金耀初：初之心

金耀初，江蘇吳江人，歐洲科學院院士、國際電氣和電子工程師協會會士（IEEEFellow）。曾任芬蘭科學院與芬蘭國家創新局芬蘭杰出教授、德國聯邦教育與研究部洪堡人工智能教席教授。現已全職加入西湖大學，受聘人工智能講席教授

歐洲科學院院士、洪堡人工智能教席教授、國際電氣和電子工程師協會會士（IEEE"Fellow）金耀初在學術界享有盛譽。與多數學者型教授不同的是，他還曾在德國本田歐洲研究院工作11年，長期任職于研發部門，先后擔任資深科學家和主任科學家。盡管在工業界積累了豐富的經驗，但他始終保持著探索基礎原理的學者之心。在闊別浙江近30年后，他選擇重返故土，全職加入西湖大學工學院，擔任人工智能講席教授。

人生：“有準備”碰到“好機會”

金耀初出生于水鄉蘇州，家中務農，共有五個兄弟姐妹。金耀初小時候負責給全家七口人燒飯，他特別愛看書，在做飯的時候，灶臺邊都放著書，他抽空就看上兩眼。

1980年，金耀初考上了鎮上的中學，高中時期全校理科排名穩居第一。1988年、1991年及1996年，金耀初在浙江大學電機系分別獲得學士、碩士和博士學位，之后留校任教。

金耀初說：“我不設置具體的長遠目標，但我時刻在為可能出現的機會做準備，這是我的特點。大自然的演化機制也是這樣，如果沒有這些應對準備，環境一變就會被淘汰。”

于是，那句老生常談的“機會總是給有準備的人”，在金耀初的人生中屢屢應驗。

旁人只看到，他在讀研究生期間由自動控制領域絲滑轉入了人工智能領域，卻不知道這是因為愛去圖書館的他，偶然發現并自學了一本以色列學者關于機器人軌跡規劃與遺傳算法的書，由此邁入了計算智能與人工智能的世界。

旁人只看到，他在浙大任教數年后，反常規地前往德國波鴻魯爾大學開啟了第二段博士求學之旅，卻不知道他在本科和碩士階段，就學習了所有能學的第二外語，早就打下了德語基礎，并且向德國的不同學校寄送了20封紙質信，找到了這個求學機會。

旁人只看到，他在德國本田（歐洲）研究院潛心工作了11年，任職至主任科學家后，又順利回歸大學校園，被英國薩里大學計算機系聘為計算智能講席教授，卻不知道他在公司工作期間，依然保持寫論文、發論文的習慣，因此即便他因為會議沖突無法參加原定的面試，三個月后，“鐘情”于他的薩里大學還是再次發出邀請

當金耀初長期保持著“Be"prepared（有準備）”的狀態，榮譽似乎也會挨個來敲門。

洪堡教席獎被視為德國“最高學術講席”，旨在吸引優秀的海外研究人員赴德展開工作。在人工智能領域，每年獲獎科學家不超過6名。2020年，金耀初收到了一封來自本田研究院時期的合作機構、舊相識比勒菲爾德大學的郵件，該校人工智能領域的專家BarbaraHammer教授在信中說，大學愿意提名他為洪堡教席教授。“相關專業材料他們都會準備好，我只需要同意提名并提供一份個人簡歷。于是我欣然同意了。”金耀初回憶道。于是，2021年，金耀初獲得了5年內350萬歐元的科研經費，以及在德國比勒菲爾德大學的終身教授職位。

相似的情形也發生在金耀初獲得“芬蘭杰出教授”頭銜的經歷上。這是由芬蘭國家技術創新局頒發的一項吸引海外人才的提名制榮譽，每年僅有十余個名額。金耀初介紹，于韋斯屈萊大學的副校長、

想象一下，一個機器人零件，就等同于一個細胞；或者，一個模塊機器人的不同模塊，就像一個生物中的不同器官；通過模擬生物發育過程的基于調控及細胞與細胞之間的相互作用機制，讓機器人像生物一樣，能夠自發完成一個特定的任務。金耀初率先將基因調控等形態發生機制應用于群機器人及模塊機器人的自組織研究，并與合作者共同提出了“形態發生機器人學”（Morphogenetic

Robotics）這一新概念。

曾任國際多目標決策學會主席的KaisaMiettinen教授是傳統多目標優化研究領域的著名學者，金耀初偶然在德國的一場學術會議上與她相識，她很欣賞金耀初的工作。會議間隙，KaisaMiettinen教授跟金耀初說“我給你提名“芬蘭杰出教授”，你需要每年來芬蘭研學訪問4個月，一共3年。”金耀初欣然接受。因為這是一項榮譽，英國薩里大學也特批了這位學者每年的“芬蘭時間”。

研究：讓人工智能向大自然學習

隨著高性能計算機、互聯網、大數據、云計算及傳感器等技術的普及，“深度學習”迅速興起，機器能夠從海量數據中學習，并像人類一樣識別語音和圖像。如今，大語言模型人工智能能夠進行問答交流，并完成代碼生成、文本翻譯、郵件撰寫、文案創作、視頻腳本編寫等任務。它被業界視為2010年左右興起的第三次人工智能浪潮中最引人注目的“一朵浪花”。

近年來，人們反復提出一個問題：人類是否會被人工智能取代？

在人工智能領域深耕30余年的金耀初認為，人類距離那一天依然遙遠，原因是基于大模型的人工智能技術只能解決特定問題，尚不具備自主學習、因果推理及創造新知識的能力。

在金耀初看來，突破當前大模型人工智能瓶頸的有效途徑，在于更全面、更深入地向大自然學習。其實生物智能一直是人工智能的老師，目前最為成功的深度學習，在許多方面模仿了生物特別是人腦的學習機制。但要更全面地模擬生物智能，還需另外兩個重要因素——演化與發育：演化指向大自然最基本的機制，如達爾文在19世紀提出的物競天擇、自然選擇等；發育則指生命個體從誕生到成熟的過程，如動物的受精卵發育為鳥類、獸類或人類，植物的種子生長為各類草木。

“我的研究目標是模擬并有機融合生物演化、發育與學習的最本質機制，探索實現通用人工智能的新途徑。”2023年7月，金耀初系統總結了過去15年在演化發育人工智能領域的研究成果，出版了專著《神經系統及形態發育的計算機演化——走向演化發育人工智能》。他希望以此為基礎，在未來10年探索新型通用人工智能技術。

在洪堡基金會的官方介紹中，金耀初被列為群智能領域的先驅。他將形態發生群智能視為自己最具創新性的成果之一。形態發生群智能是指通過模擬生物發育過程中的基因調控機制、細胞間相互作用及生物與環境的相互作用，實現一種“群體”智能行為。

為什么胚胎發育可以從一個細胞不斷分裂，最終形成特定生物？為什么同一種竹子在不同的光照條件下會呈現出不同的彎曲形態？“其中，并沒有人去教它們應該怎么做，完全是一個自組織的行為。這一機制在實際應用中具有重要意義，例如

群機器人或多無人機的集群編隊與協調控制。”金耀初說。

想象一下，一個機器人零件，就等同于一個細胞；或者，一個模塊機器人的不同模塊，就像一個生物中的不同器官；通過模擬生物發育過程的基于調控及細胞與細胞之間的相互作用機制，讓機器人像生物一樣，能夠自發完成一個特定的任務。金耀初率先將基因調控等形態發生機制應用于群機器人及模塊機器人的自組織研究，并與合作者共同提出了“形態發生機器人學”（Morphogenetic"Robotics）這一新概念。

金耀初更為知名且影響力更大的領域，是自上世紀90年代末以來持續發展的演化計算研究。演化計算，指的正是把自然的演化規則引入到人工智能領域，以解決復雜系統的優化和決策問題。比如哪個手機的性價比最好，哪款股票的投資回報率最佳，怎么設計汽車使它的阻力最小但抓地又很穩這些實際問題本質上都屬于優化問題。以往，這些問題通常依賴數學方法解決，人們假設存在一個解析的數學公式（即目標函數）來計算“最優解”。然而，現實中的許多問題無法用簡單的數學公式描述，其復雜性堪比生物的演化過程。金耀初所做的，正是根據實際應用（主要為工業界）中碰到的，無法用傳統數學方法解決的復雜問題，設計相應的演化算法進行優化。他的成果已成功應用于多個實際復雜工程系統優化，尋找更優解。

夢想：在西湖，回到它開始的地方

人工智能并不是一直像現在這么熱門的。金耀初見證了20世紀80年代末第二波人工智能浪潮的興起，也在90年代初期，經歷了這個領域又一次的落寞時光。他回顧道：”當時統計學習領域提出了許多優秀的機器學習算法，這些算法在解決問題時比人工智能技術（如專家系統、人工神經網絡）表現更好，效果顯著。因此，人工智能領域進入了第二個‘冬天’。”

在“無人問津”的時期，金耀初堅持了下來，他專注于自己的興趣，默默耕耘，完成了博士學業，并在學術界和工業界進行了長達30年的探索與實踐。他如是解釋自己對人工智能的理解：“自然演化如何產生像人這樣的高級動物？理解生物演化、發育和學習的機理，并模擬它們來解決復雜的科學和工程問題，這便是我所理解的人工智能。我覺得很有意思。”

經歷過低谷的人，往往更懂得居安思危。眼下，人工智能雖然取得了巨大的成功并成為社會大眾關注的焦點，但在金耀初眼里，依然有許多未知需要探索和解答。他依然希望從自然中汲取靈感，學習更多知識，在人工智能領域實現更大突破——這正是他加入西湖大學的初心。

金耀初說：“我正在組建的實驗室名為‘可信及通用人工智能實驗室’，顧名思義，我們的目標是研究可信且通用的人工智能。具體而言，研究分為兩大方向：工業人工智能（Industrial"AI）和通用人工智能（General"AI）。我希望充分利用西湖大學的資源，在人工智能的應用與基礎研究領域發力，特別是聚焦演化發育機制與人工智能相結合的方向。”這其中，他更掛念較晚上手、卻最前沿的研究方向“演化與發育神經網絡”（EvolutionaryDevelopmental"Neural"Systems，簡寫為EDEN），金耀初另起了個簡約的名字叫“伊甸園”，象征著初生人類懵懵懂懂的階段。這一方向目前在人工智能領域較為小眾，研究的問題也相對基礎，但金耀初有信心在10年內研發出具備自主學習能力、更接近人類智能的系統。

金耀初與人工智能、與科學的結緣，都始于杭州。時隔近30年，他重返夢想開始的地方，并在西湖大學這所年輕的大學中找到了理想再次起航的沃土：這里沒有硬性指標，可以自由探索，與他在德國熟悉的研究環境頗為相似。

金耀初期待與西湖大學從事不同領域研究的同行交流。他說：“我注意到西湖大學引進了許多生物工程、發育生物學和計算神經科學領域的學者。雖然目前我認識的還不多，但未來我一定會與他們展開更多合作。”金耀初的研究方向有學科交叉研究的需求，他的既往研究成果，也與計算機、機器人學、系統生物學、計算神經科學等不同研究方向緊密相關。

同時，他也期待著自己的實驗室中有更多年輕面孔，希望這些年輕人對做科研擁有發自內心的熱情，這便是他進行學術研究的初心。金耀初認為，“最重要的是用心，對科研有真正的熱情，千萬不要為了讀博士而讀博士”。他特意為演化發育方向的課題預留了招生名額。金耀初坦言：“我擔心學生會有短視的思維。這一領域雖然能產出許多高質量的成果，但可能并不容易發表。

責任編輯：周瑩瑩