郑磊人工智能和其他科学技术领域一样，从1950年代首次提出以来，经历了一个跌宕起伏、波澜壮阔的发展过程在经历了新的低谷期之后，GPT借助算力浪潮，脱颖而出，开创了人工智能应用新局面中国在人工智能领域虽与排名第一的国家仍有较大差距，但也俨然已进入国际先进水平的行列，其中的经验教训值得总结。

由林军和岑峰合著的《中国人工智能简史：从1979到1993》按照时间演进顺序，以主要历史事件和人物为抓手，重现了我国人工智能的早期发展历程，对其他领域的科研或有借鉴意义我国人工智能研究工作起步比美国晚了20年左右，与人工智能的黄金时代失之交臂。

以吴文俊的几何定理机器证明获得了1978年全国科学大会重大科技成果奖为标志，在那个年代，人工智能的具体工作是运用计算机解决数学问题但由于这部分工作属于人工智能边缘研究，在当时人工智能被批判和质疑的背景下，吴本人也不愿意承认这和人工智能有关。

后来的模式识别和专家系统、计算理论等方面的研究，也基本是按照计算机相关应用的思路在推进，这种情况持续到了上世纪80年代初期

但随着人工智能学科逐渐被认可，研究禁区逐步开放1986年起，智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入863计划清华大学校务委员会经过三次讨论，同意出版《人工智能及其应用》；1989年首次召开了中国人工智能联合会议（CJCAI），国内学者积极参与了人工智能的繁荣期（1980年~1987年）的工作，在计算视觉、智能计算机、机器人、声图文组合、智能语音、自然语言处理、人工神经网络等研究方向，实现了跟踪研究和具有中国特色的科研创新活动。

一些国内学者通过积极参与国际学术交流和科研合作，形成了第一代人工智能领军群体例如，在筹建智能技术与系统国家重点实验室的清华大学有“四大金刚”“四小金刚”；哈尔滨工业大学在“声图文”识别领域独占鳌头；北京大学、吉林大学、浙江大学、中国科学技术大学、中科院等大量派遣学生到欧美发达国家学习人工智能等新学科。

如今，他们也多已成为中国人工智能研究与开发应用的学术带头人和中坚力量人工智能的发展过程体现了科学技术研究的普遍规律，即解放思想和学术自由人工智能科研活动给我们科研活动提供了宝贵经验与国外学术界和企业界的交流非常重要，尤其是及时了解最新的基础理论研究和应用技术进展，通过访学、学术会议、合作研究等，可以开拓视野。

我国在人工智能方面一直跟踪美国的理论，在应用方面追赶很快，如视觉与听觉的认知计算、面向Agent的智能计算机系统、中文智能搜索引擎关键技术、智能化农业专家系统、虹膜识别、语音识别、人工心理与人工情感、基于仿人机器人的人机交互与合作、工程建设中的智能辅助决策系统、未知环境中移动机器人导航与控制等领域，但在基础理论研究方面和美国差距较大。

此外，应鼓励和支持国内学者开展相关的学术研究和推广中国虽然进行了一些人工智能的国际合作，包括举办人工智能国际会议、出国出席人工智能国际会议和派遣人员参加人工智能国际合作研究等这些合作不仅在规模上需要扩大，而且合作水平和成果也需要提升。

国内的学科教育和引进人才机制对科技创新非常重要应大力支持国内学者建立相关的学科研究组织和跨学科研究组织，尤其是学会、研究机构，要打破界限和限制，鼓励和支持各类所有制企业进行相关的科研活动为此，需要改革学术考核机制，让创造人才在学术领域里自由选择研究课题，也要允许人才自由流动，为跨学科学术交流提供良好条件。

我国人工智能前期取得的成绩是电子、自动化、计算机、数学等不同领域人才合作攻关的成果人工智能的基础涉及数学、经济学、神经科学、心理学、哲学、计算机工程、控制论、语言学、生物学、认知科学、仿生学等学科及其交叉。

国内学术分科评价体系以及以实际应用为导向的做法需要改进人工智能研究的高潮和低潮交替，持续支持才能避免半途而废、功亏一篑人工智能研究多次走入“死胡同”，都是靠着那些以科技为兴趣和以信念为动力的人，进行技术研发的人重新找到了突破方向。

科技创新无法提前规划和进行目标考核，也无法靠学术“大佬”指引方向国家需要做的是提供各种支持和足够多的资源，充分发挥科研人员的积极性和主动性，鼓励和支持科技人员出于探索未知的兴趣的研发活动，才有可能取得前人未有的突破性成果。

（本文作者系萨摩耶云科技集团首席经济学家）更多内容请下载21财经APP