清華AI新動(dòng)作！院士領(lǐng)銜探索第三代AI，成立基礎(chǔ)理論研究中心
2019-05-06 13:49:22 量子位剛剛，清華大學(xué)宣布成立人工智能研究院基礎(chǔ)理論研究中心，探索第三代人工智能。
清華大學(xué)副校長(zhǎng)尤政院士和清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士共同為基礎(chǔ)理論研究中心揭牌。
張鈸表示，成立基礎(chǔ)理論研究中心，旨在突破人工智能的基礎(chǔ)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(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用。
基于這一思路，清華大學(xué)人工智能研究院基礎(chǔ)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(chǔ)理論和方法；研制第三代人工智能編程框架及基礎(chǔ)算法庫(kù)；打造一個(gè)開(kāi)放的、國(guó)際化的學(xué)術(shù)交流與合作平臺(tái)。這一基礎(chǔ)理論研究中心，由張鈸、中國(guó)科學(xué)院院士郝躍、CMU計(jì)算機(jī)學(xué)院教授Manuela Veloso擔(dān)任學(xué)術(shù)顧問(wèn)。
清華計(jì)算機(jī)系長(zhǎng)聘教授朱軍擔(dān)任主任一職，并有10多位學(xué)者專家加入。清華大學(xué)AI研究院方面表示，之后將會(huì)舉行對(duì)外開(kāi)放的人工智能研究系列研討會(huì)。
當(dāng)下的人工智能存在缺陷
張鈸表示，人工智能技術(shù)發(fā)展至今大致分為兩代模型。
第一代，是以知識(shí)驅(qū)動(dòng)為主的符號(hào)化模型，比如專家系統(tǒng)。第二代是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如深度學(xué)習(xí)、概率統(tǒng)計(jì)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(wèn)題也非常有限，大都符合以下五個(gè)方面的特點(diǎn)：
具有豐富的知識(shí)或者數(shù)據(jù)、確定性信息、完全信息、限定領(lǐng)域、靜態(tài)或按照特定規(guī)律演化。
張鈸說(shuō)，在實(shí)際場(chǎng)景中，絕大部分都不符合這五個(gè)條件。比如自動(dòng)駕駛和AI醫(yī)療診斷場(chǎng)景，就不符合其中的一些條件，進(jìn)一步發(fā)展面臨著很大的問(wèn)題。
此外，第二代人工智能也存在著致命弱點(diǎn)，其通常依賴大量有標(biāo)注的數(shù)據(jù)，能有效地利用大數(shù)據(jù)，但對(duì)無(wú)標(biāo)注/弱標(biāo)注數(shù)據(jù)的利用效率低。在動(dòng)態(tài)變化或存在對(duì)抗的環(huán)境下適應(yīng)性弱、復(fù)雜模型的可解釋性不強(qiáng)，無(wú)法滿足未來(lái)人工智能技術(shù)發(fā)展的需要。
最后，當(dāng)前以機(jī)器學(xué)習(xí)為重心的人工智能，只是人工智能領(lǐng)域中的一部分，人工智能還有很多問(wèn)題沒(méi)有解決，只有開(kāi)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(lǐng)域更多的問(wèn)題，推動(dòng)其更快的發(fā)展。
張鈸說(shuō)，從2014年開(kāi)始，他們就開(kāi)始思考人工智能未來(lái)發(fā)展，認(rèn)識(shí)到目前人工智能的局限性，并提出“后深度學(xué)習(xí)時(shí)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(gè)發(fā)展方向。首先，進(jìn)行學(xué)科交叉研究，最主要的是與腦科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的交叉研究，他認(rèn)為， 沒(méi)有這些學(xué)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(jìn)行國(guó)際化，基礎(chǔ)理論研究，從來(lái)不是一個(gè)國(guó)家能夠完成的。想要在這些方面有建樹(shù)，就要提升自身的理論水平，建立更開(kāi)放的環(huán)境，吸引全世界更多優(yōu)秀人才加入。
基礎(chǔ)理論研究中心主要著眼于當(dāng)前人工智能發(fā)展的瓶頸問(wèn)題，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)融合的思路為主線，通過(guò)和腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的大跨度學(xué)科交叉融合，來(lái)建立原創(chuàng)性的人工智能理論框架。
圍繞這一方向，基礎(chǔ)研究中心設(shè)置了四大重點(diǎn)研究方向：
人工智能理論基礎(chǔ)
貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、魯棒人工智能、可理解人工智能
腦科學(xué)啟發(fā)人工智能理論
聽(tīng)覺(jué)感知回路啟發(fā)的語(yǔ)言理解模型、記憶和遺忘機(jī)制啟發(fā)的人工智能模型、腦啟發(fā)的視/聽(tīng)覺(jué)計(jì)算模型
統(tǒng)計(jì)學(xué)交叉人工智能理論
大數(shù)據(jù)建模與計(jì)算、因果分析與推理、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析
人工智能創(chuàng)新應(yīng)用
大規(guī)模文本分析、圖像/視頻數(shù)據(jù)分析、音樂(lè)和圖像生成
在這些領(lǐng)域，基礎(chǔ)理論研究中心的團(tuán)隊(duì)成員，已經(jīng)發(fā)表了不少研究成果。
比如在基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域。
聽(tīng)覺(jué)和語(yǔ)言處理方面，發(fā)現(xiàn)了聽(tīng)覺(jué)、語(yǔ)言和運(yùn)動(dòng)腦區(qū)如何實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言聲調(diào)類別感知的機(jī)制，聽(tīng)覺(jué)皮層如何處理音高和諧波的機(jī)制等。
在學(xué)習(xí)和記憶方面， 首次揭示長(zhǎng)期記憶間隔效應(yīng)的生物機(jī)制，首次揭示記憶的主動(dòng)遺忘機(jī)制，首次揭示記憶的主動(dòng)保護(hù)機(jī)制等，為理解生物智能本質(zhì)提供了新的重要維度。
清華方面介紹稱，相關(guān)成果發(fā)表在Cell, Nature, Science, Nature Neuroscience, Neuron, PNAS等頂級(jí)期刊上，部分研究成果也已經(jīng)被寫(xiě)入神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域核心教科書(shū)。
當(dāng)前，清華大學(xué)人工智能研究院，也已經(jīng)打造了關(guān)于第三代人工智能的“珠算”概率編程庫(kù)；在AI的可解釋等方面也取得了不少成果，通過(guò)對(duì)模型的可解釋性進(jìn)行建模，讓模型更可靠。
院士領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)陣容
基礎(chǔ)理論研究中心，一共有3位學(xué)術(shù)顧問(wèn)。分別是：
張鈸
清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)系教授，中科院院士、俄羅斯科學(xué)院外籍院士。
郝躍
中國(guó)科學(xué)院院士、西安電子科技大學(xué)教授。
Manuela Veloso
ACM/IEEE/AAAI Fellow、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)哈伯特·西蒙杰出教授。
清華計(jì)算機(jī)系長(zhǎng)聘教授朱軍，擔(dān)任基礎(chǔ)理論研究中心主任一職。朱軍主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、高效算法及相關(guān)應(yīng)用研究。
其曾獲CCF自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、CCF青年科學(xué)家獎(jiǎng)和國(guó)家“優(yōu)青”項(xiàng)目資助，入選國(guó)家“萬(wàn)人計(jì)劃”青年拔尖人才和MIT TR35中國(guó)區(qū)先鋒者。
此外，也有國(guó)家千人計(jì)劃專家、“長(zhǎng)江學(xué)者”講座教授清華腦與智能實(shí)驗(yàn)室主任的王小勤教授和清華生命科學(xué)學(xué)院的鐘毅教授等11位專家加入。
朱軍表示，基礎(chǔ)理論研究中心將會(huì)面向青年學(xué)者以及學(xué)生設(shè)立訪問(wèn)交流機(jī)會(huì)。最新的研究成果，將會(huì)在學(xué)術(shù)會(huì)議以及期刊上發(fā)布，并設(shè)立網(wǎng)站等信息傳播平臺(tái)對(duì)外公開(kāi)。
清華人工智能研究院，后續(xù)也會(huì)面向視覺(jué)等方向成立一系列研究中心，在各個(gè)領(lǐng)域之間相互協(xié)同，推動(dòng)第三代人工智能發(fā)展。
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