存在计算(Existence Computation）到本质计算(Essence Computation)的NSFC原创项目申请未果

---面向数据、信息、知识过载的跨模态、跨尺度、介尺度主观认知语义建模与分析    http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3429562&do=blog&id=1236271

尊敬的段玉聪教授/研究员：

您预申请的自然科学基金专家推荐类原创项目，经同行专家函审，最终未获通过。由于原创项目预申请实行竞争机制，通过率较低，只能优中选优，有些申请虽然函评意见较好或有一定原创性思想，但本次名额有限未能获得通过，十分遗憾。

为了使科学基金评审工作更加透明，我们把预申请的函评意见全文反馈给您，供您参考，可能有些用词不太妥当或语气不太合适，有些函评意见比较含蓄或简单，请您谅解！如果您能从中获得有用信息，也许对今后的申请有所帮助。

原创类项目是基金委2020年度探索设立的一种新的项目资助形式，专家推荐类可以随时申请，如果您有新的原创性思想，欢迎继续申请。

疫情期间感谢您对科学基金工作的理解与支持！

信息三处

2020.10.13

附专家评审意见：

专家1：

项目拟基于跨模态、跨尺度乃至介尺度的认知语义研究工作积累，解决人工智能处理问题呈现的不确定性，面向信息学科复杂内容对象与复杂处理过程，聚焦主观与客观结构关联与动态转换之间的介尺度范畴的人工智能可解释性问题的语义本质表述与分析。总体上申请人是从社会科学和语言学的研究范式来讨论这一问题，申请内容中包含了大量的不知如何形式化和可计算模型的内容，研究思路在自然科学领域的可行性需要进一步明确。

专家2：

该项目针对多维度、多模态、多尺度社会信息网络海量内容加速增长背景下的复杂内容对象与处理过程认知过载问题，以人工智能可解释性问题蕴含的不确定性语义的澄清为切入点，融合意识科学、认知语言学、信息科学、哲学与元科学等视角，发展基于概念语义溯源的认知语义澄清、度量和价值导向可适应语义优化技术，构建基于本质语义确定的融合意识科学、认知语言学、信息科学、哲学等的人工智能可解释理论体系，从元科学角度建立面向自然语言不确定语义内容理解与自动优化处理的工程性方法，为新一代基于复杂性的可解释精准智能提供理论基础。该项目学术思想具有一定的原创性，主要涉及2个创新点，具有一定的学科推动价值。该项目提出了较为明确研究方案，具有可行性和潜在的应用价值。

专家3：

面对跨多层次、多维度、多模态、多尺度社会信息网络海量内容、自然标注大数据和多源关联获取开放域知识等背景下的认知过载挑战，本项目拟从人工智能处理问题呈 现的不确定性的解决出发，面向信息学科复杂内容对象与复杂处理过程，聚焦主观与客观结构关联与动态转换之间的介尺度范畴的人工智能可解释性问题的语义本质表述与分析，探讨多模态、多尺度、模糊乃至介尺度概念语义人机理解与交流表述模型，发展基于概念语义溯源的认知语义澄清、度量和价值导向可适应语义优化技术，构建基于本质语义确定的融合意识科学、认知语言学、信息科学、哲学等的人工智能可解释理论体系。本项目将介科学扩展到信息技术领域概念化介尺度范畴进行跨模态跨尺度服务语义界定、建模、分析与度量设计；基于存在语义溯源与关系定义一切语义模型，构造面向主观客观化的多层次、多维度、多模态、多尺度内容存储、传输一体化优化的DIKW服务。本项目创新较强。建议加强问题的针对性，进一步聚焦问题点。

附：

最新部分申请专利列表：