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( 三 )

AlphaFold 2 自由建模类蛋白质靶标的两个示例

“顶天立地”的意思是：在技术上要“顶天”，要敢于闯进“禁区”，做别人认为不可能成功的前瞻研究；；应用上要“立地”，要解决经济、国防建设中的大问题，也包括用人工智能技术解决基础研究中的挑战性问题。
雷峰网：对比国内人工智能的研究，我相信您的这些看法，也不是一朝一夕就形成的。请问是什么原因让您关注人工智能并产生这些想法呢？
李国杰：文章刊登后，做AI创业的年轻人不服气，我完全理解，毕竟在他们看来我只是一个搞高性能计算的‘老头’，有什么资格评价人工智能呢？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。
我在很多场合前说过，我算是第二波人工智能的“弄潮儿”之一。

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

1987年李国杰（左）、夏培肃（中）、李政道（右）在国际学术会上讨论问题

1981年中国科学院硕士毕业后，夏培肃先生推荐我到美国普渡大学攻读博士学位，研究与AI有关的组合搜索。当时国际AI学术圈中鲜有中国学者。1984年，我在AAAI大会上发表了论文，AAAI那时还是美国国内的人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence，2007年AAAI改称为国际性的先进人工智能协会，Association for the Advance of Artificial Intelligence），名气不像现在这么大，在会上我没有遇到从国内到美国德克萨斯州奥斯丁来开会的学者。
1985年，同我的导师华云生教授，我们共同编著了一本自学参考书（Tutorial）《Computer for Artificial Intelligence Applications》，连续三年成为IEEE最畅销出版物，当时新进入智能计算机领域的学者大多看过这本文集。在书中我没有使用「智能计算机」（intelligent computer）一词，而是采用「适合人工智能应用的计算机」，当时很难做出真正意义上的「智能机」，只可以讲是将计算机应用于人工智能。1987年我回国工作，先后出任中科院计算所研究员和国家智能计算机研究开发中心主任，也将重心放在高性能计算研究上。但我从未停止过对"人工智能"的关注。

李国杰与导师共同编写的书籍
雷峰网：可以说您见证了我国人工智能学科的成长和发展，最初人工智能在我们国家是什么样的情况？
李国杰：我国人工智能的发展是走过一段弯路的。最早的人工智能学会不在中国科协体系里，而是在社会科学这个体系中，挂靠在中国社会科学院下面。（关于中国人工智能学会成立的早期故事，在即将出版的《中国人工智能简史（第一卷）：致敬传奇》中有更详细描述）。
863计划初期，我曾是智能机专家组（306主题）的副组长。按照专家组的意见，戴汝为（中科院院士、著名控制论与人工智能专家）和我出面联络全国的人工智能学者，试图创立全国大联合的人工智能学会，跟全世界主流人工智能学会对标，归属到科协体系里，但此事没能做成。当时我们的人工智能研究与国际上主流的人工智能是不接轨的，同样是做人工智能，大家关注的东西有着不同的发力点。
雷峰网：您这篇文章里提到AlphaFold在生物领域做出了一些成就。您是如何想到用AlphaFold举例子的呢？
李国杰：我对生物领域的了解，是始于我的学生卜东波，他是这方面的专家。在AlphaFold 2问世以前，国内外有不少科学家在做用计算机预测蛋白质三维折叠结构的研究。卜东波团队2020年在Nature Communications期刊发表论文，在蛋白质结构预测方面做出了世界领先的成果。他做出来的几个代表性预测结果比AlphaFold要好，AlphaFold在CASP比赛中的GDT得分约为50多分，卜东波能做到70分。后来AlphaFold 2 做到90分就超过他了。