编辑 | 青暮

大数据时代的到来，既向传统的计算范式提出挑战，又为范式突破准备了基础条件。数据驱动和知识引导相互结合的智能计算恐怕是当前社会正经历的人工智能时代，传统的计算范式是怎样的？大数据时代对新的计算范式提供了什么先天条件？有了数据驱动，为何还要与知识引导相互结合？

今年10月12日，2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式启幕，23位中外院士领衔，近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地，深入呈现人工智能学术研究，以及技术创新与行业应用的最新成果。浙江大学求是特聘教授，博士生导师吴飞教授发表了题为《数据驱动与知识引导相互结合的智能计算》的演讲，娓娓道来地向与会者介绍了人类社会已经历的四种计算范式，通过人脑的三种记忆体的工作模式引出社会目前已经进入的第五种计算范式时代，即数据驱动与知识引导相互而结合的人工智能时代。

吴飞：浙江大学求是特聘教授，博士生导师。主要研究领域为人工智能、多媒体分析与检索和统计学习理论。吴老师是浙江大学人工智能研究所所长、美国加州大学伯克利分校统计系访问学者。国家杰出青年科学基金获得者、入选“高校计算机专业优秀教师奖励计划”、宝钢优秀教师奖，曾任教育部人工智能科技创新专家组工作组组长、现任科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大科技项目指南编制专家、《中国人工智能2.0发展战略研究》执笔人之一。

吴教授著有《人工智能导论：模型与算法》（高等教育出版社）和浙教版普通高中教科书信息技术选择性必修教材《人工智能初步》（浙江教育出版社）等教材。在中国大学MOOC（爱课程）开设国家级一流本科课程（线上课程）《人工智能：模型与算法》慕课

个人主页：https://www.x-mol.com/university/faculty/243543

本次演讲，吴飞教授首先对1998年图灵奖获得者 Jim Gray 提出的四种计算范式做了简要介绍，指出我们已经进入第五范式时代，随后以人脑三种记忆体之间的联系，引出数据驱动与知识引导相互而结合的智能计算，最后举例详细介绍了数据驱动与知识引导相互而结合的人工智能时代。

以下是演讲全文，AI科技评论进行了不改变原意的整理。

图灵奖获得者 Jim Gray 曾说，人类社会已经经历了四种计算范式。第一种是做实验，比如，伽利略在斜塔上同时扔下两个大小不一的铁球，两个铁球同时落地。通过这个实验，伽利略发现物体不管质量大小，重力加速度相同。

麦克斯韦让一段电流通过磁铁的左右，发现磁铁的南北极发生了变化，推导出磁弱力和电弱力之间的方程。因此，第二个探索未知领域的范式就是做方程，即建立方程和模型来指导我们的计算。

第三种范式是虚拟仿真，就是搭建系统去模拟物理世界，观测仿真系统里各种物质的变化。Jim Gray 认为现在进入了第四种范式，叫做数据密集型的计算年代。

今年8月，李国杰院士写了一篇文章，提出了一个疑问：为什么我们的人工智能上不着天下不落地？恐怕我们已经进入了第五范式时代。李院士的这篇文章，直接用 AlphaFold 的例子来表示他所认为的第五范式：今后的科学计算，或者人工智能计算，一定是领域专家和数据的驱动相互结合，才能形成场景人工智能或者解决场景的任务。

数据驱动和知识引导相互结合的人工智能时代，即给定一堆数据，我们需要从数据里面吸取知识，然后基于知识做决策和服务。这里的数据一定是满足任务可学习、结果可信、过程可推理和架构可实现这些条件。这种架构可实现，是现在的大型互联网公司有能力完成的，我们也发现，下游的任务确实在大模型的驱动下能够得到很好解决。