清华大学攻克人工智能基础迈向第三代人工智能基础理论和重大应用在新一轮科技革命、产业革命蓬勃发展与新一轮国际科技竞争日益激烈的相互作用中,人工智能对于引领未来的关键性作用得到世界的普遍认可。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

　　清华大学计算机系自成立以来,始终肩负着发展我国计算机科学研究事业的使命。面对国内外宏观发展形势的变化,计算机系依照学科自身发展规律,把握人工智能发展的重大历史机遇,将第三代人工智能基础理论和重大应用确定为全系三项重大任务之一,积极探索有清华特色的人工智能基础理论和重大应用的研究之路。

　　主攻关键核心技术,以问题为导向,努力增强人工智能科技创新能力,加快建立新一代人工智能关键共性技术体系,将人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。

　　对于人工智能的风险控制问题,清华大学电子工程系在读硕士沈渝霖说:随着人工智能的迅速发展,合规性逐步成为人工智能要攻克的难题。清华大学电子工程系、计算机系联合清华大学互联网司法研究院共同进行信息保护体系的建设,并遵照地区法律法规来训练束缚模型,借助束缚训练模型充分施展自然语言模型自束缚性。

　　在如何获得原始创新能力方面,清华大学计算机系张尧学院士认为“科研的创新在于‘不能老跟着别人走’……我们科研人员要有搞一点别人没有的东西的勇气和决心。哪怕失败也好,起码说明我们在努力做……一定要有科研自信……。”

　　只有坚定地走自己的科研发展道路,将原始创新能力作为重点,才有可能在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性或颠覆性突破,才能不被“卡脖子”。

　　面对新形势的新需求,清华大学计算机系主动求变应变,在“十三五”期间,将人工智能重大应用确定为全系三个重大项目方向之一,统筹协调全系科研力量,研判大势、主动谋划,统筹协调大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能亿博、类脑智能等方面的研究,全面增强人工智能原始创新能力。在鲁棒人工智能理论和方法体系方面,建立了从基础理论亿博、关键技术到典型应用的鲁棒人工智能理论和方法体系,突破人类的领域知识和隐性经验在深度强化学习重点应用机制,提高了智能决策的算法效能亿博。同时,在大规模多媒体的资源跨域协同计算理论方法、大规模街景系统及其位置服务关键技术、科技情报大数据挖掘与智能服务、智能人机交互技术、自然语言处理技术和互联网搜索技术等方面也都取得了一系列的理论和应用成果。获得国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、中国计算机学会自然科学一等奖、电子学会科技进步一等奖、北京市科学技术一等奖、钱伟长中文信息处理技术一等奖和科学探索奖等奖励。

　　全球人工智能发展经历了以符号化模型为代表的第一代人工智能和以深度学习为代表的第二代人工智能,既充满无限机遇,也面临着很多危机与挑战。十四五期间,计算机系依托清华大学智能技术与系统国家重点实验室与人工智能研究院,以全球视野谋划和推动创新,与全世界的科技同行一起,共同推进人工智能发展。利用知识、数据、算法和算力等4个要素,建立可解释、鲁棒(稳健)的人工智能理论和方法,发展安全、可靠、可信及可扩展的人工智能技术,大力推动人工智能创新应用和交叉学科发展。同时,布局前沿人工智能研究方向,优化和提升教师队伍结构,引进图灵奖获得者或具有获得图灵奖潜力的国际知名专家。孵化基于清华自主人工智能技术的独角兽公司;围绕可解释、鲁棒的机器学习理论和构建超大规模常识知识图谱开展研究,打造人工智能研究的清华学派。