說起人工智能，不少人眼前都會立即浮現出科幻大片中的機器人形象。隨著科技不斷發展，人工智能在開始影響工作和生活方方面面的同時，也在逐步刷新著人們對這個概念的認知。

南京大學計算機系的周志華教授，在20多年從事人工智能科研的道路上，不僅成長為國際學術舞臺上有重要影響力的科學家，也是我國在這一領域科研水平逐漸與世界接軌的親歷者。

人工智能，公眾理解和科學研究存在偏差

坐在實驗室大大的書柜前，周志華這樣解釋他們的日常工作方式：經過討論、分析和思考激發靈感，然后通過算法和編程來實現想法，并在數據運行中進行檢驗。

“人工智能研究，有兩種方向。”周志華介紹，第一種稱之為強人工智能，在科幻作品里出現較多，目標是做出和人一樣聰明、甚至比人更聰明的機器人；另一種叫做弱人工智能，是借鑒人類的一些能力，讓機器做事聰明起來，成為減輕人類智力勞動的工具。

學術界目前主要探索的是后者。說到這里，周志華打了個比方：在100多年前，人類看到天上有鳥在飛，就想到能不能也做一個東西讓人飛起來，后來借助空氣動力學的研究成果，發明了現代的飛機。但飛機是不是就比鳥飛得更好？這很難說，盡管飛機比鳥飛得更高更遠，但可能沒有鳥飛得靈活，也不會生出小飛機。人工智能實際上就是在做類似的事情，可以看成一種高級仿生學。

“在計算機科學的所有分支中，人工智能可能是公眾最感興趣的。但由于科普程度不夠，在每一次大發展之后，社會上往往對其抱有不切實際的幻想。”周志華不無遺憾地說，比如上世紀80年代，當時日本提出了宏偉的“五代機計劃”。現在看，那時的很多目標在今天已經實現，但當時那些超前的設想在技術上遇到很多困難，過高的期望轉變為普遍的質疑，整個研究領域也隨之遇冷。

眼下，人工智能技術已無處不在，互聯網搜索、語音交互、安全門禁、交通調度……在人工智能發展得風生水起之際，各種“威脅論”又四起：“阿爾法狗”的一再獲勝，是不是代表著機器已經超越了人類？有了寫稿機器人、辦案機器人，更多人會面臨失業嗎？

“嚴肅的人工智能研究從沒想過要取代人、威脅人，一門科學有其理論上下限，使用的技術、可達的能力都是有數的。學者們從事的研究，是希望機器能夠幫助人。”周志華說，飛機的速度早已超越了人類，但并不妨礙跑步成為熱門運動，人們從事文體活動更多的是為了鍛煉身體、陶冶情操。在此前的工業革命中，機器把人從繁重的體力勞動中解放出來，同時產生了新的工作崗位，例如馬車夫被汽車司機所取代。未來，機器將越來越多地讓人從重復性的腦力勞動中解脫出來，從事更高層次的智力活動。

研究之路，見證中國科研力量的起步和崛起

前不久，歐洲科學院公布2017年院士增選結果，周志華當選歐洲科學院外籍院士。

這不是今年唯一的好消息。8月，在墨爾本舉行的國際人工智能聯合大會 （IJCAI）上，周志華當選IJCAI 2021的程序委員會主席，這是1969年該會議創辦以來中國內地首位擔任此職位的學者。2月，他與密歇根大學一位著名教授一起擔任國際人工智能學會AAAI 2019大會的程序委員會主席，成為1980年該會議創辦以來美歐之外國家首位擔任大會程序委員會主席的學者。

值得一提的是，2016年他還當選了國際人工智能學會（AAAI）、美國計算機學會（ACM）、美國科學促進會（AAAS）的會士，加上此前已經是國際電氣電子工程師學會（IEEE）和國際模式識別學會（IAPR）的會士，成為在人工智能相關的五大主流國際學會的華人“大滿貫”會士第一人。

出生于1973年的周志華，本碩博都在南京大學計算機系度過，28歲被破格聘為副教授，29歲獲國家杰出青年科學基金，隨后被聘為教授，32歲時入選教育部長江學者特聘教授。在計算機領域，他出版多部專著，并在一流國際期刊和頂級國際會議發表論文200余篇，獲發明專利20余項，論著被60余個國家和地區的研究人員引用逾2.5萬次。

談起科研道路，周志華坦言自己是我國人工智能特別是機器學習領域發展的親歷者和見證者。

“機器學習主要是研究如何利用計算機來進行數據分析的理論和方法。大數據好比是礦山，要得到礦山的價值還需要有效的數據分析技術，機器學習就是為大家提供這種技術。”他回憶說，1995年讀本科時，在圖書館偶然翻看了《機器學習：通往人工智能的途徑》，這是他接觸機器學習的開始。當年學校還沒有網絡，這本1983年出版的書從科研角度看觀點已經很老了，但仍讓他著迷。當時國內的相關研究還沒有起步，直到2005年他在一些學術會議上講到機器學習時，還有業內人士問，機器學習是學習采棉花還是摘葡萄？

從“看不到國際文獻”到“能隨時看到國際文獻”，從“看到國際文獻才知道別人在做什么”到“研究的問題與國際前沿接軌”，在過去20年里，我國在人工智能研究領域的進步可以說是飛躍式的。2017年的國際人工智能聯合大會上，中國的錄用論文數首次超過了美國。越來越多的中國科學家擔任頂級國際學術會議主席，同樣引人注目。

周志華坦言趕上了時代機遇：“國家不斷強大、經濟實力增強、政府和企業對科研的投入在增大。對我們研究者來說，看到人工智能被寫進了十九大報告，很受鼓舞。”

熱心科普，讓更多人了解機器學習

2007年，周志華創建了南京大學機器學習與數據挖掘研究所。經過10年的發展，實驗室現有教師11人，研究生60余人。越來越多有志于人工智能的青年學子慕名而來。

經過了60多年歷史，人工智能的發展經歷上世紀50年代中期到60年代的“邏輯推理”階段、此后的“知識工程”時期到從90年代至今的“機器學習”階段。今天機器學習技術已經取得了很大成就。但在周志華看來，現在的機器學習技術仍存在著數據需求大、環境適應弱、可解釋性差、經驗分享難等技術局限，為了解決這些難題，他最近提出了一個構想：學件。在這一愿景中，學件由模型和用于描述模型的規約兩部分構成，用戶想要做自己的機器學習應用時，不再用從頭建模，只需到學件市場上物色合適的拿來用。

在理論研究基礎上，周志華還著力推動機器學習的實際應用。“我們與很多行業的企業都有合作，為其數據分析方面遇到的難題提供解決方案。”周志華說，目前已有一些科技成果轉化，包括互聯網的產品推薦、金融類的理財分析、能源設備的故障診斷及預警等。

在學生們看來，周志華勤奮而且精力旺盛。“有時凌晨兩點剛回復完郵件，早晨7點就在微信上提出修改意見，7點半又通知去辦公室開會。”博士生趙鵬說，機器學習領域很熱，但導師會刻意“控制”論文數量，時常鼓勵大家要坐得住冷板凳，通過深入鉆研提高質量。

他熱心于讓更多人了解機器學習，不僅開通了微博，用所學知識點評熱點，還為關心“阿爾法狗”的科技迷點評背后的技術。所撰寫的機器學習教科書，出版一年多已經重印20多次，也讓他收獲了“暢銷書作家”的頭銜。在學校里，他堅持給本科生上課，深入淺出的語言、旁征博引的案例、幽默生動的教學，不僅吸引了理工科院系的學生選修，大批文科學院的學生也很感興趣，甚至還有從外地學校特意趕來蹭課的。

周志華在微博上不無得意地“抱怨”：“也不知道咋說好，144個選課學生，240人的教室加了座位還不夠，正班學生告訴教務處說上課沒座位，這下好，教務處下周改到300多人的教室了。”