作者：張 暉（中國人民大學信息資源管理學院博士后，全國科學技術名詞審定委員會事務中心副主任）
近些年來，隨著人工智能、機器學習、機器人、無人機、云計算、物聯網、大數據、新一代移動通信技術、虛擬現實、數字孿生、下一代互聯網、元宇宙等新科技、新概念的出現，人們一次又一次憧憬未來將會怎樣？但讓人遺憾的是，大多數新概念亮相時炫彩奪目，引來資本追捧、社會關注，可熱度也消散得飛快。究竟什么樣的科技能帶來顛覆性變化？什么樣的科技有實力占據未來世界的“頭條”？哪些是來自未來世界的科技密碼？這些問題的答案，現在是否有跡可循？
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新科技的誕生雖有偶然性，但其波浪式的演進卻提示著必然的邏輯。歷史地看，前述的新科技都在試圖解決未來社會的三大問題：“虛”與“實”，“人”與“機”，“時”與“空”。例如，人工智能、機器學習、機器人、無人機等關注人機關系；物聯網、區塊鏈、大數據、虛擬現實、數字孿生、新一代移動通信技術，關注虛實交互；下一代互聯網、元宇宙，則關注時空格局。如此，可以大膽預測，下一個新技術“寵兒”，應該會誕生在對虛實、人機和時空關系的求索中。近年來，“數智”理念及技術受到科技界的廣泛關注，成為科技前沿的高頻關鍵詞。究其緣由，它用極其精練的話語解碼了觸手可及的未來——用數據溝通虛擬與現實，讓人與機共享智慧，數據與智慧結合以賦能未來。
數據溝通虛實成為未來時空“主角”
電子計算機使數據的電子化成為可能。計算機工作時電路通電，每個輸出端就有了電壓，通過模數轉換，電壓高低即是二進制：高電平表示1，低電平表示0。0和1即計算機虛擬世界的“元語言”，對高、低電平的識別，可以實現從模擬電路到數字電路的轉換，這使得數據載體從“實”到“虛”成為可能。而二進制的數字代碼又可以通過諸如磁極的取向、表面的凹凸、光照的有無等在物體上實現物理存儲。在計算機中，所有字符或符號等數據都可以用物理狀態表示，運算簡單，節省設備。電子計算機以極高速度進行數據處理和加工，展現了極大的數據運算和存儲能力。例如，圖書情報與檔案學科就通過數據電子化實現了削減實體文書的目標，推動傳統領域的研究向數字化轉型。
數據的電子化加速了數據的資源化。算法、算力和數據一起并稱為數字經濟的三大基石，但由于前兩者對資源消耗大，有賴于科技的發展和人財物投入，相較之下，數據成為性價比最高的資源富礦。與此同時，從全球范圍來看，現階段我國的算法和算力資源稟賦遠低于數據資源稟賦，而電子化的數據具有不因消耗而減少、易于復制與增值的優良特性，數據流還能有效激活技術流、資金流和物流，推動生產力的進步和生產關系的變革，因而數據的資源屬性得以日益凸顯。數據一躍成為數字社會的“石油”，成為與土地、資本、技術比肩的生產要素。也正是因此，傳統的圖書情報與檔案管理已在2022年正式更名為“信息資源管理”。
數據的資源化進一步推動虛實融合。數字經濟的核心是擁有和利用具有資源價值的數據，數據的安全流通與共享是決定數字經濟高質量發展的關鍵因素和核心生產力。例如，在智慧交通場景下，數字孿生技術將靜態交通基礎設施，如道路、橋梁、隧道、立交、碼頭等和高精地圖網絡，如衛星影像、軌道網絡及建筑地塊等，在虛擬世界中建模呈現。依托實時的物聯網數據對基礎設施的感知，通過高精地圖路網實時映射，透過多種感知數據對交通參與方的出行方式、路徑、習慣進行還原與挖掘，實現對交通態勢的實時感知、對交通安全的實時管控、對合理交通的實時引導，最終實現交通的有效治理。這一切的實現都有賴于資源化利用現實世界、虛擬世界及其交互所產生的各類數據。沒有數據的交互與利用，就不會有物聯網的廣泛存在。
與“數”有關的關鍵詞中，數據一躍成為推動社會進步的核心要素，成為政府治理的焦點，在溝通虛實中成為未來時空的“主角”，這是“數智”技術的題中應有之義，是理念的變革，是技術范式的高階轉換。
人與機器共享智慧共赴未來
1950年，圖靈在《計算機器與智能》開篇提出：“我要研究的問題，是‘機器可以思考嗎？’”幾年后，人工智能這個詞在一次研討會上被首次提出。此后的60多年里，在邏輯求解、模擬決策、圍棋競技、無人駕駛等領域，人類不斷見識人工智能發展的新高度。
應該承認，“人工”這一限定詞明確反映了人工智能概念誕生之初的人類視角。機器只是代替人類能自己完成，但又不必或不便自己完成的工作。人類往往對機器完成任務的潛在規則與實現路徑了如指掌，似乎機器的人工智能天然是人類智慧的一個可控子集。
然而，圖靈研究的“機器思考”并不該局限于此，機器是否真的能擁有“智慧”應該才是他最關心的。國際電工委員會第一術語技術委員會目前成立了聯合工作組正在開展“系統、智慧和數字”視角下的“智慧”定義共識協商。目前對“智慧”的特征達成的共識是“具有對信息進行解釋，對變化進行識別和自適應，改進結果的能力”，而這些特征也正是傳統人工智能所欠缺的。
機器系統“智慧”的判定指標其實與人類智慧的特征相差無幾。人能順暢地加工處理環境信息，并根據環境變化做出靈活反應，同時還能結合實踐經驗和知識積累做出各種預測，以指導當前的行動，展現出高等生物的特性。無論是人還是機器，只要能擁有某些必備的核心特點，原則上都會被認為擁有“智慧”，也就是圖靈所說的會“思考”。
“智慧”可能為人與機器共有，而并非人類獨有。尤其是在大數據背景下，單從信息加工處理的角度來看，機器的效率可以輕松超過人類。如果它還能將加工好的信息處理好，準確流暢地輸出并交互，通過交互進行自我調適，就很容易超越人類個體。如果機器對信息的處理超過了人類個體，甚至是超過了小規模人群的總體認知，那么其“智慧”就足夠凸顯了。
那么如果“智慧”不再依附于人類而存在，機器會替代人類嗎？如果會替代，那會是多大程度上的替代呢？人們常常以何種職業會因機器能勝任而消失，來作為衡量人工智能影響力的顯性指標。可以肯定的是，技術邏輯簡單穩定、容易高強度習得的職業，會因為人工智能的逐步替代而消失。這部分讓渡給機器系統的工作，人類只需要確保技術倫理的正當性和信息交互的準確性等就已足夠。
智能手機的普及在一定程度上說明，人機共存是不可逆轉的現實。在可預見的“數智”時代，未來的人機共存會進一步走向“人機共享智慧”。人與機器之間的關系，不應被定義為相互替代，而是相互協作，優勢互補，共赴未來。從這個意義上講，“數智”時代所談論的“智”，并不是傳統意義上機器的人工智能，而是人和機器所共有“智慧”的存量與增量。
在“數智”中看到超越時空的未來
“數智”強調數據的價值，“智慧”的共享，這是“數智”時代“數”與“智”的核心含義。但是“數智”時代絕非僅憑數據與“智慧”就足以影響未來，更關鍵的作用機制是“數智賦能”，這就涉及“數智”技術的底層架構和擴散機制。
從“數智”技術的底層架構來看，核心在于將各個領域的數據結構化。眾所周知，在技術領域，國際標準是國際通行的技術語言。2018年9月，國際標準化組織技術管理局建立了機器可讀標準的戰略咨詢組，確定了以機器為中心的新產品的需求，即機器可讀標準，強調盡管不同行業的需求略有不同，標準的格式可以是不同的數據類型，但通常更以數據為中心，而不是以文檔為中心。
通俗地說，轉型后的標準化文件將不再依托于紙質版本，而是直接面向數字化場景的數據文件。2019年12月，該組織進一步明確了包括流程變革、變革的理由、文化變革、治理、商業模式、網絡安全、技能、數字權利管理在內的8個關鍵改進領域，提出了2020年至2025年在ISO范圍內實施的路線圖，還通過全球調查問卷確定了8291個需要進行轉換的ISO國際標準。也就是說，國際標準化工作的未來目標不會止步于紙質標準的全球研制與分發，而是聚焦標準數據的有效利用。
顯而易見，不同領域標準的術語協調統一，自然而然也成為首先需要解決的難題。在上述標準轉換實施指南中，術語標準就被認為是最需要和最適合轉換的一類標準。誠然，“數智”時代的到來離不開跨系統的信息溝通，術語是能兼顧科技領域人與人溝通、人與機器溝通、機器與機器溝通的可靠知識載體，而術語規范化的目的就是為多樣化的溝通需求提供更精準可靠的知識載體——規范術語。
在“數智”背景下，術語規范標準成為貫通政策愿景和技術路線的核心轉接口，通過強化跨部門跨領域重大爭議規范標準的協調，發揮政府權威規范術語數據在數據資源配置中的基礎作用，進而推動數據要素互聯互動、互信互認、開放共享，促進基于可信知識的智慧不斷涌現。
從“數智”技術的擴散機制來看，術語規范化、標準化領域的“數智”化，只是未來各行各業邁向“數智”化的共識底座，“數智”技術還能在實體經濟領域直接發揮作用。我們以“智慧”為檢索詞，在國際三大標準化組織數據庫和國家標準庫、國家審定公布名詞庫（術語在線）中進行檢索，發現不少領域已經試水“數智”技術。
國際上的實踐領域涵蓋社區、城市管理、農業、電力、能源、通信、海洋、港口、電視、操作系統、傳感器、停車、零售、交通等。國內的實踐領域涵蓋城市、家居、工廠、園區、電網、礦山、通信、測控、傳感器、操作系統、醫學影像、藥物、材料等。由此可見，“數智”技術在國內外應用的早期場景，主要涵蓋城市管理，如能自動優化城市資源配置的城市大腦；能源行業，如能自動采集礦山風險數據并提前預警的智慧礦山；電力行業，如能在遭受沖擊后快速自愈的智慧電網；交通行業，如根據流量自動調控紅綠燈的智慧路網；醫療行業，如能在千里之外進行高精度操作的遠程手術平臺；物流行業，如能實現無人操作的巨型碼頭、自動分揀并配送的物流機器人等。可以預期，“數智”技術未來還將覆蓋更廣闊的領域，甚至是各行各業，潛力巨大，業已實現的場景和將來可能應用的場景，已經真實地貼合著我們對未來社會的期待。
在技術底座和擴散機制之間，“數智”技術依靠高度結構化的數據和高度可靠的知識，實現技術底座系統和應用場景系統之間的機器可讀、可交換、可操作，通過數據進行虛實溝通，讓人機共享智慧，真正將“數智”技術的預期能量擴散到未來的每一個應用場景、每一個社會角落，讓人們在“數智”賦能中看到了超越傳統時空觀的未來社會形態。
讓數據的運轉走向智慧層面，需要高度規范化、標準化和高度可流轉，數智技術的實現還有很長的路要走。當下，則應探索通過健全術語治理制度、整合術語數據資源、構建術語知識庫、開發術語“數智”技術和建立術語生態體系，有步驟地推動“數智”技術率先賦能術語規范化標準化工作，為以“數智”技術支撐的未來社會提供權威、優質的術語數據基礎。
《光明日報》（2023年07月27日 16版）
