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摘要： 作為人工智能領域的一個重要分支, 智能規劃被廣泛應用于機器人、工業生產、商業應用等領域。時態規劃是智能規劃的前沿子領域。本文從時態特征、規劃方法、應用等三個角度出發, 對時態規劃進行綜述。與規劃能力相比, 時態特征的發展已足夠成熟; 基于啟發式的狀態空間搜索是目前的最佳選擇; 研究人員仍在尋找更多更好的應用場景。本文旨在用通俗易懂的方式幫助入門學者快速認識時態規劃。

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

人工智能在與人類生活息息相關的場景中自主決策時，正逐漸面臨法律或倫理的問題或風險.可信機器學習是建立安全人工智能系統的核心技術，是人工智能領域的熱門研究方向，而公平性是可信機器學習的重要考量.公平性旨在研究機器學習算法決策對個人或群體不存在因其固有或后天屬性所引起的偏見或偏愛.本文從公平表征、公平建模和公平決策三個角度出發，以典型案例中不公平問題及其危害為驅動，分析數據和算法中造成不公平的潛在原因，建立機器學習中的公平性抽象定義及其分類體系，進一步研究用于消除不公平的機制.可信機器學習中的公平性研究在人工智能多個領域中處于起步階段，如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、多智能體系統和聯邦學習等.建立具備公平決策能力的人工智能算法，是加速推廣人工智能落地的必要條件，且極具理論意義和應用價值.

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。

現在注意力機制已廣泛地應用在深度學習的諸多領域。基于注意力機制的結構模型不僅能夠記錄信息間的位置關系，還能依據信息的權重去度量不同信息特征的重要性。通過對信息特征進行相關與不相關的抉擇建立動態權重參數，以加強關鍵信息弱化無用信息，從而提高深度學習算法效率同時也改進了傳統深度學習的一些缺陷。因此從圖像處理領域、自然語言處理、數據預測等不同應用方面介紹了一些與注意力機制結合的算法結構，并對近幾年大火的基于注意力機制的transformer和reformer算法進行了綜述。鑒于注意力機制的重要性，綜述了注意力機制的研究發展，分析了注意力機制目前的發展現狀并探討了該機制未來可行的研究方向。

近日，清華大學人工智能研究院、清華 - 中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布了《人工智能發展報告 2020》。不僅從人才現狀、技術趨勢和技術影響力等方面展示了過去十年人工智能的最新進展，而且匯總分析了全球主要國家人工智能戰略支持政策，以及各國人才儲備和專利申請情況。

過去十年里，人工智能從實驗室走向產業化生產，重塑傳統行業模式、引領未來的價值已經凸顯，并為全球經濟和社會活動做出了不容忽視的貢獻。當前全球人工智能浪潮洶涌，各國學者正努力實現人工智能從感知到認知的跨越，使之具有推理、可解釋性、認知性。未來十年，人工智能技術將實現從感知智能到認知智能的新突破。

近日，清華大學人工智能研究院、清華 - 中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布了《人工智能發展報告 2020》。

該報告基于清華大學唐杰教授團隊自主研發的 “科技情報大數據挖掘與服務平臺”（簡稱 AMiner）平臺，根據 2011-2020 年期間人工智能領域的頂級期刊和會議（共計 44 個）所收錄的全部論文和專利數據，全面展現了人工智能發展至今所獲得的重大科研進展、成果產出以及科研熱點。該報告不僅從人才現狀、技術趨勢和技術影響力等方面展示了過去十年人工智能的最新進展，而且匯總分析了全球主要國家人工智能戰略支持政策，以及各國人才儲備和專利申請情況。該報告匠心獨具，將知識圖譜與自然語言處理、可視化、文獻計量學等技術手段相結合，分析得到人工智能及其子領域的技術研究熱點和發展趨勢方向，高層次人才特征。此外，基于 Gartner 技術成熟度曲線，該報告還深入探討了人工智能的未來發展藍圖，提出理論、技術和應用方面的重大變化與挑戰，以及如何賦能其他產業發展等重要議題。

1. 科技情報大數據挖掘與服務系統平臺 AMiner 評選出過去十 年十大 AI 研究熱點，分別為：深度神經網絡、特征抽取、圖像分 類、目標檢測、語義分割、表示學習、生成對抗網絡、語義網絡、 協同過濾和機器翻譯。

2. 過去十年有 5 位人工智能領域學者獲得圖靈獎殊榮，分別是 在計算理論做出重要貢獻的 Leslie Valiant ，通過概率和因果推理 促進人工智能發展的 Judea Pearl，以及在深度神經網絡概念和工程 上做出重大突破的 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun。

3. 過去十年人工智能國際頂刊頂會的最佳論文獎項較多授予的 領域是計算理論、安全與隱私和機器學習。

4. 人工智能不同子領域論文的最高引用量量級跨度很大。最高 引用量前十的論文研究主題以機器學習為首，其次是計算機視覺領 域研究，二者的論文引用率均達到 25 萬次以上。

5. 中國在自然語言處理、芯片技術、機器學習、信息檢索與挖 掘等 10 多個 AI 子領域的科研產出水平都緊隨美國之后，居于世界前列；在多媒體與物聯網領域的論文產出量超過美國，居于全球第 一；而在人機交互、知識工程、機器人、計算機圖形、計算理論領 域，中國還需努力追趕。

6. 全球范圍內，美國 AI 高層次學者的數量最多，占比 62.2%，是第二位國家（中國）AI 高層次學者數量的 6 倍以上。

7. 清華大學是唯一入選全球人工智能領域高層次學者數量 TOP10 的中國機構。

8. 國內人工智能領域高層次人才主要分布在京津冀、長三角和 珠三角地區。四成以上的 AI 高層次人才集聚在北京。

9. 過去十年全球人工智能專利申請量 521264。中國專利申請 量為 389571，位居世界第一，占全球總量的 74.7%，是排名第二 的美國專利申請量的 8.2 倍。

10. 人工智能未來重點發展的技術方向包括：強化學習、神經 形態硬件、知識圖譜、智能機器人、可解釋性 AI、數字倫理、知識 指導的自然語言處理等。

地址： //www.aminer.cn/research_report/6008402fe8a87f775ad224d8?download=false

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。