徐宗本院士：“数字化、网络化、智能化，新一代信息技术的聚焦点

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习近平同志在2018年两院院士大会上的重要讲话指出：“世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期。我们要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以信息化、智能化为杠杆培育新动能。”这一重要论述是对当今世界信息技术的主导作用、发展态势的准确把握，是对利用信息技术推动国家创新发展的重要部署。

人类社会、物理世界、信息空间构成了当今世界的三元。这三元世界之间的关联与交互，决定了社会信息化的特征和程度。感知人类社会和物理世界的基本方式是数字化，联结人类社会与物理世界（通过信息空间）的基本方式是网络化，信息空间作用于物理世界与人类社会的方式是智能化。数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命的突出特征，也是新一代信息技术的聚焦点。数字化为社会信息化奠定基础，其发展趋势是社会的全面数据化；网络化为信息传播提供物理载体，其发展趋势是信息物理系统（CPS）的广泛采用；智能化体现信息应用的层次与水平，其发展趋势是新一代人工智能。
 

数字化：从计算机化到数据化

智能化反映信息产品的质量属性。我们说一个信息产品是智能的，通常是指这个产品能完成有智慧的人才能完成的事情，或者已经达到人类才能达到的水平。智能一般包括感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为决策能力等。所以，智能化通常也可定义为：使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、行之有效的执行功能等。

智能化是信息技术发展的永恒追求，实现这一追求的主要途径是发展人工智能技术。人工智能技术诞生60多年来，虽历经三起两落，但还是取得了巨大成就。1959—1976年是基于人工表示知识和符号处理的阶段，产生了在一些领域具有重要应用价值的专家系统；1976—2007年是基于统计学习和知识自表示的阶段，产生了各种各样的神经网络系统；近几年开始的基于环境自适应、自博弈、自进化、自学习的研究，正在形成一个人工智能发展的新阶段——元学习或方法论学习阶段，这构成新一代人工智能。新一代人工智能主要包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等。

深度学习是新一代人工智能技术的卓越代表。由于在人脸识别、机器翻译、棋类竞赛等众多领域超越人类的表现，深度学习在今天几乎已成为人工智能的代名词。然而，深度学习拓扑设计难、效果预期难、机理解释难是重大挑战，还没有一套坚实的数学理论来支撑解决这三大难题。解决这些难题是深度学习未来研究的主要关注点。此外，深度学习是典型的大数据智能，它的可应用性是以存在大量训练样本为基础的。小样本学习将是深度学习的发展趋势。

元学习有望成为人工智能发展的下一个突破口。学会学习、学会教学、学会优化、学会搜索、学会推理等新近发展的元学习方法以及“AlphaGo Zero”在围棋方面的出色表现，展现了这类新技术的诱人前景。然而，元学习研究还仅仅是开始，其发展还面临一系列挑战。

新一代人工智能的热潮已经来临，可以预见的发展趋势是以大数据为基础、以模型与算法创新为核心、以强大的计算能力为支撑。新一代人工智能技术的突破依赖其他各类信息技术的综合发展，也依赖脑科学与认知科学的实质性进步与发展。

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