引言 数据驱动的人工智能：探源、局限与出路

难题：直面人工智能的中国之问

《国家创新驱动发展战略纲要》指出，我国到2050年要建成世界科技创新强国，成为世界主要科学中心和创新高地。万丈高楼平地起，中国人能否建立自主的、原创的独立思想和流派，能否在人工智能领域成为引领世界的科创中心？

首先我们要面对的是人工智能的“中国之问”：

·　为什么AlphaGo、ChatGPT没有在中国诞生？

·　为什么中国只能出现“百模大战”？

·　什么时候才能出现人工智能的中国时刻？

每每站在关乎国家命运的十字路口，我们总会听到来自历史的叩问。无论是“李约瑟难题”“钱学森之问”，还是今天人工智能的“中国之问”，都考验着我们国家战略方向的确立和科学家的使命感。要交出一份满意的答卷，我们就要走出一条属于中国自己的路，一条底层逻辑自主可控的创新之路，以中国优秀的哲学思想，指导人工智能的前沿探索。

我们有必要从源头捋清发展脉络。许多成果明明由我们先开始，却被误以为是别人先做出来的。这就像在体育场里跑马拉松会出现“套圈”现象，我们已经领先了10圈，其他选手虽然看起来像是在我们前面，观众看到的好像是其他选手领先，实际上却忽略了我们其实是在他们前面。

在本章节中，我们从大数据起源出发，探讨数据驱动人工智能存在的局限性，阐述从数据驱动到价值驱动通用人工智能道路的必要性，还有“UV理论”应用在建立全球首个AGI评级测试标准的创新尝试。