为贯彻落实*中央、国务院关于加强基础研究的重要战略部署，进一步强化原始创新，推动学科交叉，积极应对科学研究范式变革，国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）信息科学部拟资助面向复杂对象的人工智能理论基础研究原创探索计划项目（以下简称原创项目）。以深度学习和大数据为基础，以AlphaGo为典型应用掀起了人工智能的第三次高潮，但这种基于深度神经网络的人工智能具有不可解释性。本项目旨在通过信息科学与数学、物理学、化学等基础学科的深度交叉融合，鼓励跨学科、跨领域交叉研究并结合重大需求问题，从复杂性与多尺度视角探索人工智能基础理论与方法，突破现有人工智能可解释性瓶颈，推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建，并在相关应用领域验证可解释的原型系统或实现典型示范应用系统。
一、科学目标
聚焦人工智能可解释性问题，结合诸如深时数字地球大科学计划、煤和石油的高效洁净综合利用等各领域国家重大战略需求，通过探讨复杂系统的多层次、多尺度耦合关联机制以及动态时空结构，发展内嵌底层逻辑和物理内涵、融合复杂性科学和多尺度分析的人工智能新的理论体系，从系统科学角度建立大数据的精准认知和智能学习方法，为新一代基于复杂性的可解释精准智能提供理论基础。
二、核心科学问题
从复杂性科学的视角，基于复杂系统的逻辑关系构建可解释人工智能的新理论框架。
本项目旨在从大数据结构复杂性、数据系统演化复杂性及系统行为演进复杂性等角度揭示复杂系统多变量主因素的非线性关系，通过多层次、多尺度耦合关联建模阐释其内在规律，重点
