PDF《2018 年度项目申报指南征求意见稿》

附件: 科技创新 2030―"新一代人工智能"重大项目

2018 年度项目申报指南征求意见稿 为落实《新一代人工智能发展规划》 ,启动实施科技创 新2030―"新一代人工智能"重大项目.

根据《新一代人工 智能重大科技项目实施方案》确定的总体目标及

2020 年阶 段性目标,现提出

2018 年度项目指南建议.2018 年度项目 指南从新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键 技术、智能芯片与系统三个方向部署实施,实施周期为

3 年(2018―2020 年) . 申请者应根据指南描述,按照需求导向、问题导向和目 标导向的原则,根据拟申请项目特点提出具体的考核指标和 明确的任务目标. 1.新一代人工智能的基础理论 聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破人工智能基础 机理、模型和算法瓶颈为重点,重点布局可能引发人工智能 范式变革的新一代人工智能基础理论研究,为人工智能持续 发展与深度应用提供强大科学储备. 新一代人工智能基础理论设

7 个研究方向,每个方向拟 支持 1-2 个项目. 鼓励已有较好基础的融合性团队参与申请. 1.1 新一代神经网络模型 借鉴神经认知机理和机器学习数学方法等,开展神经网 络模型非线性映射、网络结构自动演化、神经元和模块功能 特异化、小样本学习/弱标签/无标签样本学习、可解释性等 新理论和新方法的研究,本质性提升深度神经网络支撑解决 现实人工智能问题的范围和能力. 1.2 面向开放环境的自适应感知 针对应用场景变换易导致智能系统性能急剧下降问题, 发展适应能力强的层次化网络结构、可连续学习的机器学习 策略及一般性效能度量方法,突破无监督学习、经验记忆利 用、内隐知识发现与引导及注意力选择等难点,推动形成开 放环境和变化场景下的通用型感知智能. 1.3 跨媒体因果推断 研究基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方 法,并在常识知识支持下对跨媒体数据进行自底向上的深度 抽象和归纳,有效管控不确定性的自顶向下演绎和推理,建 立逻辑推理、归纳推理和直觉顿悟相互协调补充的新模型和 方法,实现跨媒体从智能的关联分析向常识知识支持下因果 推断的飞跃. 1.4 非完全信息条件下的博弈决策 针对人类经济活动、人机对抗等非完全信息条件下的博 弈特点,结合机器学习、控制论、博弈论等领域进展,研究 不确定复杂环境下博弈对抗的动力学机制和优化决策模型, 把对抗学习和强化学习与动态博弈论进行融合,实现非完全 信息环境下任务导向的通用智能基础模型和动态博弈决策 理论. 1.5 群智涌现机理与计算方法 研究开放、动态、复杂环境下的大规模群体协作的组织 模式和激励机制,建立可表达、可计算、可调控的复合式激 励算法,探索个体贡献汇聚成群体智能的涌现机理和演化规 律,突破面向全局目标的群体智能演进方法和时空敏感的群 体智能协同, 实现可预知、 可引导和可持续的群体智能涌现. 1.6 人在回路的混合增强智能 研究不确定性、脆弱性和开放性条件下的任务建模、环 境建模和人类行为建模,发展人在回路的机器学习方法及混 合增强智能评价方法,把人对复杂问题分析与响应的高级认 知机制与机器智能系统紧密耦合,有效避免由于人工智能技 术的局限性引发的决策风险和系统失控,实现复杂问题人机 双向协作和求解收敛. 1.7 复杂制造环境下的人机物协同控制方法 面向离散制造业和流程工业中复杂多维度人机物协同 问题,研究跨层、跨域的分布式网络化协同控制方法,突破 人机物三元协同决策与优化理论,实现人机物的虚实融合与 动态调度,探索无人加工生产线的重构及人机共融智能交 互,为智能工厂发展模式探索和标准体系建立提供理论与方 法支撑. 2.面向重大需求的关键共性技术 围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,面向重 大需求, 突破新一代人工智能关键共性技术, 以算法为核心, 数据和硬件为基础,全面提升感知识别、知识计算、认知推 理、协同控制与操作、人机交互等能力,形成开放兼容、稳 定成熟的技术体系. 面向重大需求的关键共性技术设