當(dāng)年的6月1日，作為清華大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)講席教授、北京智源人工智能研究院首席科學(xué)家，劉嘉在北京智源大會(huì)上給出擲地有聲的結(jié)論——人類依舊擁有世界上最高等的智能。

然而幾個(gè)月后，他的結(jié)論悄然發(fā)生了變化。11月10日，他認(rèn)為，腦與人工智能（AI）的結(jié)合是人類進(jìn)化的節(jié)點(diǎn)；11月30日后，劉嘉的觀點(diǎn)變得激進(jìn)——

“人類有兩次認(rèn)知革命，第一次是7萬(wàn)年前，第二次是現(xiàn)在。”

“未來(lái)95%的教師將被人工智能取代，別培養(yǎng)孩子會(huì)消失的技能。”

“人工智能逐漸‘涌現(xiàn)’出它的‘意識(shí)’。”

“AI全面超越人類大概率是確定的事情。”

“人要與AI共同發(fā)展才不會(huì)被淘汰。”

……

劉嘉并未止步于給出觀點(diǎn)，他要把這些思考落地。今年4月18日，由劉嘉擔(dān)任系主任的清華大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)系正式成立，這里將成為他踐行思考的園地。

這也是清華大學(xué)再造心理學(xué)系的一大步。

作為我國(guó)最早建立心理學(xué)專業(yè)的高校之一，清華大學(xué)于1926年成立心理學(xué)系。此后在1952年全國(guó)高校院系調(diào)整之際，該校心理學(xué)系隨理學(xué)院并入北京大學(xué)。改革開放后，清華大學(xué)逐步恢復(fù)心理學(xué)教研，并于2008年在社會(huì)科學(xué)學(xué)院內(nèi)建立心理學(xué)系。

新成立的心理與認(rèn)知科學(xué)系由原來(lái)的心理學(xué)系從社會(huì)科學(xué)學(xué)院獨(dú)立出來(lái)，成為清華的二級(jí)機(jī)構(gòu)。據(jù)官方表述，該系將通過心理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、人工智能等學(xué)科結(jié)合，以“新技術(shù)”回答意識(shí)起源、智能本質(zhì)等心理學(xué)基礎(chǔ)問題。

這是一個(gè)怎樣的定位和目標(biāo)？為什么心理學(xué)要跟人工智能結(jié)合？為什么要如此強(qiáng)調(diào)“新技術(shù)”？他們會(huì)有怎樣的教育理念和人才思路？

帶著這些疑問，《中國(guó)科學(xué)報(bào)》專訪了劉嘉。

此前，劉嘉在北京大學(xué)心理學(xué)系取得學(xué)士和碩士學(xué)位后，于2002年獲得美國(guó)麻省理工學(xué)院腦與認(rèn)知科學(xué)系博士學(xué)位，回國(guó)后先后擔(dān)任北京師范大學(xué)心理學(xué)部部長(zhǎng)等職，并于2020年來(lái)到清華大學(xué)。

劉嘉說，心理學(xué)和人工智能的結(jié)合“必須當(dāng)成信仰來(lái)做，沒有退路，而不是抱持一種玩耍的、可做可不做的心態(tài)”。以下為專訪內(nèi)容。

劉嘉 受訪者供圖

與通用人工智能的結(jié)合是一種回歸

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：你在北京師范大學(xué)時(shí)主要采用磁共振腦成像、遺傳學(xué)和心理物理法研究視覺智能，如今在清華關(guān)注人工智能的認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)和視覺智能，為什么會(huì)有這樣的轉(zhuǎn)變？

劉嘉：應(yīng)該說，這并不算什么轉(zhuǎn)變。2012年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆火后，我的第一個(gè)考慮就是它可以成為我們研究大腦的一個(gè)模型，因?yàn)樗�是由人工神�?jīng)元連接的網(wǎng)絡(luò)。

從這個(gè)角度出發(fā)，在ChatGPT橫空出世后，通用人工智能（AGI）的火花出現(xiàn)了，而心理學(xué)就是發(fā)展通用人工智能必須借助的主要學(xué)科之一。離開它，通用人工智能就不完整。正因如此，我們便自然而然進(jìn)入了通用人工智能領(lǐng)域。

從歷史上看，在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能的發(fā)展歷程中，心理學(xué)起到了奠基性的作用。

這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)而產(chǎn)生的。比如，人類歷史上第一個(gè)人工神經(jīng)元模型MCP、第一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)、最主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的誕生，都與心理學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家有關(guān)系。再比如，被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)之父”的杰弗里·辛頓，以及被譽(yù)為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父”的理查德·薩頓，其本科所學(xué)均為心理學(xué)。

因此，與其說目前心理學(xué)和人工智能的結(jié)合，特別是和通用人工智能的結(jié)合使我們“加入”了這個(gè)領(lǐng)域，不如說是我們“回歸”到這個(gè)領(lǐng)域。

大模型對(duì)很多學(xué)科來(lái)說是一種“掃蕩”，但對(duì)我們來(lái)說則更多是一種機(jī)遇。對(duì)于一些核心問題，如意識(shí)起源、智能本質(zhì)、情緒情感等，通用人工智能的產(chǎn)生反而能促進(jìn)我們對(duì)其更好地理解。

基于以上認(rèn)知，我覺得在未來(lái)幾年，心理學(xué)會(huì)隨著通用人工智能的發(fā)展而不斷蓬勃壯大。與此同時(shí)，我們的很多傳統(tǒng)方法可能失效，或者變得過時(shí)。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：你們是怎么招研究生的？

劉嘉：目前我們所招學(xué)生的本科背景相對(duì)比較復(fù)雜，涉及心理學(xué)、計(jì)算機(jī)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)和力學(xué)等學(xué)科，還包括傳統(tǒng)的理工科，如精密儀器等。

至于這樣做的原因，我認(rèn)為可以概括為三點(diǎn)。

第一，現(xiàn)代科學(xué)一定是多個(gè)學(xué)科的交叉。具體到我們，則屬于認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)和人工智能的交叉，這就要求學(xué)生有多學(xué)科背景。因此，我不在乎學(xué)生本科是學(xué)什么的，而更在乎他對(duì)這個(gè)領(lǐng)域是否感興趣，是否愿意學(xué)習(xí)這個(gè)交叉學(xué)科。畢竟，學(xué)科的邊界在這個(gè)跨學(xué)科的新興領(lǐng)域里已經(jīng)被打破了。

第二，一個(gè)新興的學(xué)科更需要愿意進(jìn)行交叉學(xué)習(xí)的年輕人。事實(shí)上，我們這些教授的很多知識(shí)結(jié)構(gòu)已經(jīng)固化，某些認(rèn)知邊界會(huì)對(duì)我們的進(jìn)一步開拓產(chǎn)生約束作用。相比之下，年輕人則沒有任何邊界，更沒有包袱，正如古語(yǔ)所云，英雄出于少年。

第三，由于以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，此前基于知識(shí)的學(xué)習(xí)已經(jīng)不那么需要了。

這一點(diǎn)非常重要。ChatGPT對(duì)知識(shí)的教授一定比老師更清楚、全面。因此，學(xué)生須更注重能力訓(xùn)練，而非知識(shí)的獲得。從這個(gè)角度講，對(duì)同一個(gè)問題，不同專業(yè)的學(xué)生進(jìn)行充分的交流、溝通和互補(bǔ)，更有利于其發(fā)展。

“億元俱樂部”

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：你覺得學(xué)科交叉是應(yīng)對(duì)大模型沖擊的一種天然的或理所應(yīng)當(dāng)?shù)氖侄螁幔?/p>

劉嘉：可以這樣說。

也是從這樣的角度出發(fā)，清華大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)系將要做的最主要改革，就是本科教學(xué)的改革——傳統(tǒng)的基于每個(gè)小科目的教學(xué)方式必須打破。

傳統(tǒng)上，本科教學(xué)是按照學(xué)科進(jìn)行的。這種模式的好處在于其知識(shí)體系非常清楚，壞處則是知識(shí)的重復(fù)性很高，有些知識(shí)可能在多個(gè)學(xué)科都會(huì)被涉及。此外，其更大的壞處在于這種模式仍屬于基于知識(shí)的講授。

對(duì)此，我們準(zhǔn)備采取基于現(xiàn)象的教學(xué)方式，即針對(duì)某種現(xiàn)象，讓學(xué)生從各個(gè)學(xué)科出發(fā)，共同解決問題。

以抑郁癥的教學(xué)為例，此前這會(huì)被放在臨床心理學(xué)范疇內(nèi)，從癥狀、診斷、干預(yù)等方向進(jìn)行教學(xué)，但現(xiàn)象式教學(xué)只問一個(gè)問題——什么叫作抑郁癥？要回答這個(gè)問題，需要先從遺傳學(xué)、社會(huì)心理學(xué)、發(fā)展心理學(xué)等現(xiàn)象展開描述，并通過認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、復(fù)雜動(dòng)力學(xué)分析其認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制以及動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，之后則是運(yùn)用臨床心理學(xué)進(jìn)行干預(yù)。

可以看到，圍繞這一現(xiàn)象，我們把心理學(xué)所有的學(xué)科都納入其中，這就是一個(gè)完全的、融會(huì)貫通的教學(xué)方式。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：除此之外，你們還有其他不一樣的教育理念嗎？

劉嘉：我們另一個(gè)理念被稱為“億元俱樂部”。因?yàn)樾睦韺W(xué)是一門實(shí)驗(yàn)科學(xué)，我們會(huì)把研究生期間才能接觸到的“高大上”的實(shí)驗(yàn)設(shè)備放到本科生教學(xué)中。

具體而言，我們會(huì)讓學(xué)生使用磁共振成像（MRI）設(shè)備測(cè)量神經(jīng)元活動(dòng)所引發(fā)的血氧動(dòng)力，用腦磁圖記錄大腦電磁信號(hào)變化，用鈣成像設(shè)備記錄神經(jīng)元活動(dòng)。這些設(shè)備的總價(jià)值達(dá)到上億元，這也是“億元俱樂部”一詞的由來(lái)。

我們一定要讓學(xué)生接觸到最先進(jìn)的設(shè)備，此舉的好處是能讓學(xué)生站在實(shí)驗(yàn)的最前沿，而不是還在用傳統(tǒng)的設(shè)備。這也是清華的優(yōu)勢(shì)所在——我之前讀書的麻省理工學(xué)院都不可能擁有如此全的設(shè)備。

我們要求學(xué)生將從老鼠到猴再到人的整個(gè)鏈條全部打通。如此一來(lái)，學(xué)生就可以看到同一個(gè)功能是怎么演化的，也可以看到不同動(dòng)物的大腦活動(dòng)以及認(rèn)知行為有什么共性，還可以在不同的尺度規(guī)模上和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做對(duì)比。

簡(jiǎn)單舉例，在做大腦的神經(jīng)元成像時(shí)，同時(shí)記錄100個(gè)神經(jīng)元和同時(shí)記錄1萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元得到的答案完全不同，因?yàn)橐?guī)模會(huì)帶來(lái)認(rèn)知功能的涌現(xiàn)。這是人工智能的黃金法則之一 ——規(guī)模律。

小而美

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：為什么心理與認(rèn)知科學(xué)系一定要獨(dú)立建系？

劉嘉：具體來(lái)說，有三點(diǎn)原因。

第一，心理學(xué)屬于理科而非文科。1879年，德國(guó)人威廉·馮特建立了世界上首個(gè)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)室，這標(biāo)志著心理學(xué)的誕生。所以，心理學(xué)從一開始就是一門實(shí)驗(yàn)科學(xué)。

至于為何心理學(xué)最初被放在文科，其中有學(xué)科延續(xù)等多種歷史原因，但如今，它重新回到理科懷抱的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。

第二，清華大學(xué)相對(duì)優(yōu)勢(shì)的學(xué)科還是工科。心理學(xué)在清華的發(fā)展必須立足這個(gè)優(yōu)勢(shì)。因此，清華心理學(xué)的發(fā)展路徑和國(guó)內(nèi)其他高校的心理學(xué)發(fā)展路徑是不同的，它必須從工科里吸收養(yǎng)分，因?yàn)檫@里的工科土壤太肥沃了。

第三，心理學(xué)獨(dú)立出來(lái)后，能更好地和通用人工智能發(fā)生關(guān)聯(lián)。

此外，從時(shí)代的大趨勢(shì)上看，心理學(xué)也必須獨(dú)立。比如，我們看到好多其他綜合性大學(xué)也逐漸在做大、做強(qiáng)心理學(xué)系。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：與北京大學(xué)、北京師范大學(xué)等高校的心理學(xué)系相比，清華心理與認(rèn)知科學(xué)系的定位或目標(biāo)有何不同？

劉嘉：正如我剛剛提到的，清華心理與認(rèn)知科學(xué)系要發(fā)展，必須扎根工科，這決定了我們的一些特點(diǎn)。

首先，清華大學(xué)在國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域名列前茅。如果將心理學(xué)與人工智能結(jié)合，那么清華大學(xué)無(wú)疑可以提供最天然的土壤。

其次，清華大學(xué)的氛圍有利于培養(yǎng)交叉學(xué)科的學(xué)生。在清華，不僅計(jì)算機(jī)系在搞人工智能，幾乎所有的院系都在搞，甚至人文、社科、藝術(shù)等領(lǐng)域的院系也會(huì)參與其中，這在其他大學(xué)是比較少見的。

最后，我們的系屬于少而精、小而美。

在這方面，我們可以做一對(duì)比——北京師范大學(xué)心理學(xué)部每年的本科生招生規(guī)模是100多人，北京大學(xué)的本科生招生規(guī)模也有近50人，而我們的招生規(guī)模只有15人左右，因?yàn)橐�開展現(xiàn)象式教學(xué)就必須進(jìn)行小班教學(xué)。規(guī)模小就要求我們把很多東西拋棄掉，不能什么都有。

所以對(duì)于我們而言，極簡(jiǎn)主義之后剩下的關(guān)鍵詞就是腦科學(xué)+認(rèn)知科學(xué)，這樣便于專注、便于深挖。

對(duì)標(biāo)麻省理工

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：清華心理與認(rèn)知科學(xué)系在世界名校中有沒有對(duì)標(biāo)的目標(biāo)？

劉嘉：我們對(duì)標(biāo)的就是麻省理工學(xué)院的腦與認(rèn)知科學(xué)系。

兩所高校都屬于工科強(qiáng)校，交叉學(xué)科氛圍也比較接近。所謂“對(duì)標(biāo)”有兩層含義：一是學(xué)習(xí)他們先進(jìn)的教學(xué)理念和組織架構(gòu)，二是看有無(wú)機(jī)會(huì)能達(dá)到甚至超越他們的水平。

談到“超越”，這件事我們以前是不敢想象的，但我覺得現(xiàn)在已有可能。因?yàn)镃hatGPT的問世，大家又在同一條起跑線上了。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：你在麻省理工學(xué)院多年，在你看來(lái)，它最大的競(jìng)爭(zhēng)力是怎么體現(xiàn)的？

劉嘉：麻省理工學(xué)院給我最大的感受是它始終抱持一種極其開放的態(tài)度，其學(xué)科知識(shí)的迭代速度特別快，對(duì)新事物特別敏感。

第一點(diǎn)，麻省理工學(xué)院扎根工科。這更使得它不停思考下一個(gè)前沿領(lǐng)域或問題是什么，以及當(dāng)下的研究是否已經(jīng)過時(shí)。

第二點(diǎn)，麻省理工學(xué)院有一種信念——技術(shù)帶來(lái)理論的突破，他們一直追求用更新的技術(shù)回答原來(lái)的老問題。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：這種技術(shù)引領(lǐng)理論的理念在清華如何落地？特別是在人才引進(jìn)和培養(yǎng)的過程中，該理念如何體現(xiàn)？

劉嘉：在人才招聘方面，我們很關(guān)注受聘者在用什么樣的設(shè)備和技術(shù)回答問題。

如果受聘者還是用很傳統(tǒng)的方法進(jìn)行科研，即便其做了很好的工作，我們大概率也不會(huì)太歡迎，因?yàn)樵谖覀兛磥?lái)，只有對(duì)技術(shù)本身充滿熱愛、想在技術(shù)上作出革命性創(chuàng)新的人才適合我們。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：現(xiàn)在已經(jīng)在招聘了嗎？

劉嘉：我們的招聘一直在進(jìn)行。不過與其他大學(xué)不同，學(xué)校給我們?cè)O(shè)了規(guī)模上限——不超過30人。因此，我們對(duì)引進(jìn)人才的要求非常嚴(yán)格，但也會(huì)保留幾個(gè)名額，讓優(yōu)秀的人始終有機(jī)會(huì)進(jìn)來(lái)。

《中國(guó)科學(xué)報(bào)》：國(guó)內(nèi)心理學(xué)與人工智能結(jié)合的步伐看似還不夠快，如何才能加速這一進(jìn)程？

劉嘉：我覺得當(dāng)下智能研究的發(fā)展要靠自己的決心和資源的投入。

第一，我們必須將這件事當(dāng)成信仰來(lái)做，而不是抱持一種玩耍的、可做可不做的心態(tài)，認(rèn)為“能多發(fā)點(diǎn)文章固然好，不做也無(wú)所謂”是不行的。

第二，無(wú)論是學(xué)校還是院系，都應(yīng)有一套支持學(xué)科交叉的體制和機(jī)制，我們需要把資源給到非傳統(tǒng)心理學(xué)領(lǐng)域的人。舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，如果我們系內(nèi)八九成的老師都來(lái)自心理學(xué)領(lǐng)域，我就要對(duì)“交叉”一詞打一個(gè)問號(hào)了。

此外，資源投入必須讓學(xué)生接觸到各種各樣的儀器設(shè)備，我們總不能讓大家只拿臺(tái)筆記本電腦來(lái)搞大模型吧？

我們還需要一大批實(shí)驗(yàn)工程技術(shù)人員來(lái)支撐交叉學(xué)科的發(fā)展。這在以前是被忽略的——僅僅招聘科研人員來(lái)發(fā)文章的做法是不全面的，我們要把實(shí)驗(yàn)工程技術(shù)隊(duì)伍建立起來(lái)，研發(fā)革命性的新儀器、新算法。

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