研制大数据机器自动学习方法探索新一代人工智能前沿科学 ——中国科学院自动化研究所王军平研究员

摘要：

无论在自然界还是在社会经济范畴里,复杂系统随处可见,例如,工业工控系统、城市管理、能源互联网、交通、生物、生态系统,动植物本身及赖以生存的环境,人体内的各种器官,人脑、人的神经系统等,都是极其复杂的系统.这些复杂系统本质由物理主体、信息交互、环境影响等基本元素几何拓扑结构调整和物理运行机理组成,它们之间存在依赖、竞争、关联等相互依存的影响,加剧了复杂系统的结构动态演化及物理动力学扩散等特殊性质,如非线性、涌现、自发秩序、适应性以及反馈回路等现象,导致系统内外部因素交互模式与影响难以描述,参数数量的增加有可能超越系统计算能力的增加,认知、刻画和调控各类复杂系统的普适性规律成为新一代人工智能前沿研究热点.也就是说现有的人工智能方法基于还原论从各类复杂系统产生各类多模态异构大数据中,通过叠加加权平均求和模式基本理论,而忽略系统物理知识和自身几何拓扑结构,而试图复原由若干个体运行模式叠加的系统运行规律的思路难以为继.因此,从系统物理机理认知论角度,研究面向多领域大数据的信息物理形态认知计算范式成为当前新一代人工智能走向通用性道路的前沿科学研究方向.

机标关键词：新一代人工智能、中国科学院、机器自动学习、学习方法、大数据、前沿科学、方法探索

所属期刊栏目：18

分类号：G640;TP391.41;TP181

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1-3