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“攏”出智能科學(xué)體系化研究力量

人工智能是交叉性、復(fù)合性極強的新興學(xué)科,牽涉范圍甚廣、研究方向繁多,對研究所方向整合、系統(tǒng)布局而言,挑戰(zhàn)巨大。圍繞如何統(tǒng)籌、如何切題、如何“有所為有所不為”,中科院自動化研究所(以下簡稱自動化所)著重作了如下部署。

一是聚焦作為名詞的“智能”,即回答“如何發(fā)展智能科學(xué)與技術(shù)本身”這一問題,探究與智能相關(guān)的新理論和新技術(shù);二是關(guān)注作為形容詞的“智能”,回答“如何實現(xiàn)人工智能賦能國家重大關(guān)鍵領(lǐng)域的需求”這一問題,推動智能科學(xué)與技術(shù)更好滿足社會經(jīng)濟發(fā)展的需要。

從這兩個角度以及智能科學(xué)的產(chǎn)生范式出發(fā),自動化所確立了“自主進化智能”的核心發(fā)展目標(biāo),以及“腦圖譜與類腦智能”“多模態(tài)人工智能系統(tǒng)”“決策智能系統(tǒng)”三大主攻方向。

“腦圖譜與類腦智能”方向,是內(nèi)涵與外延仍在不斷拓展的前沿交叉科學(xué)研究,其主要目標(biāo)在于啟發(fā)我們開發(fā)“更加靈活和通用”的計算機。這是一個仍處于蓬勃發(fā)展中、探索發(fā)現(xiàn)期的學(xué)科,沒有特定發(fā)展路徑,因此研究所仍以PI制(學(xué)術(shù)負(fù)責(zé)人制)管理為主;我們借助國家重點實驗室體系重組契機,把研究所相關(guān)研究方向的課題組通過整合,以實驗室方式運行,希望集聚力量將對類腦智能微觀、介觀、宏觀的探索轉(zhuǎn)化成體系化的基礎(chǔ)研究。

“多模態(tài)人工智能系統(tǒng)”方向,是自動化所開展時間較早、積累較深的研究領(lǐng)域,其細分領(lǐng)域和潛在應(yīng)用基礎(chǔ)研究較多,需要從源頭上歸攏和收束。自動化所從需求驅(qū)動的角度出發(fā),面向國家重大需求的人工智能重大問題,希望在推進定向性應(yīng)用研究與技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ)上,加快促進科研范式的轉(zhuǎn)化和重大成果的產(chǎn)出。

“決策智能系統(tǒng)”方向,是智能科學(xué)中較為特別的一個。有別于感知智能,決策智能主要基于對不確定環(huán)境感知、認(rèn)知、決策的探索并使收益最大化。這一反饋形成的系統(tǒng)閉環(huán),將使人工智能擁有更完整的表現(xiàn)形式。面向關(guān)乎國計民生的決策任務(wù),研究所組織和統(tǒng)籌大團隊形成大研究平臺,開展決策智能基礎(chǔ)理論、算法、環(huán)境、評價、應(yīng)用等研究。

受人工智能自身學(xué)科發(fā)展規(guī)律以及過去科研范式的影響,人工智能研究“青菜蘿卜一大筐”,雖然“個個都新鮮”,但“個頭兒都不大”。如果任由各種方向的研究散亂無序開展,不僅容易造成不必要的重復(fù),還難以產(chǎn)出有學(xué)科影響力的成果。自動化所的科研機制改革,就致力于解決智能科學(xué)與技術(shù)研究的這個痛點,具體而言有三項舉措。

一是建設(shè)公共研發(fā)平臺。自動化所針對上述三大科研主攻方向,建設(shè)軟硬件完備、人才配置合理的研究平臺。平臺為相關(guān)研究提供大的“試驗床”,不同研究團隊可以在平臺上互通有無、精誠合作。

二是成果匯聚評價機制。在平臺建設(shè)和實驗室整合重組的基礎(chǔ)上,研究所實施學(xué)術(shù)委員會指導(dǎo)下的實驗室主任負(fù)責(zé)制,在學(xué)術(shù)評價、資源分配上,充分尊重戰(zhàn)略科學(xué)家的專業(yè)判斷和眼光。

三是堅持尊重規(guī)律、需求牽引。無論智能研究本身,還是智能技術(shù)賦能,我們在研究所層面的“匯聚歸攏”動作都須尊重科學(xué)發(fā)展規(guī)律,瞄準(zhǔn)國家重大需求,否則動作就可能變形。

智能科學(xué)與技術(shù)研究,是一個能力不斷擴張、新知識不斷涌現(xiàn)和迭代的過程,呈現(xiàn)出“自主進化”的特征。這闡述了“智能”的本質(zhì)奧義即自主進化,也是自動化所確立的核心發(fā)展目標(biāo)。我們最終的目標(biāo)就是要實現(xiàn)“自主進化智能”。

來源:《中國科學(xué)報》

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