2020年12月31日，北京智源人工智能研究院（以下簡稱“智源研究院”）發布了《2020人工智能十大進展報告》。該報告由智源研究院全體智源學者共同參與，對2020年里全球范圍內人工智能領域的科學系統、算法等方向進行了評價分析，最終形成了十大進展成果。其中，由中國學者取得的進展有3項。
這十大進展分別是：
進展1：OpenAI發布全球規模最大的預訓練語言模型GPT-3；
進展2：DeepMind的AlphaFold2破解蛋白質結構預測難題；
進展3：深度勢能分子動力學研究獲得戈登·貝爾獎；
進展4：DeepMind等用深度神經網絡求解薛定諤方程促進量子化學發展；
進展5：美國貝勒醫學院通過動態顱內電刺激實現高效率“視皮層打印機”功能；
進展6：清華大學首次提出類腦計算完備性概念及計算系統層次結構；
進展7：北京大學首次實現基于相變存儲器的神經網絡高速訓練系統；
進展8：MIT僅用19個類腦神經元實現控制自動駕駛汽車；
進展9：Google與FaceBook團隊分別提出全新無監督表征學習算法；
進展10：康奈爾大學提出無偏公平排序模型可緩解檢索排名的馬太效應問題；
在中國學者取得的進展中，北京應用物理與計算數學研究院王涵所在的“深度勢能”團隊，獲得了國際高性能計算應用領域最高獎項“戈登·貝爾獎”。“戈登·貝爾獎”設立于1987年，由美國計算機協會（ACM）頒發，被譽為“計算應用領域的諾貝爾獎”。該團隊研究的“分子動力學”，結合了分子建模、機器學習和高性能計算相關方法，能夠將第一性原理精度分子動力學模擬規模擴展到1億原子，同時計算效率相比此前人類最好水平提升1000倍以上，極大地提升了人類使用計算機模擬客觀物理世界的能力。
清華大學張悠慧、李國齊、宋森團隊首次提出“類腦計算完備性”概念以及軟硬件去耦合的類腦計算系統層次結構，通過理論論證與原型實驗證明該類系統的硬件完備性與編譯可行性，擴展了類腦計算系統應用范圍使之能支持通用計算。《自然》周刊評論認為，“‘完備性’新概念推動了類腦計算”，對于類腦系統存在的軟硬件緊耦合問題而言這是“一個突破性方案”。
北京大學楊玉超團隊提出并實現了一種基于相變存儲器（PCM）電導隨機性的神經網絡高速訓練系統，有效地緩解了人工神經網絡訓練過程中時間、能量開銷巨大并難以在片上實現的問題。該系統在誤差直接回傳算法（DFA）的基礎上進行改進，利用PCM電導的隨機性自然地產生傳播誤差的隨機權重，有效降低了系統的硬件開銷以及訓練過程中的時間、能量消耗。該系統在大型卷積神經網絡的訓練過程中表現優異，為人工神經網絡在終端平臺上的應用以及片上訓練的實現提供了新的方向。
來源：中國科學報
