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国务院印发《新一代人工智能发展规划》互联网

文章作者:互联网 上传时间:2019-07-25

2019年5月14日,美国计算联盟和人工智能促进协会发布《美国人工智能未来20年研究路线图》,共117页,预计7月份发布正式版,通过本路线图,可以全面了解人工智能技术发展,掌握美国人工智能面临的挑战,把握美国人工智能重点研究方向,以及举措。

国务院关于印发

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新一代人工智能发展规划的通知

相关背景

国发〔2017〕35号

几十年来,人工智能取得重大进展,在工业、政府和社会等各方面发挥重要作用。人工智能系统现在可以跨语言翻译,识别图像和视频中的对象,简化制造过程,实现汽车自动驾驶等。

各省、自治区、直辖市人民政府,国务院各部委、各直属机构:

人工智能创造出一个万亿美元产业,预计在三年内将翻两番,与此同时,人工智能系统的公平、可解释、可信和安全性的必要性变得越来越重要。

现将《新一代人工智能发展规划》印发给你们,请认真贯彻执行。

人工智能系统将推动社会和经济产生巨大变革。同时,人们对系统的安全性和脆弱性以及在这样世界中的工作前景产生诸多担忧。亚洲和欧洲众多国家意识到人工智能将是未来几十年的战略和经济驱动力,并开展数十亿美元投资。如若目标明确、举措得力,再加上投资,美国将可以继续成为人工智能领域的领导者,最大限度地发挥人工智能对美国经济和社会的积极影响。

国务院

研究主题

2017年7月8日

这些都给人工智能研究带来挑战,需要在大量持续投资下对人工智能研究进行彻底变革。

新一代人工智能发展规划

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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,制定本规划。

该路线图围绕三个研究主题:

一、战略态势

集成智能,包括模块化技能和能力原则组合的基础,适合特定用途的通用能力,以及机器可理解的知识的开放共享存储库的创建和使用。

人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点,受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显,人工智能发展进入新阶段。当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

协同互动,包括支持生产性协作的技术和技巧、多样的沟通方式、负责任和值得信赖的行为,以及人类和人工智能系统之间富有成效的在线和现实世界互动。

人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术,世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前,我国国家安全和国际竞争形势更加复杂,必须放眼全球,把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划,牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动,打造竞争新优势、开拓发展新空间,有效保障国家安全。

自我意识学习,包括稳健可信的学习、从少量例子中学习并通过指导、从数据和观察中研发因果和可控模型,以及实时感知和行为。

人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态,深化供给侧结构性改革任务非常艰巨,必须加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,为我国经济发展注入新动能。

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人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段,人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻,人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用,将极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势,及时把握群体认知及心理变化,主动决策反应,将显著提高社会治理的能力和水平,对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。

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人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术,可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题,将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时,必须高度重视可能带来的安全风险挑战,加强前瞻预防与约束引导,最大限度降低风险,确保人工智能安全、可靠、可控发展。

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我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项,印发实施了“互联网 ”人工智能三年行动实施方案,从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累,我国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先,自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力,中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用,人工智能创新创业日益活跃,一批龙头骨干企业加速成长,在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。

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同时,也要清醒地看到,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

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面对新形势新需求,必须主动求变应变,牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇,紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机,引领世界人工智能发展新潮流,服务经济社会发展和支撑国家安全,带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。

主要挑战

二、总体要求

路线图确定了新一代人工智能所面临的诸多挑战。首先,该领域已经超越了最初对算法和理论的学术关注,进入到一个持续数据收集、社交和互动实验以及不断变化世界的大量知识的环境。在这些基础上,信息技术产业汇集并利用大量专有资源(数据集、知识图表、专用计算机和大批人工智能工程师)来推动创新。

指导思想。

新一代人工智能需要整合资源、算法和理论。没有合适的资源,人工智能学术研究作用有限;没有对基本问题的回答,工业人工智能应用程序就没有任何基础。制约因素、激励措施和时间表也大不相同,各行业主要由实用的短期解决方案驱动,而学术界则关注长期问题。

全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神,深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略,按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局,认真落实党中央、国务院决策部署,深入实施创新驱动发展战略,以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,发展智能经济,建设智能社会,维护国家安全,构筑知识群、技术群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统,前瞻应对风险挑战,推动以人类可持续发展为中心的智能化,全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力,为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。

此外,今天的人工智能不断跨学科发展,已覆盖到计算机科学和计算机工程,以及认知科学、心理学、生物学、数学、公共政策、伦理、教育和通信等领域。推动下一代人工智能发展需要高度跨学科团队之间的持续合作,将这些领域的重要思想、观点和技术引入人工智能研究范围。人才是当前人工智能中一个关键问题:对人工智能专业知识的需求远远超过供给,差距只会继续扩大。

基本原则。

更严峻的是,美国很多人工智能博士毕业生在国外找到了有吸引力的工作;此外,许多人工智能教师已经转向工业。虽然这为理论和实践的有效交叉提供了新的机会,但也影响了下一代人工智能实践者的培训。要克服这些挑战,需要对人工智能研究进行彻底改革,创建一个全面的国家人工智能基础设施,并大力开展人工智能人员培训。

科技引领。把握世界人工智能发展趋势,突出研发部署前瞻性,在重点前沿领域探索布局、长期支持,力争在理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破,全面增强人工智能原始创新能力,加速构筑先发优势,实现高端引领发展。

措施建议

系统布局。根据基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同特点,制定有针对性的系统发展策略。充分发挥社会主义制度集中力量办大事的优势,推进项目、基地、人才统筹布局,已部署的重大项目与新任务有机衔接,当前急需与长远发展梯次接续,创新能力建设、体制机制改革和政策环境营造协同发力。

提出以下政策、组织和战略方面建议:

市场主导。遵循市场规律,坚持应用导向,突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用,加快人工智能科技成果商业化应用,形成竞争优势。把握好政府和市场分工,更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。

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开源开放。倡导开源共享理念,促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和国防建设协调发展规律,促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享,形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积极参与人工智能全球研发和治理,在全球范围内优化配置创新资源。

一、强化国家人工智能基础设施建设

战略目标。

——开放人工智能平台和资源:大量互联的分布式“人工智能”资源集合(高质量数据集、软件库、知识库、仪器、机器人环境、云计算服务等)。)由学术团体以及工业和政府提供。公司最近的重大创新表明,人工智能的突破需要大规模的硬件投资和开源软件基础设施,这两者都需要持续的大量投资。

分三步走:

——人工智能多方协作的挑战:建立在开放人工智能平台和设施中的共享资源之上的组织架构,来协调人工智能和领域专家提出的重大挑战问题,推动关键领域的研究。

第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径,有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。

——国家人工智能研究中心:物理和虚拟设施,将来自一系列学术机构的教职员工和来自行业和政府的员工聚集在一起,参与人工智能长期研究。

——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展,人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。

——任务驱动的人工智能实验室:提供持续基础设施、设施和人力资源以支持开放人工智能平台和人工智能实验室,并与国家人工智能研究中心密切合作,整合研究成果,以应对各部门(如卫生、教育、政策、道德和科学)关键人工智能挑战。

——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链,培育若干全球领先的人工智能骨干企业,人工智能核心产业规模超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元。

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——人工智能发展环境进一步优化,在重点领域全面展开创新应用,聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队,部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。

二、重构全方位人工智能人才培养体系

第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展。

——制定各级别人工智能课程:为鼓励早期和持续对人工智能感兴趣和理解的课程制定指导方针,从中小学开始,延伸到研究生课程和专业课程。

——新一代人工智能理论与技术体系初步建立,具有自主学习能力的人工智能取得突破,在多领域取得引领性研究成果。

——高级人工智能学位:包括授予有才能的学生获得高级研究生学位补助金、博士级研究人员保留计划以及支持和授予人工智能教师额外资源。

——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用,人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。

——让小众和弱势群体参与进来:将最佳人才纳入人工智能研究工作的方案。

——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系,形成人工智能安全评估和管控能力。

——激励新兴跨学科人工智能领域:鼓励学生和研究团体从事跨学科人工智能研究,例如,人工智能相关政策法律、人工智能安全工程以及人工智能对社会影响分析等。

第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

——培训高技能人工智能工程师和技术人员,支持和构建开放人工智能平台,通过学院、劳动力再培训计划、认证计划和在线学位来培养发展人工智能人才。

——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破,在国际人工智能研究领域具有重要影响,占据人工智能科技制高点。

三、开展人工智能核心技术研究

——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展,形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

这些新的资源和倡议不能以现有的理论和应用人工智能资助项目为代价。这些核心项目,为推动研究突破、培养年轻研究人员、整合人工智能研究和教育以及形成新的跨学科合作,提供了成熟、基础广泛支持,是对本路线图中描述更广泛倡议的重要补充,它们也将需要更多的支持。

——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地,建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。

所有这些都需要在本路线图涵盖的20年期间进行大量、持续的联邦投资,结果将是革命性的。共享基础设施、精心设计的交互和协作架构以及专业人才发展将使美国在人工智能领域继续领先世界。

总体部署。

上述建议不仅仅是跨学科、前瞻性研究路线图的框架,它将推动科学和经济进步,兼顾安全、脆弱性、政策和道德等问题。该路线图中的建议还将使我们能够吸引和留住顶尖人才,在这一关键技术领域培养更多人才,这是对社会和经济的另一个重大推动。

发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程,要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局,形成人工智能健康持续发展的战略路径。

1引言

构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题,建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系,布局建设重大科技创新基地,壮大人工智能高端人才队伍,促进创新主体协同互动,形成人工智能持续创新能力。

1.1参考文件

把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度,最大程度发挥人工智能潜力;又要预判人工智能的挑战,协调产业政策、创新政策与社会政策,实现激励发展与合理规制的协调,最大限度防范风险。

1.2什么是人工智能?

坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势,强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进,以技术突破推动领域应用和产业升级,以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时,加强面向中长期的研发布局和攻关,实现滚动发展和持续提升,确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。

1.3人工智能路线图流程

全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升,引领建设世界科技强国进程;通过壮大智能产业、培育智能经济,为我国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期;以建设智能社会促进民生福祉改善,落实以人民为中心的发展思想;以人工智能提升国防实力,保障和维护国家安全。

2未来人工智能研究主要意义

三、重点任务

2.1提高医疗保健和生活质量

立足国家发展全局,准确把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,全面增强科技创新基础能力,全面拓展重点领域应用深度广度,全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。

2.2终身教育和培训

构建开放协同的人工智能科技创新体系。

2.3重塑业务创新和竞争力

围绕增加人工智能创新的源头供给,从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署,促进开源共享,系统提升持续创新能力,确保我国人工智能科技水平跻身世界前列,为世界人工智能发展作出更多贡献。

2.4加快科学发现和技术创新

1.建立新一代人工智能基础理论体系。

2.5社会正义和政策

聚焦人工智能重大科学前沿问题,兼顾当前需求与长远发展,以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点,超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究,促进学科交叉融合,为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。

2.6实现国防和安全转型

突破应用基础理论瓶颈。瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向,加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题,建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型,形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法,实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论,实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法,建立可表达、可计算的群智激励算法和模型,形成基于互联网的群体智能理论体系。自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论,形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。

3 人工智能研究路线图核心技术领域概述

布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向,前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法,实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论,形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法,建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法,建立高性能计算与量子算法混合模型,形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。

3.1研讨会一:集成智能研究路线图

开展跨学科探索性研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合,加强引领人工智能算法、模型发展的数学基础理论研究,重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究,支持原创性强、非共识的探索性研究,鼓励科学家自由探索,勇于攻克人工智能前沿科学难题,提出更多原创理论,作出更多原创发现。

3.1.1简介和概述

专栏1 基础理论

3.1.2集成智能的社会驱动因素

1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。

3.1.3集成智能科学

2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。

3.1.4情境化人工智能

3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同。

3.1.5开放知识库

4.群体智能理论。研究群体智能结构理论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型。

3.1.6理解人类智能

5.自主协同控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互,面向自主无人系统的协同控制与优化决策,知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论。

3.2研讨会二:协同互动的研究路线图

6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型。

3.2.1简介和概述

7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。

3.2.2与人工智能系统协同互动的社会驱动因素

8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制,研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。

3.2.3与人工智能系统协同互动的技术挑战

2.建立新一代人工智能关键共性技术体系。

3.2.4结论

围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心,以数据和硬件为基础,以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点,形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。

3.3研讨会三:自我意识学习的研究路线图

知识计算引擎与知识服务技术。重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术,实现对知识持续增量的自动获取,具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力,形成涵盖数十亿实体规模的多源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱。

3.3.1简介和概述

跨媒体分析推理技术。重点突破跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术,实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用,构建分析推理引擎。

3.3.2表达性、强健性和持久性学习的社会驱动因素

群体智能关键技术。重点突破基于互联网的大众化协同、大规模协作的知识资源管理与开放式共享等技术,建立群智知识表示框架,实现基于群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强,支撑覆盖全国的千万级规模群体感知、协同与演化。

3.3.3自我意识学习的技术挑战

混合增强智能新架构与新技术。重点突破人机协同的感知与执行一体化模型、智能计算前移的新型传感器件、通用混合计算架构等核心技术,构建自主适应环境的混合增强智能系统、人机群组混合增强智能系统及支撑环境。

4 主要发现

自主无人系统的智能技术。重点突破自主无人系统计算架构、复杂动态场景感知与理解、实时精准定位、面向复杂环境的适应性智能导航等共性技术,无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术,服务机器人、特种机器人等核心技术,支撑无人系统应用和产业发展。

5 建议

虚拟现实智能建模技术。重点突破虚拟对象智能行为建模技术,提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性,实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。

5.1强化国家人工智能基础设施建设

智能计算芯片与系统。重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术,研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统,实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。

5.1.1开放人工智能平台和资源

自然语言处理技术。重点突破自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析的核心技术,推进人类与机器的有效沟通和自由交互,实现多风格多语言多领域的自然语言智能理解和自动生成。

5.1.2持续的人工智能挑战

专栏2 关键共性技术

5.1.3国家人工智能研究中心

1.知识计算引擎与知识服务技术。研究知识计算和可视交互引擎,研究创新设计、数字创意和以可视媒体为核心的商业智能等知识服务技术,开展大规模生物数据的知识发现。

5.1.4任务驱动的人工智能实验室

2.跨媒体分析推理技术。研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术,开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。

5.2重新构思和培训全方位的人才

3.群体智能关键技术。开展群体智能的主动感知与发现、知识获取与生成、协同与共享、评估与演化、人机整合与增强、自我维持与安全交互等关键技术研究,构建群智空间的服务体系结构,研究移动群体智能的协同决策与控制技术。

5.2.1制定各级人工智能课程

4.混合增强智能新架构和新技术。研究混合增强智能核心技术、认知计算框架,新型混合计算架构,人机共驾、在线智能学习技术,平行管理与控制的混合增强智能框架。

5.2.2高级人工智能学位和保留计划

5.自主无人系统的智能技术。研究无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾驶等智能技术,服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人技术,无人车间/智能工厂智能技术,高端智能控制技术和自主无人操作系统。研究复杂环境下基于计算机视觉的定位、导航、识别等机器人及机械手臂自主控制技术。

5.2.3让代表不足和弱势群体参与进来

6.虚拟现实智能建模技术。研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法,虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题,智能对象建模的技术与方法体系。

5.2.4激励新兴跨学科人工智能领域

7.智能计算芯片与系统。研发神经网络处理器以及高能效、可重构类脑计算芯片等,新型感知芯片与系统、智能计算体系结构与系统,人工智能操作系统。研究适合人工智能的混合计算架构等。

5.2.5培训高技能人工智能工程师和技术员

8.自然语言处理技术。研究短文本的计算与分析技术,跨语言文本挖掘技术和面向机器认知智能的语义理解技术,多媒体信息理解的人机对话系统。

5.3人工智能研究的核心计划

3.统筹布局人工智能创新平台。

建设布局人工智能创新平台,强化对人工智能研发应用的基础支撑。人工智能开源软硬件基础平台重点建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台,形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。群体智能服务平台重点建设基于互联网大规模协作的知识资源管理与开放式共享工具,形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。混合增强智能支撑平台重点建设支持大规模训练的异构实时计算引擎和新型计算集群,为复杂智能计算提供服务化、系统化平台和解决方案。自主无人系统支撑平台重点建设面向自主无人系统复杂环境下环境感知、自主协同控制、智能决策等人工智能共性核心技术的支撑系统,形成开放式、模块化、可重构的自主无人系统开发与试验环境。人工智能基础数据与安全检测平台重点建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等,形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集。促进各类通用软件和技术平台的开源开放。各类平台要按照军民深度融合的要求和相关规定,推进军民共享共用。

专栏3 基础支撑平台

1.人工智能开源软硬件基础平台。建立大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多元智能传感器件与集成平台、基于人工智能硬件的新产品设计平台、未来网络中的大数据智能化服务平台等。

2.群体智能服务平台。建立群智众创计算支撑平台、科技众创服务系统、群智软件开发与验证自动化系统、群智软件学习与创新系统、开放环境的群智决策系统、群智共享经济服务系统。

3.混合增强智能支撑平台。建立人工智能超级计算中心、大规模超级智能计算支撑环境、在线智能教育平台、“人在回路”驾驶脑、产业发展复杂性分析与风险评估的智能平台、支撑核电安全运营的智能保障平台、人机共驾技术研发与测试平台等。

4.自主无人系统支撑平台。建立自主无人系统共性核心技术支撑平台,无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶支撑平台,服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人支撑平台,智能工厂与智能控制装备技术支撑平台等。

5.人工智能基础数据与安全检测平台。建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台,建立人工智能算法与平台安全性测试模型及评估模型,研发人工智能算法与平台安全性测评工具集。

4.加快培养聚集人工智能高端人才。

把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,坚持培养和引进相结合,完善人工智能教育体系,加强人才储备和梯队建设,特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才,形成我国人工智能人才高地。

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关键词: 美国 路线图 人工智能 国务院 新一代