陸汝鈐：在荒野也能踏出路來

已經84歲的陸汝鈐，還保持著6點起床的習慣。作為中國科學院數學與系統科學研究院的一名研究員，陸汝鈐至今仍在帶學生，親力親為地給學生定選題、找突破口，梳理研究思路。數十年來，陸汝鈐在人工智能、知識工程和基于知識的軟件工程方面做出了突出貢獻。在剛剛過去的2018年，他被授予首個吳文俊人工智能最高成就獎。

“有種惶恐的感覺。”陸汝鈐說，“我收到了很多朋友、學生的祝賀，但我也在反思，我自己確實有不足的地方，這不是客氣話。”陸汝鈐遺憾地表示：“有不少研究工作沒有產生實際的經濟或社會效益。”歷屆學生開發的程序沒有被保留下來，自己提出過一些新的、有意思的概念，但每次做到一定程度，就又換了個題目。他誠懇地自我總結道：“這是我很大的一個問題。”

從數學轉到計算機

陸汝鈐的大學初記憶，是掌聲、鮮花還有重托。他是我國第一批公派留德學生。加上學語言，陸汝鈐一下子就在德國待了6年。回國后，他被分配進了中國科學院數學研究所（以下簡稱“數學所”）。不久后，陸汝鈐就轉變了自己的研究方向，自認當了“數學的逃兵”。那時，政治運動不停，總有人質疑，數學這抽象的東西究竟有什么用。陸汝鈐琢磨后決定，干脆去搞計算機。那時的計算機，是個不折不扣的前沿領域。國家封閉，和國際同行交流的機會少之又少。中國科學院計算技術研究所有個內部閱覽室，還有些資料能看。但資料也不多，要想看，得“快人一步”。于是，陸汝鈐早早地便去候著，閱覽室一開門，他就鉆了進去。“可以說是‘饑不擇食’，我也不知道什么重要、什么不重要，就都看。慢慢摸索一段時間，才對計算機有了初步了解。”有數學功底做基礎，陸汝鈐轉換跑道還不算困難。

讓他印象深刻的是，數學所在20世紀70年代初迎來了一個令人興奮的“大家伙”——一臺國產晶體管計算機。它占地面積10多平方米，每秒可進行3萬次浮點運算，能存儲8000個字節。用現在的眼光來看，這臺計算機運算速度太慢，存儲量也太小。但在當年，它可是香餑餑，中關村地區的高校和科研院所都會來所里租用。而陸汝鈐一腳踏入人工智能的“坑”，已經是20世紀70年代末。當時的理論界對人工智能反應平平，興致不高。“他們普遍覺得人工智能有點忽悠，也確實有人就是把人工智能當幌子。”他說。在國內，陸汝鈐算是這條路上的先行者之一。他喜歡人工智能，認為人工智能可以讓人們更好地發揮想象力和創造力。

讓知識工程邂逅藝術

知識工程，從某種程度上來說，曾經幫人工智能走出了20世紀60年代到70年代的低谷。當年，人們對人工智能有些不切實際的幻想，認為計算機馬上可以變得比人聰明，一些人甚至預言人工智能在20世紀80年代就能全面實現。預言破滅，又導致失望情緒蔓延，人工智能發展陷入低潮。“正是知識工程的出現，讓人們看到了人工智能服務于社會的潛力。”陸汝鈐說。拿到吳文俊獎，陸汝鈐在知識工程方面取得的系統性創新成就功不可沒。20世紀80年代，陸汝鈐從國外教授作的報告中第一次聽到這個名詞。知識工程研究知識的表示、獲取、轉換、推理和應用。“知識工程被認為是一種經驗學科。當初我們用的是符號推理，邏輯加上概率的計算，來解決人類想解決的智能問題。”他說。1984年，陸汝鈐設計了知識工程語言TUILI并主持了該語言的實現。TUILI是一種融合了謂詞邏輯和產生式系統的模塊化人工智能語言，具有自然的說明性知識表示方式，能運用多種智能策略實現數十種組合式推理。后來，陸汝鈐又開發設計了大型專家系統開發環境“天馬”，耗時4年。“天馬”是當時國內最大的專家系統開發環境。“長期以來，專家系統曾經是知識工程顯示其社會效益的一種主要表現形式，但開發專家系統需要相應的理論和煩瑣的編程技術。”陸汝鈐說，“天馬”提供了由一套工具組成的平臺，它大大降低了專家系統的開發門檻，提高了專家系統的開發效率。

除此之外，陸汝鈐還在藝術領域試水了知識工程。他主持研發了一套全過程計算機輔助動畫自動生成系統。動畫片制作復雜，成本高、周期長，感慨過電視屏幕上國產動畫片太少的陸汝鈐想，能不能請人工智能來幫忙呢？1989年，陸汝鈐著手研究并逐步找到了一條可行的技術路線。從1990年開始，前后投入的總“兵力”達到50余人。1995年，團隊研發出了一套可運行的軟件系統，還做了幾部被陸汝鈐稱作“比較粗糙”的動畫片。這款軟件叫“天鵝”。它的神奇之處在于，能在動畫知識庫支持之下，理解以受限自然語言寫的中文童話故事，并把它全過程自動轉換為動畫片。這樣一來，計算機自己就能當編劇、導演和畫師。“不過，要真正把它做好，還需要大量投資。”陸汝鈐的學生張松懋將這一技術應用到了中國古代建筑領域，利用動畫形式將古代建筑的施工過程再現出來。

堅持走自己的路

也有計算機專家認為，知識工程這一學科就要退出歷史舞臺。但陸汝鈐覺得，知識工程這一棵老樹也能發新芽。“知識工程需要在三方面更新自己。”他一直在思考知識工程學科的發展方向，知識工程要和互聯網相結合，向全社會提供知識服務；知識工程要和大數據結合，形成“大知識工程”；要研究數字化的、可計算的知識工程。“我每天都要看文獻，不看文獻就要落后了。”陸汝鈐并不覺得自己能夠一直吃老本，還得抓緊時間學習。他坦言，自己對統計智能和深度智能并不熟悉，“這方面我已經落后了”。陸汝鈐想給自己一個更純粹的研究環境，他幾乎不用手機。“不想讓別人太容易找到我，不然思考老被打斷。”他說。現在的人工智能，已經不同以往。當年，陸汝鈐以開拓者的姿態走進這一稍顯冷清的領域；而現在，它已經熱鬧非凡，人聲鼎沸。陸汝鈐一直對人工智能持有開放的態度。他說，人類生活對人工智能沒有禁區，人工智能的更廣泛應用，也不過是時間早晚的問題而已。但是，人永遠都會比計算機更聰明。

現在的年輕人，也不用再像他當年一樣，靠著幾本有限的雜志和一臺笨拙的計算機獲取知識。“很多優秀的科學人才正在涌現。”陸汝鈐說，“但相當一部分年輕人，還不太習慣獨立思考，不太習慣走自己的路，總是滿足于在別人的工作上做一點改進。”他不希望這樣。“在人家的基礎上做改進的人已經太多了。我前不久還跟我以前的學生聊天，談到我們應該有學術自信，不要老跟在別人后面。但學術自信也不是盲目自信，它的前提是——你要有做出正確判斷的基本素養。具體到人工智能領域，那就是，你需要判斷出什么事情是計算機在原則上能做到的，而什么是在可見的將來做不到的。只要大的方向正確，就可以盡情放飛想象力。判斷準了，就算現在是一片荒野、一片荊棘，你也一定能踏出一條路來。如果人家沒有做的你就不能做，還要你干什么呢？”陸汝鈐說得語重心長。