國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知

佈局前沿基礎理論研究。針對可能引發人工智慧範式變革的方向，前瞻佈局高級機器學習、類腦智慧計算、量子智慧計算等跨領域基礎理論研究。高級機器學習理論重點突破自適應學習、自主學習等理論方法，實現具備高可解釋性、強泛化能力的人工智慧。類腦智慧計算理論重點突破類腦的資訊編碼、處理、記憶、學習與推理理論，形成類腦複雜系統及類腦控制等理論與方法，建立大規模類腦智慧計算的新模型和腦啟發的認知計算模型。量子智慧計算理論重點突破量子加速的機器學習方法，建立高性能計算與量子演算法混合模型，形成高效精確自主的量子人工智慧系統架構。

開展跨學科探索性研究。推動人工智慧與神經科學、認知科學、量子科學、心理學、數學、經濟學、社會學等相關基礎學科的交叉融合，加強引領人工智慧演算法、模型發展的數學基礎理論研究，重視人工智慧法律倫理的基礎理論問題研究，支援原創性強、非共識的探索性研究，鼓勵科學家自由探索，勇於攻克人工智慧前沿科學難題，提出更多原創理論，作出更多原創發現。

專欄1　基礎理論

1.大數據智慧理論。研究數據驅動與知識引導相結合的人工智慧新方法、以自然語言理解和圖像圖形為核心的認知計算理論和方法、綜合深度推理與創意人工智慧理論與方法、非完全資訊下智慧決策基礎理論與框架、數據驅動的通用人工智慧數學模型與理論等。

2.跨媒體感知計算理論。研究超越人類視覺能力的感知獲取、面向真實世界的主動視覺感知及計算、自然聲學場景的聽知覺感知及計算、自然交互環境的言語感知及計算、面向異步序列的類人感知及計算、面向媒體智慧感知的自主學習、城市全維度智慧感知推理引擎。

3.混合增強智慧理論。研究“人在回路”的混合增強智慧、人機智慧共生的行為增強與腦機協同、機器直覺推理與因果模型、聯想記憶模型與知識演化方法、複雜數據和任務的混合增強智慧學習方法、雲機器人協同計算方法、真實世界環境下的情境理解及人機群組協同。