清華AI研究院院士領(lǐng)銜探索第三代AI，成立基礎(chǔ)理論研究中心

清華AI研究院院士領(lǐng)銜探索第三代AI，成立基礎(chǔ)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(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)副校長尤政院士和清華大學(xué)人工智能研究院院長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；

打造一個開放的、國際化的學(xué)術(shù)交流與合作平臺。

這一基礎(chǔ)理論研究中心，由張鈸、中國科學(xué)院院士郝躍、CMU計算機學(xué)院教授Manuela Veloso擔(dān)任學(xué)術(shù)顧問。

清華計算機系長聘教授朱軍擔(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，之后將會舉行對外開放的人工智能研究系列研討會。

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，是以知識驅(qū)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(qū)動為主的機器學(xué)習(xí)模型，如深度學(xué)習(xí)、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(lǐng)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(biāo)注的數(shù)據(jù)，能有效地利用大數(shù)據(jù)，但對無標(biāo)注/弱標(biāo)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(yīng)性弱、復(fù)雜模型的可解釋性不強，無法滿足未來人工智能技術(shù)發(fā)展的需要。

最后，當(dāng)前以機器學(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(lǐng)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(rèn)識到目前人工智能的局限性，并提出“后深度學(xué)習(xí)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(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，要進行國際化，基礎(chǔ)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(chǔ)理論研究中心主要著眼于當(dāng)前人工智能發(fā)展的瓶頸問題，以數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動融合的思路為主線，通過和腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的大跨度學(xué)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(chǔ)研究中心設(shè)置了四大重點研究方向：

人工智能理論基礎(chǔ)

貝葉斯機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、強化學(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(xué)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(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、音樂和圖像生成

在這些領(lǐng)域，基礎(chǔ)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(chǔ)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)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(xué)習(xí)和記憶方面， 首次揭示長期記憶間隔效應(yīng)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(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等頂級期刊上，部分研究成果也已經(jīng)被寫入神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域核心教科書。

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；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(lǐng)銜的團隊陣容

基礎(chǔ)理論研究中心，一共有3位學(xué)術(shù)顧問。分別是：

張鈸

清華大學(xué)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(xué)院外籍院士。

郝躍

中國科學(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。

清華計算機系長聘教授朱軍，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、CCF青年科學(xué)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(xué)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(xué)學(xué)院的鐘毅教授等11位專家加入。

朱軍表示，基礎(chǔ)理論研究中心將會面向青年學(xué)者以及學(xué)生設(shè)立訪問交流機會。最新的研究成果，將會在學(xué)術(shù)會議以及期刊上發(fā)布，并設(shè)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(lǐng)域之間相互協(xié)同，推動第三代人工智能發(fā)展。