近日，北京大学信息科学技术学院软件研究所、高可信软件技术教育部重点实验室许进教授所撰写的《探针机》（Probe machine）一文被选为美国电气电子工程师学会（the Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）计算智能分会（Computational Intelligence Society, CIS）2016年度特色论文（feature paper; 见http://cis.ieee.org/）。
IEEE计算智能分会专注于生物和语言驱动计算模式中的理论、设计、应用与开发，特别是神经网络、连接系统、遗传算法、进化编程、模糊系统和混合智能系统及其相关领域。按照惯例，分会每年度从已出版的旗下期刊遴选特色论文，2016年度选出三篇，其中包括许进于7月发表于《IEEE神经网络与学习系统汇刊》（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 27(7): 1405-1416; http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7466831&newsearch=true&queryText=probe%20machine）的上述论文。
许进对计算机做出形如“计算机=数学计算模型+实现该模型的材料研制的机器”的分解性定义，即“电子计算机=图灵机+电子器件”，提出人类首次超越电子计算机的图灵机（Turing machine）模型——探针机（生物神经网络就是一种稀疏的固定通道型探针机），并指出图灵机是探针机的特例。对于当今电子计算机无法处理的NP完全问题，利用探针机，只需一次探针运算，即可求出问题的全部解；由于基于图灵机的所有NP完全问题在多项式时间内是等价的，这就意味着在探针机模型下不再有困惑人类的NP完全问题。文中还讨论了探针机的硬件实现等。2016年11月，该论文还被《IEEE计算智能期刊》（IEEE Computational Intelligence Magazine）作为当期首个出版亮点（publication spotlight）推介。
许进课题组长期从事生物计算与新型计算机研究。2006年，他主导创建了生物计算——理论与应用国际会议（International Conference on Bio-inspired Computing: Theory and Applications），迄今已在中国、英国、澳大利亚、印度、马来西亚等国家和地区召开11届，极大推动了国内外生物计算方向的交流与发展，成为新兴智能计算领域具有重要影响力的国际会议。由他作为第一完成人的项目“生物计算中数据编码与模型构建理论方法研究”获2013年度国家自然科学二等奖。
