任何事物只有放在它所存在的環(huán)境中，才能準(zhǔn)確理解它的本質(zhì)。今天，大數(shù)據(jù)、人工智能等概念由于商業(yè)炒作等多方面的原因，已經(jīng)變得模糊不清了。許多具體的技術(shù)也被罩上了奪目的光環(huán)，或有意被賦予了能夠引發(fā)奇妙想象的名字，如“深度學(xué)習(xí)”。

下面，我們來(lái)看一下信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的不同要素，在從科學(xué)到應(yīng)用的這個(gè)鏈條上，各自處于什么樣的位置。為了不陷入不必要的細(xì)節(jié)而又能揭示本質(zhì)，我們將這個(gè)鏈條分為五個(gè)環(huán)節(jié)：科學(xué)原理，基礎(chǔ)共性技術(shù)，具體應(yīng)用技術(shù)，基礎(chǔ)系統(tǒng)原理/技術(shù)及具體應(yīng)用系統(tǒng)，見(jiàn)圖1。

圖1 從科學(xué)原理到應(yīng)用系統(tǒng)，圖片來(lái)源：作者供圖，下同

科學(xué)原理是對(duì)基本運(yùn)動(dòng)規(guī)律的認(rèn)識(shí)總結(jié)，而技術(shù)是對(duì)規(guī)律的運(yùn)用。所以新的科學(xué)原理的提出，常常會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生深刻而廣泛的影響。正因?yàn)榭茖W(xué)原理的意義如此之大，所以“科學(xué)”也常常被盜用。許多技術(shù)性的產(chǎn)出，也被帶上了“科學(xué)”這個(gè)帽子。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，圖靈機(jī)與計(jì)算復(fù)雜性理論基本上屬于科學(xué)原理這個(gè)范疇。也正因?yàn)槿绱?，?jì)算機(jī)才被冠以了“科學(xué)”的稱謂。

從根本上看，人工智能熱潮在90年代的冷卻，是因?yàn)槿藗冊(cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域經(jīng)過(guò)了幾十年的努力，沒(méi)有能夠理解一般意義上的智能過(guò)程的本質(zhì)，因而也就沒(méi)有能夠取得科學(xué)意義上的原理性突破，在理論上抽象出類(lèi)似數(shù)字基本計(jì)算那樣的基本智能操作，用以支撐更為高級(jí)復(fù)雜的智能過(guò)程。所以人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)出，雖然豐富而且影響巨大，但是卻始終沒(méi)有達(dá)到科學(xué)原理的高度。

在一個(gè)產(chǎn)業(yè)中，會(huì)有一些基礎(chǔ)性共性技術(shù)，有時(shí)也被稱為核心技術(shù)，它們支撐著整個(gè)產(chǎn)業(yè)。在信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)中，操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、集成電路等就屬于這個(gè)層面的技術(shù)。這些技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的影響也是全局性的。正是集成電路技術(shù)的進(jìn)步，促成了2010年前后整個(gè)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)生了歷史性的轉(zhuǎn)折（見(jiàn)《轉(zhuǎn)折——眺望IT巔峰》第二章第三節(jié)）。人工智能領(lǐng)域不僅沒(méi)有科學(xué)原理層面的成果，而且至今也沒(méi)有能夠產(chǎn)生支撐一個(gè)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)共性技術(shù)，不論我們給那些技術(shù)/方法起個(gè)什么樣的名字。

在基礎(chǔ)共性技術(shù)之上，還有面向不同問(wèn)題的具體應(yīng)用技術(shù)去解決不同類(lèi)型的問(wèn)題。在這個(gè)層面，我們才遇到了人工智能的蹤影。如我們?cè)凇掇D(zhuǎn)折——眺望IT峰》一書(shū)第八章第二節(jié)中所述：“當(dāng)人們意識(shí)到我們沒(méi)有能力用一些普適的基本邏輯化規(guī)則或機(jī)制去有效地解決各種‘智能問(wèn)題’時(shí)，人工智能的研究便扎入到了各種具體的問(wèn)題之中。針對(duì)不同類(lèi)型的問(wèn)題，發(fā)展出了花樣繁多的解決方法，也取得了很大的進(jìn)展。…….也正因?yàn)槿绱耍斯ぶ悄苣壳案嗟厥潜划?dāng)成了一些具體的應(yīng)用工具方法，融入到了不同類(lèi)型的應(yīng)用之中，以自己具體的技術(shù)性名稱出現(xiàn)，默默無(wú)聞地發(fā)揮著自己的作用。這些年關(guān)于人工智能的一本經(jīng)典的教科書(shū)的名字是‘人工智能——一種現(xiàn)代方法’，……它的副標(biāo)題‘A Modern Approach’就是指試圖采用‘智能體’（Agent）的概念將人工智能在各個(gè)不同領(lǐng)域中的方法整合到一個(gè)統(tǒng)一的框架之中?！?

其實(shí)，用智能體這個(gè)概念整合與人工智能相關(guān)的技術(shù)方法，也是沒(méi)有辦法的辦法，顯示出了這個(gè)領(lǐng)域的一種無(wú)奈的現(xiàn)實(shí)：只有實(shí)用的一些具體技術(shù)方法，缺少科學(xué)原理或基礎(chǔ)共性技術(shù)的支撐，也沒(méi)有基礎(chǔ)性系統(tǒng)級(jí)的有效理論。這些年被熱捧的“深度學(xué)習(xí)”，也是這個(gè)層面的技術(shù)。

“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)概念包括了深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)與遞歸網(wǎng)絡(luò)等多種不同的具體網(wǎng)絡(luò)模型與相應(yīng)的算法，用來(lái)解決不同類(lèi)型的問(wèn)題。它們實(shí)際上是借助計(jì)算機(jī)的“暴力”計(jì)算能力，用大規(guī)模的、含有高達(dá)千萬(wàn)以上的可調(diào)參數(shù)的非線性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用特定的“學(xué)習(xí)/訓(xùn)練”算法，通過(guò)對(duì)大量樣本的統(tǒng)計(jì)處理，調(diào)整這些參數(shù)，實(shí)現(xiàn)非線性擬合（變換），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)特征的提取與后續(xù)的分類(lèi)等功能。

它是解決特定類(lèi)型問(wèn)題的一些具體的方法，而不是具有像人那樣的一般意義上的學(xué)習(xí)的能力，盡管這個(gè)名字確實(shí)引發(fā)了許多不了解這個(gè)技術(shù)的人的這方面的想象。其實(shí)，信息技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的絕大部分技術(shù)，基本都屬于這個(gè)層面，包括與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，而且它們也都屬于輔助智能性質(zhì)的技術(shù)。所以，大數(shù)據(jù)、人工智能與其它的技術(shù)彼此的界限日益模糊。

這些具體的實(shí)用性技術(shù)，包括“深度學(xué)習(xí)”（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），常常是實(shí)驗(yàn)性技術(shù)，在應(yīng)用于一個(gè)新的具體問(wèn)題之前，我們無(wú)法確定它是否能夠有效地解決這個(gè)問(wèn)題，或者能夠?qū)?wèn)題解決到什么程度。