人工智慧正處在高速發展時期，而清華的研究人員卻早已意識到了目前方法的侷限，並放眼於下一代技術上了。5 月 6 日，清華大學成立了人工智慧研究院基礎理論研究中心，這一機構將成為「第三代人工智慧」研究的發動機。
在揭牌儀式上，清華大學宣佈朱軍教授擔任基礎研究中心的主任。張鈸院士、中國科學院院士郝躍與卡內基梅隆大學計算機學院教授、摩根大通人工智慧總負責人、人工智慧專家 Manuela Veloso 教授擔任學術顧問。清華大學副校長、清華大學人工智慧研究院管委會主任尤政院士，清華大學人工智慧研究院院長張鈸院士出席成立儀式並共同為中心揭牌。新的機構將充分落實清華大學人工智慧研究院的戰略，旨在：
探索發展魯棒、可解釋的第三代人工智慧基礎理論和方法；
研製第三代人工智慧程式設計框架及基礎演算法庫；
打造開放的、國際化的學術交流與合作平臺。
清華大學副校長尤政、AI 研究院院長張鈸為新成立的研究中心揭牌。
清華大學是國內最早開展人工智慧研究的學術機構之一，學校在 1978 年成立計算機系時就成立了相關研究機構。2018 年 6 月 28 日，清華大學成立了人工智慧研究院，並由張鈸院士擔任院長。
「基礎理論研究中心的成立，是希望能夠把學校內從事基礎研究的人員，包括腦科學、數學方面的人才集中到一起，從事有關人工智慧的基礎研究。我們希望能夠研究放眼十年、二十年後的前瞻性工作。」清華大學副校長尤政在成立儀式上表示。
在釋出會上，張鈸院士首次提出了第三代人工智慧的概念。
「我們希望能夠建成開放的、世界一流的人工智慧人才培養高地。」張鈸院士表示，「基礎理論中心的基本任務是建立和解釋魯棒的人工智慧可理解演算法。我們把它稱為第三代人工智慧理論和演算法。」
在張鈸院士看來，以符號推理模型為基礎的知識驅動的方法可以被認為是第一代人工智慧。其發展以 1994 年愛德華·費根鮑姆與拉吉·瑞迪因大規模人工智慧系統而獲得圖靈獎宣告結束。自此之後，人工智慧陷入了一段低潮時期。
第二代以概率統計學習、深度學習為基礎的資料驅動方法在第一代 AI 的發展後期逐漸興起，進入高潮時期則是本世紀開始。目前，以機器學習、深度學習為主的 AI 大發展處於前所未有的興盛時期。然而，今天的 AI 目前仍然面臨著很多問題，距離人們想象當中的「智慧體」還有一段距離。
「自 2014 年開始，我們就在思考人工智慧的未來發展。」張鈸表示。「我們考慮了人工智慧的侷限性，提出了後深度學習時代的概念。我們認為未來人工智慧將進入第三個階段。」
人們已經意識到人工智慧正存在巨大的侷限性，它能夠解決的問題非常有限。第一代、第二代人工智慧只能解決如下條件的問題：存在豐富知識，具有確定性、完全資訊、在確定領域中，以靜態或按照確定領域演化的問題。
目前的影像識別等問題符合以上條件，進而發展出了大量應用。但現實世界中我們面臨的絕大多數問題基本都不符合以上條件，比如近期 AI 最大的挑戰自動駕駛。資料不可解釋性讓人們無法信任機器學習、人工智慧帶來的結果。
第二代人工智慧還存在著極其致命的弱點：不可解釋性、魯棒性很差、非常容易被攻擊。這都是清華 AI 基礎理論研究中心想要解決的問題。而今年剛剛成立的 AI 科技公司「瑞來智慧」則會探索新技術的產業落地問題。
在清華大學看來，現在人們眼中的人工智慧幾乎全是機器學習，但機器學習只是 AI 領域中的很小一部分。人工智慧還有知識表述、不確定性推理等很大一部分領域有待開發。或許在未來，人工智慧的發展方向將出現很大轉變。
朱軍教授被聘為基礎研究中心主任。
據清華大學介紹，新的研究中心主要有兩個戰略：
學科交叉——為了人工智慧的發展，新技術要結合腦科學和數學的基礎知識。
國際化——引領人工智慧領域的發展，吸引全球優秀人才。
基礎研究的發展從來不是一個國家所能承擔的。中國想要引領人工智慧領域的發展，就必須吸引全球的優秀人才。當然首先，自身的研究必須成為世界一流水平。張鈸院士認為，目前國內的發展趨勢還是不錯的：「在機器學習這個特定領域裡，我們排在國際前列。當然，從人工智慧全域性的視角來看的，我們和美國還有很大的差距。」
AI 基礎理論研究中心等機構的成立，可能意味著人工智慧的探索進入了一個全新的階段。自 2017 年開始，美國 DARPA（國防部高階研究計劃局）也在不斷推進類似工作。
張鈸表示，基礎研究中心目前已完成了一些早期的工作，珠算平臺就是其中的重要部分之一，珠算可以認為是第三代人工智慧演算法的探索。它具備可解釋性，提高了演算法的魯棒性，還有很多防禦攻擊的工作。深度學習和貝葉斯網路結合等方面，國內是世界最早進入方向的國家之一，目前已有很多研究成果。
在 2017 年的機器之心 GMIS 大會上，朱軍教授正式釋出了「珠算」平臺。今天，這一工具包釋出了最新版本。
朱軍分享了「珠算」的最新進展。
朱軍表示，新版本的珠算具備改進的模型構建語言，並加入了模型複用的機制。在演算法上，新版本的珠算（0.4 版）支援了一些推理演算法，包括隨機梯度馬爾科夫鏈蒙特卡洛，適用於資料量較大的情況。
珠算還加入了更多的模型例項，主題模型、概率矩陣分解；變分自編碼器、貝葉斯神經網路、深度信念網路以及高斯過程。開發者和研究者們可以在這個平臺上可以使用已有的實現模型，並在它們的基礎上開發新的模型。
清華大學希望把研究中心建立成為世界一流的研究院，併為全球研究者提供寬鬆的研究環境。在成立儀式上，朱軍還向我們透露了清華 AI 研究院未來的進一步計劃：清華大學未來希望每年在校內開辦人工智慧高階學術會議，會議將完全對外開放。
而在校內，基礎理論研究中心會與其他機構，甚至其他院系共同合作，共同培養博士生。
「只要對前沿創新有幫助的方式，我們都會嘗試。」朱軍表示。「基礎理論研究的進展很難預料，一旦出現進展可能會是突破性、爆發性的。」