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新一代人工智能高歌猛进发展，日益成为推动生产力跃升的驱动力量。今年国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》提出，以数字技术与实体经济深度融合为主线，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑，经济日报就此展开专题报道，孙茂松教授作为特邀嘉宾对此问题分享了自己的看法。主持人：作为人工智能专业研究者，您如何看待我国人工智能产业发展与实体经济应用？孙茂松（清华大学人工智能研究院常务副院长、欧洲科学院外籍院士）：1957年钱学森先生在《科学通报》上发表题为“论技术科学”的文章，首次明确阐释了自然科学（基础科学）、技术科学和工程技术三个重要概念间的关键区别和内在联系。根据这一概念体系，人工智能可以分为基础理论（如人工神经网络理论及其基本模型的建立）、技术科学（如近些年大行其道的深度学习模型、AlphaGo、GPT-3等的设计与实现）以及技术应用（如线上购物推荐、智慧城市等各行各业的落地应用）三个层次。借用老子《道德经》中“道生一，一生二，二生三，三生万物”的说法，人工智能基础理论属于“从0到1”的问题，技术科学内部也有品类划分，按照创新程度不同分别包含“从1到2”和“从2到3”的问题，技术应用则属于“3+”的问题。在人工智能发展历程中，我国成熟的“3+”类创新成果在世界范围内已有一些处于领先水平并引领产业潮流，“从2到3”类研究总体上做得也很不错，不过目前我们取得的“从0到1”类原始创新成果几乎是空缺的，“从1到2”类创新成果也为数不多。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。人工智能发展要走到世界引领位置，我们依然面临很大挑战，最大的挑战在于谋求“从0到1”类的突破非一朝一夕之功，需要较为长期的探索奋斗。人工智能第一代和第二代分别由小知识和大数据驱动，前者没有走出研究的“象牙塔”，后者则走到了蔚为可观的技术社会应用阶段，但其理论框架实源于学界过去几十年研究的厚积薄发。当前人工智能正谋求从以深度学习为标志、以大数据为主要驱动的第二代向具有更高智能的下一代跃迁，若想取得实质性突破，关键仍在重大理论创新。新一代人工智能技术拥有强大威力，人工智能与实体经济深度融合具有巨大潜力。但同时也要看到，作为新一代人工智能突出标志的深度学习模型仍存在可解释性差、鲁棒性弱、泛化能力不强、推理能力欠缺等缺陷，使得其面对各行各业实际场景时，由于场景的天然复杂性而常常力不从心，这需要人工智能专家与各领域专家密切合作、联合攻关。人工智能与实体经济深度融合，不仅是人工智能单向作用于各行各业，同时也对人工智能技术科学自身发展构成动力，或在基础理论层面上凝练出新的深刻问题。我国人工智能发展可考虑建立一个全局性策略：以“人工智能+各行各业”为契机和抓手，通过脚踏实地的创新性工作，在大力推动各行各业技术与应用变革的同时，积极促进人工智能技术科学新发展，不断扩大我国人工智能技术应用整体优势。在此路径上，“人工智能+各行各业”，正当其时。本期还邀请了梅建平（科技部高新技术司副司长）、刘刚（南开大学经济研究所所长、中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家）、任保平（西安财经大学副校长）作为特邀嘉宾进行探讨。更多详情，请点击“阅读原文”。