10月15日上午，安徽大学人工智能安徽省院士工作站首席科学家续聘仪式举行，中国科学院院士、清华大学教授张钹受聘续任。
作为中国人工智能领域的重要奠基者，张钹40岁后跨界投身AI研究，与安徽大学张铃教授合作，发表了我国人工智能领域首篇国际论文，获得首个国际奖项，并成为首位人工智能领域的中国科学院院士。
“续聘不仅意味着合作的延续，更代表新的起点。”张钹表示，他将继续携手安徽大学，在科研创新与人才培养上深耕细作，助力中国人工智能迈向世界前沿。
从上世纪七十年代那一封封跨洋往来的信开始，张钹与张铃的故事，早已写进中国人工智能的起点。
信笺之间，写下中国AI的序章
1970年代末，中国的人工智能研究还处于启蒙阶段。那时，没有互联网，没有即时通讯，科研资料匮乏。偏偏在这样的条件下，跨越太平洋的一场学术通信，悄然播下了中国人工智能的种子。
“那时候我在美国，张铃在安徽。”张钹回忆说，“我们合作开始于1978年，国际上人工智能刚刚兴起，中国几乎没有现成资料。我们只能靠一封封信来讨论、争论、修改。”
1980-1982年在美国访学期间，张钹敏锐地发现了数学与人工智能结合的广阔前景，与数学专业的弟弟张铃教授合作，兄弟俩携手推进人工智能的研究。
一封从安徽寄往美国的信，最快也要十天才能到，回信往往又得等上十天，一个来回需要近一个月。
为了节省邮费和重量，他们用最薄的信纸，密密麻麻写上五页甚至更多，生怕浪费任何一寸空间。“张铃写信特别认真，还要用复写纸，一份寄出，一份留底。我们讨论的时候常常会说‘请看第几页第几行’，那样才能对得上。”
在这样的通信里，他们讨论的不只是公式与算法，更是对未来的思考。那时，张钹在美国做方向指引，张铃在国内做理论推演。一个进行程序验证，一个做出数学证明，两端的研究互为补充，信件成了他们共同的“科研平台”。
那段通信最终促成了1983年在德国卡塞尔举行的第八届国际人工智能大会（IJCAI-83）上发表论文，论文内容有关启发式搜索的统计推断方法，由张铃在大会上做报告。这是中国学者首次在国际人工智能重大会议上发表的研究成果。
这段通信又产生了另一个研究成果，即1984年1月发表在美国电子与电气工程师协会会刊（IEEE Trans.）PAMI-6 上的论文，它是关于机器人运动规划，这是中国学者在国际著名期刊上发表的第一篇关于人工智能的论文。“其实这篇论文本该更早发表。”张钹坦言。编辑部原本计划在1982年底或1983年初发表，却因他回国而一度中断联系。等到信件辗转寄到北京时，已经是一年之后。张铃在信中焦急地催问：“你准备得怎么样了？”
“我一看，赶紧连夜整理，把论文终稿寄出去。”张钹笑着说，“其实，文章的审稿过程出乎意料的顺利，初稿寄出去三个多月就有了结果，被完全接收，没要求修改。那时我们连怎么写英文论文都不太清楚，参考文献才三篇。当然啰，因为没人做过类似的事，论文的思路是全新的，是独立完成的，可参考的文献本来就不多。”，这项工作进一步拓展了人工智能数学建模的研究方向。
这条路可以走
中国人工智能的发展，总要有第一个吃螃蟹的人。
“那时候搞人工智能的人普遍认为，人类解决问题基本上不依赖数学，所以人工智能也不应该用数学。可是我们觉得不对，因为任何一个领域要成为科学，就必须使用数学。因此我们努力探索在人工智能中使用数学”张钹表示，以搜索为例，已有的方法都是定性的，如“深度优先”“宽度优先”法等。“张铃教授创造性地将搜索看成“随机采样过程”，并将概率推断的方法引进搜索，建立了搜索的概率统计模型。”，他们称它为“SA算法”，即统计A算法，是对传统A*搜索算法的一次重要改进。它提高了搜索效率，奠定了AI中概率建模的思想雏形。
“我们的贡献不是做出某个产品，而是证明了人工智能与数学结合这条路是走得通的。”他沉思片刻，语气笃定：“理论研究的意义，不在于立刻变成经济效益，而在于开辟方向。告诉后来的人‘这条路走得通’，这就是贡献。”
张钹与张铃的合作，不仅在学术上开辟方向，也在安徽大学留下了深远的影响。
“1980年我们成立了国家重点实验室，1990年2月正式开放运行。”张钹回忆说，1990年后，张铃教授受聘为国家重点实验室的兼职教授，两校在人工智能研究上持续互动。
1992年，张铃从当时的安庆师范学院调入安徽大学——来时只带了两个人，当时的安大也只有两台机器，几乎是白手起家。1993年，安大正式成立人工智能研究所，成为国内最早专门从事人工智能研究的机构之一。值得一提的是，张铃将数学引入到人工智能领域，与张钹教授一起创建了原创性的“商空间粒度计算理论”。该理论模拟人类智能解决问题的思路，自提出后便广受关注，并逐渐发展成为人工智能三大粒计算理论之一。
说到这里，张钹院士动情地说：“毫不夸张地说，安徽大学也是中国人工智能奠基者和引领者之一”。
2001年的冬天，张钹已是年近7旬长者，却驻守安大二十余天，陪安大的学生一起写计算机应用技术二级重点学科申请材料。白天讨论方案，晚上改文字。“初稿写得不理想，我就和张铃反复推敲，直到成稿。后来材料送上去，2002年顺利获批。”张钹笑着回忆。“当时全国只有七个高校获评，安徽大学能入选，太不容易了！”
自1978年起全国几所高校尝试人工智能教学研究，张钹表示，“几十年下来，清华大学和安徽大学培养出了三代、甚至四代科研骨干，尤其是安徽大学在如此艰难的条件中，数代人始终坚守、薪火相传，深深扎根于计算机学科的前沿研究，能够取得如今的成绩，特别地了不起。”
AI的未来，是人类思想的回归
“大语言模型出现之后，开辟一个充满可能性的世界。”谈及专业，张钹的语气里透着一种兴奋。
在他看来，人工智能真正的进步，在于通过大语言模型，让机器掌握了人类的语言。“一旦机器掌握与理解了人类的语言，我们就可以在开放领域中与机器实现自由的对话。这意味着，一个全新的智能世界正在诞生。”
尽管大语言模型取得巨大成就，但它离我们的目标-通用人工智能依然很远。多数人认为通用人工智能应该具有跨任务泛化、自主学习与适应、推理与规划、多模态理解、自我反思与元认知等能力。显然大语言模型离这个目标还很远，人工智能今后的道路依然任重道远。因此大语言模型之后，我们有很多工作需要做，包括继续提高大语言模型本身的性能（包括性价比），多模态生成，智能体化，具身智能和世界模型等。
要实现这个目标，归根结底是人才问题。谈及人才，张钹的语气变得凝重。
“我们培养出的人才平均水平很高，应该说是优秀的。但我们培养人才的最高水平与国际水平相比，则差距很大，即缺少出类拔萃的人才。”
在教育中，我们比较重视解决问题能力的培养，但却忽视了提出问题和发现问题的能力。这表现在科研工作，我们很擅长做1到n的任务，却不善于做0到1的创新，这是我们需要改进的地方。如果这一点得到克服，我们就有可能在人工智能发展上做出更大与更多的贡献。
这位九旬院士眼中的未来，依旧明亮。
合肥在线-合新闻记者 葛清政 卞怡菲
