院士云集说遥感——人工智能与测绘遥感发展论坛

人工智能有很多定义。例如在计算机界，人工智能是指让机器像人一样思考；或者说是图灵测试，让我们与人和计算机进行对话，之后来判断与我们对话的到底是真人还是计算机。而计算机界中还有几大学派，对人工智能都有各自的理解。我们一定要从定义的角度去思考，因为它从不同的角度，展示了人工智能的特性。因此，我想人工智能也可以用我们测绘的语言来定义，我认为它有以下几个层次。

首先是智能，什么是智能？我认为，智能是生物界的一种生存的能力，包括植物和动物。自然界进化到现在，只有生物界才有智能，因为它可以感知外界，然后对外界的变化做出调整自身的反应，趋利避害，这是它的一些本质。而且这种趋利避害的行为，是一定要找到在准确的地点、准确的时间、准确的方向，甚至准确的姿态，来调整自己。对于自然界的智能，最核心的就是在精准的地点、精准的时间，做一件趋利避害的事情。那么，智能就是感知外界的变化，形成经验，再上升为知识和决策，进而调控自己或者局部地调控外界的状态，实现趋利避害的目标。

第二个层次，是智慧。智能是一个层次，是解决当前的问题，智慧是解决未来和未知的问题，也就是利用通过感知和认知形成的知识来进行推理，然后预测在未来的某个时间、地点上外界的变化，进而对如何形成调控进行预设，改变自己或者外界，实现趋利避害。并且这样的调控一定是协同的，在同一个时间和位置上有多个行为、多个动作协同地来进行趋利避害。那么从这样一个定义来说，在精准的时间和精准的位置，实现精准的协同，从而改变外界，这不正是我们测绘要解决的问题吗？对于在一个地点、一个时间发生的事件，把它感知、记录和表达出来，然后进行认知。例如我们通过测绘形成的地图，地图的表达本身就是一种对外界的认知。

第三个层次，是辅助决策。在地图上进行规划，或者是进行战略的设计，这都是地图测绘产品能够形成的辅助决策。所以这个过程，整个测绘就是一个智能的活动，这样我们就可以定义什么是智能。那什么是人工智能？人类的智能是生物界智能的最高形式，那么把这种最高形式的自然界的智能，赋给机器，赋给环境，那就形成了人工智能。因此，人工智能就是想办法把自然智能赋给机器和环境，这是我个人对人工智能的理解。

我是做地图学与地理信息工程的，我就从地图学的角度来谈谈我对人工智能的一些看法。学科发展要顺应时代大势，地图学有四千五千年的历史，在这个漫长的发展历程上，有好几个关键的时间节点。

在二十世纪五、六十年代的时候，计算机开始出现；到七十年代，制图学中出现了一个方向叫计算机地图制图。在这个基础之上，经过五十多年发展起来的地理信息系统，大大地拓展和延伸了我们地图的功能。

当今，地图学又站在了一个新的时间关键点上，这个时间点的战略性标志就是人工智能。前不久在武汉举办的第九届“地图学与地理信息系统”学术大会上，以及在广州举办的第三届“全国地图学理论与方法”研讨会上，我作了主题发言“人工智能时代：地图学从哪里来到哪里去”。后来我在网上的读者讨论中发现了两句很有哲理的话，“地图学是从群众中来到群众中去”“地图学是从实践中来到实践中去”。地图，是我们表达非线性复杂地理事件的最伟大的创新思维，所以它是从群众中来的；我们的工作、学习和生活，谁都离不开地图，这就是地图到群众中去。地图也是从实践中来的，地图最早起源于人类社会生产活动的需要；而几千年来，我们又在理论与科学实践、社会实践，以及人类生存生活实践当中，不断地促进地图的发展，这就是地图到实践中去。

说到人工智能，首先我们要认识人工智能。认识人工智能是一条很曲折的道路，六十多年来这条曲折的道路经历了四个发展时期：梦想期、推理期、知识期、学习期。这六十多年的曲折道路中，有三点是值得我们借鉴的。

第一点，我们要认识到人工智能的道路不是一帆风顺的，要实现人工智能，就要勇于挑战困难，我们要克服当前在科学研究中的急功近利。

第二点，我记得在1956年，有六位科学家聚集在美国的一个小镇，就围绕人工智能这一个主题，讨论了两个多月的时间，最终确定了“人工智能”这个名字，所以后来大家把1956年称为“人工智能之年”。在座的各位，我们现在有这样的时间吗？可能两天、三天在一起讨论一个问题都很难了。

第三点值得我们学习的，是我们要像老一辈科学家那样，用科学的态度对待科学的问题。我是非常主张要形成争议的，通过讨论来形成共识。我经常在想一个问题，如果没有当年人工智能的三大流派经过争辩到统一的过程，我们怎么可能有今天人工智能的蓬勃发展。结合到地图制图来讲，在上世纪八十年代中期到九十年代中期，地图制图专家系统的研究在国内外都非常热门，但遗憾的是，之后在实际生产中基本上没有得到应用。问题出在哪里？我觉得根本问题在于，我们地图制图当中的知识工程的瓶颈问题没有得到很好的解决。其实这个问题钱学森先生在1984年给戴汝为院士写的一份信中就提到了，“外国人工智能工作，似乎急于求成，而基础理论工作不扎实”。时隔二十几年后的2011年，有一位叫李娜的记者在《科技导报》第14期上发表了一篇文章，叫做《被批20年无进展，人工智能需要重启？》重启什么呢？重启，就是要重新回归到基础研究上来。所以，当今我们的地图制图也要重视基础性研究。地图学有几千年的历史，我们今天做的事绝对不是前无古人后无来者，它是一个十分复杂的思维过程。因此在人工智能时代，地图学要传承、创新与发展。到底传承什么、创新什么、发展什么，这是我们亟需进一步要讨论的问题。

说起人工智能，我现在在清华大学信息学院当院长，被问得最多的问题，就是你怎么理解人工智能。我们学院有几位专家常常在讨论人工智能，我经常去听去理解，今天在这珞珈山脚下，我有了新的灵感。我看到人工智能和测绘放在一块儿讨论，我认为“人工智能+测绘”是一种非常天然的结合。特别是刚才刘经南院士讲到的精确的位置和时间，将人工智能应用于此，它是目前最恰当的结合。

我对人工智能发展的理解，第一是要解决精确世界里面人工的问题，第二是由精确到不精、到不确定，第三是最高境界，即如何解决不确定世界里的问题。在第一个阶段中，和测绘相结合，是太巧了，精确性在人工智能里面会发挥非常非常重要的作用。我想多讲讲第二个阶段，从精确到不精，从确定到不确定。我一直在问一个问题，我们到底是要学习生物的智能呢，还是本能。刚才刘经南院士给了我很大的启发，我觉得我们现在可能还是主要学习生物界的本能。

我现在出一个题，我曾经在北航也出过这个题，目前还没有得到一个答案。这个问题是，现在的无人机编队，能不能学大雁的飞行？首先是形成大雁式的飞行编队，这群飞机飞过去，对面迎面飞过来一架飞机，它们要能够避开，等这架飞机过去以后再变回大雁式的编队飞行。我的问题是，第一，能有多少架飞机，可以学大雁编队飞行；第二，距离多远的时候能避开，与大雁飞行的精确的力学相比，你和它的误差是多少？我非常想要这个题的答案，大家说这是智能还是本能。如果说大雁有智能可能不太有人信，因为那是自然进化的结果。按照刘院士说的精准的时间和空间，大雁一定不用GPS，也不用北斗，那么它的精确的时间和空间是怎么来的。

从这样的智能再往前走，我们看第三个阶段，就是不确定性。我想问一个问题，我们为什么离不开GPS，离不开北斗？这里面涉及很多问题。比如我们做的灵巧卫星，我跟大家报告一下，这灵巧卫星里有什么样的智能。所谓灵巧波束，就是哪儿有用户波束就指到哪儿，因为这样可以省功率，卫星功率是受限的。灵巧波束通信靠的是什么呢？是靠的GPS，靠的北斗，否则没办法去指。但我们在卫星上还做了一件事，假定没有GPS、没有北斗，波束怎么指向目标？这件事是卫星发射以后，我们做了一年多的算法改进，才做出来的，这件事非常重要。但这件事情我们目前是在单颗卫星上做得可以，或者说在单颗卫星只有几个波束的时候做得可以，对多颗卫星，就碰到了难题。我们现在在做另外一颗卫星，这颗卫星有200个波束。现在的卫星覆盖的半径是1000公里，未来这颗卫星覆盖的半径是6000公里，并且是200个波束。假如说也没有位置信息，该怎么做？我觉得它可能就存在一个典型的不确定性问题。地面的用户你不能限定他在哪儿，他在哪儿打电话，但又要精确地把能量投送到那儿，把波束指向那儿，就存在不确定性。

我一直有一个梦想，通信怎么能够跟我们的测绘结合起来。坦白讲，我在做灵巧卫星之前，没太关注时空基准这个问题。在李德仁院士的指导下，我们做了灵巧卫星以后，我开始去思考智能、测绘、通信，这个之间怎么去做融合，怎么做出将来更有特色的成果。就像刚才王家耀院士所讲的，我们要从基础的角度去发展，让咱们中国人在人工智能领域占有一席之地。我相信今天这个话题，是一个学科交叉融合、协同发展的新的起点，我也希望能在新的起点上，继续在老师们、师兄师姐们的帮助指导下，有所作为。

我来谈谈我对人工智能的体会，我本人是做陀螺惯导、精密仪器的，从大的学科来讲叫做自动化。我的体会是，测绘遥感学科是做知识信息的获取，包括环境的信息。从地面到空中，天空地一体化测绘，不仅是几何量测，还能形成图像，不仅可以测静止的，还可以测动态的，有了这么好的感知信息，人工智能理论在其中一定有用。我认为最大的应用就是无人驾驶，在航空航天领域有无人飞机，地面有无人驾驶器，将来还有机器人。我认为我们的遥感测绘学科，首先是获取地理信息，然后建立地理信息系统，同时可以获取环境信息，本身自己还能定位导航。既能感知环境，又能知道自己的应用参数，再向边缘学科拓展，问题就解决了，比如无人车的路线就可以得到了。以前我们说用无人机来测绘，现在反过来用测绘给无人机提供环境信息，提供指定目标。现在我们还研究无人机物流，利用地理信息来提供投放地的信息，虽然目前平台还需要再发展，但测绘遥感信息在无人系统领域非常有用。现在讲人工智能与测绘遥感，将来是测绘遥感引领人工智能，我相信有测绘遥感学科的巨大进步，一定会推动我们国家人工智能学科的发展。

人工智能正在掀起一场技术革命和产业革命，测绘遥感既是人工智能发展的受益者，又是贡献者。既要牢牢把握测绘遥感的先导性、基础性，又要不断发展跨界融合，这是当前我们测绘遥感工作者所面临的任务和挑战。

文/贾贞贞

图/张华（武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室）