曾大軍  受訪者供圖

當(dāng)中國科學(xué)院自動化研究所（以下簡稱自動化所）副所長、研究員曾大軍20多年前嘗試深化人工智能和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)研究、推進(jìn)社會應(yīng)用時(shí)，人工智能還不像今天這般“時(shí)髦”。在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)和美國卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)經(jīng)歷了經(jīng)典的“決策科學(xué)+人工智能”淬煉后，曾大軍想進(jìn)一步把這些理念和算法“理實(shí)交融”一下。

2007年5月，曾大軍加入自動化所，建立了實(shí)驗(yàn)室，并把網(wǎng)絡(luò)開源信息、安全信息學(xué)等前沿思想和方法引入團(tuán)隊(duì)。

“現(xiàn)在，很多社會學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者都在積極參與‘計(jì)算社會科學(xué)’的創(chuàng)新研究。事實(shí)上，2008年，我們就在曾老師的影響下接觸這些領(lǐng)域了。”曾大軍的同事、自動化所研究員曹志冬說。那時(shí)，社會計(jì)算、開源信息與安全信息學(xué)等都是比較新奇的概念；而現(xiàn)在，它們已成為促進(jìn)我國數(shù)據(jù)智能、文理工學(xué)科交叉的重要?jiǎng)?chuàng)新方向。

杰青項(xiàng)目“打破基礎(chǔ)研究和實(shí)踐應(yīng)用的次元壁”

2008年，移動互聯(lián)網(wǎng)還沒有登上歷史舞臺，中文信息資訊還處于門戶時(shí)代。但曾大軍已經(jīng)隱約意識到，大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將會對未來社會產(chǎn)生巨大影響。

曾大軍迫不及待地想要深入研究這一背景下的新的“人工智能+運(yùn)籌學(xué)”信息智能方法論，并探索它在中國社會所能扮演的角色——如何在各種復(fù)雜場景中，運(yùn)用智能算法和人機(jī)混合等技術(shù)，提升決策的科學(xué)性？如何在國家關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，最大限度挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，使智能決策的價(jià)值更好落地？

國家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目（以下簡稱杰青項(xiàng)目）給曾大軍送出了最關(guān)鍵的“助攻”。2010年，曾大軍獲得杰青項(xiàng)目資助，這讓他得以一邊深化信息智能方法論的基礎(chǔ)研究，一邊推進(jìn)這些技術(shù)的應(yīng)用。曾大軍認(rèn)為，從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用推廣存在一定的壁壘，而正是杰青項(xiàng)目的及時(shí)支持，幫助他完成了這一跨越。

用曾大軍的話說，是杰青項(xiàng)目幫助他“打破基礎(chǔ)研究和實(shí)踐應(yīng)用的次元壁”。

曾大軍的研究側(cè)重于分布式人工智能和多智能體系統(tǒng)。在前人研究的基礎(chǔ)上，他根據(jù)“人工智能+運(yùn)籌學(xué)”的特點(diǎn)進(jìn)一步錘煉、深化相關(guān)求解框架。他提出的“具有協(xié)同性和自適應(yīng)性的信息處理和決策框架”，是該領(lǐng)域在國際上的首批原創(chuàng)性研究成果之一。

帶著跨學(xué)科思維和問題導(dǎo)向，曾大軍團(tuán)隊(duì)在杰青項(xiàng)目的資助下，嘗試將他們的研究成果應(yīng)用于多個(gè)場景：他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)為電商平臺、社交媒體設(shè)計(jì)自動推薦算法，幫助疾病防控體系開展大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測與建模并實(shí)現(xiàn)疾控?cái)?shù)據(jù)的社會孿生等，還多次為應(yīng)對解決突發(fā)事件提供有力的科學(xué)方法和技術(shù)系統(tǒng)支撐。

這些工作在當(dāng)時(shí)非常有創(chuàng)新性。例如，在與各級疾控中心合作的過程中，曾大軍團(tuán)隊(duì)先后開發(fā)了傳染病動態(tài)預(yù)警分析軟件、動態(tài)傳播軟件、干預(yù)措施評估軟件，并搭建了公共健康在線感知平臺，大數(shù)據(jù)與人工智能手段逐漸得到大量運(yùn)用，增強(qiáng)了公共衛(wèi)生監(jiān)測預(yù)警能力，尤其提高了傳染態(tài)勢早期預(yù)警的敏感性和風(fēng)險(xiǎn)研判的準(zhǔn)確度。

需要指出的是，智能技術(shù)在那時(shí)并不流行。2013年后，人工智能的“喧囂”漸起，國家開始重視，學(xué)科開始大幅向前、向好發(fā)展。直到AlphaGo2016年戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍李世石后，人工智能才“一舉成名天下知”。

曾大軍告訴《中國科學(xué)報(bào)》：“對我而言，杰青項(xiàng)目對我們的工作起到了承上啟下的作用，從學(xué)術(shù)研究到學(xué)科體系的完善，再到真正解決國家重大問題和滿足產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，都是從這個(gè)杰青項(xiàng)目開始的。”

“兩手抓”的學(xué)術(shù)“慣性”

對于杰青項(xiàng)目申請，曾大軍直言他并沒有太多可以分享的經(jīng)驗(yàn)。

“后知后覺地說，我們當(dāng)時(shí)的工作符合現(xiàn)在講的搞科研‘既要頂天，也要立地’的理念，既有原始創(chuàng)新，也有實(shí)踐應(yīng)用。”曾大軍對記者表示，或許正是當(dāng)年的工作具備這樣的特點(diǎn)，所以杰青項(xiàng)目的申請過程相對順利，競爭也不像今天這么激烈。

縱觀曾大軍的學(xué)術(shù)生涯，他一直堅(jiān)持先進(jìn)理論和前沿技術(shù)“兩手抓”。

1985年，14歲的曾大軍考入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班，進(jìn)入系統(tǒng)科學(xué)與經(jīng)濟(jì)管理系和計(jì)算機(jī)系學(xué)習(xí)。

“當(dāng)時(shí)的大環(huán)境就是‘學(xué)好數(shù)理化’，用數(shù)理化思維解決各類問題。”曾大軍告訴記者。

后來，曾大軍在卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)攻讀工業(yè)管理博士學(xué)位。學(xué)校濃厚的學(xué)術(shù)氛圍和世界領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)研究水平，給了他“海闊憑魚躍”的機(jī)會。他參加該校工業(yè)管理學(xué)院與機(jī)器人研究所聯(lián)合培養(yǎng)的博士生項(xiàng)目，徜徉于智能科學(xué)技術(shù)和運(yùn)籌管理學(xué)之中。博士畢業(yè)后，他在美國亞利桑那大學(xué)工作時(shí)，仍然是“雙管齊下”。可以說，理實(shí)交融、前沿交叉貫穿了他的學(xué)術(shù)生涯。

“我認(rèn)為科研的邏輯很簡單，即掌握了一套方法論后，你就可以不斷完善它、使用它，盡力去做一些有意義的事。”曾大軍說，如果要總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，他最想分享的是，整體而言，需要扎扎實(shí)實(shí)工作，像算法更新那樣“小步迭代”、層層推進(jìn)，在扎實(shí)的基礎(chǔ)上，追尋“柳暗花明又一村”的時(shí)刻。

支持科學(xué)家潛心研究，同時(shí)應(yīng)注意分類管理

從2024年起，國家自然科學(xué)基金委員會實(shí)行對杰青項(xiàng)目的“滾動支持”，即通過對上一年底資助期滿的杰青項(xiàng)目開展分級評價(jià)，擇優(yōu)遴選不超過20%的優(yōu)秀項(xiàng)目給予第二個(gè)5年滾動支持，資助強(qiáng)度加倍達(dá)到800萬元；資助期滿后再擇優(yōu)遴選不超過50%的優(yōu)秀項(xiàng)目給予第三個(gè)5年1600萬元的資助，通過15年近3000萬元的高強(qiáng)度支持，集中優(yōu)勢資源培養(yǎng)造就高水平領(lǐng)軍人才。

在曾大軍看來，這是一個(gè)很好的機(jī)制。“它將在不同時(shí)間段內(nèi)為優(yōu)秀的青年科學(xué)家提供一個(gè)相對穩(wěn)定的環(huán)境，讓他們可以潛心研究。”他說。

不過，曾大軍也表示，這一機(jī)制需要考慮與國家其他重大項(xiàng)目的銜接和區(qū)分，需要考慮如何更好地管理和協(xié)調(diào)，避免重復(fù)支持。“有了這個(gè)機(jī)制，有人可能會對‘獲得滾動支持的杰青項(xiàng)目’和‘未獲得滾動支持的杰青項(xiàng)目’加以區(qū)分。”他說，“可能需要科研管理者以更高的智慧，規(guī)避杰青項(xiàng)目‘帽子化’2.0版本上演。”

由此，曾大軍進(jìn)一步談到了他對科研生態(tài)的一些感想。

“當(dāng)前，在科研圈有一種‘常見的怪象’，大家都以獲得杰青項(xiàng)目、研究員或教授頭銜為追求目標(biāo)，這也是當(dāng)前‘破唯’行動很難撼動的一部分。大家都在‘卷’論文、‘卷’‘帽子’頭銜，殊不知要實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)，不僅需要一流的科學(xué)家，還需要一流的工程師、程序員、臨床醫(yī)生、算法架構(gòu)師、技術(shù)轉(zhuǎn)移經(jīng)理人等。”曾大軍說，“我們不需要人人都在發(fā)論文、當(dāng)教授這方面爭當(dāng)‘狀元’，而是需要三百六十行的‘狀元’。”

“分類管理、分類評價(jià)非常重要，迫在眉睫！”曾大軍表示，客觀上說，大家不可能很快就改變認(rèn)知和追求的目標(biāo)，但社會亟須破除類似的尊卑觀念，應(yīng)從待遇、資源配置等方面一視同仁對待不同專業(yè)、不同類型的人才。

“很多情況下，很多所謂‘研究’可能并不屬于科研范疇，不必做什么都披上科研的外衣。我們擁有成熟且龐大的技工體系，它與科研體系不該有高低之分。”曾大軍說。