國(guó)務(wù)院近日印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了面向2030年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)。

2017年1-2月，中國(guó)工程院院刊信息與電子工程學(xué)部分刊《信息與電子工程前沿（英文）》出版了“Artificial Intelligence 2.0”專(zhuān)題，潘云鶴、李未、高文、鄭南寧、吳澄、李伯虎、陳純等多位院士以及專(zhuān)家學(xué)者參與撰文，對(duì)新一代人工智能中涉及的大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強(qiáng)智能和自主智能等進(jìn)行了深度闡述。專(zhuān)題包括7篇綜述、5篇研究論文。讓我們隨著專(zhuān)題中的綜述文章，一起領(lǐng)略新一代人工智能中5大智能方向的圖景。

1956年，在美國(guó)達(dá)特茅斯（Dartmouth）學(xué)院，約翰·麥卡錫（John McCarthy，1971年度圖靈獎(jiǎng)獲得者）、馬文·李·閔斯基（Marvin Lee Minsky，1969年度圖靈獎(jiǎng)獲得者）、克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)（Claude Elwood Shannon，信息理論之父）、納撒尼爾·羅徹斯特（Nathaniel Rochester，IBM第一代通用計(jì)算機(jī)701主設(shè)計(jì)師）四位學(xué)者發(fā)起舉行“人工智能夏季研討會(huì)”，指出“人工智能”研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)能模擬人類(lèi)的機(jī)器，該機(jī)器能使用語(yǔ)言，具有概念抽象和理解能力，能夠完成人類(lèi)才能完成的任務(wù)并不斷提高機(jī)器自身。

“人工智能”這一概念提出后，迅速發(fā)展成為一門(mén)廣受關(guān)注的交叉和前沿學(xué)科，沿著“從符號(hào)主義走向連接主義”和“從邏輯走向知識(shí)”兩個(gè)方向蓬勃發(fā)展，在象棋博弈、機(jī)器證明和專(zhuān)家系統(tǒng)等方面取得了豐富成果。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感網(wǎng)的滲透、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、信息社區(qū)的崛起，數(shù)據(jù)和信息在人類(lèi)社會(huì)、物理空間和信息空間之間的交叉融合與相互作用，大眾創(chuàng)業(yè)和萬(wàn)眾創(chuàng)新等新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，使得對(duì)人工智能基本理論和方法的研究開(kāi)始出現(xiàn)新的變化，這些變化也使得人工智能新的應(yīng)用呈現(xiàn)勃勃生機(jī)。

為了更好地與學(xué)術(shù)同行交流人工智能2.0理論、方法和技術(shù)，潘云鶴院士于2016年12月在中國(guó)工程院院刊Engineering（主刊）發(fā)表了題為“Heading toward artificial intelligence 2.0”的論文，從人工智能60年的發(fā)展歷史出發(fā)，通過(guò)分析促成人工智能2.0形成的外部環(huán)境與目標(biāo)的轉(zhuǎn)變，分析技術(shù)萌芽，提出了人工智能2.0的核心理念，并結(jié)合中國(guó)發(fā)展的社會(huì)需求與信息環(huán)境特色，給出了發(fā)展人工智能2.0的建議。

2017年1~2月，中國(guó)工程院院刊信息與電子工程學(xué)部分刊《信息與電子工程前沿（英文）》出版了“Artificial Intelligence 2.0”專(zhuān)題，潘云鶴、李未、高文、鄭南寧、吳澄、李伯虎、陳純等多位院士以及專(zhuān)家學(xué)者參與撰文，對(duì)新一代人工智能中涉及的大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強(qiáng)智能和自主智能等進(jìn)行了深度闡述。

挑戰(zhàn)與希望：AI 2.0時(shí)代從大數(shù)據(jù)到知識(shí)

莊越挺、吳飛、陳純、潘云鶴

對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能領(lǐng)域近期出現(xiàn)的若干理論和技術(shù)進(jìn)展進(jìn)行了綜述，認(rèn)為將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法與人類(lèi)的常識(shí)先驗(yàn)與隱式直覺(jué)有效結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)可解釋、更魯棒和更通用的人工智能。AI 2.0時(shí)代大數(shù)據(jù)人工智能具體表現(xiàn)為：從淺層計(jì)算到深度神經(jīng)推理；從單純依賴(lài)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)引導(dǎo)相結(jié)合學(xué)習(xí)；從領(lǐng)域任務(wù)驅(qū)動(dòng)智能到更為通用條件下的強(qiáng)人工智能（從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)）。下一代人工智能（AI 2.0）將改變計(jì)算本身，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)，以支持人類(lèi)社會(huì)更好決策。

文章配圖：從數(shù)據(jù)到知識(shí)

AI 2.0時(shí)代的群體智能

李未、吳文峻、王懷民、程學(xué)旗、陳華鈞、周志華、丁嶸

認(rèn)為基于互聯(lián)網(wǎng)的信息物理世界深刻地改變了人工智能發(fā)展的信息環(huán)境，將人工智能研究的新浪潮推進(jìn)到人工智能2.0新紀(jì)元。作為AI 2.0時(shí)代最突出的研究特點(diǎn)之一，群體智能引起了產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。具體來(lái)說(shuō)，為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，群體智能提供了一種通過(guò)聚集群體的智慧解決問(wèn)題的新模式。特別是由于共享經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，群體智能不僅成為了解決科學(xué)難題的新途徑，而且也已融入日常生活的各個(gè)方面，例如線上到線下（online-to-offline, O2O）應(yīng)用、實(shí)時(shí)交通監(jiān)控、物流管理。該文對(duì)現(xiàn)有群體智能研究成果進(jìn)行總結(jié)和綜述。首先，論述了群體智能的基本概念，并對(duì)其與現(xiàn)有相關(guān)概念（如眾包和人本計(jì)算）的關(guān)系進(jìn)行了解釋。然后，介紹了4類(lèi)具有代表性的群體智能平臺(tái)，總結(jié)了3項(xiàng)核心問(wèn)題以及最新的群體智能技術(shù)。最后，討論了群體智能研究的發(fā)展方向。 

文章配圖：參與式和移動(dòng)人群感知

跨媒體分析與推理：研究進(jìn)展與發(fā)展方向

彭宇新、朱文武、趙耀、徐常勝、黃慶明、盧漢清、鄭慶華、黃鐵軍、高文

認(rèn)為隨著人類(lèi)文明的進(jìn)步以及科技的發(fā)展，信息的傳播從文字、圖像、音頻、視頻等單一媒體形態(tài)逐步過(guò)渡到相互融合的多種媒體形態(tài)，越來(lái)越顯現(xiàn)跨媒體特性，而如何實(shí)現(xiàn)跨媒體分析與推理就成為了研究和應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題。本文從7個(gè)方面對(duì)跨媒體分析與推理進(jìn)行綜述：（1）跨媒體統(tǒng)一表征理論與模型；（2）跨媒體關(guān)聯(lián)理解與深度挖掘；（3）跨媒體知識(shí)圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)方法；（4）跨媒體知識(shí)演化與推理；（5）跨媒體描述與生成；（6）跨媒體智能引擎；（7）跨媒體智能應(yīng)用。

文章配圖：多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一表征方法示例

混合—增強(qiáng)智能：協(xié)作與認(rèn)知

鄭南寧、劉子熠、任鵬舉、馬永強(qiáng)、陳仕韜、余思雨、薛建儒、陳霸東、王飛躍

認(rèn)為由于人類(lèi)面臨的許多問(wèn)題具有不確定性、脆弱性和開(kāi)放性，任何智能程度的機(jī)器都無(wú)法完全取代人類(lèi)，這就需要將人的作用或人的認(rèn)知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，形成混合—增強(qiáng)智能的形態(tài)，這種形態(tài)是人工智能或機(jī)器智能的可行的、重要的成長(zhǎng)模式?；旌稀鰪?qiáng)智能可以分為兩類(lèi)基本形式：一類(lèi)是人在回路的人機(jī)協(xié)同混合增強(qiáng)智能，另一類(lèi)是將認(rèn)知模型嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，形成基于認(rèn)知計(jì)算的混合智能。該文討論人機(jī)協(xié)同的混合—增強(qiáng)智能的基本框架，以及基于認(rèn)知計(jì)算的混合—增強(qiáng)智能的基本要素——直覺(jué)推理與因果模型、記憶和知識(shí)演化；特別論述了直覺(jué)推理在復(fù)雜問(wèn)題求解中的作用和基本原理，以及基于記憶與推理的視覺(jué)場(chǎng)景理解的認(rèn)知學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；闡述了競(jìng)爭(zhēng)—對(duì)抗式認(rèn)知學(xué)習(xí)方法，并討論了其在自動(dòng)駕駛方面的應(yīng)用；最后給出混合—增強(qiáng)智能在相關(guān)領(lǐng)域的典型應(yīng)用。

文章配圖：人在回路的混合增強(qiáng)智能

文章配圖：直覺(jué)推理與認(rèn)知映射的關(guān)系

文章配圖：企業(yè)協(xié)作決策的混合增強(qiáng)智能的一般框架

AI 2.0時(shí)代的類(lèi)人與超人感知：研究綜述與趨勢(shì)展望

田永鴻、陳熙霖、熊紅凱、李洪亮、戴禮榮、陳婧、興軍亮、陳靖、吳璽宏、胡衛(wèi)明、胡郁、黃鐵軍、高文

簡(jiǎn)要回顧了不同智能感知領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，包括視覺(jué)感知、聽(tīng)覺(jué)感知、言語(yǔ)感知、感知信息處理與學(xué)習(xí)引擎等方面。在此基礎(chǔ)上，對(duì)即將到來(lái)的AI 2.0時(shí)代智能感知領(lǐng)域需要大力研究發(fā)展的重點(diǎn)方向進(jìn)行了展望，包括：（1）類(lèi)人和超人的主動(dòng)視覺(jué)；（2）自然聲學(xué)場(chǎng)景的聽(tīng)知覺(jué)感知；（3）自然交互環(huán)境的言語(yǔ)感知及計(jì)算；（4）面向媒體感知的自主學(xué)習(xí)；（5）大規(guī)模感知信息處理與學(xué)習(xí)引擎；（6）城市全維度智能感知推理引擎。

文章配圖：AI 2.0時(shí)代智能感知技術(shù)框架

智能無(wú)人自主系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)

張濤、李清、張長(zhǎng)水、梁華為、李平、王田苗、李碩、朱云龍、吳澄

介紹了智能無(wú)人自主系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，將相關(guān)技術(shù)分成了7個(gè)領(lǐng)域，包括人工智能技術(shù)、無(wú)人車(chē)、無(wú)人機(jī)、服務(wù)機(jī)器人、空間機(jī)器人、海洋機(jī)器人和無(wú)人車(chē)間/智能工廠，對(duì)每個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了介紹。

文章配圖：無(wú)人機(jī)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

人工智能在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用研究

李伯虎、侯寶存、于文濤、陸小兵、楊春偉

介紹了團(tuán)隊(duì)近年將人工智能技術(shù)應(yīng)用于制造領(lǐng)域的研究與實(shí)踐。首先，簡(jiǎn)析“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”時(shí)代核心技術(shù)飛速發(fā)展正引發(fā)制造領(lǐng)域的模式、手段和生態(tài)系統(tǒng)的重大變革以及人工智能的新發(fā)展；接著，基于人工智能技術(shù)與信息通信技術(shù)、制造技術(shù)及產(chǎn)品有關(guān)專(zhuān)業(yè)技術(shù)等融合，研究提出了智能制造新模式、新手段、新業(yè)態(tài)，智能制造系統(tǒng)體系架構(gòu)和智能制造系統(tǒng)技術(shù)體系；進(jìn)而，從智能制造的應(yīng)用技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用示范等角度, 簡(jiǎn)述智能制造領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀；最后，提出我國(guó)人工智能2.0在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用研究的建議。

文章配圖：智能制造新模型、新方法、新形式示意圖