每每站在 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”“杨振宁三问”，还是 的人工智能“中 国之问”，都考验着我们 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，就要走出 一条属于我们自己的路，一条底层逻辑自主可控的 创新之路，走人工智能与人类价值观对齐的创新之 路，走不随大流、坚信人工智能的“中国时代”必 将到来的创新之路。 《为机器立心》的主题是迈向通用人工智能的 中国路线，让AI不再缺“心”，点亮人工智能的“ 中国时刻”。在书中，朱松纯教授解答了什么是通 用人工智能、如何认清智能的本质、如何为人工智 能找到统一理论与认知架构，进而为机器立“心” 等重要问题。全书共分为两大部分。 部分“厘 清通用人工智能的3大关键迷思”：ChatGPT等大模 型无异于缸中之脑；要寻找“乌鸦智能”而不是“ 鹦鹉智能”；理（U体系）与心（V体系）并非对立 。第二部分“1238，迈向通用人工智能的路线图” ，开创性地提出了通用人工智能领域发展的一个框 架、两个系统完备性、三个基本特征以及八个关键 问题；介绍了通用人工智能的4大原创性科研成果： shou个通用智能人“通通”、通用人工智能大 任务仿真平台“通界”、通用人工智能评级标准与 测试平台“通智测试”以及通用人工智能科研平台 “通境”；展示了以这4大科研成果为基础，联合产 业创新，共建产业智能体的8大领域。

朱松纯 1996年获得哈佛大学计算机科学博士学位，现任北京通用人工智能研究院院长、北京大学人工智能研究院院长、北京大学讲席教授、清华大学基础科学讲席教授；曾任美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计学与计算机科学教授，加州大学洛杉矶分校视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。他长期致力于为视觉和智能探寻一个统一的统计与计算框架：包括作为学习与推理的统一表达和数字蒙特卡洛方法的时空因果与或图(STC-AOG)。他在计算机视觉、统计学习、认知、人工智能和自主机器人领域发表了400 多篇学术论文。他曾获得了多项荣誉，2003年因图像解析领域的工作成就获马尔奖，1999年因纹理建模、2007年因物体建模两次获得马尔奖提名。2001年，他获得了NSF青年科学家奖、ONR青年研究员奖和斯隆奖。因为在视觉模式的概念化、建模、学习和推理的统一基础方面的贡献，他2008年获得了 模式识别协会授予的J.K.Aggarwal奖。2013年，他关于图像分割的论文获得了亥姆霍兹奖(Helmholtz Test-of-Time Award)。2017年，他因生命度建模工作获 认知学会计算建模奖。2011年，他当选IEEE Fellow。他在2012年和2019年两次担任 计算机视觉与模式识别大会(CVPR) 。作为项目负责人，他领导了多个ONR MURI和DARPA团队，从事统一数学框架下的场景和事件理解以及认知机器人的工作。