金耀初：初之心

金耀初，江苏吴江人，欧洲科学院院士、国际电气和电子工程师协会会士（IEEEFellow）。曾任芬兰科学院与芬兰国家创新局芬兰杰出教授、德国联邦教育与研究部洪堡人工智能教席教授。现已全职加入西湖大学，受聘人工智能讲席教授

欧洲科学院院士、洪堡人工智能教席教授、国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）金耀初在学术界享有盛誉。与多数学者型教授不同的是，他还曾在德国本田欧洲研究院工作11年，长期任职于研发部门，先后担任资深科学家和主任科学家。尽管在工业界积累了丰富的经验，但他始终保持着探索基础原理的学者之心。在阔别浙江近30年后，他选择重返故土，全职加入西湖大学工学院，担任人工智能讲席教授。

人生：“有准备”碰到“好机会”

金耀初出生于水乡苏州，家中务农，共有五个兄弟姐妹。金耀初小时候负责给全家七口人烧饭，他特别爱看书，在做饭的时候，灶台边都放着书，他抽空就看上两眼。

1980年，金耀初考上了镇上的中学，高中时期全校理科排名稳居第一。1988年、1991年及1996年，金耀初在浙江大学电机系分别获得学士、硕士和博士学位，之后留校任教。

金耀初说：“我不设置具体的长远目标，但我时刻在为可能出现的机会做准备，这是我的特点。大自然的演化机制也是这样，如果没有这些应对准备，环境一变就会被淘汰。”

于是，那句老生常谈的“机会总是给有准备的人”，在金耀初的人生中屡屡应验。

旁人只看到，他在读研究生期间由自动控制领域丝滑转入了人工智能领域，却不知道这是因为爱去图书馆的他，偶然发现并自学了一本以色列学者关于机器人轨迹规划与遗传算法的书，由此迈入了计算智能与人工智能的世界。

旁人只看到，他在浙大任教数年后，反常规地前往德国波鸿鲁尔大学开启了第二段博士求学之旅，却不知道他在本科和硕士阶段，就学习了所有能学的第二外语，早就打下了德语基础，并且向德国的不同学校寄送了20封纸质信，找到了这个求学机会。

旁人只看到，他在德国本田（欧洲）研究院潜心工作了11年，任职至主任科学家后，又顺利回归大学校园，被英国萨里大学计算机系聘为计算智能讲席教授，却不知道他在公司工作期间，依然保持写论文、发论文的习惯，因此即便他因为会议冲突无法参加原定的面试，三个月后，“钟情”于他的萨里大学还是再次发出邀请

当金耀初长期保持着“Be prepared（有准备）”的状态，荣誉似乎也会挨个来敲门。

洪堡教席奖被视为德国“最高学术讲席”，旨在吸引优秀的海外研究人员赴德展开工作。在人工智能领域，每年获奖科学家不超过6名。2020年，金耀初收到了一封来自本田研究院时期的合作机构、旧相识比勒菲尔德大学的邮件，该校人工智能领域的专家BarbaraHammer教授在信中说，大学愿意提名他为洪堡教席教授。“相关专业材料他们都会准备好，我只需要同意提名并提供一份个人简历。于是我欣然同意了。”金耀初回忆道。于是，2021年，金耀初获得了5年内350万欧元的科研经费，以及在德国比勒菲尔德大学的终身教授职位。

相似的情形也发生在金耀初获得“芬兰杰出教授”头衔的经历上。这是由芬兰国家技术创新局颁发的一项吸引海外人才的提名制荣誉，每年仅有十余个名额。金耀初介绍，于韦斯屈莱大学的副校长、

想象一下，一个机器人零件，就等同于一个细胞；或者，一个模块机器人的不同模块，就像一个生物中的不同器官；通过模拟生物发育过程的基于调控及细胞与细胞之间的相互作用机制，让机器人像生物一样，能够自发完成一个特定的任务。金耀初率先将基因调控等形态发生机制应用于群机器人及模块机器人的自组织研究，并与合作者共同提出了“形态发生机器人学”（Morphogenetic

Robotics）这一新概念。

曾任国际多目标决策学会主席的KaisaMiettinen教授是传统多目标优化研究领域的著名学者，金耀初偶然在德国的一场学术会议上与她相识，她很欣赏金耀初的工作。会议间隙，KaisaMiettinen教授跟金耀初说“我给你提名“芬兰杰出教授”，你需要每年来芬兰研学访问4个月，一共3年。”金耀初欣然接受。因为这是一项荣誉，英国萨里大学也特批了这位学者每年的“芬兰时间”。

研究：让人工智能向大自然学习

随着高性能计算机、互联网、大数据、云计算及传感器等技术的普及，“深度学习”迅速兴起，机器能够从海量数据中学习，并像人类一样识别语音和图像。如今，大语言模型人工智能能够进行问答交流，并完成代码生成、文本翻译、邮件撰写、文案创作、视频脚本编写等任务。它被业界视为2010年左右兴起的第三次人工智能浪潮中最引人注目的“一朵浪花”。

近年来，人们反复提出一个问题：人类是否会被人工智能取代？

在人工智能领域深耕30余年的金耀初认为，人类距离那一天依然遥远，原因是基于大模型的人工智能技术只能解决特定问题，尚不具备自主学习、因果推理及创造新知识的能力。

在金耀初看来，突破当前大模型人工智能瓶颈的有效途径，在于更全面、更深入地向大自然学习。其实生物智能一直是人工智能的老师，目前最为成功的深度学习，在许多方面模仿了生物特别是人脑的学习机制。但要更全面地模拟生物智能，还需另外两个重要因素——演化与发育：演化指向大自然最基本的机制，如达尔文在19世纪提出的物竞天择、自然选择等；发育则指生命个体从诞生到成熟的过程，如动物的受精卵发育为鸟类、兽类或人类，植物的种子生长为各类草木。

“我的研究目标是模拟并有机融合生物演化、发育与学习的最本质机制，探索实现通用人工智能的新途径。”2023年7月，金耀初系统总结了过去15年在演化发育人工智能领域的研究成果，出版了专著《神经系统及形态发育的计算机演化——走向演化发育人工智能》。他希望以此为基础，在未来10年探索新型通用人工智能技术。

在洪堡基金会的官方介绍中，金耀初被列为群智能领域的先驱。他将形态发生群智能视为自己最具创新性的成果之一。形态发生群智能是指通过模拟生物发育过程中的基因调控机制、细胞间相互作用及生物与环境的相互作用，实现一种“群体”智能行为。

为什么胚胎发育可以从一个细胞不断分裂，最终形成特定生物？为什么同一种竹子在不同的光照条件下会呈现出不同的弯曲形态？“其中，并没有人去教它们应该怎么做，完全是一个自组织的行为。这一机制在实际应用中具有重要意义，例如

群机器人或多无人机的集群编队与协调控制。”金耀初说。

想象一下，一个机器人零件，就等同于一个细胞；或者，一个模块机器人的不同模块，就像一个生物中的不同器官；通过模拟生物发育过程的基于调控及细胞与细胞之间的相互作用机制，让机器人像生物一样，能够自发完成一个特定的任务。金耀初率先将基因调控等形态发生机制应用于群机器人及模块机器人的自组织研究，并与合作者共同提出了“形态发生机器人学”（Morphogenetic Robotics）这一新概念。

金耀初更为知名且影响力更大的领域，是自上世纪90年代末以来持续发展的演化计算研究。演化计算，指的正是把自然的演化规则引入到人工智能领域，以解决复杂系统的优化和决策问题。比如哪个手机的性价比最好，哪款股票的投资回报率最佳，怎么设计汽车使它的阻力最小但抓地又很稳这些实际问题本质上都属于优化问题。以往，这些问题通常依赖数学方法解决，人们假设存在一个解析的数学公式（即目标函数）来计算“最优解”。然而，现实中的许多问题无法用简单的数学公式描述，其复杂性堪比生物的演化过程。金耀初所做的，正是根据实际应用（主要为工业界）中碰到的，无法用传统数学方法解决的复杂问题，设计相应的演化算法进行优化。他的成果已成功应用于多个实际复杂工程系统优化，寻找更优解。

梦想：在西湖，回到它开始的地方

人工智能并不是一直像现在这么热门的。金耀初见证了20世纪80年代末第二波人工智能浪潮的兴起，也在90年代初期，经历了这个领域又一次的落寞时光。他回顾道：”当时统计学习领域提出了许多优秀的机器学习算法，这些算法在解决问题时比人工智能技术（如专家系统、人工神经网络）表现更好，效果显著。因此，人工智能领域进入了第二个‘冬天’。”

在“无人问津”的时期，金耀初坚持了下来，他专注于自己的兴趣，默默耕耘，完成了博士学业，并在学术界和工业界进行了长达30年的探索与实践。他如是解释自己对人工智能的理解：“自然演化如何产生像人这样的高级动物？理解生物演化、发育和学习的机理，并模拟它们来解决复杂的科学和工程问题，这便是我所理解的人工智能。我觉得很有意思。”

经历过低谷的人，往往更懂得居安思危。眼下，人工智能虽然取得了巨大的成功并成为社会大众关注的焦点，但在金耀初眼里，依然有许多未知需要探索和解答。他依然希望从自然中汲取灵感，学习更多知识，在人工智能领域实现更大突破——这正是他加入西湖大学的初心。

金耀初说：“我正在组建的实验室名为‘可信及通用人工智能实验室’，顾名思义，我们的目标是研究可信且通用的人工智能。具体而言，研究分为两大方向：工业人工智能（Industrial AI）和通用人工智能（General AI）。我希望充分利用西湖大学的资源，在人工智能的应用与基础研究领域发力，特别是聚焦演化发育机制与人工智能相结合的方向。”这其中，他更挂念较晚上手、却最前沿的研究方向“演化与发育神经网络”（EvolutionaryDevelopmental Neural Systems，简写为EDEN），金耀初另起了个简约的名字叫“伊甸园”，象征着初生人类懵懵懂懂的阶段。这一方向目前在人工智能领域较为小众，研究的问题也相对基础，但金耀初有信心在10年内研发出具备自主学习能力、更接近人类智能的系统。

金耀初与人工智能、与科学的结缘，都始于杭州。时隔近30年，他重返梦想开始的地方，并在西湖大学这所年轻的大学中找到了理想再次起航的沃土：这里没有硬性指标，可以自由探索，与他在德国熟悉的研究环境颇为相似。

金耀初期待与西湖大学从事不同领域研究的同行交流。他说：“我注意到西湖大学引进了许多生物工程、发育生物学和计算神经科学领域的学者。虽然目前我认识的还不多，但未来我一定会与他们展开更多合作。”金耀初的研究方向有学科交叉研究的需求，他的既往研究成果，也与计算机、机器人学、系统生物学、计算神经科学等不同研究方向紧密相关。

同时，他也期待着自己的实验室中有更多年轻面孔，希望这些年轻人对做科研拥有发自内心的热情，这便是他进行学术研究的初心。金耀初认为，“最重要的是用心，对科研有真正的热情，千万不要为了读博士而读博士”。他特意为演化发育方向的课题预留了招生名额。金耀初坦言：“我担心学生会有短视的思维。这一领域虽然能产出许多高质量的成果，但可能并不容易发表。

责任编辑：周莹莹