“可解釋、可通用的下一代人工智能方法”重大研究計(jì)劃面向人工智能發(fā)展國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，以人工智能的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題為核心，發(fā)展人工智能新方法體系，促進(jìn)我國(guó)人工智能基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)，支撐我國(guó)在新一輪國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)中的主導(dǎo)地位。

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能方法在許多場(chǎng)景取得了重要突破，但仍然存在模型可解釋性差、對(duì)抗樣本魯棒性差、數(shù)據(jù)與算力需求大、理論基礎(chǔ)薄弱等問(wèn)題。基于以上問(wèn)題，本重大研究計(jì)劃旨在建立規(guī)則和學(xué)習(xí)的有效融合機(jī)制，打破現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)“黑箱算法”的現(xiàn)狀，建立一套可適用于不同領(lǐng)域、不同場(chǎng)景(語(yǔ)音、圖像、視頻等)的通用方法體系。

一、科學(xué)目標(biāo)

本重大研究計(jì)劃面向以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法魯棒性差、可解釋性差、對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)依賴等基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，發(fā)展可解釋、可通用的下一代人工智能方法，并推動(dòng)人工智能方法在科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。

二、核心科學(xué)問(wèn)題

本重大研究計(jì)劃針對(duì)可解釋、可通用的下一代人工智能方法的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，圍繞以下三個(gè)核心科學(xué)問(wèn)題開(kāi)展研究：

(一)深度學(xué)習(xí)的基本原理

深入挖掘深度學(xué)習(xí)模型對(duì)超參數(shù)的依賴關(guān)系，理解深度學(xué)習(xí)背后的工作原理，建立深度學(xué)習(xí)方法的逼近理論、泛化誤差分析理論和優(yōu)化算法的收斂性理論。

(二)可解釋、可通用的下一代人工智能方法

通過(guò)規(guī)則與學(xué)習(xí)結(jié)合的方式，建立高精度、可解釋、可通用且不依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的人工智能新方法。開(kāi)發(fā)下一代人工智能方法需要的數(shù)據(jù)庫(kù)和模型訓(xùn)練平臺(tái)，完善下一代人工智能方法驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施。

(三)面向科學(xué)領(lǐng)域的下一代人工智能方法的應(yīng)用

發(fā)展新物理模型和算法，建設(shè)開(kāi)源科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、物理模型庫(kù)和算法庫(kù)，推動(dòng)人工智能新方法在解決科學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題上的示范性應(yīng)用。

三、2022年度資助研究方向

(一)培育項(xiàng)目

圍繞上述科學(xué)問(wèn)題，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引，2022年度對(duì)于探索性強(qiáng)、選題新穎的申請(qǐng)項(xiàng)目，將以培育項(xiàng)目方式予以資助。研究方向如下(申報(bào)項(xiàng)目須覆蓋以下單一方向中列出的部分或全部?jī)?nèi)容)：

1、深度學(xué)習(xí)的表示理論和泛化理論

2、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練動(dòng)力學(xué)

3、微分方程與機(jī)器學(xué)習(xí)方法

4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)融合的人工智能

5、安全可靠的下一代人工智能

6、人工智能驅(qū)動(dòng)的下一代科學(xué)計(jì)算理論及應(yīng)用

(二)重點(diǎn)支持項(xiàng)目

圍繞核心科學(xué)問(wèn)題，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引，對(duì)于前期研究成果積累較好、對(duì)總體目標(biāo)在理論和關(guān)鍵技術(shù)上有較大貢獻(xiàn)的申請(qǐng)項(xiàng)目，將以重點(diǎn)支持項(xiàng)目方式予以資助。建議研究?jī)?nèi)容包括，但不限于以下方向：

1、面向復(fù)雜數(shù)據(jù)的、可通用的人工智能算法框架

2、新一代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理方法

3、深度學(xué)習(xí)隱私保護(hù)計(jì)算新型體系框架與模型

4、面向功能分析的智能化幾何造型方法

5、人工智能驅(qū)動(dòng)的下一代微觀科學(xué)計(jì)算平臺(tái)建設(shè)與應(yīng)用

6、人工智能框架下的宏觀復(fù)雜反應(yīng)流動(dòng)多尺度建模與應(yīng)用

四、項(xiàng)目遴選的基本原則

(一)緊密圍繞核心科學(xué)問(wèn)題，鼓勵(lì)基礎(chǔ)性和交叉性的前沿探索，優(yōu)先支持原創(chuàng)性研究。

(二)優(yōu)先支持面向發(fā)展下一代人工智能新方法或能推動(dòng)人工智能新方法在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的研究項(xiàng)目。

(三)重點(diǎn)支持項(xiàng)目應(yīng)具有良好的研究基礎(chǔ)和前期積累，對(duì)總體科學(xué)目標(biāo)有直接貢獻(xiàn)與支撐。

五、2022年度資助計(jì)劃

2022年度擬資助培育項(xiàng)目20～25項(xiàng)左右，資助直接費(fèi)用約為80萬(wàn)元/項(xiàng)，資助期限為3年，培育項(xiàng)目申請(qǐng)書(shū)中研究期限應(yīng)填寫“2023年1月1日-2025年12月31日”；擬資助重點(diǎn)支持項(xiàng)目6～8項(xiàng)左右，資助直接費(fèi)用約為300萬(wàn)元/項(xiàng)，資助期限為4年，重點(diǎn)支持項(xiàng)目申請(qǐng)書(shū)中研究期限應(yīng)填寫“2023年1月1日-2026年12月31日”。