作者:廖洋 成玲玲 王大勇 来源:中国科学报 发布时间:2022/1/16 19:13:10
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19国科学家探讨国际计算智能最新进展
青岛举行“一带一路”人工智能前沿学术峰会

 

 会议现场   中国石油大学(华东)供图

日前,2021国际计算智能最新进展会议暨“一带一路”人工智能前沿学术峰会在青岛举行。来自美国、俄罗斯、印度、英国、土耳其等19个国家的29位计算智能与人工智能领域科学家进行了主题报告,带来了计算智能和人工智能领域最新的理论研究和实践探索

会议由中国石油大学(华东)和中国-上海合作组织地方经贸合作示范区管委会主办。中国石油大学(华东)理学院教授、跨媒体大数据实验室主任王健担任大会主席,印度科学院院士、工程院院士Nikhil R. Pal教授担任大会荣誉主席,线上线下参会人数超过3000人。

会议聚焦人类健康、基因序列、智能电网、交通安全、物联网、电子游戏、人机交互等多个人工智能及跨学科应用前沿领域,深入探讨神经网络、模糊系统、深度学习、进化计算、多智能体等最新技术的相关优势与挑战,探索更新的技术、更多的可能。

“尽管人工智能已经取得了诸多成功,但我们当前仍处于弱人工智能阶段,仍有许多严重的问题亟待深入研究,例如透明性、公平性、可理解性和可解释性等问题。”Nikhil R. Pal在开幕式上表示。

国际计算智能协会主席James M. Keller在开幕式上表示,神经网络和学习系统、模糊系统、进化计算作为计算智能的核心分支,有效地推动了大数据分析和人工智能的研发。

华南理工大教授陈俊龙介绍了一种最新的基于宽度学习系统的动态神经网络结构以及它的相关应用,这种网络结构能够改善传统深度网络参数量大、复杂性高、训练消耗时间长等不足。

“过去三十年见证了神经动力学优化的诞生和发展,神经动力学优化已成为解决优化问题的强大工具。”香港城市大学教授王钧介绍了最新的协作神经动力学优化方法,在投资组合选择、车辆任务分配等许多实际应用中均取得了良好的表现。

Nikhil R. Pal在报告中指出,近年来,由于人工智能在不同领域的巨大成功,人工智能及其相关领域已成为学术界和产业界的研究热点。当今人工智能的主要成功工具之一是深度神经网络,而神经网络是计算智能的主要支柱之一。计算智能的另外两个主要支柱——模糊系统和进化计算,也分别在增加可解释性和优化人工智能系统方面在现代人工智能领域中发挥着重要作用。

王健对《中国科学报》表示:“计算智能众多前沿技术已逐渐应用于工业、农业、医学、交通、服务等各个领域,同时,这些领域中不断涌现的新需求,也在促进和推动着计算智能领域各项技术向前发展。”

会议报告引发与会人员积极讨论和交流,为来自世界相关专家学者、研究人员、工程师及学生提供了一个展示和学习最新研究成果的平台,同时有助于深化中国与“一带一路”沿线国家科技合作交流,促进在人工智能及其相关领域在学术界和产业界的发展和创新。

 

 
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