金耀初，江蘇吳江人，歐洲科學(xué)院院士、國(guó)際電氣和電子工程師協(xié)會(huì)會(huì)士（IEEEFellow）。曾任芬蘭科學(xué)院與芬蘭國(guó)家創(chuàng)新局芬蘭杰出教授、德國(guó)聯(lián)邦教育與研究部洪堡人工智能教席教授?，F(xiàn)已全職加入西湖大學(xué)，受聘人工智能講席教授

歐洲科學(xué)院院士、洪堡人工智能教席教授、國(guó)際電氣和電子工程師協(xié)會(huì)會(huì)士（IEEE"Fellow）金耀初在學(xué)術(shù)界享有盛譽(yù)。與多數(shù)學(xué)者型教授不同的是，他還曾在德國(guó)本田歐洲研究院工作11年，長(zhǎng)期任職于研發(fā)部門(mén)，先后擔(dān)任資深科學(xué)家和主任科學(xué)家。盡管在工業(yè)界積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，但他始終保持著探索基礎(chǔ)原理的學(xué)者之心。在闊別浙江近30年后，他選擇重返故土，全職加入西湖大學(xué)工學(xué)院，擔(dān)任人工智能講席教授。

人生：“有準(zhǔn)備”碰到“好機(jī)會(huì)”

金耀初出生于水鄉(xiāng)蘇州，家中務(wù)農(nóng)，共有五個(gè)兄弟姐妹。金耀初小時(shí)候負(fù)責(zé)給全家七口人燒飯，他特別愛(ài)看書(shū)，在做飯的時(shí)候，灶臺(tái)邊都放著書(shū)，他抽空就看上兩眼。

1980年，金耀初考上了鎮(zhèn)上的中學(xué)，高中時(shí)期全校理科排名穩(wěn)居第一。1988年、1991年及1996年，金耀初在浙江大學(xué)電機(jī)系分別獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位，之后留校任教。

金耀初說(shuō)：“我不設(shè)置具體的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，但我時(shí)刻在為可能出現(xiàn)的機(jī)會(huì)做準(zhǔn)備，這是我的特點(diǎn)。大自然的演化機(jī)制也是這樣，如果沒(méi)有這些應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，環(huán)境一變就會(huì)被淘汰?！?/p>

于是，那句老生常談的“機(jī)會(huì)總是給有準(zhǔn)備的人”，在金耀初的人生中屢屢應(yīng)驗(yàn)。

旁人只看到，他在讀研究生期間由自動(dòng)控制領(lǐng)域絲滑轉(zhuǎn)入了人工智能領(lǐng)域，卻不知道這是因?yàn)閻?ài)去圖書(shū)館的他，偶然發(fā)現(xiàn)并自學(xué)了一本以色列學(xué)者關(guān)于機(jī)器人軌跡規(guī)劃與遺傳算法的書(shū)，由此邁入了計(jì)算智能與人工智能的世界。

旁人只看到，他在浙大任教數(shù)年后，反常規(guī)地前往德國(guó)波鴻魯爾大學(xué)開(kāi)啟了第二段博士求學(xué)之旅，卻不知道他在本科和碩士階段，就學(xué)習(xí)了所有能學(xué)的第二外語(yǔ)，早就打下了德語(yǔ)基礎(chǔ)，并且向德國(guó)的不同學(xué)校寄送了20封紙質(zhì)信，找到了這個(gè)求學(xué)機(jī)會(huì)。

旁人只看到，他在德國(guó)本田（歐洲）研究院潛心工作了11年，任職至主任科學(xué)家后，又順利回歸大學(xué)校園，被英國(guó)薩里大學(xué)計(jì)算機(jī)系聘為計(jì)算智能講席教授，卻不知道他在公司工作期間，依然保持寫(xiě)論文、發(fā)論文的習(xí)慣，因此即便他因?yàn)闀?huì)議沖突無(wú)法參加原定的面試，三個(gè)月后，“鐘情”于他的薩里大學(xué)還是再次發(fā)出邀請(qǐng)

當(dāng)金耀初長(zhǎng)期保持著“Be"prepared（有準(zhǔn)備）”的狀態(tài)，榮譽(yù)似乎也會(huì)挨個(gè)來(lái)敲門(mén)。

洪堡教席獎(jiǎng)被視為德國(guó)“最高學(xué)術(shù)講席”，旨在吸引優(yōu)秀的海外研究人員赴德展開(kāi)工作。在人工智能領(lǐng)域，每年獲獎(jiǎng)科學(xué)家不超過(guò)6名。2020年，金耀初收到了一封來(lái)自本田研究院時(shí)期的合作機(jī)構(gòu)、舊相識(shí)比勒菲爾德大學(xué)的郵件，該校人工智能領(lǐng)域的專家BarbaraHammer教授在信中說(shuō)，大學(xué)愿意提名他為洪堡教席教授?！跋嚓P(guān)專業(yè)材料他們都會(huì)準(zhǔn)備好，我只需要同意提名并提供一份個(gè)人簡(jiǎn)歷。于是我欣然同意了。”金耀初回憶道。于是，2021年，金耀初獲得了5年內(nèi)350萬(wàn)歐元的科研經(jīng)費(fèi)，以及在德國(guó)比勒菲爾德大學(xué)的終身教授職位。

相似的情形也發(fā)生在金耀初獲得“芬蘭杰出教授”頭銜的經(jīng)歷上。這是由芬蘭國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新局頒發(fā)的一項(xiàng)吸引海外人才的提名制榮譽(yù)，每年僅有十余個(gè)名額。金耀初介紹，于韋斯屈萊大學(xué)的副校長(zhǎng)、

想象一下，一個(gè)機(jī)器人零件，就等同于一個(gè)細(xì)胞；或者，一個(gè)模塊機(jī)器人的不同模塊，就像一個(gè)生物中的不同器官；通過(guò)模擬生物發(fā)育過(guò)程的基于調(diào)控及細(xì)胞與細(xì)胞之間的相互作用機(jī)制，讓機(jī)器人像生物一樣，能夠自發(fā)完成一個(gè)特定的任務(wù)。金耀初率先將基因調(diào)控等形態(tài)發(fā)生機(jī)制應(yīng)用于群機(jī)器人及模塊機(jī)器人的自組織研究，并與合作者共同提出了“形態(tài)發(fā)生機(jī)器人學(xué)”（Morphogenetic

Robotics）這一新概念。

曾任國(guó)際多目標(biāo)決策學(xué)會(huì)主席的KaisaMiettinen教授是傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化研究領(lǐng)域的著名學(xué)者，金耀初偶然在德國(guó)的一場(chǎng)學(xué)術(shù)會(huì)議上與她相識(shí)，她很欣賞金耀初的工作。會(huì)議間隙，KaisaMiettinen教授跟金耀初說(shuō)“我給你提名“芬蘭杰出教授”，你需要每年來(lái)芬蘭研學(xué)訪問(wèn)4個(gè)月，一共3年。”金耀初欣然接受。因?yàn)檫@是一項(xiàng)榮譽(yù)，英國(guó)薩里大學(xué)也特批了這位學(xué)者每年的“芬蘭時(shí)間”。

研究：讓人工智能向大自然學(xué)習(xí)

隨著高性能計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及傳感器等技術(shù)的普及，“深度學(xué)習(xí)”迅速興起，機(jī)器能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并像人類一樣識(shí)別語(yǔ)音和圖像。如今，大語(yǔ)言模型人工智能能夠進(jìn)行問(wèn)答交流，并完成代碼生成、文本翻譯、郵件撰寫(xiě)、文案創(chuàng)作、視頻腳本編寫(xiě)等任務(wù)。它被業(yè)界視為2010年左右興起的第三次人工智能浪潮中最引人注目的“一朵浪花”。

近年來(lái)，人們反復(fù)提出一個(gè)問(wèn)題：人類是否會(huì)被人工智能取代？

在人工智能領(lǐng)域深耕30余年的金耀初認(rèn)為，人類距離那一天依然遙遠(yuǎn)，原因是基于大模型的人工智能技術(shù)只能解決特定問(wèn)題，尚不具備自主學(xué)習(xí)、因果推理及創(chuàng)造新知識(shí)的能力。

在金耀初看來(lái)，突破當(dāng)前大模型人工智能瓶頸的有效途徑，在于更全面、更深入地向大自然學(xué)習(xí)。其實(shí)生物智能一直是人工智能的老師，目前最為成功的深度學(xué)習(xí)，在許多方面模仿了生物特別是人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制。但要更全面地模擬生物智能，還需另外兩個(gè)重要因素——演化與發(fā)育：演化指向大自然最基本的機(jī)制，如達(dá)爾文在19世紀(jì)提出的物競(jìng)天擇、自然選擇等；發(fā)育則指生命個(gè)體從誕生到成熟的過(guò)程，如動(dòng)物的受精卵發(fā)育為鳥(niǎo)類、獸類或人類，植物的種子生長(zhǎng)為各類草木。

“我的研究目標(biāo)是模擬并有機(jī)融合生物演化、發(fā)育與學(xué)習(xí)的最本質(zhì)機(jī)制，探索實(shí)現(xiàn)通用人工智能的新途徑?！?023年7月，金耀初系統(tǒng)總結(jié)了過(guò)去15年在演化發(fā)育人工智能領(lǐng)域的研究成果，出版了專著《神經(jīng)系統(tǒng)及形態(tài)發(fā)育的計(jì)算機(jī)演化——走向演化發(fā)育人工智能》。他希望以此為基礎(chǔ)，在未來(lái)10年探索新型通用人工智能技術(shù)。

在洪堡基金會(huì)的官方介紹中，金耀初被列為群智能領(lǐng)域的先驅(qū)。他將形態(tài)發(fā)生群智能視為自己最具創(chuàng)新性的成果之一。形態(tài)發(fā)生群智能是指通過(guò)模擬生物發(fā)育過(guò)程中的基因調(diào)控機(jī)制、細(xì)胞間相互作用及生物與環(huán)境的相互作用，實(shí)現(xiàn)一種“群體”智能行為。

為什么胚胎發(fā)育可以從一個(gè)細(xì)胞不斷分裂，最終形成特定生物？為什么同一種竹子在不同的光照條件下會(huì)呈現(xiàn)出不同的彎曲形態(tài)？“其中，并沒(méi)有人去教它們應(yīng)該怎么做，完全是一個(gè)自組織的行為。這一機(jī)制在實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義，例如

群機(jī)器人或多無(wú)人機(jī)的集群編隊(duì)與協(xié)調(diào)控制?！苯鹨跽f(shuō)。

想象一下，一個(gè)機(jī)器人零件，就等同于一個(gè)細(xì)胞；或者，一個(gè)模塊機(jī)器人的不同模塊，就像一個(gè)生物中的不同器官；通過(guò)模擬生物發(fā)育過(guò)程的基于調(diào)控及細(xì)胞與細(xì)胞之間的相互作用機(jī)制，讓機(jī)器人像生物一樣，能夠自發(fā)完成一個(gè)特定的任務(wù)。金耀初率先將基因調(diào)控等形態(tài)發(fā)生機(jī)制應(yīng)用于群機(jī)器人及模塊機(jī)器人的自組織研究，并與合作者共同提出了“形態(tài)發(fā)生機(jī)器人學(xué)”（Morphogenetic"Robotics）這一新概念。

金耀初更為知名且影響力更大的領(lǐng)域，是自上世紀(jì)90年代末以來(lái)持續(xù)發(fā)展的演化計(jì)算研究。演化計(jì)算，指的正是把自然的演化規(guī)則引入到人工智能領(lǐng)域，以解決復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和決策問(wèn)題。比如哪個(gè)手機(jī)的性價(jià)比最好，哪款股票的投資回報(bào)率最佳，怎么設(shè)計(jì)汽車使它的阻力最小但抓地又很穩(wěn)這些實(shí)際問(wèn)題本質(zhì)上都屬于優(yōu)化問(wèn)題。以往，這些問(wèn)題通常依賴數(shù)學(xué)方法解決，人們假設(shè)存在一個(gè)解析的數(shù)學(xué)公式（即目標(biāo)函數(shù)）來(lái)計(jì)算“最優(yōu)解”。然而，現(xiàn)實(shí)中的許多問(wèn)題無(wú)法用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式描述，其復(fù)雜性堪比生物的演化過(guò)程。金耀初所做的，正是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用（主要為工業(yè)界）中碰到的，無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法解決的復(fù)雜問(wèn)題，設(shè)計(jì)相應(yīng)的演化算法進(jìn)行優(yōu)化。他的成果已成功應(yīng)用于多個(gè)實(shí)際復(fù)雜工程系統(tǒng)優(yōu)化，尋找更優(yōu)解。

夢(mèng)想：在西湖，回到它開(kāi)始的地方

人工智能并不是一直像現(xiàn)在這么熱門(mén)的。金耀初見(jiàn)證了20世紀(jì)80年代末第二波人工智能浪潮的興起，也在90年代初期，經(jīng)歷了這個(gè)領(lǐng)域又一次的落寞時(shí)光。他回顧道：”當(dāng)時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出了許多優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些算法在解決問(wèn)題時(shí)比人工智能技術(shù)（如專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）表現(xiàn)更好，效果顯著。因此，人工智能領(lǐng)域進(jìn)入了第二個(gè)‘冬天’?！?/p>

在“無(wú)人問(wèn)津”的時(shí)期，金耀初堅(jiān)持了下來(lái)，他專注于自己的興趣，默默耕耘，完成了博士學(xué)業(yè)，并在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)30年的探索與實(shí)踐。他如是解釋自己對(duì)人工智能的理解：“自然演化如何產(chǎn)生像人這樣的高級(jí)動(dòng)物？理解生物演化、發(fā)育和學(xué)習(xí)的機(jī)理，并模擬它們來(lái)解決復(fù)雜的科學(xué)和工程問(wèn)題，這便是我所理解的人工智能。我覺(jué)得很有意思。”

經(jīng)歷過(guò)低谷的人，往往更懂得居安思危。眼下，人工智能雖然取得了巨大的成功并成為社會(huì)大眾關(guān)注的焦點(diǎn)，但在金耀初眼里，依然有許多未知需要探索和解答。他依然希望從自然中汲取靈感，學(xué)習(xí)更多知識(shí)，在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更大突破——這正是他加入西湖大學(xué)的初心。

金耀初說(shuō)：“我正在組建的實(shí)驗(yàn)室名為‘可信及通用人工智能實(shí)驗(yàn)室’，顧名思義，我們的目標(biāo)是研究可信且通用的人工智能。具體而言，研究分為兩大方向：工業(yè)人工智能（Industrial"AI）和通用人工智能（General"AI）。我希望充分利用西湖大學(xué)的資源，在人工智能的應(yīng)用與基礎(chǔ)研究領(lǐng)域發(fā)力，特別是聚焦演化發(fā)育機(jī)制與人工智能相結(jié)合的方向。”這其中，他更掛念較晚上手、卻最前沿的研究方向“演化與發(fā)育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（EvolutionaryDevelopmental"Neural"Systems，簡(jiǎn)寫(xiě)為EDEN），金耀初另起了個(gè)簡(jiǎn)約的名字叫“伊甸園”，象征著初生人類懵懵懂懂的階段。這一方向目前在人工智能領(lǐng)域較為小眾，研究的問(wèn)題也相對(duì)基礎(chǔ)，但金耀初有信心在10年內(nèi)研發(fā)出具備自主學(xué)習(xí)能力、更接近人類智能的系統(tǒng)。

金耀初與人工智能、與科學(xué)的結(jié)緣，都始于杭州。時(shí)隔近30年，他重返夢(mèng)想開(kāi)始的地方，并在西湖大學(xué)這所年輕的大學(xué)中找到了理想再次起航的沃土：這里沒(méi)有硬性指標(biāo)，可以自由探索，與他在德國(guó)熟悉的研究環(huán)境頗為相似。

金耀初期待與西湖大學(xué)從事不同領(lǐng)域研究的同行交流。他說(shuō)：“我注意到西湖大學(xué)引進(jìn)了許多生物工程、發(fā)育生物學(xué)和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者。雖然目前我認(rèn)識(shí)的還不多，但未來(lái)我一定會(huì)與他們展開(kāi)更多合作?！苯鹨醯难芯糠较蛴袑W(xué)科交叉研究的需求，他的既往研究成果，也與計(jì)算機(jī)、機(jī)器人學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)等不同研究方向緊密相關(guān)。

同時(shí)，他也期待著自己的實(shí)驗(yàn)室中有更多年輕面孔，希望這些年輕人對(duì)做科研擁有發(fā)自內(nèi)心的熱情，這便是他進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的初心。金耀初認(rèn)為，“最重要的是用心，對(duì)科研有真正的熱情，千萬(wàn)不要為了讀博士而讀博士”。他特意為演化發(fā)育方向的課題預(yù)留了招生名額。金耀初坦言：“我擔(dān)心學(xué)生會(huì)有短視的思維。這一領(lǐng)域雖然能產(chǎn)出許多高質(zhì)量的成果，但可能并不容易發(fā)表。

責(zé)任編輯：周瑩瑩