人工智能是交叉性、復合性極強的新興學科，牽涉范圍甚廣、研究方向繁多，對研究所方向整合、系統布局而言，挑戰巨大。圍繞如何統籌、如何切題、如何“有所為有所不為”，中科院自動化研究所（以下簡稱自動化所）著重作了如下部署。

一是聚焦作為名詞的“智能”，即回答“如何發展智能科學與技術本身”這一問題，探究與智能相關的新理論和新技術；二是關注作為形容詞的“智能”，回答“如何實現人工智能賦能國家重大關鍵領域的需求”這一問題，推動智能科學與技術更好滿足社會經濟發展的需要。

從這兩個角度以及智能科學的產生范式出發，自動化所確立了“自主進化智能”的核心發展目標，以及“腦圖譜與類腦智能”“多模態人工智能系統”“決策智能系統”三大主攻方向。

“腦圖譜與類腦智能”方向，是內涵與外延仍在不斷拓展的前沿交叉科學研究，其主要目標在于啟發我們開發“更加靈活和通用”的計算機。這是一個仍處于蓬勃發展中、探索發現期的學科，沒有特定發展路徑，因此研究所仍以PI制（學術負責人制）管理為主；我們借助國家重點實驗室體系重組契機，把研究所相關研究方向的課題組通過整合，以實驗室方式運行，希望集聚力量將對類腦智能微觀、介觀、宏觀的探索轉化成體系化的基礎研究。

“多模態人工智能系統”方向，是自動化所開展時間較早、積累較深的研究領域，其細分領域和潛在應用基礎研究較多，需要從源頭上歸攏和收束。自動化所從需求驅動的角度出發，面向國家重大需求的人工智能重大問題，希望在推進定向性應用研究與技術研發基礎上，加快促進科研范式的轉化和重大成果的產出。

“決策智能系統”方向，是智能科學中較為特別的一個。有別于感知智能，決策智能主要基于對不確定環境感知、認知、決策的探索并使收益最大化。這一反饋形成的系統閉環，將使人工智能擁有更完整的表現形式。面向關乎國計民生的決策任務，研究所組織和統籌大團隊形成大研究平臺，開展決策智能基礎理論、算法、環境、評價、應用等研究。

受人工智能自身學科發展規律以及過去科研范式的影響，人工智能研究“青菜蘿卜一大筐”，雖然“個個都新鮮”，但“個頭兒都不大”。如果任由各種方向的研究散亂無序開展，不僅容易造成不必要的重復，還難以產出有學科影響力的成果。自動化所的科研機制改革，就致力于解決智能科學與技術研究的這個痛點，具體而言有三項舉措。

一是建設公共研發平臺。自動化所針對上述三大科研主攻方向，建設軟硬件完備、人才配置合理的研究平臺。平臺為相關研究提供大的“試驗床”，不同研究團隊可以在平臺上互通有無、精誠合作。

二是成果匯聚評價機制。在平臺建設和實驗室整合重組的基礎上，研究所實施學術委員會指導下的實驗室主任負責制，在學術評價、資源分配上，充分尊重戰略科學家的專業判斷和眼光。

三是堅持尊重規律、需求牽引。無論智能研究本身，還是智能技術賦能，我們在研究所層面的“匯聚歸攏”動作都須尊重科學發展規律，瞄準國家重大需求，否則動作就可能變形。

智能科學與技術研究，是一個能力不斷擴張、新知識不斷涌現和迭代的過程，呈現出“自主進化”的特征。這闡述了“智能”的本質奧義即自主進化，也是自動化所確立的核心發展目標。我們最終的目標就是要實現“自主進化智能”。

來源：《中國科學報》