人工智能下一代的主要研究方向包括以下几个方面：
- 新一代神经网络模型 ：
- 研究神经网络模型的非线性映射、网络结构自动演化、神经元和模块功能特异化、小样本学习、弱标签/无标签样本学习、可解释性等新理论和新方法，以提升深度神经网络在解决现实问题中的范围和能力。
- 面向开放环境的自适应感知 ：
- 发展适应能力强的层次化网络结构、可连续学习的机器学习策略及一般性效能度量方法，突破无监督学习、经验记忆利用、内隐知识发现与引导及注意力选择等难点，推动形成开放环境和变化场景下的通用型感知智能。
- 跨媒体因果推断 ：
- 研究基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方法，并在常识知识支持下对跨媒体数据进行自底向上的深度抽象和归纳，建立逻辑推理、归纳推理和直觉顿悟相互协调补充的新模型和方法，实现跨媒体从智能的关联分析向常识知识支持下因果推断的飞跃。
- 非完全信息条件下的博弈决策 ：
- 结合机器学习、控制论、博弈论等领域进展，研究不确定复杂环境下博弈对抗的动力学机制和优化决策模型，以应对人类经济活动、人机对抗等非完全信息条件下的博弈特点。
- 深度学习的基本原理 ：
- 深入挖掘深度学习模型对超参数的依赖关系，理解深度学习背后的工作原理，建立深度学习方法的逼近理论、泛化误差分析理论和优化算法的收敛性理论。
- 可解释、可通用的下一代人工智能方法 ：
- 通过规则与学习结合的方式，建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据的人工智能新方法，并开发相应的数据库和模型训练平台。
- 面向科学领域的下一代人工智能方法的应用 ：
- 发展新物理模型和算法，建设开源科学数据库、知识库、物理模型库和算法库，推动人工智能新方法在解决科学领域复杂问题上的示范性应用。
- 神经网络压缩 ：
- 研究能够在边缘设备上高效运行的AI算法，增强数据隐私性和降低延迟，使AI能够在电话、智能扬声器、摄像头、车辆等边缘设备上直接运行。
- 自主学习和增强学习 ：
- 探索如何让机器具备主动探索和学习的能力，以实现更快速、更高效的学习和适应能力，这些技术在机器人、游戏、控制等领域具有广泛应用前景。
- 多模态学习 ：
- 设计更有效的多模态表示学习方法，实现跨模态的知识迁移和联合推理，以提高对复杂数据的理解和处理能力，应用领域包括图像、语音、文本等多模态信息的整合。
- 增强人类能力 ：
- 探索如何通过AI技术增强人类的认知、创造力和决策能力，使得人机协同变得更加智能和高效。
- 可解释性和可信度 ：
- 开发能够解释和证明AI决策的方法，以提高其透明度和可信度，促进AI技术的可接受性和可靠性。
- 隐私和安全保护 ：
- 开发更加隐私友好的AI方法，加强数据安全性和保护性，以及设计对抗性攻击的防御机制，以应对大量个人数据被用于训练和应用AI模型带来的隐私和安全问题。
这些研究方向涵盖了从基础理论到应用技术的多个层面，旨在推动人工智能技术的持续发展和深度应用。
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