2020年（nián）12月31日，北京智源人工智能研（yán）究院（以下简称（chēng）“智源研究院”）发布了《2020人工智能（néng）十大进展报告》。该报告由智（zhì）源研究院（yuàn）全体（tǐ）智源学（xué）者共同参与，对2020年里全球（qiú）范围内人工智能领域的科学系统、算法等（děng）方向进行了评价分析，最（zuì）终形成（chéng）了十大进展成果。其（qí）中，由中国学（xué）者取得的进（jìn）展有3项（xiàng）。

  这十大进展（zhǎn）分（fèn）别（bié）是：

  进展1：OpenAI发（fā）布全球规模最大的（de）预训练语言模型GPT-3；

  进展（zhǎn）2：DeepMind的AlphaFold2破解蛋白质结构预测（cè）难题（tí）；

  进展3：深度势能分子动力学研究获得戈登·贝（bèi）尔奖；

  进展4：DeepMind等用深度神经网络求解薛定谔方程促（cù）进量子（zǐ）化学发展；

  进展5：美国贝勒医学院通（tōng）过动态颅（lú）内电刺（cì）激实现高（gāo）效率“视皮层打（dǎ）印机”功能；

  进展6：清华大学首次提（tí）出类脑（nǎo）计算完备性概念及计算系统层（céng）次结构；

  进（jìn）展（zhǎn）7：北京大学（xué）首次实现基于相变存储器的神经网络高速训练系统；

  进展8：MIT仅用19个类脑神经元实（shí）现控制（zhì）自动驾驶汽车；

  进展9：Google与FaceBook团队分（fèn）别提出全新无监（jiān）督表征（zhēng）学习算法；

  进展（zhǎn）10：康（kāng）奈尔大学提出无偏公平排序模型可（kě）缓解检索排名的马（mǎ）太效应问题（tí）；

  在中国学者取（qǔ）得的进展中（zhōng），北京应（yīng）用物（wù）理（lǐ）与计算数学（xué）研究院王（wáng）涵所（suǒ）在（zài）的“深度势能”团队，获得了国（guó）际高（gāo）性能计（jì）算应用（yòng）领（lǐng）域最高奖项“戈登·贝尔奖”。“戈登·贝尔奖”设立于1987年，由美（měi）国计算机（jī）协会（ACM）颁（bān）发，被誉为“计算应用领域的诺贝尔奖”。该团（tuán）队研究（jiū）的“分子动力学”，结合了分（fèn）子建模、机器（qì）学习（xí）和高（gāo）性能计算相关（guān）方法，能够将第一性原理精度（dù）分（fèn）子动力（lì）学（xué）模拟规模（mó）扩展到1亿原子（zǐ），同（tóng）时计（jì）算效率相比此前人类最（zuì）好水平提升1000倍以（yǐ）上，极（jí）大地（dì）提（tí）升了人类使（shǐ）用计算机模拟客观（guān）物理世界的能力（lì）。

  清华大学张悠慧（huì）、李国齐、宋森团队首次提出“类（lèi）脑计算完备性”概念以及软硬件（jiàn）去耦合的（de）类脑计算系统层次结构，通过理论论证与原型实验证明（míng）该类系统（tǒng）的硬件完（wán）备性与编（biān）译可行（háng）性，扩展（zhǎn）了类脑计算系（xì）统应用范围使之能（néng）支持通用计算。《自（zì）然》周（zhōu）刊评论（lùn）认为（wéi），“‘完备性’新概（gài）念推动（dòng）了类脑计算”，对于类（lèi）脑系统存在的软硬件（jiàn）紧耦合（hé）问题而（ér）言这是“一个突破性（xìng）方案”。

  北京大学杨玉超团队提出并实现了一种基于相变（biàn）存储器（PCM）电导随机（jī）性的神经（jīng）网（wǎng）络高速训练系统（tǒng），有效地缓解了人工神经网络训练过程中时间、能量开销巨大（dà）并难（nán）以在片（piàn）上实现的问（wèn）题。该系统在误差直接（jiē）回传算法（fǎ）（DFA）的基础上进行改进，利用PCM电导的（de）随机性自然地产生传播误差的随（suí）机权重，有（yǒu）效降低（dī）了系统的硬件（jiàn）开销以及训练过（guò）程（chéng）中的时间、能量消耗。该系统在大型卷积神（shén）经网络的训练过程中表现优异，为人工神（shén）经网（wǎng）络在终（zhōng）端平（píng）台上的应用以及（jí）片上训练（liàn）的实（shí）现提供了新的方向。