“新一代人工智能”研究的三大重點方向-創(chuàng)新互聯(lián)

/tupian/20230522/

在龍馬潭等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計制作按需求定制設(shè)計,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站建設(shè),營銷型網(wǎng)站,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),龍馬潭網(wǎng)站建設(shè)費用合理。

1. 新一代人工智能的基礎(chǔ)理論

聚焦人工智能重大科學前沿問題， 以突破人工智能基礎(chǔ)機理、模型和算法瓶頸為重點， 重點布局可能引發(fā)人工智能范式變革的新一代人工智能基礎(chǔ)理論研究， 為人工智能持續(xù)發(fā)展與深度應(yīng)用提供強大科學儲備。

1.1 新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

借鑒神經(jīng)認知機理和機器學習數(shù)學方法等， 開展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非線性映射、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動演化、神經(jīng)元和模塊功能特異化、小樣本學習/弱標簽/無標簽樣本學習、可解釋性等新理論和新方法的研究， 本質(zhì)性提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐解決現(xiàn)實人工智能問題的范圍和能力。

1.2 面向開放環(huán)境的自適應(yīng)感知

針對應(yīng)用場景變換易導致智能系統(tǒng)性能急劇下降問題， 發(fā)展適應(yīng)能力強的層次化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、可連續(xù)學習的機器學習策略及一般性效能度量方法， 突破無監(jiān)督學習、經(jīng)驗記憶利用、內(nèi)隱知識發(fā)現(xiàn)與引導及注意力選擇等難點， 推動形成開放環(huán)境和變化場景下的通用型感知智能。

1.3 跨媒體因果推斷

研究基于跨媒體的人類常識知識形成的機器學習新方法， 并在常識知識支持下對跨媒體數(shù)據(jù)進行自底向上的深度抽象和歸納， 有效管控不確定性的自頂向下演繹和推理， 建立邏輯推理、歸納推理和直覺頓悟相互協(xié)調(diào)補充的新模型和方法， 實現(xiàn)跨媒體從智能的關(guān)聯(lián)分析向常識知識支持下因果推斷的飛躍。

1.4 非完全信息條件下的博弈決策

針對人類經(jīng)濟活動、人機對抗等非完全信息條件下的博弈特點， 結(jié)合機器學習、控制論、博弈論等領(lǐng)域進展， 研究不確定復雜環(huán)境下博弈對抗的動力學機制和優(yōu)化決策模型， 把對抗學習和強化學習與動態(tài)博弈論進行融合， 實現(xiàn)非完全信息環(huán)境下任務(wù)導向的通用智能基礎(chǔ)模型和動態(tài)博弈決策理論。

1.5 群智涌現(xiàn)機理與計算方法

研究開放、動態(tài)、復雜環(huán)境下的大規(guī)模群體協(xié)作的組織模式和激勵機制， 建立可表達、可計算、可調(diào)控的復合式激勵算法， 探索個體貢獻匯聚成群體智能的涌現(xiàn)機理和演化規(guī)律， 突破面向全局目標的群體智能演進方法和時空敏感的群體智能協(xié)同，實現(xiàn)可預知、可引導和可持續(xù)的群體智能涌現(xiàn)。

1.6 人在回路的混合增強智能

研究不確定性、脆弱性和開放性條件下的任務(wù)建模、環(huán)境建模和人類行為建模， 發(fā)展人在回路的機器學習方法及混合增強智能評價方法， 把人對復雜問題分析與響應(yīng)的高級認知機制與機器智能系統(tǒng)緊密耦合，有效避免由于人工智能技術(shù)的局限性引發(fā)的決策風險和系統(tǒng)失控， 實現(xiàn)復雜問題人機雙向協(xié)作和求解收斂。

1.7 復雜制造環(huán)境下的人機物協(xié)同控制方法

面向離散制造業(yè)和流程工業(yè)中復雜多維度人機物協(xié)同問題， 研究跨層、跨域的分布式網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同控制方法， 突破人機物三元協(xié)同決策與優(yōu)化理論， 實現(xiàn)人機物的虛實融合與動態(tài)調(diào)度， 探索無人加工生產(chǎn)線的重構(gòu)及人機共融智能交互， 為智能工廠發(fā)展模式探索和標準體系建立提供理論與方法支撐。

2. 面向重大需求的關(guān)鍵共性技術(shù)

圍繞提升我國人工智能國際競爭力的迫切需求， 面向重大需求，突破新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)，以算法為核心， 數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)， 全面提升感知識別、知識計算、認知推理、協(xié)同控制與操作、人機交互等能力， 形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的技術(shù)體系。

2.1 可泛化的領(lǐng)域知識學習與計算引擎

面向跨界融合新業(yè)態(tài)與知識創(chuàng)新服務(wù)需求，攻克大規(guī)模、綜合性知識中心建立所需要的關(guān)鍵技術(shù)。突破知識加工、深度搜索和可視交互等核心技術(shù)，形成概念識別、實體發(fā)現(xiàn)、屬性預測、知識演化和關(guān)系挖掘等能力， 實現(xiàn)知識持續(xù)增長的自動化獲取， 形成從數(shù)據(jù)到知識、從知識到服務(wù)的自主歸納和學習能力。在1-2 個知識密集型領(lǐng)域進行服務(wù)驗證， 達到或超越領(lǐng)域?qū)＜移骄鶈柎鸱?wù)水平。

2.2 跨媒體分析推理技術(shù)系統(tǒng)

面向跨媒體內(nèi)容監(jiān)管、態(tài)勢分析及跨模態(tài)醫(yī)療分析等重大需求，研究跨媒體多元知識統(tǒng)一表征理論、模型和獲取方法，構(gòu)建十億級別以上的適應(yīng)跨媒體內(nèi)容演化的知識圖譜和分析推理技術(shù)，建立從定向推理到通用推理的泛化機制。在1-2個典型應(yīng)用場景下實現(xiàn)可回溯、可解釋的跨媒體智能推理， 準確率超過領(lǐng)域中級專家水平。

2.3 認知任務(wù)下的場景主動感知技術(shù)

針對復雜環(huán)境中的目標搜尋、場景分析和解釋等認知任務(wù)，研究自然場景的主動視覺感知、三維建模和定位技術(shù)；研究嘈雜場景中聲學環(huán)境探測與基于聽覺反饋機理的言語主動感知技術(shù)；研究視聽覺協(xié)同的從自然場景主動發(fā)現(xiàn)新目標及其屬性知識的認知技術(shù)。建立典型場景實驗平臺并進行功能驗證。

2.4 面向群體化軟件開發(fā)的群智激發(fā)匯聚研究

面向群體化軟件開發(fā)等大規(guī)模復雜群智創(chuàng)新活動，研究群智社區(qū)的協(xié)同與演化、群智任務(wù)的分解與適配等技術(shù); 研究群智創(chuàng)新制品的分析評價、質(zhì)量控制和復用融合等技術(shù); 研究群智軟件制品的代碼標注、測試驗證和缺陷修復等技術(shù)。研究群智開源社區(qū)的群智激發(fā)匯聚機理和技術(shù)， 推動形成面向特定領(lǐng)域的百萬規(guī)模群智創(chuàng)新與人才培養(yǎng)生態(tài)， 有力促進人工智能技術(shù)和應(yīng)用生態(tài)的建立。

2.5 人機協(xié)同軟硬件技術(shù)研究

面向智能制造和自動駕駛等人機協(xié)同應(yīng)用場景，研究構(gòu)造軟硬件一體化的人機協(xié)同技術(shù)平臺。研究適應(yīng)真實世界情境理解與協(xié)同決策的模型與方法；研究從人機協(xié)同中混合人類直覺、經(jīng)驗、行為的新型學習方法； 研制能自然理解環(huán)境和情景并能處理大規(guī)模知識的新型混合計算架構(gòu)和智能軟硬件等。

2.6 無人系統(tǒng)自主智能精準感知與操控

針對海、陸、空、天無人平臺等自主智能發(fā)展需求，研究無約束環(huán)境下的基于多傳感器信息融合的協(xié)同感知方法； 研究大范圍場景語義建模和理解方法， 實現(xiàn)復雜環(huán)境的地圖構(gòu)建、透徹感知與動態(tài)認知； 研究復雜場景下多源異構(gòu)感知對象快速精準的分割、檢測、定位、跟蹤和識別方法。建立或利用已有自主智能系統(tǒng)進行技術(shù)驗證， 實現(xiàn)自主智能無人系統(tǒng)中的自然、精準、安全的交互與精準操控。

2.7 自主智能體的靈巧精準操作學習

針對復雜無人生產(chǎn)系統(tǒng)中對自主操作的需求，研究基于智能人機交互的復雜靈巧精確操作技能傳授和高效示范；研究實現(xiàn)對抓取、對準、趨近、裝入等復雜技能的機器學習和技能生成；研究自主智能體的靈巧作業(yè)運動規(guī)劃和協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)從技能到靈巧操作的運動映射；研究多層次操作技能表示方法，實現(xiàn)復雜技能的知識化表達；圍繞精密裝配等典型場景，進行靈巧操作技能學習技術(shù)驗證。

3. 智能芯片與系統(tǒng)

圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和應(yīng)用生態(tài)基礎(chǔ)建設(shè)， 從人工智能創(chuàng)新平臺和基礎(chǔ)支撐角度， 重點研究新型感知器件與系統(tǒng)， 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)標準以及人工智能開源開放平臺。

3.1 新型感知器件與芯片

研究能夠模擬生物視、聽、觸、嗅等感知通道的信號處理和信息加工機理，研制新型感知器件、芯片以及相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知信息表示、處理、分析和識別算法模型，開發(fā)功能類似生物、性能超越生物的感知系統(tǒng)并實現(xiàn)功能驗證。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器關(guān)鍵標準與驗證芯片

設(shè)計支持訓練和推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算指令集，制定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示與壓縮標準，在此基礎(chǔ)上開發(fā)高效基礎(chǔ)算法庫和開發(fā)接口標準，實現(xiàn)配套開發(fā)工具鏈，建立開放的、不依賴于具體芯片實現(xiàn)方式的芯片平臺標準，實現(xiàn)軟硬件系統(tǒng)接口的統(tǒng)一化。實現(xiàn)支持上述指令集、算法庫、標準及開發(fā)接口的驗證芯片和示例應(yīng)用。

3.3 人工智能開源開放基礎(chǔ)平臺與智能操作系統(tǒng)原型

研究智能傳感器件、智能處理芯片和智能控制器等智能硬件資源管理技術(shù)， 開發(fā)支持多種異構(gòu)硬件的人工智能開源開放基礎(chǔ)平臺。研究智能算法、知識庫等智能軟件和數(shù)據(jù)資源管理技術(shù)， 開發(fā)人工智能通用開源算法庫、模型庫以及人機交互的基礎(chǔ)軟件平臺。支持大規(guī)模智能任務(wù)的分布式分配和調(diào)度， 建立激勵創(chuàng)新、有機集成、快速應(yīng)用的人工智能開源生態(tài)， 支持智能操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)軟件和核心硬件的發(fā)展。

當前題目：“新一代人工智能”研究的三大重點方向-創(chuàng)新互聯(lián)
路徑分享：http://www.muchs.cn/article16/dhoegg.html

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