1.4 人工智能学科交叉与融合

人类科学技术的发展经历了从单一学科走向多学科交叉与融合发展的过程。人工智能本身就是多学科交叉发展的结果。在人工智能发展史上，有很多由多个学科交叉与融合产生的理论成果。例如，麦卡洛克和皮茨提出MP模型时，结合了通用图灵机的观点；又如，20世纪早期的哲学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）的命题逻辑和神经生理学家查尔斯·谢林顿（Charles Sherringtion）的神经突触理论等。实际上这些理论也是脑与神经科学家迈克尔·阿尔比布（Michael Arbib）的“可计算生理学”思想的体现，其最初的含义就是给人脑的神经网络进行数学建模。因此，最早的人工神经元模型就是神经生理学、逻辑学、计算机科学和脑科学相结合的产物。

人工智能作为多学科交叉的领域，有双层含义。

第一层含义是人工智能本身的发展需要多个学科的理论、知识与技术的支撑。近些年，人工智能正在从传统意义上的计算机科学的一个分支向独立的学科发展。人工智能的根本在于智能的本质，而智能的研究本身又涉及诸多学科，即人工智能与哲学、数学、脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、控制科学、信息学等众多学科有极强的关联性。因此，从学科角度来看，人工智能是一个建立在广泛学科交叉研究基础上的新兴学科。

第二层含义是人工智能与大量的传统学科交叉融合，会不断产生新的学科分支，甚至会逐渐形成和发展一些全新的学科，还可能会颠覆、重塑传统学科的理念和体系。

从自然科学、社会科学到数学、医学、管理学等，几乎所有的学科都可以与人工智能相互交叉、渗透和融合。按照“智能+X 学科”的模式，人工智能与传统医学、教育学、管理学、艺术学、社会学、军事学的交叉融合，将会形成智能医学、智能教育学、智能管理学、智能艺术学、智能社会学、智能军事学等新兴学科和专业。电子、机械、计算机等传统工科与人工智能的交叉会形成智能电子学、智能机械学、智能计算机学、智能机器学、人机融合学等新学科、新工科方向或分支。

总之，人工智能将会成为各学科融合的“黏合剂”。人工智能交叉学科的研究会激发、拓展全球范围内的人工智能应用，并会从制造业、农业、医学、教育到艺术、人文、法律、媒体等领域，全面推动人类社会在科技、文化、经济等方面快速进步，进而形成人类未来科学技术爆发的“奇点”。人工智能多学科交叉会形成人类前所未有的“大科学”，这一成果给人类带来的影响将远远超过其他科学成果在过去几十年对世界的影响，并产生改变甚至颠覆人类传统世界的巨大力量。这种改变必然会激发人类全新的世界观和无穷的创造力，重构甚至颠覆人类的科学研究方式，以及生活、学习，甚至社会、文化的发展模式。