 mmol/L 3个不同浓度NaCl和水培100、120和150 mmol/L 3个不同浓度NaCl胁迫处理的植株进行形态观察,并对水培120 mmol/L NaCl胁迫处理第9天的植株进行耐盐性鉴定;水培120和150 mmol/L NaCl胁迫处理,测定P50和P29的可溶性蛋白含量、Pro含量、MDA含量、SOD活性和POD活性5项耐盐相关生理生化指标,探讨不同油葵杂交种间对盐胁迫的响应差异。结果表明:1)5个油葵杂交种幼苗的耐盐性表现为P50> P65> P6> S13> P29。其中P50和P65的盐害指数分别为0和5.83%,为极强耐盐类型;S13和P6的盐害指数分别为40.28%和51.39%,为中度耐盐类型;P29的盐害指数为80.83%,为盐敏感类型。2)P50和P29品种间比较,5项指标呈现极显著差异;3)同一品种的不同浓度间比较,5项指标呈现极显著差异,不同浓度NaCl胁迫下,随处理时间的延长,P50的可溶性蛋白含量呈现升高的趋势,P29呈先升后降的趋势;P50和P29的Pro含量、SOD活性和POD活性的变化趋势相似,呈现先升高后降低的趋势;P50和P29的MDA含量呈现升高的趋势。研究表明,盐逆境对油葵幼苗的生长有明显伤害,但P50与P29受到的伤害差异程度达极显著,整体上P50表现出对盐胁迫具有较强抗性。

西科1井为全取心科学钻井。采用定量微相分析方法,通过精细的岩芯观察和系统的薄片分析,对西科1井上新统-全新统碳酸盐岩微相进行精细研究,以阐明各组分类型和微相类型的纵向分布特征。研究表明,研究区碳酸盐岩表现出颗粒含量高,基质和胶结物含量低的特点。根据碳酸盐岩组分的显微特征,识别出19种微相类型,主要为生屑泥粒灰岩、生屑粒泥灰岩、珊瑚骨架灰岩和苔藓动物粘结灰岩。碳酸盐岩微相纵向分布表明:乐东组经历了动荡水沉积-强动荡水与动荡水交互沉积-动荡水与弱动荡水交互沉积。莺歌海组经历了强动荡水沉积、动荡水与弱动荡水交互沉积-动荡水沉积。

以柴达木盆地3个难采区块为例,针对其储层物性差、注水效果差、微观结构认识不深入等问题,应用恒速压汞、核磁共振及非线性渗流等室内实验技术,对研究区3个主力区块储层的物性特征及微观孔隙结构特征进行了系统研究。在低渗透油田储层分类系数评价方法的基础上,加入表征裂缝发育程度的的评价参数——脆性指数,形成了符合难采油田开发现状的六元分类系数评价方法。研究表明:难采油田储层整体属于典型的低孔、特低渗透储层,不同区块储层物性特征与孔喉特征参数的差异,均归因于储层微观孔隙结构的差异。开展柴达木盆地难采油田相对富集区块的开发潜力分析评价,其分类结果与油田实际开发生产效果相吻合。

体积压裂技术的发展正处于起步阶段,国内多个油田进行了大型水力压裂尝试,其中最典型的是长庆油田实施的分段多簇压裂技术。体积压裂渗流理论发展相比工艺具有滞后性,目前尚未有完善的用于现场指导的渗流理论体系。本研究以矿场体积压裂直井的微地震测试资料为依据,建立了可以描述其渗流规律的数学模型:首先将渗流过程分为油藏到主裂缝的流动和主裂缝内部流动;然后利用达西渗流理论描述主裂缝稳态渗流过程,利用源函数与叠加原理描述油藏渗流过程;最后在主裂缝壁面处进行油藏渗流与主裂缝渗流的耦合。经过数学求解后得到了该模型井底压力的特征曲线,并且分析了各种因素下该特征曲线的变化规律。对该数学模型和数值模型的结果进行比对,证实了该模型的准确性。

在库车坳陷克拉苏构造带大北地区地质研究的基础上,利用显微镜观测、激光共聚焦显微扫描、高压压汞分析及孔渗测试等方法,研究了致密砂岩气储层物性特征。结果表明,库车坳陷的致密砂岩气储层孔隙类型以槽型孔、溶蚀孔为主;致密砂岩气储层排驱压力一般在5 MPa以上,孔隙分选性差,孔喉半径较小;致密砂岩气储层孔隙度小于5%时,孔隙度与渗透率之间的相关性较差,表现为孔隙度低而渗透率高,推断是微裂缝的发育提高了砂岩的渗透率;致密砂岩气储层岩石类型以长石岩屑质石英砂岩为主,胶结作用以方解石胶结为主,裂缝改造作用明显。

研究CO₂注入煤层后与煤中不同矿物发生反应引起的渗透率变化规律,能够为提高煤储层导流能力提供实验支撑。通过对中、高煤阶煤样(屯兰矿、寺河矿)进行氮气吸附实验、矿物成分及渗透率的测试,探讨了注CO₂后,煤中不同矿物与其反应的渗透率变化规律以及渗透率改善效果;基于对初始渗透率、反应时间、改善后渗透率的非线性回归分析,建立渗透率变化模型。研究结果表明:注入CO₂后,由于发生CO₂-水-岩石相互作用,中、高煤阶煤渗透率均随注气时间增加呈现出先增大后减小的规律,寺河矿煤样先达到渗透率最大值,屯兰矿较滞后,寺河矿煤样渗透率改善效果比屯兰矿好。煤层中注入CO₂对初始渗透率过大或过小的煤层都不利于渗透率改善,只有渗透率在0.2×10^-3~0.4×10^-3 μm²的中等渗透率范围内,改善效果较好,渗透率变化模型经实验数据验证较可靠。

针对流域水环境风险问题,辨识了其影响因子及其风险源,发现主要影响因子为自然环境、经济和社会因素,污染源主要为面源和点源。根据流域特征,从富营养化、有机物、重金属3个方面,对流域风险等级评估及方法等进行了探讨,认为目前中国流域水环境安全处于一般水平。对流域水环境污染风险的防治,建议加强流域水环境污染的治理力度,建立流域水环境风险防控系统,以减少流域水环境污染的发生机率或降低其污染损害。

2015年,以OneWeb和SpaceX为代表的"新兴卫星互联网星座"不断涌现。本文回顾了20世纪90年代至今"卫星互联网星座"的发展历程,分析了不同时期各个星座的发展特点,探讨了影响卫星互联网星座成功与否的关键因素。从市场定位、盈利方式、卫星制造、发射、融资等方面分析了新兴互联网星座的优势和风险,并预测了其未来可能的机遇与挑战。分析表明,新兴互联网星座的发展不会是历史的简单重复,将对未来卫星通信产业、卫星运营、卫星制造和传统航天企业的发展带来重要影响。结合中国卫星通信产业发展情况提出了相关启示和建议。

卓越的研究和创新令人们获得更加健康、完善和美好的生活。欧洲是世界级研究的汇集之地,来自世界各地的研究人员与欧洲的研究人员合作,利用欧洲的科学基础设施来进行他们的研究。欧洲的科研环境是复杂的,欧盟和欧洲各国都分别资助各种研究项目,地区、国家和国际行为在多个层次上相互作用,研究人员也同时开展欧洲内和国际间的合作,而欧盟(EU)是众多欧洲科研资助者中的一个。

每到招聘季,有很多博士和硕士毕业生会针对研究所的招聘岗位提出竞聘申请。本人在研究所从事了多年管理工作,读过很多求职信,也听过很多竞聘报告。这些年来,竞聘者的PPT越来越花哨,但在如何说服招聘者录用自己的思路方面,还是鲜有进步。

2015年10月,我作为评委之一,参加了单位人事处组织的2016年年度招聘面试,招聘对象是硕士和博士,以工科为主。以下我提供几点感想和建议,希望对今后应聘研究所职位的毕业生有所帮助。

什么是世界上最复杂的东西,什么系统不到1.5 kg重里面的"元件"却堪比宇宙中繁星一样多,什么机器里每个"元件"要与成千上万其他"元件"发生联系,它就是人类的大脑。人类千百年来苦苦追寻的心智就来源于大脑,对大脑的开发已经成为当今科学界的重要使命。脑科学研究综合了神经科学、计算机科学、生物科学、心理学等众多学科的专家,它的开发对于促进人类心灵和社会的发展都具有重大意义。正如美国诺贝尔奖得主艾德尔曼(G. M. Edelman)认为的:"脑科学的知识将奠定即将到来的新时代的基础,这些知识使我们可以医治大量疾病,建造仿照脑功能的机器,对我们自己的本质和我们如何认识世界都会有更深刻的理解"。欧美发达国家也认识到了脑科学对人类发展的重要性,美国宣布20世纪最后10年为"脑的10年",欧共体宣布了"10年脑计划",日本也制定了20年的"脑时代"计划,中国科学家也通过各种渠道成立了脑科学实验室并开展相关研究。脑科学已经成为21世纪科学研究的前沿,成为世界各国科学研究的重要领域。

《实施方案》是贯彻落实中央党的群团工作会议的一项重大举措。2015年7月召开的中央党的群团工作会议,是历史上党中央第一次召开群团工作会议,充分体现了以习近平同志为总书记的党中央对群团工作的高度重视,在群团事业发展中具有重要的里程碑意义。习近平总书记在会上发表了重要讲话,系统总结了群团发展的历史经验,全面分析了群团事业面临的新形势,强调群团组织要不断增强政治性、先进性、群众性,坚决克服机关化、行政化、贵族化、娱乐化倾向,发出了新时期推动群团改革创新的动员令,为群团深化改革指明了方向。

人工智能专题——从李世乭和AlphaGo人机大战说说人工智能的发展历程