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ChaptGPT熱度高居不下，引發了各界人士對人工智能（AI）發展的思考。2月17日，中國工程院院士、阿里云創始人王堅在南方電網總部參加第四屆電力調度AI應用大賽時談到，人們在不同歷史時期對AI有著不同的期待，通過回答時代問題，AI逐步實現了技術突破和迭代進化。
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王堅在第四屆電力調度 AI 應用大賽上演講 阿里云 供圖
王堅回顧道，縱觀AI的發展歷史，從“深藍”、ImageNet到AlphaGo、ChatGPT，都是通過對特定時代命題的攻克，帶動了AI的巨大進步。
人類對AI的研究始于1956年。王堅說，一開始，大家想象到AI 最了不起的事兒，就是下棋。從IBM的“深藍”打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫，到谷歌的AlphaGo打敗人類圍棋冠軍李世石，這幾十年來AI的重要命題之一就是“下棋”。
在破解AI“下棋”的命題期間，還穿插著另一個題目——搭積木。這背后的代表是已故人工智能先驅馬文·明斯基，他生前不僅致力于機器能夠像人一樣思考，還期望AI能和實用機器人結合，例如讓機械臂像人手一樣搭積木。
“當時，計算機算力比較低，機器人能做到一點小孩兒能做事情，大家就會覺得很了不起。”王堅說。
過去的幾年里，大家又給AI找到了一個新命題——ImageNet。這是一個圖像識別的題目，ImageNet是一個用于視覺對象識別軟件研究的大型可視化數據庫。“這個題目使得AI研究突然復興了。”王堅說，此階段的代表成果是人臉識別，標志性的事件是機器識別的準確率超過了人類，進而把AI帶到一個新高度。
此后一個里程碑事件是研究人員利用DeepMind的AI工具AlphaFold確定了約2億個蛋白質的結構，范圍覆蓋地球上幾乎所有已知生物，在生命科學領域引發轟動。這極大地降低了蛋白質的結構預測門檻，縮短了相關研究的時間，同時也降低了研究成本。
王堅認為， AlphaFold解決的是一個“非常有高度”的問題，畢竟“下棋”“搭積木”等問題相對而言“娛樂性比較強”。
今天爆火的ChatGPT面向的則是AI作為聊天機器人的命題。“聊天”其實很早就被提出，也有很多公司推出過多款對話機器人，ChatGPT勝在它將互聯網上的文本數據作為訓練數據，并通過人類反饋的強化學習不斷優化迭代，最終所達到的效果令人印象深刻，由此也引發了人們對AI越來越多的憧憬。
王堅提到，學界對ChatGPT的評價也并非“一邊倒”。例如美國知名的語言學家諾姆·喬姆斯基就認為“ChatGPT是一個高科技剽竊系統”，理由是它“只是從海量數據中發現規律，并依照規則將數據串連在一起，形成像人寫的文章和內容”。對此，王堅認為，大家對 ChatGPT 有不同看法很正常，放之于AI發展的歷史而言，重要的仍是“提出問題”。