面對人工智能所取得的令人眼花繚亂的進展，面對人們對于人類前途與命運的深切憂慮，一系列嚴肅的問題擺在了科技工作者的面前：應當怎樣看待人工智能這些年的發(fā)展？應當怎樣理解人工智能的科學本質？應當怎樣把握人工智能與人類智能之間的關系？特別是，人工智能基礎理論的突破和創(chuàng)新，究竟路在何方？

作為人工智能領域資深的研究團隊，我們有責任發(fā)表自己的看法供世人參考。本文即概述我們的基本觀點。

我們認為，一方面，進入21世紀以來，人工智能的研究在技術上取得了顯著的進步。大數(shù)據(jù)、云計算、云存儲、互聯(lián)網、物聯(lián)網等信息技術的進步，大大改善了人工智能所需要的實現(xiàn)技術，使人工智能技術能夠從20 世紀的“專家系統(tǒng)”轉變到“神經網絡”的軌道，并且創(chuàng)造了深層神經網絡、深度學習、強化學習等新技術，形成了AlphaGo 系列和GPT(generative pre-trained transformer，生成式預訓練轉換系統(tǒng))系列的人工智能產品。這些技術上的進步，值得給予充分的肯定。

另一方面，半個多世紀以來人工智能研究所實現(xiàn)的上述進步，基本上都是在工程技術范疇內取得的成果。可是，作為在“人類智能”啟發(fā)下模擬人類智能的科學課題，人工智能的研究涉及人類思維的深層奧秘，涉及人類主觀世界和人類社會的深層規(guī)律。這些深層的本質問題成為人工智能研究的實質“要害”。顯然，這些深層的問題都遠遠超出了“自然科學工程技術”的范疇，屬于哲學研究領域關注的課題。如果人工智能的研究僅僅局限在自然科學與工程技術的范疇，忽視了哲學思想——特別是科學觀和方法論(統(tǒng)稱范式)——的指導，那么這種研究肯定會失去正確的引領，會迷失方向，甚至走上盲目發(fā)展的道路。

遺憾的是，我們發(fā)現(xiàn)，缺乏深入的基礎理論研究恰恰是歷來人工智能研究存在的重大缺陷。事實上，人們研發(fā)了許許多多的技術方案，卻很少關注以下這些實質性問題。

• 新興的人工智能研究和傳統(tǒng)的物質學科研究有什么質的區(qū)別？

• 人工智能研究應當遵循的科學觀是什么？還是“機械唯物觀”嗎？

• 它應當遵循的科學方法論又是什么？還是“分而治之”和“形式化”嗎？

• 反映人工智能科學本質的全局模型應當是什么？還是“人工腦的物質結構”嗎？

• 研究人工智能的正確途徑是什么？為什么人工智能至今沒有統(tǒng)一理論和通用系統(tǒng)？

• 人工智能的研究和計算機的研究有什么本質的不同？智能就是計算嗎？

• 人工智能和自動化系統(tǒng)有什么本質區(qū)別？智能就是自動工作嗎？

• 舍棄了內容因素和價值因素的形式化信息理論能夠支持人工智能的研究嗎？

• GPT 系列實現(xiàn)了結構主義與功能主義的有機統(tǒng)一嗎？

• 基于形式化、空心化信息的GPT 系列真有理解能力嗎？沒有理解能力的人工智能系統(tǒng)是真正的智能系統(tǒng)嗎？

• 現(xiàn)有剛性的形式邏輯理論能夠支持人工智能的研究嗎？
  

• 現(xiàn)有的概率論、模糊集合理論、粗糙集理論等能夠充分描述人工智能的研究嗎？

顯而易見，所有這些問題的解答都要叩問人們的基本理念，尤其要觸及研究者所持的范式立場。任何學科的研究都不可能離開范式的指導。

為此，顯然需要一本專門的小冊子來闡述我們的見解。

《 》站在范式高度探尋智能的深層奧秘，闡述對上述問題的認識。具體來說，本書注意到人工智能研究的范式發(fā)生了張冠李戴的問題，因此將秉持人工智能領域的范式革命這一全新的學術理念，從人工智能的生成機制、人工智能的邏輯理論和人工智能的數(shù)學基礎這三個相輔相成的層次展開分析和論述，并為建立智能科學理論體系奠定堅實的基礎。

人工智能: 范式革命與通用理論

鐘義信等著

北京 : 科學出版社, 2025. 6.

ISBN 978-7-03-082061-7

本書共4 章。第1 章闡述人工智能的范式革命及其產物——機制主義通用人工智能基礎理論；第2 章闡述機制主義通用人工智能基礎理論的邏輯基礎——泛邏輯理論；第3 章闡述機制主義通用人工智能基礎理論的數(shù)學基礎——因素空間理論，它們形成機制主義通用人工智能基礎理論的完整體系，是人工智能理論研究的首創(chuàng)性成果；第4 章是簡明的總結。

本書確信，只有自覺打破自然科學與哲學之間的藩籬，才能發(fā)現(xiàn)和認識人工智能范式革命的深刻意義；只有經過范式的革命，人工智能的研究才能走上健康發(fā)展的正軌，通用人工智能的基礎理論才能建立起來。而且，只有按照“普適的智能生成機制”、運用“泛邏輯理論”和“因素空間理論”，通用人工智能基礎理論才能真正實現(xiàn)。因此，是否抓住并實施了人工智能的范式革命，將成為人工智能新舊兩種研究范式的“分水嶺”。

這些便是本書奉獻給讀者和研究同行的肺腑之言。

最后，我們將遵守“大道至簡”的原則：為了讓更多的讀者更好地理解和接受本書闡述的理論，我們盡量避免生澀繁難的數(shù)學推演，而采用簡明的語言和表達式來敘述。但是，語言和表達式的簡明不等于思想的淺薄。試看牛頓第二運動定律的表達式

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本書的前言和第1 章由鐘義信撰寫，第2 章由何華燦撰寫，第3 章由汪培莊撰寫，第4 章由鐘義信、何華燦、汪培莊、石勇集體討論和撰寫。石勇參與了前三章的討論。曲藝和王語農參與了各章內容的討論和全書寫作的協(xié)調工作。衷心感謝審稿人的評述意見和科學出版社的熱心支持，深切感謝國家自然科學基金重點項目(71932008、72231010)的資助。

本文摘編自《人工智能: 范式革命與通用理論》（鐘義信等著. 北京 : 科學出版社, 2025. 6）一書“前言”，有刪減修改，標題為編者所加。

ISBN 978-7-03-082061-7

責任編輯：姚慶爽 趙微微

本書站在科學研究制高點——范式(即科學觀與方法論)——的立場上揭示了人工智能的深層學術本質，并通過范式革命(以信息學科范式取代物質學科范式)構筑了全新的人工智能研究模型，發(fā)現(xiàn)了普適性智能生成機制，開辟了基于智能生成機制的人工智能統(tǒng)一研究路徑，創(chuàng)建了機制主義通用人工智能理論以及與之和諧適配的泛邏輯理論和因素空間數(shù)學理論，形成了信息學科范式引領的“人工智能-邏輯-數(shù)學”三位一體的理論體系，超越了那些未經范式革命的人工智能理論。

本書可作為智能與信息領域的大專院校師生的教學研究用書、研究院所和企業(yè)創(chuàng)新研究人員研修人工智能的參考書，以及各類事業(yè)單位管理人員、公務人員和社會公眾學習人工智能的參考資料。

（本文編輯：劉四旦）

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