北航自动化教授秦曾昌：人类认知信息处理过程奠定了AI基础

原标题：北航自动化教授秦曾昌：人类认知信息处理过程奠定了AI基础
文章来源：人工智能学家
内容字数：10830字

全球青年科技领袖峰会：人工智能与计算思维的未来

本文总结了DeepTech深科技报道的全球青年科技领袖峰会上，北京航空航天大学自动化学院秦曾昌教授关于人工智能（AI）与计算思维的主题演讲要点。峰会于12月10日至11日在绍兴上虞举行，同期发布了《麻省理工科技评论》中国“35岁以下科技创新35人”2020年榜单。

1. 人工智能的数学基础

秦曾昌教授指出，人工智能的基础在于将人类的信息处理过程描述为可计算的数学关系。他追溯了这一思想的起源：布尔代数是早期尝试用数学研究人类思维规律的例子，尽管早期进展缓慢，但它在数学、逻辑学等领域得到了广泛应用。图灵机的思想模型，基于对译的研究，为现代计算机奠定了理论基础。半导体产业的发展，特别是晶体管的应用，使得利用0和1的逻辑运算实现算数运算成为可能，成为当今计算机的核心技术。

2. 计算思维：超越编程的思维方式

演讲强调了计算思维的重要性，并将其与编程区分开来。计算思维被定义为人们用机器解决现实问题的思路和方法，而编程只是实现这一思路的工具。计算思维包含分解、模式识别、抽象和算法四个主要方面，它是一个化繁为简的过程，能够极大提升解决复杂问题的效率，并拓展人类思维，预测更多可能性。

3. 计算思维的优势：弥补人类思维的不足

秦曾昌教授认为，计算思维在某些方面优于人类思维。例如，在处理递归和循环问题（如寻找最佳路线）以及误差修正方面，计算思维展现出显著优势。人类处理问题时容易受到视觉偏见的影响，而机器视觉则可以消除这种偏见，在人脸识别、指纹识别等领域超越人类能力。

4. 计算思维的广泛应用

计算思维的应用范围广泛，包括大数据、医疗、科学等领域，甚至可以用于描述生命科学中复杂的生物现象。通过算法和模型，机器可以找到事物之间的联系，这暗示着我们的世界可能就是一个被算法描述的世界。

5. 未来展望

演讲最后总结道，人工智能研究的目标是让机器通过模型和算法找到事物之间的联系。这不仅体现在具体的应用领域，也可能揭示宇宙形成的奥秘。文章最后还介绍了欧米伽研究所的“未来知识库”平台，该平台收集了大量关于人工智能、脑科学等前沿科技趋势的报告。

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