原文刊登于《自然雜志》1984年8卷1期，是錢老1984年8月3日在“國防科工委第五代計算機專家討論會”上的發(fā)言，三十多年之后的今天，錢老關(guān)于“智能機”，即人工智能的研發(fā)走思維科學(xué)道路的觀點，體現(xiàn)他在科學(xué)前沿領(lǐng)域的高瞻遠矚以及深厚的科學(xué)技術(shù)哲學(xué)底蘊。
關(guān)于“第五代計算機”的問題
目前大家在討論所謂第五代計算機，國內(nèi)外議論很多，我認(rèn)為要解決的核心問題是：什么叫 “第五代計算機”？下面只是講講我對這個問題的認(rèn)識，并講點開展這方面工作的初步意見。我的思路也許同大家有點不同，我想從思維科學(xué)的角度來談這個問題，對不對頭，請同志們評議。
巨型計算機
 
我想先易后難，從第四代計算機講起，也就是從如何充分發(fā)揮現(xiàn)有的巨型機①（如“銀河”號計算機）的功能說起，目的是開發(fā)計算機的科學(xué)應(yīng)用。
現(xiàn)在的巨型機已經(jīng)打破了馮·諾伊曼的格局 引入了并行運算 。但是，如何充分運用它，還有問題。也就是說，我們還不大會使用這種運算結(jié)構(gòu)，計算機的潛力尚未得到充分發(fā)揮。國外類似的計算機，象Cray-1、Cyber-205，用戶都不大會使用，多數(shù)不能充分發(fā)揮作用。這是個帶共性的問題。我想這有四個方面的問題。
（一）關(guān)于非線性偏微分方程
我們知道，當(dāng)偏微分方程是線性的時，它的解的性質(zhì)是明確的，而對非線性偏微分方程來說有很多問題尚未解決。在這個問題上，我個人有點體會。在四十年代已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，因為非粘性氣體的氣動力學(xué)微分方程是非線性的，這種微分方程的解不是在所有的情況下都是存在的。有時雖然物體運動的速度是亞音速的，但當(dāng)速度增大到一定的馬赫數(shù)時，理想氣體連續(xù)的解就好象不存在了[1]。這是因為我們算不出解來，而形成的一種猜想。據(jù)我所知這個理論問題至今還沒有解決。非線性偏微分方程的解是比較復(fù)雜的，而我們現(xiàn)在實際應(yīng)用中，許多工程技術(shù)問題都涉及到非線性偏微分方程問題。下面就這一點談三個問題。
關(guān)于非線性有限元的計算方法。我們知道，目前計算機解偏微分方程都是用有限元的方法。有限元分析方法用到解非線性偏微分方程上到底應(yīng)該怎么辦？這是目前正在研究的一個問題。比如，據(jù)我所知，北京工業(yè)學(xué)院的張相麟教授在研究這個問題[2, 3]這是個重要問題，應(yīng)該很好地研究。
關(guān)于多階攝動的計算方法。即如果不用有限元分析方法，而用多階攝動方法解非線性偏微分方程，在計算機上是用符號計算而不是用數(shù)字計算。在空氣動力學(xué)中，這個方法是很有價值的，因為它得出的解不是某一個來流馬赫數(shù)，即M數(shù)的解，而是其他M數(shù)的解也有了。這一方面也包括奇異攝動法。即攝動法中出現(xiàn)個小參數(shù)，是與最高階偏微分方程結(jié)合的，這就有點麻煩。我們國家也有人研究這個問題[4]。這個方面的工作從數(shù)學(xué)分析上已經(jīng)有了，問題是如何將這種方法用到計算機上，用符號計算而不是數(shù)字計算。這個問題在我們國家還沒有人研究。我曾經(jīng)和中國空氣動力研究與發(fā)展中心的張涵信同志交換過意見 他認(rèn)為應(yīng)該做這個工作，但這個問題相當(dāng)大，要有一個計劃，組織力量才能搞起來。
關(guān)于偏微分方程的性質(zhì)。線性偏微分方程的解比較規(guī)矩，不大會出亂子，我們對此不必?fù)?dān)心。在非線性偏微分方程的解中， 就如上面舉的非粘性理想氣體動力學(xué)的例子，常常會出亂子。在這種情況下，如果對解的性質(zhì)事先沒理解，就去算的話，算出的結(jié)果很可能不是真的。因此，在計算以前，我們對非線性偏微分方程的解的性質(zhì)有所了解，即在什么情況下可能有特殊表現(xiàn)，從而我們要有所警惕，算的時候采取措施。這個問題涉及到微分幾何、 微分拓?fù)洹?微分流型這樣一些數(shù)學(xué)領(lǐng)域。比如說，要解決前面我所提到的那個高臨界M數(shù)問題，就要從研究解的性質(zhì)入手?？磥恚@個問題在數(shù)學(xué)上已經(jīng)有了準(zhǔn)備，我知道的，核工業(yè)部的周毓麟同志從實際工作中注意到了這個問題[5]。我覺得，不但要從數(shù)學(xué)的理論上肯定有辦法回答這個問題，而且要具體地把這個問題回答出來。這就是說，對非線性微分方程解的性質(zhì)的分析也要用上計算機 、由計算機來做出回答，就象用計算機來證明四色定理一樣，因為由人來做這項工作可能太麻煩了。
總的說來，從計算數(shù)學(xué)或者計算科學(xué)的角度出發(fā)，要用好現(xiàn)在的巨型機，特別是有并行運算的巨型機。也就是說人要學(xué)會聰明地用巨型機，就得人和機器結(jié)合好才行；不然的話，發(fā)揮不了機器的潛力，甚至得到錯誤的結(jié)果。為此，首先要解決并行計算的問題。此外還要研究三個問題：（1）非線性有限元的分析；（2）多階攝動法；（3）對非線性偏微分方程解的性質(zhì)，即對解存不存在，什么時候會出現(xiàn)特殊情況，要有預(yù)見性，而對預(yù)見性的分析也要上電子計算機。當(dāng)然，還有機器軟件、算題軟件等問題也要研究。
在計算數(shù)學(xué)方面，我想到有這些問題必須解決。如果是這樣的話，將來是不是要開專門討論會研究這些問題？這要動員比現(xiàn)在多得多的科技人員來做這方面的工作。我們需要數(shù)學(xué)家的幫助 當(dāng)然這也會開拓數(shù)學(xué)科學(xué)，促進數(shù)學(xué)科學(xué)的發(fā)展。關(guān)于這個問題，上海復(fù)旦大學(xué)谷超豪同志有篇文章[6]，他指出，數(shù)學(xué)科學(xué)的發(fā)展與計算機密切相關(guān)，我贊成這個觀點，這個問題現(xiàn)在應(yīng)該引起我們的重視。過去我們只是忙于制造機器，認(rèn)為機器制造出來總是有用的，至于怎么用，是不大重視的。因此，機器雖然造出來了，但是還不大會用。這個問題必須提到議事日程上來，這樣才能充分發(fā)揮巨型機的作用。
 
（二）巨型機在新技術(shù)革命中的意義
以上講的是現(xiàn)在已有的計算機如何充分發(fā)揮作用的問題，下面我要講的是，現(xiàn)在的機器僅僅是打破了馮·諾伊曼的流水線單線運算，加上了并行運算，再發(fā)展下去，就是更大一些的巨型機。這個發(fā)展的意義也是很大的。美國現(xiàn)在是三家公司搞巨型機，公司的規(guī)模都很?。阂患沂荂ray Research公司，出的機器叫Cray-1，現(xiàn)在搞Cray-XMP；另一家原是做Cyber-205機器的CDC，從這家又分出個專做巨型機的ETA Systems公 司；第三家是新起來的叫Denelcor公 司，出的機器叫HEP-1?？偲饋碚f，這些機器的運算速度是每秒幾十兆浮點運算（M flops），這是現(xiàn)在的巨型機達到的水平。把它們用到工程技術(shù)上，如進行空氣動力學(xué)的計算來代替風(fēng)洞試驗，用于進行渦輪葉片分析，代替渦輪葉片試驗，等等。要完成這樣的任務(wù)，現(xiàn)在的運算速度還偏低，上面講的兩種計算要有效的話，一次求解時間不得超過1分鐘。這是指高技術(shù)（high technology）和尖端技術(shù)（hyper-technology）要用巨型機的計算分析來代替復(fù)雜而又昂貴的試驗問題。美國《航空周刊》雜志1984年5月28日和6月4日兩期上有文章專門講這個問題。該刊分析認(rèn)為，現(xiàn)在的巨型機銷路不大，是因為目前這種機器的運算速度還不適應(yīng)它所要解決的問題，即速度還不夠快。因此象IBM這樣比較大的計算機公司不搞巨型機，認(rèn)為利潤不大。上述三家公司都是比較小的，Cray-1到日前為止只賣了65臺， ETA Systems公司搞的Cyber-205只銷售25臺，而Denelcor公司的HEP-1只賣出4臺。這就是說，美國現(xiàn)在的巨型機只賣了一百臺左右。他們認(rèn)為，如果在技術(shù)上沒有重大突破的話，到1990年大概只能賣出400臺。
要突破，就是要把現(xiàn)在的運算速度再大大提高。這可以是一種對第五代計算機的理解，即只是在并行運算上突破了馮·諾伊曼格局，這種理解實質(zhì)上是對第四代計算機的進一步發(fā)展。這種計算機要真正能代替工程技術(shù)上耗費巨大的試驗，其運算速度不是幾十兆浮點運算，而是幾千兆浮點運算。即把現(xiàn)在的運算速度提高幾十倍至一百倍。我們可以接受對第五代計算機的這種理解，因為這樣的計算機用于工程技術(shù)，總是比進行大型試驗要省時、省錢。
這種對第五代計算機的認(rèn)識，雖然僅僅是第四代計算機的發(fā)展，但問題也很大。除了上面講的計算數(shù)學(xué)方面的問題以外，還有機器上的問題 我們的目的是要比現(xiàn)在的計算機運算速度快幾十倍至一百倍，但是，從現(xiàn)在半導(dǎo)體器件的發(fā)展來看，運算的基頻再提高恐伯有限?？梢杂蒙榛谄骷?，但提高也只是幾倍而已，不可能幾十倍、 上百倍地提高。雖然如此，我們也不能放棄這方面的努力，還要在這上面下功夫。但是，看起來更為可行的辦法是增加并行運算器，現(xiàn)在的巨型機是2~4個并行運算器，美國人認(rèn)為到八十年代后期會增加到8~16個，九十年代后期進一步加到60個或者更多。可是，我們現(xiàn)在連2~4并行運算器的機器都還不大會用，將來要進一步增加那么多并行運算器，這個數(shù)學(xué)問題就更大了。但是，又必須這樣做，不這樣做，運算速度不可能提高到實際應(yīng)用所要求的那個量級。
 
（三）巨型計算機設(shè)計研究
另外還有一個專門設(shè)計的運算器，配備這種運算器的機器叫數(shù)據(jù)流計算機，適于搞矩陣運算。我最近看到美國有一家FPS公司（Floating Point Systems）搞了個廣告說，它有一架機器，叫FPS-164/MAX，這個機器實際上是專門搞矩陣運算的。據(jù)說找1000x1000的矩陣的因子，用這種機器大概只要一秒鐘。假設(shè)是乘兩個10000x10000矩陣要兩個小時，已經(jīng)做到300兆浮點運算。它宣傳的這個機器雖然是300兆浮點運算，只賣100萬美元，很便宜。但是你再著下去就明白，它是專長于干一件事的，即作矩陣運算。那么如果這樣來考慮問題的話，我們認(rèn)為還有另外的途徑，就是用光學(xué)透鏡的矩陣運算，這是大家都知道的，以前用過的；但以前光學(xué)透鏡是用來進行模擬計算的，因而精度不高，有局限性。但現(xiàn)在我看到美國一刊物上有一篇文章[7]，講光學(xué)透鏡的數(shù)值式矩陣運算器，這已經(jīng)在開始做了，那么，將來這個技術(shù)發(fā)展下去，那就是把光學(xué)透鏡的矩陣運算，超高的速度跟數(shù)值計算的精度結(jié)合起來了，我覺得這也是一個方向。所以在并行運算里頭，大概常常碰到的是大量的矩陣運算。矩陣的計算可以有專門的矩陣運算器。從更長遠的發(fā)展來看，就是光學(xué)透鏡的數(shù)值矩陣運算器，速度可以更高。
另外我覺得還要提一下，1977年在北京友誼賓館討論現(xiàn)在銀河號機器的那個會上，我提過的幾個問題。在那個時候，大家都想著要搞銀河號機，忙著搞機器，長遠的問題來不及考慮 我提那幾個問題可能太早了，但是現(xiàn)在我覺得我們要考慮這些問題。我們要認(rèn)識到：現(xiàn)在電子計算機的發(fā)展比之于在五十年代電子計算機的發(fā)展有一個很大的不同，形象地說，可以是這么兩句話，就是在以前是元件很貴，而導(dǎo)線是便宜的?，F(xiàn)在呢？反過來了，元件很便宜，而“導(dǎo)線”是貴的了，導(dǎo)線怎么貴呢？因為導(dǎo)線長了以后，運算的速度就上不去，所以導(dǎo)線是件麻煩的事。我記得還看過一份材料，這個材料講的不是象現(xiàn)在我們的銀河號巨型機，是一般的大型計算機。它說它的元件到底占它的成本多少呢？很少的代部分，大量的成本是花在“導(dǎo)線”上，也就是機器的結(jié)構(gòu)方面。這就提出一個很值得我們考慮的問題，即我們現(xiàn)在的設(shè)計思想是不是還沿襲了過去元件貴、 導(dǎo)線便宜的那個時代的思想？而現(xiàn)在反過來了，是元件便宜“導(dǎo)線”貴。那就值得我們考慮，現(xiàn)在我們搞的結(jié)構(gòu)設(shè)計 指導(dǎo)思想上是不是有錯誤？
這就給我們提出了一個問題，就是機器的結(jié)構(gòu)幾何布局是非常重要的。不久以前，我也看到一篇東西[8]說，由于大規(guī)模集成電路的發(fā)展，一個片子上元件可以很多了。這樣一來，其機器的結(jié)構(gòu)就變了，縮短了信號傳遞的途徑，因而加快了它的速度。那么，這就是說我們設(shè)計機器時也要考慮的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和幾何結(jié)構(gòu)。這是一個很有意義的問題，是一個根本的改革，這問題很值得我們研究。
記得1977年我還提了一個問題，就是既然元件便宜了，那是不是可以考慮多用一些元件來提高計算機的速度，這可能不可能？因為過去是為了節(jié)省元件，我們設(shè)計了一套邏輯、 運算結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在元件便宜了，能不能改呀？后來我知道電子工業(yè)部的羅沛霖同志做過一些這方面的工作，證明這是可以的。多用一點元件，速度可以增加，我聽說中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所的王守覺同志也很重視這個問題，我覺得這個問題值得研究。象這樣的一些問題，我提的還不全，都是屬于我們進一步發(fā)展電子計算機方面的問題，也就是進一步提高運算的能力。在這方面，應(yīng)該打破一些舊的框框。
以上這些意見我曾經(jīng)在1977年說過，我們今天的第一代巨型機已經(jīng)做出來了，現(xiàn)在要考慮我們國家在第一代巨型機的基礎(chǔ)上怎樣再提高速度。我們必須從科學(xué)道理上來探討這些問題，而不是盲目地向前跑，如果應(yīng)該研究的話，我們是不是也應(yīng)該開一個專門的討論會？請各家都來，就機器本身的問題，充分討論一下。
 
（四）巨型計算機的前途是進一步開發(fā)
現(xiàn)在，同志們是不是會提這樣一個問題：說我怎么一股勁地要把計算的運算速度提高，說現(xiàn)在的機器還不行，還要提高幾十倍到一百倍，今后是不是還會說一百倍也不夠，還要提高呢？著到底有沒有完？
這個概念有什么意義呢？一個意義，我剛才已經(jīng)講了，就是在高科技，或者尖端技術(shù)上，它是有意義的。今天在座的有些同志是搞核技術(shù)的，對核技術(shù)來講，那是完全有意義的。核爆的技術(shù)要進一步發(fā)展，就需要更快的計算速度。
另外，這個概念還涉及到一個更廣的領(lǐng)域，就是自然科學(xué)的研究領(lǐng)域。同志們都知道，現(xiàn)在的電子計算機已經(jīng)用在自然科學(xué)研究領(lǐng)域里了。譬如說量子化學(xué)，用計算機計算分子結(jié)構(gòu)，這就是所謂計算化學(xué)。再發(fā)展下去，有一種說法，就是很多化學(xué)反應(yīng)不要做實驗，而是用計算機算就行了，或者是實驗很難做出來的那些東西，計算機可以算出來。再進一步發(fā)展，變成用計算機來設(shè)計具有一定性質(zhì)的化學(xué)分子。要實現(xiàn)這一些，計算量當(dāng)然是很大的。 在天文研究上。大家都知道，過程一般是很慢的。人要等這個變化。幾代人也看不見。怎么辦呢？可以把這些過程在電子計算機上模擬，看看對不對。如果模擬出來了，那個理論就有根據(jù)了。現(xiàn)在已經(jīng)把這個方法用來研究宇宙學(xué)。譬如說，在大爆炸理論中，爆炸以后，怎么會形成現(xiàn)在這樣的不大均勻的宇宙，有的地方星、 星系多一些，有的地方空一些？這是怎么形成的？等等。這樣的問題也可以用電子計算機模擬，而且模擬的結(jié)果是很清楚的。
現(xiàn)在，其他方面的自然科學(xué)研究，象生態(tài)學(xué)的研究，也用電子計算計算。
這一些例子雖然說明電子計算機促進了自然科學(xué)的發(fā)展，但是不能說自然科學(xué)的發(fā)展離不開電子計算機。最近有一個戲劇性的例子[9]，現(xiàn)在物理學(xué)上的一個根本問題，就是重子問題，也就是強作用力到底怎么理解？同志們可能都知道，物理學(xué)家已搞出一個理論的框架，就是所謂量子色動力學(xué)。不幸，量子色動力學(xué)非常復(fù)雜，比量子電動力學(xué)要復(fù)雜得多。所以，雖然理論框架有了，但是怎么用理論的框架來得出一些結(jié)果，這個計算量大得受不了，沒辦法算。在1974年，那還是量子色動力學(xué)早期的時代，美國科學(xué)家肯尼斯·威爾遜（Kenneth Wilson）（他在1982年獲得諾貝爾獎金）建議用四維點格法解決強相互作用的理論問題，也就是有限元化，把連續(xù)的場變成網(wǎng)格，然后就可以用蒙特卡羅法計算。
他的這個建議，在當(dāng)時物理學(xué)界也不那么引起重視。到了前年，用別的方法實在不行了。我記得那時，在廣州召開的基本粒子會議上很熱烈地討論了所謂網(wǎng)格法，到去年就實施了，但發(fā)現(xiàn)這個問題計算量很大，一般的計算機不行，所以物理學(xué)家變成了計算機的熱心家，到處找大容量的計算機。那么，現(xiàn)在有一些初涉的結(jié)果，覺得用電子計算機算，按威爾遜建議的四維空間網(wǎng)格法，很有希望，這對量子色動力學(xué)的一些特殊問題，例如，夸克的禁閉，都可以解釋，以至于基本粒子方面的理論，如能不能把各種重子的質(zhì)量都預(yù)見地算出來？現(xiàn)在認(rèn)為可以，但是他們用Cray-1計算機，速度還不夠大?，F(xiàn)在，美國的理論物理學(xué)家聯(lián)合研究這個問題，要求政府支持做一個計算機器（computer engine）的方案，用來解決量子色動力學(xué)問題，他們把計算機提到了解決物理學(xué)中基本問題的關(guān)鍵性的高度，沒有計算機就無法進行下去。
國防科工委科技委的程開甲同志認(rèn)為，現(xiàn)在做高能加速器，已經(jīng)到了做不下去的地步，問題是花費太大了。做到更高的能量，一條途徑，就是計算，不做實驗了。我覺得這很有意義，就是說，不但是工程技術(shù)，就是自然科學(xué)、 基礎(chǔ)科學(xué)要進一步發(fā)展，超大型的電子計算機也是一個關(guān)鍵的項目。那么，這樣就把工程技術(shù)、 自然科學(xué)、 科學(xué)技術(shù)綜合起來了。結(jié)論就是在第四代計算機的基礎(chǔ)上，不搞什么原則性的突破，只是把計算的能力再提高幾十倍，一百倍，或者幾百倍，這對于工程伎術(shù)、 自然科學(xué)、 基礎(chǔ)科學(xué)，都是有重大意義的 而且可能是關(guān)鍵性的。
我們要認(rèn)真對待這個問題。假如是這樣的話，那么，這方面的問題再加上計算數(shù)學(xué)方面、 機器方面以及其他方面的問題，我們都應(yīng)該認(rèn)真地研究一下，來奠定我們國家今后巨型計算機的基本方針政策。這項工作顯然是國家規(guī)模的?，F(xiàn)在已經(jīng)有了巨型計算機。是不是可以把所謂第五代計算機認(rèn)做是第二代巨型計算機，是第四代計算機的進一步發(fā)展？這是對于什么是第五代計算機問題的一種答案。第五代計算機是什么？是第二代巨型計算機，它不包括其他電子計算機的工作，單抓巨型機和與巨型機有關(guān)的工作。
智 能 機
 
第五代計算機還有另外一種答案，就是我下面要講的。這另一種說法是愛德華·費根鮑姆（Edward A. Feigenbaum）和美國女作家帕梅拉·麥科達克（Pamela McCorduck）在他們合寫的《第五代：人工智能和日本計算機對世界的挑戰(zhàn)》一書中提出的。他們認(rèn)為日本人說的第五代計算機是一次重要的計算機革命。這種計算機的功能、 概念 都與前四代不一樣。后來美國《商業(yè)周刊》說，如果日本人的機器搞出來了，那么，產(chǎn)生知識的重?fù)?dān)，將從人的頭腦轉(zhuǎn)到機器。這句話當(dāng)然不太確切?？偠灾?，這種第五代計算機的概念，跟我前面所描述的第五代計算機的概念是完全不一樣的。
（一）新的內(nèi)容：形象（直感）思維
日本人考慮的第五代計算機 有一些什么新的內(nèi)容呢？一般說要在計算機上加圖象信息處理系統(tǒng)，能夠認(rèn)識圖象。還有知識信息處理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)和知識庫，最后，是把這些和機器的邏輯運算組織起來，成為一個體系。那么，我們從思維科學(xué)的角度來看這個問題，包括圖象處理系統(tǒng)，知識信息處理系統(tǒng)，專家系統(tǒng)，都有一個特點，即這些東西實際上突破了單純的邏輯思維，也就是抽象思維的框框，已經(jīng)包含有形象（直感）思維的因素。我認(rèn)為，從思維科學(xué)來看形象（直感）思維是不同于邏輯思維的。它們要從邏輯思維、 抽象思維中突破出來，這是一個很大的突破。從前的計算機，馮·諾依曼格局，第一條就是邏輯運算。后來，到第四代，再到我們說的將來的第二代巨型計算機。那就把并行運算充分發(fā)展了，但是還沒有突破以邏輯思維、 邏輯推理為基礎(chǔ)的這個原則?，F(xiàn)在，日本人講的圖象處理系統(tǒng)、 知識信息處理系統(tǒng)、 專家系統(tǒng)。這些東西不一樣了，不限于邏輯推理，而是更廣闊了。廣闊在哪里？就在于加入了人的經(jīng)驗的因素，我現(xiàn)在來講一講這個問題。
 
（二）模式識別
在過去十多年中研究得非常熱烈的一個項目，是所謂模式識別。它是說識別一個圖形，比如認(rèn)字。人認(rèn)字的本事是很大的，寫得很潦草的字，“龍飛鳳舞”的字，人也可以認(rèn)出來。那么，用機器呢？就不行了。比如，外國圖書館有認(rèn)字的機器，為盲人用的，認(rèn)印刷字可以，能讀出書來，盲人讀我們看的書，就用這種機器。但是它只能認(rèn)印刷體，書寫體不行，或規(guī)定的幾種印刷體之外的也不行。還有語音識別，比如兩個人對話，盡管有不 同的口音，又有文法錯誤。或加進了其他東西，但沒有關(guān)系，兩個人都可以聽懂。 但是用機器對話，簡單的語言，如口令還可以，談話這種語言要讓機器去聽，就不行，那會亂套的。國外的模式識別已經(jīng)搞了十多年了，問題在哪里，我覺得就是原來研究模式識別，完全是用邏輯推理，就是用抽象思維的方法。而實際上，人的模式識別，有形象思維，不光是邏輯推理。這里有經(jīng)驗的因素，就是人從經(jīng)驗上知道，哪些是不可能的，哪些是可能的，這樣，就大大地簡化了推理過程。當(dāng)然，人的本事也是有一定范圍的，在你的經(jīng)驗基礎(chǔ)之上，是可以的。超出了經(jīng)驗的范圍是不行的。比如認(rèn)字，我常常收到別人一些來信，大致都可以念出來 ，但有的也認(rèn)不出來，有些年輕人的字特別怪，把我難住了，怎么也認(rèn)不出來，從上下文看，半天也不知道什么意思，這超出了我的經(jīng)驗范圍之外，我沒有辦法了。又比如人聽話，小孩學(xué)聽話需要很長一段時間才能聽懂，開始只能聽懂簡單的話，復(fù)雜的話就聽不懂，這也是一個經(jīng)驗的積累過程。
我還聽說國外研究模式識別的專家們，經(jīng)過多年，也碰壁了，模式識別搞不下去了?，F(xiàn)在他們中有人對專家系統(tǒng)很感興趣，那末，什么是專家系統(tǒng)呢？專家系統(tǒng)就是包括經(jīng)驗的因素。另外，最近對于語言學(xué)的研究有突破，提出了一些概念，說語言是以知識為基礎(chǔ)的。我想，什么叫知識基礎(chǔ)呢？就是人的經(jīng)驗。這兩個信息，說明形象思維的重要性，因為在形象思維中，實踐經(jīng)驗是一個要素。除上述事例外，還可以再舉一個欣賞藝術(shù)作品的例子：沒有學(xué)習(xí)、 領(lǐng)會的過程，那是欣賞不了藝術(shù)的。所謂學(xué)習(xí)，是要有經(jīng)驗基礎(chǔ)的，如果沒有經(jīng)驗基礎(chǔ)，那末形象思維也是空的。從前魯迅說過，不同經(jīng)歷的人，是不會有同樣的美的感覺的。所以，所謂形象（直感）思維，就是有經(jīng)驗的基礎(chǔ)，不完全是一個推理過程。
現(xiàn)在 日本人說的所謂第五代計算機包括的這些東西，都是包括了形象（直感）思維的，而且現(xiàn)在看起來，就是突破了純粹的邏輯推理，要包括經(jīng)驗的因素。當(dāng)然，所謂經(jīng)驗的因素，并不光是經(jīng)驗就行了，經(jīng)驗還必須跟推理結(jié)合起來，這才能起作用。這可以舉一個例子，外國有一位心理學(xué)家，見到了一位邊遠干早地區(qū)的農(nóng)民，這個農(nóng)民在這里種地已經(jīng)好多年了，種了一輩子吧。他對于正常的年景，在干早、 高溫的情況下，一畝地一年收成多少知道得很清楚，比如說百、八十斤吧。這是他根據(jù)經(jīng)驗知道的。 那位心理學(xué)家去問他這個問題，他的回答很肯定。心理學(xué)家又問，“在外國有一個地方，也和這里一樣的干旱，氣溫也差不多，假如在那里種地，一年畝產(chǎn)多少？”這農(nóng)民說：“不知道，我沒有在你那個地方種過地，我沒有辦法回答。”一再問，都回說“不知道”。這說明這位農(nóng)民有種他那塊地的經(jīng)驗，但是他不能推理，形不成形象思維。這一點在馬希文同志的文章[10]中也已指明。
 
（三）專家系統(tǒng)
什么叫突破了邏輯思維的框架？就是把經(jīng)驗的因素引進去，這是非常重要的。所謂專家系統(tǒng) 就是專家的意見，只能告訴你這樣做就對，你問它為什么，它說不清楚。這種事多得很，我從前在中國科技大學(xué)教書時，同學(xué)們問我，你在黑板上算積分題，怎么算得那么利索，你有什么訣竅？我說，這沒法說，就是多練習(xí)嘛。說不出道理來，這就叫經(jīng)驗的因素。前面說過，這種經(jīng)驗必須和推理結(jié)合起來，才能起作用。
那末，怎么使經(jīng)驗的因素和邏輯推理結(jié)合起來？這是思維科學(xué)研究的大課題。現(xiàn)在，思維科學(xué)里頭最大的一個問題，就是形象思維，好象一直說不清楚。現(xiàn)在覺得這同日本所謂的第五代計算機的一些發(fā)展聯(lián)系起來，有啟發(fā)。什么叫形象思維呢？就是突破了單純的邏輯，把經(jīng)驗和推理結(jié)合起來了，突出的例子當(dāng)然就是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)就是專家根據(jù)他的經(jīng)驗，如果有一、 二、 三，那么就有九。你說為什么有一、 二、三，就有九呢？它說這是根據(jù)經(jīng)驗得來的。你就照著辦好啦，只要它在專家的經(jīng)驗范圍之內(nèi)，那就是對的。
北京有個老中醫(yī)，肝病專家關(guān)幼波大夫，他的經(jīng)驗已經(jīng)上了專家系統(tǒng)，做過測試，就是關(guān)大夫看病，計算機也看病，計算機開的處方讓關(guān)大夫看，他說開得好，應(yīng)該這樣開，大概這個誤差很小。那就是說，這個專家系統(tǒng)是成功的。
我們常常說，人才難得，找出伯樂更難。伯樂就是認(rèn)識人才的人?？晌艺f，真正懂行的人認(rèn)識人才并不難。假設(shè)是搞我這行，我跟他談15分鐘，就摸到他的底了。用不著費多大勁，也不要考試，問一問就清楚了。 這就是說，我在那個行業(yè)是認(rèn)識人才的專家，另外一個行業(yè)我就不行了。這樣的東西，是可以讓計算機學(xué)會的。外國所謂的專家系統(tǒng)，就是搞這個東西的。
最近看到一篇文章[11]，介紹模態(tài)邏輯，這對我有啟發(fā)。我認(rèn)為模態(tài)邏輯就是把我們常說的邏輯擴大一點，給它加入另外的因素，可以加進經(jīng)驗和判斷。如果這些認(rèn)識是對的話，那么我覺得好象有希望了。就是專家系統(tǒng)看來很神秘，現(xiàn)在不神秘，它就是人的實踐經(jīng)驗加推理的結(jié)果。如果這個問題解決了，那就是解決了把計算機的使用擴大到模擬人的思維的范圍，擴大到形象思維。
在思維科學(xué)領(lǐng)域還有一個叫做靈感思維。關(guān)于靈感四維。這實際上是人的潛意識，吸取了人腦里所儲存的其他的一些知識來處理問題。我們自己處在顯意識，有意識的狀態(tài)，但是不知道潛意識同時在一聲不響地工作著，而忽然有了結(jié)果之后，它又以潛意識告訴我們的顯意識，這個問題解決了，這是所謂靈感。 但是，從我們剛才講的經(jīng)驗與推理結(jié)合來看，這沒有什么神秘。它是說，我不是在一個專家系統(tǒng)，而是在很多個專家系統(tǒng)里，或是在更大的人知識庫里面搜尋我們的結(jié)果。要緊的是經(jīng)驗和推理怎樣結(jié)合。
我覺得，如果我們從所謂第五代計算機是象 日本人所說的那樣來理解的話，這就是一個根本問題。這才真正把馮 · 諾伊曼格局的兩條都打破了，不光是打破一條“流水線單行運算”，而是把邏輯運算、推理運算這一條也打破了，就到了形象思維。把人的經(jīng)驗因素都加進去，那么這是一個大問題，決不是一天、兩天能解決的。它不是追求什么高速度的問題，而是整個機器的結(jié)果還是搞不大清楚，機器結(jié)構(gòu)還不清楚就不能去做機器。
 
（四）知識庫、 知識工程
日本人的概念里還有一個知識庫。知識庫就是各個情報系統(tǒng)。人類的知識，現(xiàn)在都可以用各種方式儲存起來，進行檢索、存取，這也很了不起。我們從前學(xué)東西靠腦子記，要是記不住內(nèi)容，至少也得記住線索，好去查找。如果你一點概念都沒有，那知識的存在跟你沒關(guān)系?，F(xiàn)在有一個知識庫，一個情報體系，這就不一樣了，所有的知識都可以存起來，受你的指揮，給你接通，供你使用。這是前幾年講過的問題，這可了不起。我們，學(xué)者一輩子是靠記的，頭發(fā)都白了，還在那啃書呢！叫做“ 皓首窮經(jīng)”。書之多是“汗牛充棟”。這是形容知識之多，而人去吸取這些知識的能力是有限的。但是現(xiàn)在不一樣了，有情報的檢索體系、 情報的傳遞體系，在一個地點，你要查任何情報都可以查到。
把那些圖象、 信息處理系統(tǒng)、 知識信息處理系統(tǒng)、 專家系統(tǒng)，再加上知識庫都結(jié)合起來，這樣一個體系的前途是很使人振奮的，就是人的腦子一下子擴大到這么大的范圍，不光是我個人的經(jīng)驗，而且其他人的經(jīng)驗，都可以吸收進來。不光是腦子記得住的東西，腦子記不住的東西，所有的知識都可以進入到這個體系。這使人的智力，不知道要提高多少倍。我認(rèn)為這就是所謂知識工程，知識的運用成了一種應(yīng)用工程技術(shù)了。我覓得這樣一個概念是非常重要的，我認(rèn)為再把這個概念叫做第五代計算機，或者第六代計算機，就不那么合適了 因為它不是一個計算機了 而是一個智能機，所以我建議為了不要混淆起見。 就干脆叫做第一代智能機。這項工作當(dāng)然不同于其他人工智能的工作，如機器人等方面。
這樣 我就提出了兩個概念，所謂的第五代計算機就分成兩個叉，一個是第二代巨型計算機，一個是第一代智能機。這是兩個不同的概念。
 
（五）智能機的研究
如果剛才我說的第一代智能機的概念可以考慮的話，就要進一步地研究這樣一些問題：第一個是知識庫問題。 知識庫問題在我們國家也有些單位在研究，比如說國防科工委的情報資料所，就做了一些初步的工作。但是我覺得這里的問題還不少，比如說現(xiàn)在知識庫怎么聯(lián)成網(wǎng)檢索，這在我們國家還是個問題。還有漢字的輸入問題，現(xiàn)在爭議也很多，有各種方案。這需要統(tǒng)一，如果這么亂下去，將來就要誤事了，都不能通用。我覺得這個問題不能再拖了，得由國家來定。將來智能機要和知識庫連接起來，檢索的速度要求非常高，現(xiàn)在的檢索速度太低了，不適應(yīng)。整個人類的知識，要掃描一遍，把我要的提取出來，所要求的速度比現(xiàn)在的檢索速度高得多。知識庫問題就這樣說一下，將來要有專門的會議來討論。第二個問題是文字、 語言的識別系統(tǒng)，這要認(rèn)真的做。第三個問題是專家系統(tǒng)，這是我們組成智能機的根本東西。
以上這兩個方面同志們已經(jīng)注意了，我就不在此多說。當(dāng)然，做智能機最主要的核心問題，還是怎么樣把上面說的這些部件，跟計算機的邏輯推理運算結(jié)合起來，成為一個完整的體系，比如說專家系統(tǒng)，不是一個專家，而是好多專家共同的經(jīng)驗的匯總，怎樣使用的問題也要研究。所以這里至少有四個方面的問題：知識庫問題，文字語言問題，專家系統(tǒng)問題，最后一個是怎么把這幾方面的問題結(jié)合成一個系統(tǒng)、一個整體的問題。這個問題當(dāng)然很大，所以有人說日本人的這個計劃，十年也不見得能實現(xiàn)。但是我認(rèn)為，這是一件大事，如果說電子計算機的出現(xiàn)是一項革命，那么智能機的出現(xiàn)也將是一次技術(shù)革命，所以我們要第一，看到它的意義，一定要把第一代智能機搞出來，這是了不起的事情。但第二，又切不可魯莽從事，犯欲速不達的錯誤。
對今后工作的幾點認(rèn)識
在前面我們已經(jīng)講了智能機的出現(xiàn)將是一次技術(shù)革命，我還認(rèn)為智能機或叫智能機的體系，才是現(xiàn)在說的所謂信息社會，或者用我的話說是第五次產(chǎn)業(yè)革命的核心問題。因為我們要是沒有這個機器，在信息社會，我們的工作量會大到使我們無法工作的地步。我們領(lǐng)導(dǎo)決策 都要有一個龐大的智囊團 將來它會龐大到光靠人力難以工作的程度，沒有一個智能機來代勞，恐怕不行。那么 智能機發(fā)展下去也會有第一代、第二代、 第三代、 第四代智能機，那會變成國家智力一個重要組成部分。領(lǐng)導(dǎo)要靠這樣的智能機體系，作為他的工具 他的參謀 當(dāng)然這樣的機器不是代替人，它不可能代替領(lǐng)導(dǎo)的決策作用，機器僅僅是個參 謀，這也是明確的，但是沒有這個好參謀，再高明的領(lǐng)導(dǎo)也難以工作。
最近一期《哲學(xué)研究》有一篇講領(lǐng)導(dǎo)決策的文章[12]，它描述了現(xiàn)代化決策的進程，說各級領(lǐng)導(dǎo)都要有決策的參謀機構(gòu)。所以，如果從這樣一個角度來看問題的話，智能機就是一個非同小可的問題，這是一件國家大事。
（一）智能機和巨型機是尖端科學(xué)技術(shù)
前面我講的這些問題，無論是第二代巨型計算機，還是第一代智能機，看起來都是國家的大事。這么大的科學(xué)伎術(shù)任務(wù)，的確是尖端科學(xué)技術(shù)，是兩大項尖端科學(xué)技術(shù)。國家要組織攻關(guān)，不但要打好有關(guān)科學(xué)技術(shù)的基礎(chǔ)，要研制出機器，而且一旦研制成功，必定有需求，得投入小量生產(chǎn)?，F(xiàn)在，在我們實行對外開放的條件下，我們要充分開展國際交流和協(xié)作活動，比如說我們是否參加一些外國搞的第五代計算機的工作？他們現(xiàn)在搞國際性的協(xié)作，他們會歡迎我們?nèi)⒓樱袊寺斆鳎芨陕?！我們也可以從國際交流和協(xié)作當(dāng)中吸取一切可以利用的東西，但也要清醒地認(rèn)識到：既然是尖端科學(xué)技術(shù)，它就象原子彈、氫彈、洲際導(dǎo)彈，我們一定要獨立自主，下苦功夫建立必要的基礎(chǔ)。
 
（二）規(guī)劃、 計劃問題
當(dāng)然 我們自已內(nèi)部也要大力協(xié)同。以前我們國家搞尖端科學(xué)技術(shù)是周恩來同志立接領(lǐng)導(dǎo)的，成功的經(jīng)驗就是大力協(xié)同。因為這是國家規(guī)模的事情，所以要動員數(shù)學(xué)家、 心理學(xué)家、 物理學(xué)家、 電子學(xué)家、 光學(xué)家、 計算機科學(xué)家 電子計算機的技術(shù)專家 以及思維科學(xué)家 結(jié)成一個很廣泛的集體 嚴(yán)密的集體，說干就真干 無論是第二代巨型計算機或者第一代智能機 都能搞出來 但既然是尖端科學(xué)技術(shù) 那就要按我們國家近三十年來搞尖端科學(xué)技術(shù)的成功經(jīng)驗來辦事：統(tǒng)一規(guī)劃計劃，分預(yù)先研究、型號研制和定型生產(chǎn)三個階段來安排全部工作。具體到我們的工作那就要硬件和軟件工作結(jié)合再也不能分家去搞了。巨型計算機，即第二代巨型計算機比較成熟，可以通過論證，在一段時間后立即開始研制，但同時一定要突擊解決并行運算的科學(xué)技術(shù)。也要安排前面講到的數(shù)學(xué)或者計算數(shù)學(xué)問題，硬件和機系結(jié)構(gòu)問題的研究。至于第一代智能機，根據(jù)前面講的情況，現(xiàn)在還不成熟，只能是預(yù)研，但因為它很重要，要認(rèn)真安排課題。我想這些都需要安排專門的會議討論。
 
（三）哲學(xué)問題
最后，還有一個問題，就是我們這樣說，是不是又會引起哲學(xué)家們的擔(dān)心，說是什么智能機呀，什么代替人的勞動呀，是不是在搞機械唯物論，搞唯心論啦？
我覺得這種擔(dān)心是不必要的 機器不可能完全代替人。所謂智能機，頂多是干那些人叫它干的事，它只能夠代替人腦的一部分工作，只不過是一個好的“參謀”。最后的決策還在人。
從認(rèn)識論的角度來看 那更是如此 第一代、 第二代、 第三代、 第四代計算機，現(xiàn)在是第五代，將來到第六代，再發(fā)展下去，計算機無非是應(yīng)用科學(xué)的規(guī)律而已。要是沒有科學(xué)規(guī)律，人也沒有辦法。而人認(rèn)識到的科學(xué)規(guī)律僅僅是自然界的一小部分，還有很大部分是不認(rèn)識的。而這一大部分不認(rèn)識的，還是靠人不斷的實踐去認(rèn)識，還要靠專家系統(tǒng)才能把它們吸收到智能機里來。再經(jīng)過若干年，這一些經(jīng)驗的東西上升到科學(xué)的理論，那又可以進入到計算機的領(lǐng)域里去了。但是，還有許多人還沒有取得的經(jīng)驗，機器是無法吸收進去的。所以，人不會被機器所代替，人還是人，人還是機器的主人。
我認(rèn)為這里提到的哲學(xué)問題是亞要的，值得搞清楚。我們以前搞工程技術(shù)，大概很少涉及到人的精神的問題，涉及的對象都是物質(zhì)的。但是，剛才說的第二代、第三代巨型計算機，第一代、 第二代智能機等等，這些東西都跟人的思維有關(guān)系，都涉及到精神與物質(zhì)的問題。所以，我們搞這些工作的同志，也要對哲學(xué)問題下些功夫。我們對馬克思主義哲學(xué)的基本原理，辯證唯物主義，歷史唯物主義，還得有一些基本的知識。這樣，我們在工作當(dāng)中可以避免出差錯。
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參考文獻
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