大家好！本实验室的名字是FAST，可以理解是Future Advanced Science and Technology Lab，也可以理解是Future AI Science and Technology Lab。既然如此，我们需要谈一谈过去和未来。
十年前，深度学习刚刚开始复苏，一切都充满了活力。十年后的今日，深度学习进入了深水区。最近几年，科学家们都在考虑人工智能的未来。最近，李国杰院士的博文写道：“美国国防部高级研究计划署(DARPA)的下一代人工智能计划部署了90项应用人工智能、27项高级人工智能和18项前沿探索（比例为9∶3∶2）。90项应用是弱人工智能，高级人工智能包括可解释性、推理论证、鲁棒性、行为准则、普遍性（通用性）和极端性能6项技术，前沿探索包括有限数据学习（小数据学习）等6个研究方向。此布局以人工智能应用为主，兼顾高端技术和前沿探索，是一种综合考虑近、中、远期需求的全面布局，值得我们借鉴”。除李国杰老师之外，还有很多国内国外的科学家们都在激烈讨论我们的AI未来，不同科学家之间的意见甚至相左、相反。
在我看来，这样的百家争鸣是恰当的，对科学进步是大有益处的。我也赞同未来AI科学技术应该继续包含专用人工智能和通用人工智能两大类。有几个我认为比较重要的方向总结如下：
（1）3D世界（3D world）。我原来起名叫做3D视觉。但随着元宇宙等公司的重要发展，我把这个课题改名叫做3D世界。与2D视觉不同，3D视觉还有很多问题做的不好。例如3D重构还是很不成熟。3D检测、3D分割下游问题也未成熟。相比2D视觉而言，3D视觉有壁垒。不像2D那样，跑个ResNet就自称入门了2D视觉了。人们没有那么容易进入3D视觉。这方面的人才还是很缺乏的。尤其是联合2D与3D桥梁的implicit function，值得研究。CVPR best paper candidates可以看作是风向标。CVPR 2021中，ID号码为456，902，1058，1824，1929，3225，3367（best paper), 3433, 4286, 4945, 6333, 10237的论文入选了best paper candidate，它们有一个共同的特点，就是都是关于3D视觉的。尤其是3367（关于implicit function）入选了最佳论文。可见3D视觉的重要性。在2021年ICCV中，4篇best paper honorable mentioned，其中2篇也是3D相关。2021年10月底，全球社交巨头、科技公司FaceBook改名Meta（元宇宙），将未来全部押注到VR和AR中，其中的3D技术至关重要。
（2）无监督、自监督学习（self-supervised Learning）。我们知道，以前的无监督学习性能不行。但是这两年，取得了很大的成功。在某些任务上，甚至一定程度上优于有监督学习。自监督学习的成功且引起人们的注意，始于自然语言理解(NLU)。其中，较为代表性的工作，是谷歌的BERT和OpenAI的GPT系列。在生命科学中，AlphaFold也利用到了自监督学习技术。在计算机视觉中，也取得了很大的成功。不仅如此，我们相信，自监督学习将在3D视觉中也会有很大的成功。
（3）可信任AI（Trustworthy AI）。我把可信任AI分为两个重要子问题。一个是可解释性。一个是鲁棒性。这两个问题本质是密切相关的。不过在今天，还没有人能够优雅地把它们建模在一块，而是分开独立研究它们。即便分成两个子问题，解决这两个问题依然是十分挑战的。
（4）某些具体的任务与应用（AI applications）。这正是李国杰老师所强调的，不仅要发展强人工智能，还需要继续发展应用类弱人工智能。既要向上捅破天，也要向下扎到根。甚至，发展人工智能应用还是当前的重点。以人工智能应用为主，兼顾高端技术和前沿探索，是一种综合考虑近、中、远期需求的全面布局。这些应用即包括辨别式模型，也包括生成式模型，也包括多模态、跨模态学习。
（5）生物和化学（biometry and chemistry; AI for Science）。
（6）我没有提及的其他许多重要领域（Others）。除上述所列之外，依然有很多很重要、对未来意义深远的领域，我也非常感兴趣，但是暂时没有列在这里。
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