智能科学与技术学报

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1. McCulloch-Pitts人工神经元模型80周年纪念：思想、方法与意义

缪青海, 王雨桐, 吕宜生, 那晓翔, 王飞跃

智能科学与技术学报 2023, 5 (2): 133-142. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202314

摘要（561）

HTML （141）

PDF（pc）（8731KB）（519）

1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》，证明可以使用逻辑演算描述神经网络的运行机理，拓展了计算神经科学的领域前沿，奠定了人工神经网络的发展基础。恰逢M-P论文发表80周年之际，结合时代背景和作者学术生涯的变迁，探索M-P理论的思想源泉；借助原文中的示例，概述M-P模型的基本原理；以作者对循环因果和反馈机制的研究为主线，探讨M-P模型对信息科学发展的影响、对控制论发展的贡献，及其在当今人工智能大模型时代的意义。

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2. 探讨AI for Science的影响与意义：现状与展望

王飞跃, 缪青海, 张军平, 郑文博, 丁文文

智能科学与技术学报 2023, 5 (1): 1-6. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202310

摘要（854）

HTML （258）

PDF（pc）（788KB）（1228）

以ChatGPT为代表的新一轮人工智能技术浪潮正推动人类社会全面变革，科学研究范式正加速转换，一场人工智能驱动的科学研究（AI for Science，AI4S）革命正在到来。分析了AI4S的基本概念和特点，从数学、物理、生物、材料等角度简要综述了AI4S的发展现状。大力发展AI4S对提高国家竞争力、发展社会经济、加强技术储备都具有十分重要的意义。为更好地推动我国 AI4S 的发展，以下两点十分关键：一是变革当代的教学与教育，倡导AI for Education和Education for AI；二是以DAOs和DeSci为基础建立适应“新科学研究范式”的“新组织方式”和“新科研生态”，为 AI4S研究提供公开、公平、公正的可持续性支持。

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3. 机器人持续学习进展与展望

赵超, 许杰, 陈星宇, 梅魁志, 兰旭光

智能科学与技术学报 2022, 4 (3): 308-323. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202235

摘要（574）

HTML （116）

PDF（pc）（1356KB）（482）

当前机器人技术面临的较大限制之一是难以适应不断变化的任务，当机器人面对新环境或者学习新任务时，会不可避免地遗忘旧环境或旧任务的经验。为了总结机器人持续学习的研究和发展现状，首先介绍了持续学习的框架和评价基准，然后阐述了持续学习在机器人任务中的必要性和面临的挑战，并对持续学习的发展现状进行了回顾，最后展望了机器人持续学习的发展前景，提出了一些有价值的研究问题。

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4. 元宇宙中的人工智能技术与应用

武强, 季雪庭, 吕琳媛

智能科学与技术学报 2022, 4 (3): 324-334. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202241

摘要（1727）

HTML （328）

PDF（pc）（872KB）（1418）

元宇宙整合并应用多种数字技术，从而产生了一种虚拟与现实、数字与应用交叉融合的互联网社会形态。人工智能是基于海量数据来模仿人类的智力，从而执行任务并对其自身进行迭代改进的系统（机器）。在构建元宇宙的过程中，人工智能技术不仅推动了元宇宙中的其他关键技术（人机交互、通信、机器人等）的发展，还能在元宇宙中直接进行内容的创作，从而链接起现实世界和虚拟世界。通过对元宇宙和人工智能的概念和技术进行梳理，系统介绍了人工智能技术对构建元宇宙关键技术的促进作用，并详细说明了人工智能技术在元宇宙中的应用过程。最后，对人工智能技术在元宇宙中的发展和未来趋势进行了展望。

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5. 面向机器人操作任务的视触觉传感技术综述

崔少伟, 王硕, 胡静怡, 张超凡

智能科学与技术学报 2022, 4 (2): 186-199. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202222

摘要（857）

HTML （125）

PDF（pc）（13817KB）（454）

得益于高空间分辨率、多触觉模式的感知，视触觉传感技术已被广泛应用到机器人主动感知、位姿估计及掌内操作等各类机器人操作任务中。首先根据传感原理分类总结了目前主流的视触觉传感技术，主要可分为GelSight类视触觉传感器、双（多）目视触觉传感器以及其他类型视触觉传感器3类。在此基础上，进一步对主要触觉传感信息建模方法进行了介绍，包括接触表面三维几何形状、力/力矩、滑动等不同触觉模式。此外，聚焦机器人操作领域，对视触觉传感器的具体应用场景进行了探讨。最后，讨论了视触觉传感器的下一步发展方向以及如何将其进一步应用到机器人灵巧操作任务中。

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6. 群体智能中的联邦学习算法综述

杨强, 童咏昕, 王晏晟, 范力欣, 王薇, 陈雷, 王魏, 康焱

智能科学与技术学报 2022, 4 (1): 29-44. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202218

摘要（1625）

HTML （216）

PDF（pc）（2877KB）（2425）

群体智能是在互联网高速普及下诞生的人工智能新范式。然而，数据孤岛与数据隐私保护问题导致群体间数据共享困难，群体智能应用难以构建。联邦学习是一类新兴的打破数据孤岛、联合构建群智模型的重要方法。首先，介绍了联邦学习的基础概念以及其与群体智能的关系；其次，基于群体智能视角对联邦学习算法框架进行了分类，从隐私、精度与效率3个角度讨论了联邦学习算法优化技术；而后，阐述了基于线性模型、树模型与神经网络模型的联邦学习算法模型；最后，介绍了联邦学习代表性开源平台与典型应用，并对联邦学习研究进行总结展望。

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7. 情感脑机接口研究综述

吕宝粮, 张亚倩, 郑伟龙

智能科学与技术学报 2021, 3 (1): 36-48. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202104

摘要（1100）

HTML （209）

PDF（pc）（921KB）（1567）

情感智能研究的一个重要目标是让机器对人的情绪进行实时、准确的判别，并在此基础上进行更加自然、友好的人机交互。情感脑机接口是一种对人的情绪进行识别和（或）调控的脑机接口，是目前实现情感智能的主要途径。阐述了情感脑机接口的基本概念、工作原理、研究现状、代表性应用和发展趋势，探讨了情感脑机接口在通用人工智能发展过程中所能发挥的作用以及情感脑机接口研究面临的挑战。

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8. 深度强化学习算法与应用研究现状综述

刘朝阳, 穆朝絮, 孙长银

智能科学与技术学报 2020, 2 (4): 314-326. DOI: 10.11959/j.issn.2096-6652.202034

摘要（3685）

HTML （1792）

PDF（pc）（2994KB）（5362）

深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。

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