东莞|对话李国杰：突破麦肯锡和图灵的框框，人工智能要解决大问题丨GAIR 2021( 二 )

为褒奖李国杰多年来对东莞科技升级和创新的贡献，2021年，东莞市政府授予李国杰“荣誉市民”称号。
受疫情影响，去年李国杰在东莞居住的时间要更长，也使他得以静下心来，有更多时间去思考科学研究、创新和科技成果转化之间的关系。
而真正让李国杰上述想法“出圈”的，是2021年八月，一篇名为《李国杰院士：国内AI研究顶不了天、落不了地，该想想了》的文章。它如平地惊雷，引发激烈热议。也将一向低调的李国杰推向风口浪尖，批评声与支持声纷至沓来。
媒体和社交平台上关于国内AI领域乃至整个学术界缺少原创性工作的讨论，似乎从未停止过。究其原因，普遍认为是当下的学术评价体系不合理。
过分看重文章数目、IF、citation等表面化、指标化的东西，各大高校执行「僵化」标准评定人才。「论文导向」使得不少科研课题和研究内容来自“闭门造车”的愿望，脱离实际需求，不利于产生从0到1的创新工作，浪费了大量的资金投入。「学术评价体系」和「学术潜规则」的双重作用，或许正是造成李国杰文中所指出的AI研究“顶不了天、落不了地”的原因之一。
但也有人认为，李国杰这番说法“听君一席话，如听一席话”，正确但没有任何指导价值。还有人认为“这样的话我也会说”，在知乎关于该文讨论问题下有这样一条评论：“如果院士的水平，在2021年给出了顶不了天，立不了地的病情诊断；那么他应该立刻给出‘如何顶天，如何立地，为什么顶不了？为什么立不住？’的治疗方案。”
面对质疑，李国杰却保持了低调，仅在某微信公号上发表了一则简短的声明。在信息爆炸的时代，这条声明也如同投入湖中的石子，虽然激起了涟漪，湖水终究也会随着时间的推移而慢慢归于平静。
“我首先是觉得很欣慰，因为年轻人愿意质疑、勇于质疑是好事。”在2021年底召开的GAIR 2021 大会上，李国杰告诉雷峰网。
李国杰作为嘉宾参与了GAIR 2021“并行计算与系统结构40年”纪念圆桌的现场讨论。会后，李国杰与雷峰网进行了一次对话，评述了计算机科学和人工智能理论研究长期以来存在的“不以解决问题为导向”的倾向，对“顶不了天、落不了地”做了进一步解读：AI的“顶天”和“落地”指的是AI不仅要解决已有应用中的一些小问题，更要解决NP-hard级别的大问题，而我们目前在人工智能的研究方向规划上常见的问题是，要么不够“顶天”，要么难以“落地”。
这当中有历史的原因，也正是他希望提醒研究者们应该注意的地方。
以下为雷峰网整理的对话实录，雷峰网做了不改变原意的编辑：

“顶不了天，落不了地”引发的争议

雷峰网：我们先从您2021年8月的一篇“顶天立地”的文章说起。当时您的文章发表后引起了业内的广泛讨论。
李国杰：其实当时我已经发表了一个声明，我并不是对中国AI研究现状做定论。文章的_原题为是《人工智能应用取得重大成果的启示》，主要是阐述AlphaFold在生物领域的突破性进展带给我们的启示，相关报社认为标题太平淡，未经沟通，便把题目改成《国内AI研究“顶不了天、落不了地”，该想想了》。
我在文章中提到的问题是指，目前国内许多大学和企业已经感受到“顶不了天又落不了地”的困扰。希望大家在选择AI研究方向上“多动脑筋”，AlphFold 2取得成功的主要原因是DeepMind团队目光敏锐地认定，用人工智能可以解决蛋白质结构预测问题。方向本身具有前瞻性、挑战性，而且解决后意义重大。我国启动的新一代人工智能重大科技项目，开展了数据智能、跨媒体感知、群体智能、类脑智能、量子智能计算等研究，已取得不少研究成果，但没有涵盖这种类型的研究。因此，我们该想想了。这是提醒在选择人工智能做什么时候要多想想，不要“随大流”。