情智兼备数字人与机器人的研究

情感计算 情商 数字人 机器人

情智兼备的数字人与机器人不仅能够实现处理任务的高效性，也能够兼顾情感关怀的人性化，旨在不断提高人机交互的综合水平。在深度学习技术发展的推动下，数字人和机器人在认知、决策和学习方面取得了长足的进步，然而在情商方面仍面临着诸多挑战，如情感识别的准确性和情感表达的自然性等。未来研究面临的关键难点包括多模态情感感知、个性化情感分析和仿生化情感交互。情智兼备的数字人与机器人对推动通用人工智能技术的发展具有重要意义，将在医疗、教育、工业等领域展示出广阔的应用前景，有效服务民生改善、国防建设等国家重大需求。同时，情感智能的研究也将促进跨学科合作和交流，为人工智能技术的发展提供新的思路和方法，推动智能时代的到来。

推荐机构： 中国图象图形学学会

2024年度

如何实现低能耗人工智能？

人工智能 低碳节能 神经网络 信息表征

人工智能技术的进步得益于人类大脑的研究进展和发现。通过学习人类视觉神经系统，发现了卷积神经网络解决机器视觉的问题；通过学习人类大脑的奖励机制，发现了强化学习的方法，大大提升了机器学习效率。但在能量的使用方面，机器对数据的处理和对能量的消耗是大脑的数千倍。由此引出了这个重要科学问题：如何实现低能耗人工智能？解决这一问题可能的两条路径，一是算力硬件领域的进步，仿照人类神经元的组成和工作原理，突破现有计算机的架构，实现低能耗人工智能计算。二是算法领域的进步，发现和学习人类神经元信息处理的方式，突破信息表征新范式，实现低数据处理量的人工智能计算方法，实现低能耗人工智能。

推荐机构： 中国移动科学技术协会

2023年度

如何实现可信可靠可解释人工智能理论技术路线和方案？

机器学习 可解释 可信 可靠

深度学习的发展使得人工智能模型纷繁复杂，而这些更复杂更强大的模型变得越来越不透明。这些模型基本上仍然是围绕相关性和关联性建立的，从而导致诸多挑战性的问题，如虚假的关联性、模型调试性和透明性的缺失、模型的不可控，以及不受欢迎的数据被放大等。上述问题使得人工智能模型的现实应用存在潜在的公平性、安全性、伦理道德等风险。为缓解经典学习范式的缺陷，防止人工智能系统存在不可信、不可控和不可靠的软肋，实现可信可靠的人工智能，在现实任务中发挥出更大效用，提升人工智能的可解释性是其中的重大挑战。

推荐机构： 中国人工智能学会

2022年度

情感交互

情感交互 智能人机交互

推荐机构： 中国仿真学会

2018年度

量子技术背景下的密码算法设计与分析

网络空间安全 密码学 量子计算

推荐机构： 信息科技学会联合体

2018年度