清華AI研究院院士領銜探索第三代AI，成立基礎理論研究中心

成立近一年的清華人工智能研究院又有新動作。

剛剛，清華大學宣布成立人工智能研究院基礎理論研究中心，探索第三代人工智能。

清華大學副校長尤政院士和清華大學人工智能研究院院長張鈸院士共同為基礎理論研究中心揭牌。

張鈸表示，成立基礎理論研究中心，旨在突破人工智能的基礎理論，發(fā)展魯棒、可理解、數(shù)據(jù)高效和安全的人工智能關鍵技術和創(chuàng)新應用。

基于這一思路，清華大學人工智能研究院基礎理論研究中心主要有三大發(fā)展方向：

探索發(fā)展魯棒、可理解的第三代人工智能基礎理論和方法；

研制第三代人工智能編程框架及基礎算法庫；

打造一個開放的、國際化的學術交流與合作平臺。

這一基礎理論研究中心，由張鈸、中國科學院院士郝躍、CMU計算機學院教授Manuela Veloso擔任學術顧問。

清華計算機系長聘教授朱軍擔任主任一職，并有10多位學者專家加入。清華大學AI研究院方面表示，之后將會舉行對外開放的人工智能研究系列研討會。

當下的人工智能存在缺陷

張鈸表示，人工智能技術發(fā)展至今大致分為兩代模型。

第一代，是以知識驅動為主的符號化模型，比如專家系統(tǒng)。第二代是以數(shù)據(jù)驅動為主的機器學習模型，如深度學習、概率統(tǒng)計模型等，正處于高潮階段。

但是，第一代和第二代人工智能仍舊存在其局限性，其能夠解決的問題也非常有限，大都符合以下五個方面的特點：

具有豐富的知識或者數(shù)據(jù)、確定性信息、完全信息、限定領域、靜態(tài)或按照特定規(guī)律演化。

張鈸說，在實際場景中，絕大部分都不符合這五個條件。比如自動駕駛和AI醫(yī)療診斷場景，就不符合其中的一些條件，進一步發(fā)展面臨著很大的問題。

此外，第二代人工智能也存在著致命弱點，其通常依賴大量有標注的數(shù)據(jù)，能有效地利用大數(shù)據(jù)，但對無標注/弱標注數(shù)據(jù)的利用效率低。在動態(tài)變化或存在對抗的環(huán)境下適應性弱、復雜模型的可解釋性不強，無法滿足未來人工智能技術發(fā)展的需要。

最后，當前以機器學習為重心的人工智能，只是人工智能領域中的一部分，人工智能還有很多問題沒有解決，只有開展第三代人工智能方面的理論和算法研究，才能解決人工智能領域更多的問題，推動其更快的發(fā)展。

張鈸說，從2014年開始，他們就開始思考人工智能未來發(fā)展，認識到目前人工智能的局限性，并提出“后深度學習時代”的概念，提出研究第三代人工智能。

怎么研究第三代人工智能？

張鈸提出了兩個發(fā)展方向。首先，進行學科交叉研究，最主要的是與腦科學和數(shù)學領域的交叉研究，他認為， 沒有這些學科之間的合作研究，人工智能不可能產(chǎn)生新的理論突破。

其次，要進行國際化，基礎理論研究，從來不是一個國家能夠完成的。想要在這些方面有建樹，就要提升自身的理論水平，建立更開放的環(huán)境，吸引全世界更多優(yōu)秀人才加入。

基礎理論研究中心主要著眼于當前人工智能發(fā)展的瓶頸問題，以數(shù)據(jù)驅動和知識驅動融合的思路為主線，通過和腦科學、認知科學和統(tǒng)計學等學科的大跨度學科交叉融合，來建立原創(chuàng)性的人工智能理論框架。

圍繞這一方向，基礎研究中心設置了四大重點研究方向：

人工智能理論基礎

貝葉斯機器學習、深度學習、小樣本學習、強化學習、魯棒人工智能、可理解人工智能

腦科學啟發(fā)人工智能理論

聽覺感知回路啟發(fā)的語言理解模型、記憶和遺忘機制啟發(fā)的人工智能模型、腦啟發(fā)的視/聽覺計算模型

統(tǒng)計學交叉人工智能理論

大數(shù)據(jù)建模與計算、因果分析與推理、生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)分析

人工智能創(chuàng)新應用

大規(guī)模文本分析、圖像/視頻數(shù)據(jù)分析、音樂和圖像生成

在這些領域，基礎理論研究中心的團隊成員，已經(jīng)發(fā)表了不少研究成果。

比如在基礎神經(jīng)科學領域。

聽覺和語言處理方面，發(fā)現(xiàn)了聽覺、語言和運動腦區(qū)如何實現(xiàn)語言聲調(diào)類別感知的機制，聽覺皮層如何處理音高和諧波的機制等。

在學習和記憶方面， 首次揭示長期記憶間隔效應的生物機制，首次揭示記憶的主動遺忘機制，首次揭示記憶的主動保護機制等，為理解生物智能本質提供了新的重要維度。

清華方面介紹稱，相關成果發(fā)表在Cell, Nature, Science, Nature Neuroscience, Neuron, PNAS等頂級期刊上，部分研究成果也已經(jīng)被寫入神經(jīng)科學領域核心教科書。

當前，清華大學人工智能研究院，也已經(jīng)打造了關于第三代人工智能的“珠算”概率編程庫；在AI的可解釋等方面也取得了不少成果，通過對模型的可解釋性進行建模，讓模型更可靠。

院士領銜的團隊陣容

基礎理論研究中心，一共有3位學術顧問。分別是：

張鈸

清華大學人工智能研究院院長，計算機系教授，中科院院士、俄羅斯科學院外籍院士。

郝躍

中國科學院院士、西安電子科技大學教授。

Manuela Veloso

ACM/IEEE/AAAI Fellow、卡內(nèi)基梅隆大學哈伯特西蒙杰出教授。

清華計算機系長聘教授朱軍，擔任基礎理論研究中心主任一職。朱軍主要從事機器學習基礎理論、高效算法及相關應用研究。

其曾獲CCF自然科學一等獎、CCF青年科學家獎和國家“優(yōu)青”項目資助，入選國家“萬人計劃”青年拔尖人才和MIT TR35中國區(qū)先鋒者。

此外，也有國家千人計劃專家、“長江學者”講座教授清華腦與智能實驗室主任的王小勤教授和清華生命科學學院的鐘毅教授等11位專家加入。

朱軍表示，基礎理論研究中心將會面向青年學者以及學生設立訪問交流機會。最新的研究成果，將會在學術會議以及期刊上發(fā)布，并設立網(wǎng)站等信息傳播平臺對外公開。

清華人工智能研究院，后續(xù)也會面向視覺等方向成立一系列研究中心，在各個領域之間相互協(xié)同，推動第三代人工智能發(fā)展。