探寻抢占制高点的“另一条路径”

■本报记者 姜澎见习记者 李晨琰

在上海交通大学，有一个研究中心从来都是灯火通明，那就是位于闵行校区的上海交通大 学认知机器与计算健康研究 中 心(CMaCH)，即使在元宵佳节也不例外。在这个成立仅一年多的中心，每天忙碌着的有坚守在人工智能研究方向几十年的科学家，也有刚从海外学成归国的年轻学者。

用中心负责人、国家创新人才千人专家徐雷教授的话来说：“人工智能发展热潮中，美国、欧洲和日本都各有优势，我国要抢占技术制高点，必须在基础研究领域取得突破，难的不是跟踪别人的最新技术，而是寻找路径实现超越。”

虽然研究中心与北京肿瘤医院合作尝试从大分子角度探索胃癌的研究已初露曙光；与上海市第一人民医院合作的第一期眼底图像识别已投入使用；用于连续不间断血压监测的低功耗高精度芯片及学习算法的研究，使得可穿戴的血压连续监测成为可能……但是，寻找人工智能发展和应用的超越之路，是这些科研工作者渴望实现并且一直在努力的目标。

坚守人工智能研究方向几十年

为了迎接国家重大项目“新一代人工智能”，上海交大电子信息与电气工程学院四个系的五个团队于去年6月整合成立认知机器与计算健康研究中心。虽然中心成立时间很短，但成果颇丰。作为该中心最新阶段性成果，提前一小时预警心脏骤停，是人工智能和医疗结合的重要突破。

20余位核心研究人员中，有两位国家“千人计划”学者、一位“长江杰青”以及多位资深长聘教授，他们日夜埋首于人工智能研究，不知疲倦地奋斗着。这其中，最年长的当属现在担任中心顾问的上海交大图像处理及模式识别研究所前所长施鹏飞教授，这位人工智能研究领域的前辈已年届耄耋。

而中心负责人徐雷教授有着不平凡的科研经历。这位从事人工智能研究30多年的学者，于2016年全职加入上海交大。早在本世纪初，他便当选欧洲科学院院士、电气和电子工程师协会 (IEEE) 会士、国际模式识别学会会士。

谈起当今人工智能领域研究关键所在，徐雷清醒地指出，在中国，人工智能在产业界推动很快，尽管这是一个学科成熟后的必然结果，但人工智能的基础研究仍不能松懈。“企业更加注重短期利益，关心产品能否立刻投入市场盈利，而学术界则更注重长远发展。”

中心学术秘书涂仕奎特别研究员告诉记者，目前研究中心主要研究方向还包括创意设计，让机器人从被动识别化为主动创造，比如设计一件衣服、一座建筑。“很多画家或设计师都是经过大量训练才练就自己的风格的，机器学习也有一个类似过程。”

推进人工智能基础理论研究

由于计算能力、硬件等各方面的突破，从2005年便开始研究的深度神经网络终于获得现在的成果，然而面对这一搜索热词，研究中心的科学家们却希望能够找到人工智能发展的另一条途径。

“现在的深度学习神经网络存在诸多局限，离类脑人工智能还差得很远。”CMaCH中心副教授黄晓霖告诉记者，“与人类学习不需要大量样本训练不同，人工智能需要‘看’一百万张照片才能认识一个人。找到人工智能发展的其他路径，是我们渴望能够通过基础研究实现的目标。”

“我们运用人工智能是为了减轻医生的负担，现在却反倒使得他们更累了。”黄晓霖举例，上海市第一人民医院做眼底病变，医生需要事先标记1000多张眼底图像，才能教会机器识别哪部分病变、哪部分正常。“这已经是全国最大的图像识别库，然而这对神经网络训练远远不够。”在第二期研究中，研究中心将采集更多数据，通过算法上的突破，持续推进人工智能在眼底疾病诊疗方面的作用。

当然，科学家们对于人工智能研究的“野心”绝不仅止于此。“现在人工智能算法研究更多集中在相关关系，但人的学习能力不是从大数据中获得的，而是人有举一反三的能力，人能从因果推理中学得很快。”涂仕奎透露，未来人工智能发展的前沿课题可能是因果关系的推理能力。

这是一条漫长的探索道路，研究的关键难点在于探索海量数据背后隐藏的规则，以及如何让人工智能学习规则。这条路走不走得通没人知道，但这群奋斗者却毫不胆怯，就如同他们当初选择踏上这条路那样———默默探索、辛勤耕耘，渴望为中国人工智能发展寻找超越之路。