潘云鶴院士在第三屆中美智慧教育大會上講到，中國工程院提出人工智能正在從1.0走向2.0，新一代人工智能對教育提出五個方面的挑戰。目前，產業和各個領域的人工智能應用已經開始大踏步前進，我們的科研教育也需要及時推進。

人工智能正在走向2.0

人工智能概念是1956年，也就是62年前，在美國舉行的達特茅斯會議上提出的，意為讓計算機像人一樣思考、學習、認知，也就是用計算機來模擬人的智能。

從上世紀70年代開始，人工智能開始形成比較穩定的研究領域和應用領域，有機器定義證明、機器翻譯、專家系統、博弈、模式識別、學習、機器人等。這些都是模擬人或專業工作者，比如他們的邏輯和推理能力、自然語言理解能力、問題求解和知識表達能力、搜索能力等等。

到了2015年，中國工程院在研究智慧城市、智慧醫療、智能制造的過程中，發現所有問題最后都聚焦到人工智能的發展。如果人工智能沒有新發展，就沒有辦法解決遇到的問題。因此，我們就向國家提出，中國應該關注人工智能的一大變化，這個變化就是人工智能不僅會有個大發展，還會升級。我們提出，人工智能正在從1.0走向2.0。提出的原因有三點：

1.社會有了新需求。

出現了智能城市、智能醫療、智能交通建設，還有智能游戲、無人駕駛、智能制造、智慧學習。所有這些都需要人工智能去解決，而這些內容，大部分并不包含在之前的人工智能中。

2.信息環境發生了巨大變化。

現在有互聯網、移動計算、超級計算、穿戴設備、云計算、網上數據、萬維網、搜索引擎等等，在此基礎上，應該產生新的人工智能。所以，人工智能不僅僅是讓計算機變得更聰明，還是讓信息環境變得更聰明。

3.人工智能的基礎和目標變了。

人工智能的基礎是數據驅動，而現在有各種各樣的新數據，如大數據、多媒體數據、傳感器網數據、AI/VR數據。很多人工智能專家認為，計算機可以變得很“聰明”，甚至在很多地方超過人，AlphaGo就證明了這一點。但計算機的聰明和人的聰明不一樣，這是兩類不同的聰明，技術和人的智能功能有許多重合和不重合的地方。因此，把人的智能和機器的智能結合在一起，就可以產生更大的智能、更好的智能、更優秀的智能來為人類服務，這就是群體智能。

從這三個方面來看，人工智能必定會邁向新一代，也就是邁向人工智能2.0。

中國的黨政領導人很支持中國工程院的想法。中國政府在去年7月發布了《新一代人工智能發展規劃》。我們認為，新一代人工智能的五個基礎研究方向是大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、自主智能系統。

人工智能2.0技術已經初露鋒芒

人工智能2.0技術已經初露鋒芒，具體來說有五大端倪。

端倪一，大數據的深度學習+自我鍛煉的綜合進化技術。與傳統博弈知識不同，AlphaGo深度學習不僅能“直覺感知（下一步在哪）”和“棋局推理（全局獲勝機會如何）”，還能將學習人類棋局和自我博弈積累棋局相結合，做到“新穎落子（想人所不敢想）”。目前，象棋也已經有了這樣的計算機軟件程序。

端倪二，基于網絡的群體智能已經出現萌芽。《Science》2016年1月1日發表的論文《群智之力量》認為，群體智能計算的方式按難易程度可分為以下三種：實現任務分配的眾包模式（Crowdsourcing），較復雜支持工作流模式的群智（Complex workflows），最復雜的協同求解問題的生態系統模式（Problem solving ecosystem）。例如，普林斯頓大學在做腦科學實驗時，動用了全球145個國家的16萬名科學家參與成像分析，成為人類歷史上對視神經最系統的一次分類。

端倪三，人機一體化的混合智能出現。如增強手臂力量的外骨骼系統等，未來，更多的發展將出現在穿戴設備上，實現人和計算機的無隙連接。不過，最激動人心的計算機同人腦的結合還有一定距離。

端倪四：跨媒體推理已經興起。現在計算機可以很好地處理圖像、聲音、文字的信息，但這些信息是分開處理的。人在解決一個問題的時候，是同時運用這些信息解決問題。以前的計算機并沒有完全解決這個問題，現在，中國科學家和世界的科學家正一起沿著這個方向努力，今后的人工智能2.0，應該會在這方面取得重大進展。

端倪五，無人系統迅速發展。回顧歷史，機器人發展最快的并不是類人型機器人，而是對機器進行的智能化、自主化改造，如無人系統。因為，類人或類動物的機器人研發往往不如對機械進行智能化和自主化升級來得高效。

人工智能2.0對教育的挑戰

人工智能2.0給教育帶來的挑戰同樣表現在五個方面。

第一，基于大數據的個性化教育。

大數據智能為個性化教育提供了極大的支持。每個學生都不一樣，應該受到個性化的教育，但我們現在沒有辦法，教師只能對大家進行一致性教育。學習者在學習過程中留下很多學習數據，例如做題正確率、考試情況、歷年學習成績、聽課專注度、平時興趣等。擁有這些數據，智能技術未來一定可以做到為每個學生畫像，清晰掌握每個學生的認知特點和層次，從而制定個性化的教育方案，并隨時根據大數據的更新進行調整。

第二，跨媒體學習。

人類形成基本概念和判斷是依賴多種形式的信息綜合，如文字、視覺、圖表、聲音、觸覺、味覺等。因此，教材除文字外，配以插圖，還要進行講解、參觀、實驗等等，其目的是形成跨媒體知識。然而，到目前為止，計算機仍在分別處理多媒體信息，教材也基本是按照單種媒體編寫的，這方面還存在許多不足之處。跨媒體教學將成為提高教學效率的有效武器，對幼兒教育尤為如此。融入超文本課本、AR（增強現實）等技術的新教材將變得越來越重要。

第三，終身學習將得到智能化的支持。

未來，從內容到形式，終身學習將變得越來越重要。終身學習不同于學校的系統式學習，學習者帶著各自在現實生活中遇到的問題參加學習，例如工作、形勢變化、理財、愛好、維修等，學校教材并不適用于終身學習。終身學習是“自主駕駛式”的學習，根據學習者的知識基礎、問題、目標，形成一條適合自己的學習途徑。人工智能可以在知識庫的基礎上為其提供規劃和相應的教學內容，以及有關知識點的綜合。

第四，圖書館變成智能圖書館。

目前，我國正在把圖書館變成數字圖書館，中國工程院正在把數字圖書館變成知識庫。圖書館內的圖書都是由幾十乃至幾百個知識點組成的，這個系統對學校的學生是合適的，但對終身教育系統并不合適。因此，發展智能圖書館尤為必要。智能圖書館出借的不是一本書，而是根據借閱者的需求臨時整合的一系列相關知識點。人工智能可以在此基礎上為每個人量身定做學習計劃，提供相應的學習內容。

第五，在新一代人工智能戰略實施過程中，隊伍組織和人才培育極為關鍵。

新一代人工智能在教育領域的應用是改造人類學習的宏大工程，迫切需要人工智能、認知心理學、教育學，圖書館學等多個領域的科學家進行聯合攻關，要在全國形成一支政府、企業和學校結合起來的人工智能攻關力量。但現在的問題是，全國學習人工智能的學生，包括本科生、博士生、研究生，尤其是博士生和研究生太少了。因此，為了加大人工智能人才培養力度和學科建設力度，我們建議，中國要選擇10所到20所高水平大學作為人工智能研發人才培養中心，每校每年專門設置博士生、研究生的名額，這樣若干年以后，中國人工智能研發人才每年就可增加1000名，這是一支重大的力量。

此外，我建議，在有關省市建立一批新一代人工智能研究中心，推動人工智能各個方面的應用。中國要主動和國際合作，建立合作平臺，和全球的科技人員攜手，共同應對各種挑戰，共同推動人類走向更美好的明天。

中國的信息化從上世紀最后10年開始發展，實際沿著三個階段在推進。第一階段是數字化，第二階段是網絡化，第三階段是智能化。產業和應用已經開始大踏步前進，我們的科研教育也需要及時推進。（根據第三屆中美智慧教育大會速記整理，未經本人審閱。）