AAAI 2025 人工智能研究的未来

21 篇文章 6 个主题模块 进入文章后，左侧会展开本课程章节

01 序言与报告概览

  1. 01 封面与目录 AAAI 2025 主席专题小组《人工智能研究的未来》报告目录及各章节导览。 →
  2. 02 引言 随着 AI 能力迅速演进，AI 研究本身也正在多个维度经历快速而重大的转型，包括研究主题、研究方法、研究社区以及工作环境。AI 推理和智能体式 AI 等主题已经研究了数十年，但鉴于当前 AI 的能力与局限，它们的研究范围如今显著扩大。AI 伦理与安全、AI 促进社会公益以及可持续 AI，也已成为所有主要 AI 会议的核心主题。 →
  3. 03 专题小组成员与其他贡献者 AAAI 2025 主席专题小组成员、受邀贡献者及调研组织者名单。 →

02 第一部分：核心能力与基础理论

  1. 01 AI 推理 推理能力一直是人类智能的显著特征之一，而 AI 系统迫切需要具备可验证的推理能力。 →
  2. 02 AI 事实性与可信性 提高 AI 系统的事实性和可信性，是当今 AI 研究中规模最大的主题之一。尽管已经取得显著进展，大多数科学家仍对这些问题能否在近期得到解决持悲观态度。 →
  3. 03 AI 智能体 智能体和多智能体系统（MAS）已经从自主问题求解实体演化到与生成式 AI 和 LLM 融合，并进一步迈向合作式 AI 框架，以提高适应性、可扩展性和协作能力。 →
  4. 04 AI 评估 AI 评估是对 AI 系统的性能、可靠性和安全性进行评价的过程。 →
  5. 05 AI 与认知科学 AI 可以从认知科学的其他领域中学到很多，同时也能够反过来为这些领域做出重要贡献。 →
  6. 06 通用人工智能（AGI） AI 领域长期追求通用、接近人类水平的能力。近年来神经网络模型展现出更一般化的能力，使 AGI 的发展方向、成功后的影响以及是否应追求这一目标再次成为核心讨论。 →

03 第二部分：系统架构与物理结合

  1. 01 具身人工智能 具身人工智能（Embodied AI, EAI）旨在创造能够感知、理解并与物理世界互动的智能体。 →
  2. 02 硬件与 AI 人工智能的软硬件架构协同设计，是指专门设计能够高效配合的软件与硬件组件，以最大化 AI 系统的性能与能源效率。 →

04 第三部分：交叉学科与社会影响

  1. 01 AI 伦理与安全 AI 的伦理与安全挑战要求采用统一方法，因为短期与长期风险正日益相互交织。 →
  2. 02 AI 促进社会公益 “AI 促进社会公益”（AI for Social Good，AI4SG/AI4SI）是 AI 研究中的一个子领域，其主要目标是产生可测量的社会影响，特别关注弱势和资源不足群体，并重点解决历史上缺乏足够 AI 研发投入的问题。 →
  3. 03 AI 与可持续发展 AI 正在快速改变产业，并具有推动可持续发展进展的巨大潜力，包括加速净零能源转型、增强气候韧性等。但 AI 部署也会增加能源和水资源需求。要确保 AI 推进而不是加剧环境风险，需要主动塑造其研发、运行和应用方式。 →
  4. 04 AI 促进科学发现 AI 正在通过加速从知识提取、假设生成，到实验自动化和验证的整个研究周期，以前所未有的速度改变科学发现。 →
  5. 05 AI 的公众认知与现实 本章讨论：应如何挑战对 AI 能力的夸大陈述，并建立更现实的预期。 →

05 第四部分：研究范式、生态与治理

  1. 01 AI 研究方法的多样性 AI 研究应鼓励和支持多种新旧范式。这不仅包括神经网络之外的不同方法，也包括跨学科合作和社会影响研究。 →
  2. 02 超越 AI 研究社区的研究 AI 研究需要吸纳核心 AI 社区之外的不同视角和专业知识。 →
  3. 03 学术界的角色 最先进 AI 研究如今很大程度上由私营部门推动，大学越来越难以竞争。学术界必须在“Big AI”时代重新确定自己的角色。 →
  4. 04 AI 的地缘政治层面与影响 AI 的崛起正在重塑全球力量关系和国家投资优先级，并影响经济、安全和治理结构，同时带来公平与控制方面的新挑战。 →

06 附录与机构背景

  1. 01 关于 AAAI 人工智能促进协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）成立于 1979 年，原名 American Association for Artificial Intelligence。 →