探寻人工智能的领航之光
在人工智能这片风云变幻的领域，张钹院士宛如一座屹立不倒的灯塔，以其卓越的智慧和坚定的信念，为无数从业者和爱好者照亮前行的道路。今天，就让我们一同走进张钹院士的人工智能世界，探寻他是如何找到通往人工智能真正方向的。
张钹院士，中国科学院院士，清华大学人工智能研究院名誉院长、教授，堪称中国人工智能领域的主要奠基者。回溯过往，他在 40 岁之后毅然跨界踏入人工智能这片 “无人区”。这一决定在当时看来，无疑充满了未知与挑战，但张钹院士凭借着内心深处对未知的探索渴望和对新技术的敏锐直觉，迈出了这勇敢的一步。
他的学术成就斐然，不仅发表了中国首篇人工智能领域的论文，为国内人工智能研究开辟了先河，还荣获了该领域的首个国际重要奖项，在国际舞台上为中国人工智能赢得了声誉。更值得一提的是，他成为首位入选中国科学院的人工智能领域院士，这一荣誉不仅是对他个人学术成就的高度认可，更是中国人工智能发展进程中的一个重要里程碑。
在教育领域，张钹院士同样功绩卓著。执教六十余载，他倾囊相授，培育了近 90 名博士。这些优秀的学子们，在各自的领域发光发热，形成了四代同堂的学术家族。其中，由他的学生们组成的 “清华代表队”，更是成为了中国人工智能发展的中坚力量，为行业的蓬勃发展注入源源不断的活力。
时间来到 2024 年末，AI 界可谓是风云变幻。AI 巨头们你方唱罢我登场，竞相发布 “颠覆性” 成果，比如 “AI 教母” 李飞飞推出的仅凭一张图便能生成 3D 场景的 AI 模型，让人们对 AI 的创造力有了新的认知。而在国内，大模型市场却在下半年遭遇寒流，发展之路变得坎坷起来。在这场冷热交织的 “AI 大战” 中，张钹院士始终保持着冷静与定力。他既没有像一些人那样，对技术盲目乐观，陷入不切实际的幻想；也没有随波逐流，盲目唱衰大模型。这种理性和客观的态度，在浮躁的行业环境中显得尤为珍贵。
其实，早在两年前，当众人还沉迷于大模型的 “尺度定律” 时，张钹院士就展现出了超越常人的前瞻性。他明确指出，ChatGPT 仅仅是向通用人工智能（AGI）迈出的第一步，真正的挑战在于 AI 与环境的交互。他坚信，要让 AI 实现质的飞跃，就必须深入理解和把握现实的三维世界，而不是仅仅局限于理论层面的研究。
89 岁高龄的张钹院士，思维依旧敏捷，逻辑清晰得如同精密的仪器，观点更是如泉涌般不断迸发。从他身上散发出的自信，极具感染力，让人难以忽视。作为中国人工智能的先驱，他的学生遍布天下，这些学生在各自的岗位上传承着他的学术理念和探索精神。
回顾张钹院士的人工智能之路，每一个抉择都至关重要，而他总是能逆流而上，做出与众不同却又无比正确的选择。他的初次重大抉择发生在 1978 年，当时清华大学进行院系调整，他所在的电子系更名为计算机技术与应用系，他面临着留在计算机系或转入新成立的自动化系的艰难选择。在很多人看来，自动化作为国家未来工业发展的重点方向，无疑是更优的选择，纷纷劝他转入自动化系。但张钹院士却坚信自己的判断，毅然选择留在计算机系。他笑着回忆道：“有人说，你丢弃了已有知识，还剩什么？我说，还剩一个聪明的头脑。” 这份自信并非盲目自大，而是源于他对自己能力的深刻认知和对未知领域的无畏探索精神。
留在计算机系后，张钹院士开始寻找新的研究方向，就这样，他发现了充满无限可能的人工智能领域。张钹院士出生于 1935 年的福建知识分子家庭，良好的家庭氛围培养了他对知识的热爱。他从小成绩优异，凭借数理化满分的成绩考入清华大学电机系，后又转入自动控制系。数学一直是他的强项，在阅读大量 AI 文献时，他敏锐地发现，多数 AI 研究缺乏数学工具的支持。这一发现为他的研究指明了方向。
1984 年，张钹院士与弟弟张铃共同发表了中国 AI 领域的首篇论文，这篇论文运用数学理论成功解决了机器人的运动规划问题。在当时，符号主义 AI 正处于低谷期，很多人对 AI 的发展前景感到迷茫。但张钹院士却坚信数学能为 AI 打开新的大门，他成为国际上首批提出用数学模型解决 AI 问题的学者之一。他常说，数学工具就是解剖 AI 的 “快刀”，能够精准地剖析 AI 的复杂问题。他的这一研究成果，不仅推动了 AI 的发展，更为自己赢得了国际声誉，让世界看到了中国在人工智能领域的潜力。
2002 年，袁进辉在西安电子科技大学读大三时，便对张钹院士充满敬仰之情。他读过张钹院士与张铃关于人工神经网络的专著，被其中严谨的数学理论深深吸引。那时，人工神经网络在 AI 领域还是一个小众方向，很多人对其发展前景并不看好。但张钹院士却凭借着敏锐的洞察力，看到了它巨大的潜力。
随着符号主义 AI 的困境日益显现，研究者们逐渐将目光转向连接主义，也就是人工神经网络。然而，早期的神经网络存在诸多问题，在面对复杂问题时显得力不从心，很快又陷入了低谷。但张钹院士、杰弗里・辛顿、杨立昆等少数人却坚信这条道路的正确性，他们没有被眼前的困难所吓倒，而是继续深入研究。
20 世纪 90 年代，张钹院士与张铃围绕神经网络理论发表了多篇论文，为深度学习时代的到来奠定了坚实的基础。当深度卷积神经网络 AlexNet 在 2012 年 ImageNet 竞赛上大放异彩时，整个 AI 界为之沸腾，张钹院士既为这一突破感到兴奋，又保持着警惕。他深知，深度学习虽然取得了巨大的进步，但也存在着边界问题。
张钹院士的团队通过研究发现，深度神经网络的图像识别极易被欺骗。比如一张以雪山为背景的图片，只需加入一点 “噪声”，AI 便会将其误认为是狗。这一发现让他深感忧虑，他开始深入探索深度学习的根本性缺陷。经过深入思考和研究，他提出，第一、二代人工智能只是从单一侧面模拟人类智能行为，要建立更全面反映人类智能的 AI，必须将知识驱动与数据驱动相结合。从 2016 年起，他陆续提出关于 “新一代 AI” 的观点，并在 2020 年发表论文《迈向第三代人工智能》，为人工智能的发展指明了新的方向。
2022 年，ChatGPT 的横空出世震惊了整个 AI 界。面对这一现象，张钹院士从独特的视角看到了其真正的突破 —— 在自然语言文本上处理知识的能力。他认为，ChatGPT 的强大源自大模型和大文本的结合，这为第三代人工智能的实现提供了可能。但他也清醒地认识到，ChatGPT 虽突破了前两代 AI 的局限，但大模型仍是一个 “黑匣子”，其内部机理复杂，难以理解。
为了深入研究大模型，张钹院士倡议清华大学成立了人工智能研究院基础理论研究中心。在这个中心，他特别强调培养学生的 “提出问题的能力”，鼓励学生们勇敢地自主探索无人区。他的学生袁进辉在 AI 基础设施领域创业成功，很大程度上受益于张钹院士的远见卓识和悉心指导。
张钹院士总能做出正确抉择的秘诀，在于他的深思熟虑和批判性思维。他不断对自己提出疑问，刨根究底，直到彻底想明白问题。面对 ChatGPT 的兴起和人们对 AGI 的美好憧憬，他始终保持保守态度。他强调，要深入研究 AI 大模型的底层逻辑，测试机器的能力边界。他还设计了一个有趣的问题来测试 AI 的推理能力：一个人朝东走，右转 90 度后遇到迎面走来的人，看到对方左手方向有影子。此时是何时？GPT-4o 未能答对，而 OpenAI 的新一代推理模型 o1 则正确回答。通过这个测试，张钹院士发现，两者的差距在于 “思维链” 技术，这也为后续的研究提供了方向。
张钹院士对自己的要求极高，即使年近 90 岁，他仍然每天坚持阅读国外最新论文，紧跟行业前沿动态。他的学习能力令人惊叹，最前沿的模型他都能研究得游刃有余。面对外界 “天才” 的赞誉，他却谦逊地说：“我从 6 岁开始每天都在学习，再笨的人也学聪明了。” 这种谦逊和持之以恒的学习态度，为我们树立了榜样。
张钹院士用他的智慧和勇气，书写着人工智能领域的传奇。他的经历和观点，为我们提供了宝贵的经验和启示。在人工智能快速发展的今天，我们更应该学习张钹院士的精神，保持冷静和理性，深入思考技术的本质，不断探索人工智能的真正方向。相信在张钹院士等众多科研工作者的引领下，人工智能的未来将更加光明。