序二

很高兴为龚才春的《模型思维：简化世界的人工智能模型》一书作序。

认识龚才春，是在十几年前了。那时候我在中国科学院计算技术研究所软件室工作，是一个小课题组的组长，龚才春是软件室主任白硕老师的博士生，虽然我们认识，但打交道不多。不过我听说龚才春在学生中小有名气，好像是因为他比较有才吧。后来，他博士毕业后出去闯世界，我不久以后也出国了，很长时间我们一直没有联系过，但偶尔我能听到他的消息，知道他创办了自己的企业，后来的情况就不了解了。两年后我回到中国香港工作，参加内地各种会议的机会多了，跟内地以前的朋友、同学、同事的交流也多了起来，才又跟龚才春联系上了，知道了他的近况。不久前，他告诉我他写了一本书，希望我帮他作序，并寄了样章和样书给我。看了样章和样书，我觉得很有意思，也就很高兴地答应了帮他作序。

近年来，国内人工智能领域的很多学者都非常勤奋和努力，出版了很多著作，几乎涵盖了人工智能的各个领域。不过跟这些著作相比，龚才春的这本著作是非常不同的。从身份看，龚才春并不是一位职业教师或者科研工作者。他创办了两家企业，并且在阿里巴巴、新浪等著名的互联网公司负责过AI产品的开发，具有丰富的实践经验，对人工智能在应用中面临的各种问题有着深刻的感知。这本书也不像其他的人工智能专著那样，按照学科的脉络顺序，按部就班地介绍相关的理论和知识。龚才春在这本书中创建了自己的叙述体系：以模型思维为核心，把常见的人工智能模型分为权重模型、状态模型、序列模型、表示模型、相似模型、分类模型共六大类，分别加以介绍，让读者可以更好地理解这些模型的相似之处和不同之处。另外，作者根据自己的经验，书中尽量少地采用数学公式，而尽可能多地利用图表和实例来介绍各种模型，从而使本书的可读性和趣味性都大大增加。相信这本书对人工智能的初学者，甚至是希望了解人工智能的其他领域的工作者来说，都是一本很好的入门书和参考书。

我非常同意龚才春的观点：模型思维对学习人工智能领域知识的读者来说至关重要。在这里我也想谈谈我对模型思维的看法。实际上，模型思维的重要性，绝不仅仅限于人工智能学科。更广义地理解，计算机学科的本质就是一种模拟的学科。跟物理、化学、生物等自然科学不一样，计算机科学并不追求了解自然界万事万物背后的规律，计算机学科走的是另一条路：用计算机来模拟世间的万事万物。而这种模拟所使用的工具，就是模型。如果我们能设计出一个模型，能够准确地模拟某种自然现象或者社会现象，能够对这种现象加以解释，并能够预测这种现象的走向和趋势，那么对计算机研究者来说，目的就达到了。虽然了解自然现象和社会现象背后的规律有助于我们设计出精准的模型来模拟这些现象，但很多时候，建立好的模型和精确了解事物背后的规律，并不完全等价。有些时候，某些现象背后的规律过于复杂，影响的因素太多，或者这些因素之间的相互作用过于复杂，导致我们很难用数学公式来精确刻画，比如一些社会学现象或者经济现象。但是我们通过建立模型，把握住影响这些事物的最主要的因素，就可以相当准确地模拟甚至预测这种事物或者现象的走向和趋势。还有，在某些情况下，虽然我们对某些事物的原理还没有完全弄清楚，但我们仍然能够建立模型来模拟这些事物和现象，比如自然语言。人类的语言对科学家来说依然是个谜。语言学虽然发展出了各种理论来解释语言现象，但我们对语言的本质仍然缺乏深刻的认识。但这并没有妨碍自然语言处理研究者研究出一个高水平的机器翻译系统：能够把一种语言翻译成另一种语言，甚至比一个非专业的普通双语说话人翻译得还好。这正是计算机学科和人工智能的魅力和强大的生命力之所在。

如果读者在阅读这本书的过程中，不仅能够学到各种人工智能模型的理论和方法，更能够体会模型思维的妙处，并且把模型思维贯穿在学习和工作中，那么这本书就物超所值了！

刘群
华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家
2021年4月20日于香港科学园