李德毅院士：百年之大变局——智创未来，未来已来

 

近日，2025年中国国际服务贸易交易会-世界前沿科技大会科技与文化融合创新论坛在北京隆重召开。中国工程院院士，中国著名指挥控制和人工智能专家，主线科技首席科学家李德毅院士在论坛做主旨演讲《百年之大变局——智创未来，未来已来》，深入解读科技发展趋势与文化赋能的可能性。

 

以下是李德毅院士演讲实录

 

“百年大变局” 的概念由来已久，2017 年初习近平总书记提出了 “百年未有之大变局”，是从社会科学角度看，涵盖了政治、经济、军事、社会等多个维度。1872年，李鸿章提出“三千年未有之大变局”，主要聚焦东西方格局的转变，以及中国从农耕时代向工业时代的过渡。以上关于“百年大变局”的论述都是回望过往，分别覆盖了近百年与三千年的历史变迁。

 

而我今天要讲的，是“from now on”—— 从当下出发，展望未来一百年的 “百年之大变局”。

 

 

先讲一讲人类历史上的三次认知革命。认知革命的具体次数难以精确界定，由于年代久远，我们可将其归并梳理。人类发明语言是非常了不起的，是极具里程碑意义的事件，因为语言是人类思维的载体，这是维特根斯坦提出的，他是一位伟大的哲学家。其他生物虽也有语言，没有我们人类的复杂，但它们没有文字。5000 年前，人类发明了文字、发明了教育，开始发明工具，形成了文化与文明的生态。我将这一系列变革归为第一次认知革命，发生在5000 年前。

 

第二次认知革命，我将其划定在500 年前，贯穿 17 世纪、18 世纪、19 世纪直至 20 世纪。这 500 年间，科学与技术迎来大爆发，从蒸汽机的发明开始，人类创造了各类机器，替代自身的体力劳动。恩格斯曾提出 “劳动创造人类”，如今这一观点有待商榷 —— 许多高等生物为了觅食等需求也会进行 “劳动”。事实上，我认为是 “认知成就了人类”，这正是第二次认知革命的核心内涵。

 

第三次认知革命，始于伟大的图灵先生发明“图灵机”，让机器承担计算任务。而冯・诺依曼先生的贡献更为卓著，他将图灵机从理论变为现实，造出了真正的认知机器。这一发明进一步解放了人类的体力。

 

综上，人类经历了三次重要的认知革命，分别发生在5000 年前、500 年前和 100 年前。至于第四次认知革命何时到来，生命科学家们认为未来或许会有新的突破 —— 基因工程研究已展现成效，这可能促使我们重新定义“生命”。人工生命能否诞生？在场的老同志较多，大家可能都有过装假牙的经历，自然牙齿的功能至关重要。如今生命科学领域已有突破，通过干细胞培养，在牙齿生长区域注射相关制剂，就能实现牙齿再生，这种再生系统未来甚至可能应用于其他器官的再生。

 

届时人类会呈现怎样的形态，我们可以畅想，但这一历史进程何时到来，目前尚难预测。因此我的观点是：认知成就了人类。这三次认知革命一次比一次来得更快，也由此开启了未来一百年的大变局。从达特茅斯会议至今尚不足百年，未来一百年会呈现怎样的面貌，正是我们今天要探讨的内容。

 

 

我们来看一个时间坐标：回溯人类演化历程，1 亿年前有早期生物，100 万年前智人走出非洲，25 万年前人类以狩猎采集、游牧为生，1 万年前开始定居农耕，5000 年前形成语言、创造文字并孕育文化，500 年前工业革命爆发，而图上的“当前”正是我们所处的节点。若以横坐标为时间，纵坐标为智能水平，智能的演化速度呈现不同的趋势：

 

第一条曲线是自然进化的速度：包括人类在内的高等生物，其自然进化速度十分缓慢，以千年、万年为尺度推进，从早期大蛋白质大分子的形态到如今复杂的高级器官，进化斜率很低。

 

第二条曲线是人类文明生态的发展速度：文明与生态—— 也就是文化的出现，改变了人类自然进化的进程。以毛泽东思想为例，毛主席虽已逝世，但他的著作作为客观存在，持续影响着我们的文化、观点与思想。人类在文化与文明的熏陶下，以百年、千年为尺度发展，进化斜率显著变陡。

 

第三条曲线是教育加速下的认知进步速度：教育不仅能改变个体，更能改变全人类。教育是科学技术传播的载体，打破了国界与民族差异，以十年为尺度实现人类认知的提升。像我们这些80 多岁的老人，年轻时主要学习的就是 17 至 19 世纪以牛顿、爱因斯坦为代表的科学家的理论成果。

 

如今，人工智能技术已经可以用机器实现人类智能，其进步呈现指数级增长，进化斜率变得更陡。基于这一时间坐标，我们可得出结论：个体胚胎发育浓缩重演其物种自然进化，人类文明浓缩重演人类进化历程，教育实现个体重演人类认知。其中最核心的要素是“时间”，时钟决定了重演的效率，机器高效重演人类认知。大家需重点关注计算机中的时钟—— 从电子管、晶体管到集成电路与光纤链路，技术迭代的核心目标是提升速度。当前时钟精度已达到纳秒（10⁻⁹秒）、皮秒（10⁻¹² 秒）、飞秒（10⁻¹⁵秒）级别，而人类思维速度仅为 10⁻³ 秒级别。以驾驶员为例，将一位老司机的驾驶思维过程用计算机来模拟，仅需几秒钟就能完成回放，这就是时间效率的巨大差异，其重要性不言而喻。

 

人类最伟大的智慧是发明了教育，而如今教育正面临二次腾飞。当下人们常说“人工智能赋能教育”，但实际上，人工智能对教育的影响远不止 “赋能”，更是 “冲击” 与 “重塑”。记忆力强固然重要，但仅有知识远远不够，关键在于运用知识的能力。教育需从 “教书”（传授知识）转向 “教学”（教授学习方法），再到 “培育”（培育核心能力），实现从知识传授到能力培育的转型。

 

 

这就涉及几个核心问题：如何学习？如何沟通？以ChatGPT 为例，要写出一篇好文章，需与它有效沟通 —— 提问方式不同，得到的结果也会截然不同。这种 “沟通” 即维纳在著作中提及的 “人与机器的 communication”，我们将其译为 了“通信”，实际上应该译为“沟通”。若无法与机器高效沟通，就难以发挥机器智能的价值。此外，还有如何创造？如何创作？以及如何让机器学习？如何培育个人智能体？ChatGPT 采用 “预训练 + 微调” 的方法，采用“突击学习”与“暴力训练”—— 这里的 “暴力”是指其训练速度已突破毫秒级，达到飞秒、亚飞秒级别。由此延伸出 “人工智能 +” 的广泛应用：人工智能服务于科学（for science）、科学家（for scientist）、工程（for engineering）、工程师（for engineer）、艺术（for art）、艺术家（for artist）。知识分子中的核心群体 —— 科学家、工程师、艺术家，都因此迎来二次腾飞。

 

举个例子：音乐是智能的重要表现形式，但如今全球钢琴行业呈现断崖式下滑。钢琴价格高昂，多为中产阶级购置，而培养一位钢琴家对孩子而言难度极大—— 无论人类如何练习，弹奏水平都无法超越机器。机器不仅能精准演绎肖邦等名家作品，其演奏速度更能达到人类的7-8 个数量级，因为人只有10根手指头，而机器采用机械手，可以有20根手指头。正因如此，钢琴购买需求大幅下降，这就是人工智能对传统领域的冲击。

 

所以我的核心观点是：不能简单将人工智能与教育的关系定义为“赋能”，人工智能正在冲击并深刻改变教育。

 

人类历经石器时代、农耕时代、工业时代，如今正处在百年大变局之中。用机器替代延伸了人的体力与脑力，又反过来拓展了人类的体能与智能，开启了一个新的轴心时代—— 智能时代。

 

回顾历史：石器时代与农耕时代的工具以大刀、长矛为代表，其中“轮子” 的发明意义堪比火的使用 —— 通过将圆形结构寄生在物质上，创造出了具有革命性的工具。如今成为中国名片的高铁，其核心依然离不开“轮子”。这一时代的工具核心是 “二要素”：物质 + 结构。算盘就是典型代表，仅有物质与结构，无能量驱动，静置时只是工具。

 

 

进入工业时代，机器尤其是动力机器的出现，加入了“能量” 要素。以钟摆为例，借助重力加速度实现能量驱动，是“物质、能量、结构” 三要素。结构寄生在物质和能量上，形成了硬构体—— 结构决定功能。就像生命的本质是大分子上的特定结构，原子弹的巨大威力也源于其内部结构设计。

 

 

而在智能时代，我提出工具的“四要素”：物质、结构、能量、时间。加入 “时间” 要素，工具才真正 “活” 了起来。美国对我国的技术封锁，核心就是卡 “集成电路”—— 集成电路作为物质硬构体，是结构与时间依附于物质和能量的产物；在此基础上形成的文字、数学等符号系统，我称之为“软构体”。很多人将其称为 “信息”，但 “信息” 一词使用过于泛滥，没有说清楚。爱因斯坦的质能等价方程E=MC² 揭示了物质与能量的互换关系，而我的团队正在研究 “人工智能方程”，这一方程聚焦物质、结构、能量与时间的关系 —— 四者的相互纠缠，正是系统实现自举的的核心机制。这一方程与质能方程共同支撑了“物质、能量、结构、时间四要素说”，基于这一理论，你会发现有些传统观点有待重新商榷。

 

 

首先从“智能从生命体中释放” 说起：如何将计算智能从人类生命体中释放出来，交由计算机实现？如何将驾驶智能释放出来，让无人驾驶来实现？智能原本受限于生命，把它们释放到体外，始于算术或计算。吴文俊老先生，中国人工智能学会的老理事长就是做的 “数学的机械化”，堪比人类发明语言文字，将思想释放到了体外，催生了印刷术、形成了文化和文明的历史；如今机器能“说人话” 且表达流畅，意味着语言智能也已突破生命的限制，人类正处于百年大变局之中。

 

这里有一个关键问题：必须分清“智慧” 与 “智能” 的差别。智慧与人类的自我意识、群体意识有着更紧密联系，处理人与人的关系，有自己独特的渴望和追求—— 力求认识自已、认识人与人的情感与社会关系，乃至人类超越存在的联系；追求真善美，追求精神、气质、人格、道德与信仰，反省物质世界本源与人类精神世界的关联。意识是智慧的根基，智慧的多个维度缠绕在碳基生命体的细胞、组织与器官之上。反观机器：哪台计算机能有意识？将计算机置于不同环境，其本身并不清楚，不存在意识。

 

 

智能则脱离了人类的意识、信仰、情感、欲望与价值观，拓展到体外独立存在。它不具备意识，更无爱恨情仇，却成为了人类生存与繁衍的生态环境。当周边充满机器智能体时，人类虽成为“少数派”，但这些智能体能长于思维，长于控制，长于具身行为，长于一以贯之的工具性为人类提供服务。人类思维因此获得“加速器”，力量得到 “放大器”，生产力得以大幅提升 —— 这正是人类智慧的伟大之处。

 

有诺贝尔奖获得者在上海人工智能大会上担忧：“人工智能现在是小老虎，长大了会不会变成大老虎吃掉人类？” 但实际上，人工智能并非生命，而是受控于人类的工具。

 

智慧是意识、愿望、情感与智能等要素的集合，智能是智慧的组成部分，但二者并不等同。智慧所彰显的人性光辉，既包含人类智能，也涵盖机器智能—— 二者在物理上同源、数学上同构、时间上同序、本质上同一，使得生命体与非生命体的界限不再泾渭分明。机器既能计算，又能“说话”，还能根据需求切换语言（教它英语就说英语，教它中文就说中文），这就回应了图灵先生 50 年前的问题：“机器能思维吗？” 答案是肯定的 —— 机器不仅能思维、能说话，还能拓展思维的边界。如今国际口语翻译行业遭受巨大冲击，现在一些翻译机构难以为继，正是因为机器翻译速度更快。

 

从人类进化史来看，人脑进化是人类智能进化的主要表现。人脑中的脑干，在2 亿多年前的爬行动物身上就已存在脑干，爬行动物具备基础意识—— 触碰它时会蜷缩身体，这就是边界感的体现。而 “钢铁侠” 这类机器没有天然边界感，需通过人造皮肤来界定自身范围。1 亿多年前，哺乳动物进化出边缘系统，成为情感的生理基础，海马体、丘脑等关键结构均位于此。300 万年前，人类大脑机能的飞跃使其成为最高等的生物。

 

 

可见，智能与意识、欲望、情感并不在同一条起跑线上。智能机器没有意识，不存在“愿意与否”“理解与否” 的主观判断，我们不应对其 “自作多情”。

 

我的研究核心正是“智能如何突破生命束缚，实现体外释放”，这一方向我称之为“认知物理学”，相关研究已发表 30 余篇论文，形成了论文集。认知物理学旨在用物理方法解释并实现人类认知，填补人类智能与人工智能之间的鸿沟。认知科学源于脑科学，涵盖认知心理学、认知生理学、认知神经生物学等分支；而美国科学院院士所著的《生物物理学》聚焦生命科学领域，相关研究已诞生30 位诺贝尔奖得主。我的 “认知物理学” 则聚焦机器认知与机器实践，探索脑认知机理、具身行为背后的心理和思维，以及支撑认知的生理组织、器官与系统—— 其中，认知神经网络的工作机理正是人工智能大爆发的核心，深度学习的本质就是机器的 “学习过程”。

 

 

生命最复杂的特征之一是新陈代谢—— 实现物质与能量的相互转化，支撑生命体的生长发育。但机器的物质与能量是分离的：硬件只有老化，无新陈代谢，不会自主生长，需依靠外部力量更新；机器需外部能量激活，其思维与认知的自主成长源于 “思维软构体”。

 

研究认知物理学，需站在薛定谔、图灵、维纳等科学巨人的肩上。图灵的理论虽伟大，但仍有不足，我将其概括为16 个字：“孤立思维，忽视具身；孤立计算，忽视记忆。” 图灵未将思维与具身行为结合，而计算智能作为逻辑思维的核心，离不开记忆—— 若记不住 “1、2、3”，又如何得出 “1+2=3” 的结果？学习是交互过程，国内人工智能领域常提的 “监督学习（supervised learning）”，我建议改为 “指导学习”，因为学习不仅包括监督学习，还涵盖自学习、半指导学习与自主学习。

 

 

基于此，我们提出新的认知框架：“一个具身，两个世界，可变的时间尺度。”“一具身” 即思维与具身行为的结合；“两世界” 指物理空间与认知空间 —— 自然物体与物种存在于物理空间，人类则同时处于物理空间（感知自然）与认知空间（构建想象的现实）；物质世界有自然生态，人类则在人造物质与物体构建的环境中生活，其精神世界受人造文明的深刻影响。

 

 

在我看来，智能可分为记忆智能、计算智能、感知智能与行为智能。解释、解决预设问题的能力就叫学习，解释、解决现实问题的能力就叫智能。学习是将未知变为可知的过程，是解释解决新问题的基础；解释解决现实问题是学习的目的，二者相互促进。学习的结果是修饰、修剪或调整记忆网络。

 

 

举个例子。我去医院看病，医生往往只有5 分钟接诊时间。这 5 分钟里，医生并非依靠复杂推理或实时学习，而是依赖 “记忆智能”—— 结合经验快速判断，开具化验单与药物。中医更是典型的 “基于记忆的经验推理模式”，头脑中存储数千个病例，通过比对患者症状给出诊疗方案。

 

由此引申出“认知的形式化，智能的非生命实现”。卢梭曾说：“人，生而自由，却无往不在枷锁之中。” 而思想 “生而自由，却又无处不在形式化之中”—— 这恰恰诠释了 “以约束为前提”：认知离不开记忆，必须实现形式化，而 “枷锁” 正是已有的认知。

 

我们的文化自信，源于已有的正确认知在物理空间与认知空间中的螺旋上升：从物理空间的观察，到认知空间的判断与决策，再回到物理空间的行动，形成“观察 — 判断 — 决策 — 行动” 的闭环（即作战训练中常说的 OODA 循环）。

 

这一过程中，“抽象” 是核心能力。以 “老同志” 这一概念为例：宇宙中只有张三、李四等具体个体，“老同志” 是对特定群体的抽象概括，这就是 “思维软构体”—— 用抽象概念替代具体事物，在计算机领域对应的就是 “软件”。

 

 

基于此，我提出一个重要观点：“信息不是能与物质、能量并列的宇宙三基元。” 许多人主张 “物质、能量、信息三基元说”，但实际上，若人类灭绝、文字消失，物质与宇宙依然存在，而信息将不复存在。还有人将 “信息革命” 称为第四次工业革命，这一说法也值得商榷 —— 信息从文字、印刷术时代就已存在，其影响力比工业革命更大；若将“集成电路制造技术” 称为第四次工业革命，我还能表示认同。

 

认知机器能在短时间内创造巨大价值，核心在于“暴力计算” 充分利用了思维软构体的 “无限制的可复制性与可重组性”，这是生命的本质特征。机器虽不能像生命那样“生育”，但思维软构体可实现低成本的自我复制与重组，具备学习、联想、类比、推理与创造能力；既能独立发挥作用，也能与物质硬构体结合产生复合效应，这正是人工智能的力量源泉。

 

人类大脑有三种记忆类型：瞬时记忆（微观的即时记录）、工作记忆（介观的临时存储）、长期记忆（抽象的沉淀积累），三者相互交互。值得注意的是，“时间” 是人类的创造 —— 正如爱因斯坦所言，时间并非客观存在，“时刻” 与 “时段” 都是人类为描述物质运动而构建的概念。基于这一认知，我们研究人工神经网络，提出 “智痕元胞”（神经细胞的镜像）与 “记忆网络”（神经网络的镜像），互联网就是典型的记忆网络实例。

 

 

以音乐为例：乐谱是思维软构体，本质是复杂的编码；音乐则是物理世界中客观存在的声波信号，具有缓急、强弱变化与丰富频谱。作曲家在创作时，通过修改乐谱实现思维软构体的自我复制、扩展与重组；音乐中蕴含的物质、能量、结构与时间，既体现了形而下的美感，也彰显了知行合一的智慧—— 钢琴协奏曲的壮丽效果正是 “涌现”的体现。

 

认知有四种模式：

记忆驱动的经验模式：如中医的诊疗实践，依赖病例积累与经验判断；

知识驱动的推理模式：如作战训练中的OODA 循环，基于理论知识进行决策；

联想驱动的创造模式：如工程师发明新机器，通过联想与类比实现创新；

假设驱动的发现模式：如科学家探索黎曼猜想，通过提出假说产生新的发现。

 

 

传统观点过于强调逻辑思维（即计算思维、推理思维），但人类思维本质并非纯逻辑的。例如电视上的广告词：“面条煮熟吃，馒头蒸熟吃，我们要喝白开水”—— 这并非严格的因果推理，而是类比推理。类比推理比逻辑推理更灵活，联想则比类比更宽泛，这正是创造的源泉，也是想象力的价值所在。不过，逻辑思维的解释性更强，而联想、类比思维的解释性相对较弱。

 

以骑自行车为例：遇到障碍物时能顺利通过，但要解释清楚动作原理却十分困难—— 这就是第一个经验推理，也叫归纳；第二个叫演绎、第三个叫创造，第四个叫发现。全球卫星定位系统（GPS）的研发，就是工程师运用创造推理的典型成果，其在时空智能领域的应用极具价值。这四种认知模式经常使用的是记忆认知，时不时使用的是逻辑推理，难能可贵的是创造，极为罕见的是发现。

 

费孝通先生曾提出“各美其美，美人之美，美美与共”，我将其改编为 “各智其智，智人之智，智智与共”。我觉得智能也是这样的。

 

认知机器的创造过程遵循“形式化 — 联想类比推理 — 物理实验验证” 的路径：先将目标形式化，激活机器的认知能力；再通过联想、类比、推理生成方案；最后经物理实验验证，形成新成果。这一过程完全可控，因此无需担心人工智能 “从小老虎变成大老虎”。

 

 

生命体通过新陈代谢实现物质与能量的转化，支撑认知活动；而物理机器的物质与能量相互分离：硬构体只有老化，无新陈代谢与自主生长，需外部力量更新；机器依赖外部能量激活，思维与认知的自主成长源于思维软构体。

 

电影《一半海水，一半火焰》的意象，恰可形容机器：一半是“死” 的硬构体，一半是 “活” 的软构体。如何让 “死” 的部分 “活” 起来？关键在于 “认知核 + 电”—— 如同计算机的主板 BIOS 与操作系统（OS）的结合。

 

 

机器“赖负熵为生”，通过周期性与时序性抵抗熵增 —— 只要机器能被 “激活” 并持续使用，就能维持其认知功能。随着与物理世界的交互，机器智能在迭代中不断累积成长。

 

 

什么是“创作”？ChatGPT 可陪人聊天、写作、绘画；当机器下围棋、预测蛋白质折叠结构的能力超越人类，当游戏公司原画师等岗位被人工智能替代，当无人机能精准摧毁道路上行进的装甲车队，当无人驾驶卡车成功规避侧翻事故—— 谁能说机器没有创造力？人类应对侧翻事故时，因反应时间（毫秒级）有限，易因慌张导致操作失误；而机器可通过 “单车策略”（模拟自行车平衡原理），在更短时间内做出决策，化险为夷。这正是机器创造力的体现。

 

创造力的生物学基础是记忆，源于想象力，而想象力来自抽象、联想与交互。多数智能机器虽难以实现重大创新，但随着机器认知的自成长，多种认知模式的不确定性转换若进入临界状态，就可能产生“涌现” 效应 —— 这种类似 “顿悟” 的突破可遇不可求，是人类智能与人工智能使命对齐、反复迭代的结果。

 

 

我曾做过一个报告，主题是“人工智能能超过人吗？” 答案是：可以的。例如论文查重—— 人类无法遍历全球文献，但机器可快速完成比对。但需明确：多数智能机器的价值在于替代重复劳动，而非实现重大创新。

 

四种认知模式的不确定性转换过程中，试错、犯错、纠错是不可或缺的，决策并非总是理性的—— 回顾国家战略历史，许多重大决策都不是单纯依靠理性推导得出的，比如打仗就要出奇兵。

 

人类常将认知机器称为“机器人”，这其实是一厢情愿。尽管机器能交互、会学习、认知可自成长，但它终究是人类发明的非生命工具：没有意识、欲望、情感、信仰与偏见，无良知与责任，不具备新陈代谢，不会疲劳，不能反省，也无法感受爱与恐惧。

 

那位诺贝尔奖获得者对人工智能的焦虑，本质上是人类对自我存在的不安—— 人类正借助人工智能重新认识自己。

 

人类本应抑恶扬善，若人成为“搅局者”，机器也会沦为 “帮凶”。工具从来都是双刃剑，将机器人格化、指责机器存在伦理问题，本质上是在逃避人类自身的责任。

 

正如会计曾依赖算盘、天文学家曾依赖望远镜、生命科学家曾依赖显微镜，智能时代“训练机器学习实践”，伴随机器一起学习实践将成为常态。尤其需要终身学习，让机器成为得力助手—— 机器能持续解释、解决现实问题，其“暴力思维” 以擅长浓缩重演认知为长，可作为人类的体外延伸与智能代理。未来一个人或许能拥有10 个智能代理，比如今天的报告，若由智能代理呈现，普通话定会比我的江苏口音标准。

 

人机教育系统，可帮助科学家、工程师、艺术家实现认知泛化与创作创新。人类需要认知机器，认知机器也需要人类—— 人的智慧远不止智能，人类依然是主宰。未来，人类会越来越智慧，机器会越来越智能。

 

人类从早期演化到农耕、劳动、建设，人类如今已迈入“创造智能时代”。人类一定不负时代，变得更加智慧、更加自律、更加尊严，更加优雅地生活。

 

 

智创未来，未来已来。我们生活在浩瀚宇宙中，人工智能正在创造人类新文化、新文明。我们正身处百年大变局之中，在这个文明的时代，我们依然扎根自然。谢谢大家。

 

作者：李德毅

来源：智能系统学报

转自：主线科技Trunk