科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目2023年度項(xiàng)目申報(bào)指南

1、— —附件科技創(chuàng) 2030—“一代人工智能”重大工程 2023 年度工程申報(bào)指南 年度工程申報(bào)指南為落實(shí)《一代人工智能進(jìn)展規(guī)劃》，啟動(dòng)實(shí)施科技創(chuàng) 2030—“一代人工智能”重大工程。依據(jù)重大工程實(shí)施方案的部署，科技部組織編制了 2023 年度工程申報(bào)指南，現(xiàn)予以正式公布。本重大工程的總體目標(biāo)是：以推動(dòng)人工智能技術(shù)持續(xù)創(chuàng) 和與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合為主線，依據(jù)并跑、領(lǐng)跑兩步走戰(zhàn)略， 圍繞大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、群體智能、混合增加智能、自

2、 主智能系統(tǒng)等五大方向持續(xù)攻關(guān)，從根底理論、支撐體系、關(guān) 鍵技術(shù)、創(chuàng)應(yīng)用四個(gè)層面構(gòu)筑學(xué)問(wèn)群、技術(shù)群和產(chǎn)品群的生 態(tài)環(huán)境，搶占人工智能技術(shù)制高點(diǎn)，妥當(dāng)應(yīng)對(duì)可能帶來(lái)的問(wèn) 題和挑戰(zhàn)，促進(jìn)群眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)，使人工智能成為智能經(jīng) 濟(jì)社會(huì)進(jìn)展的強(qiáng)大引擎。2023 年度工程申報(bào)指南在一代人工智能根底理論、共性關(guān)鍵技術(shù)、型感知與智能芯片、人工智能提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)展水平創(chuàng)應(yīng)用等 4 個(gè)技術(shù)方向啟動(dòng) 22 個(gè)爭(zhēng)論任務(wù)，擬安排國(guó)撥經(jīng)費(fèi)概算 5.6 億元。工

3、程鼓舞充分發(fā)揮地方和市場(chǎng)作用，強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研用嚴(yán)密結(jié)合，調(diào)動(dòng)社會(huì)資源投入一代人工智能研發(fā)。指南技術(shù)方向“2.一代人工智能共性關(guān)鍵技術(shù)”和“4.人工智能提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)— —破自學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性等智能理論與方法?？己酥笜?biāo)：構(gòu)建具備學(xué)習(xí)、記憶等認(rèn)知力量的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型；具備自適應(yīng)可遷移力量，噪聲環(huán)境下的模型性能有數(shù)量級(jí)提升；設(shè)計(jì)自學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)方法，一樣性能條件下所需標(biāo)注數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)削減；通過(guò)學(xué)問(wèn)歸納和遷移，對(duì)模型結(jié)果和性能提升

4、具備可解釋性；開(kāi)源型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算數(shù)據(jù)、模型和代碼等。申報(bào)說(shuō)明：本任務(wù)擬支持工程數(shù)不超過(guò) 4 項(xiàng)，每個(gè)工程下設(shè)課題數(shù)不超過(guò) 2 個(gè)，所含參研單位總數(shù)不超過(guò) 2 家。1.2 1.2基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知—學(xué)習(xí)—決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型爭(zhēng)論內(nèi)容：構(gòu)建以脈沖神經(jīng)元和脈沖信息表達(dá)為核心的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型，爭(zhēng)論基于脈沖時(shí)空模式的監(jiān)視學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)視學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)等多種類腦學(xué)習(xí)機(jī)制，建立具備生物合理性和生物可解釋性的多尺度脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法； 充分

5、借鑒脈沖神經(jīng)工作機(jī)制，爭(zhēng)論面對(duì)多模態(tài)、不確定信息的感知、學(xué)習(xí)、決策的貝葉斯理論和模型，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元編碼、學(xué)習(xí)和記憶融合的視聽(tīng)覺(jué)感知 —學(xué)習(xí)—決策等簡(jiǎn)單環(huán)路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能，以無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等為載體探究自主智能實(shí)現(xiàn)途徑?？己酥笜?biāo)：感知—學(xué)習(xí)—決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型要求具備生物合理性與生物可解釋性；模擬學(xué)習(xí)和記憶融合的自主感知 —學(xué)習(xí)—決策協(xié)同計(jì)算，能夠支持基于簡(jiǎn)單視、聽(tīng)、觸、嗅覺(jué)等感知的類腦自主學(xué)習(xí)與決策，具備多模態(tài)信息整合、學(xué)問(wèn)泛化和概念學(xué)習(xí)力