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在经典的机器学习理论中，世界往往是静止的。算法在封闭、静态的“数据温室”里得到精心培育，研究者通常假设未来的环境一成不变。然而，现实世界却充满了风吹雨打。
如何让人工智能（AI）模型走出理想温室，在开放、动态的真实环境中依然稳健、可靠？2020年起，在国家自然科学基金创新研究群体项目（以下简称创新研究群体项目）支持下，中国科学院院士、南京大学教授周志华带领团队，直面复杂多变的现实挑战，为AI量身打造了一套应对现实世界复杂变化的理论方法体系。
值得一提的是，这是国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）2018年设立人工智能一级学科代码以来，资助的第一个创新研究群体项目，名为“面向开放动态环境的机器学习”。
“得益于国家自然科学基金的长期资助，我们在前瞻性基础研究上深耕，开辟了机器学习新的原创性发展方向。如今，这一领域的创新模式已发生根本性转变——从过去的‘企业出题’转变为现在的‘学术牵引’。”周志华在接受《中国科学报》采访时说。这意味着，基础研究正在成为产业创新的源头活水。
周志华作学术报告。受访者供图
AI如何面对真实世界
机器学习是AI的核心研究领域。周志华介绍，模型在训练时，会从数据中已知的特定因素里总结出规律，等未来真正工作时，也还会套用这些规律。同时，模型也默认它见过的类别就是全部——训练时只见过猫和狗，以后遇到的就只能是猫或狗。
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