大会特邀报告

报告题目:   迈向新一代人工智能——人工智能一百年

报告嘉宾:   李德毅

报告摘要:   从1956年达特茅斯会议诞生人工智能算起,到本世纪中叶,也就是一百年后的人工智能,会是什么样子呢?和已经过去的半个世纪的传统人工智能相比,有什么本质上的跃升?本报告回顾人类历次认知革命,展望本世纪中叶的新一代人工智能,我们可从传统的计算机智能跃升到无意识的类脑智能,百年人工智能依然会离不开人的意图,它是人类智能的体外延伸,不涉及人工生命,不包括对意识的生物学属性和智慧的生命体特征的人工模拟,由人赋予机器意向,通过有指导的学习和自主学习,形成交互智能、记忆智能和计算智能三位一体的可交互、会学习、自成长的新一代人工智能。

嘉宾简介:   李德毅,中国工程院院士、欧亚科学院院士,指挥自动化和人工智能专家。1944年出生于江苏省。1967年毕业于南京工学院,1983年获英国爱丁堡海里奥特·瓦特大学博士学位。现任总参第61研究所研究员,中国指挥和控制学会名誉理事长,中国人工智能学会理事长。李德毅参加了多项电子信息系统重大工程的研制和开发;最早提出“控制流—数据流”图对理论和一整套用逻辑语言实现的方法;证明了关系数据库模式和谓词逻辑的对等性;提出云模型、云变换、云推理、云控制等方法用于不确定性认知和云计算,在智能控制“三级倒立摆动平衡”实验和智能驾驶中取得显著成效。获国家和省部级二等奖以上奖励9项,获得10项发明专利,发表论文130多篇,出版中文著作5本、英文专著3本。现为北京邮电大学计算机学院院长。

         
         

报告题目:   三支决策之道

报告嘉宾:   姚一豫

报告摘要:   数字“三”在中国文化和思想体系中占有重要的地位。我们的思维方式、日常生活和工作习惯都与“三”息息相关。三支决策论从三个侧面研究基于“三”的世界观、方法论和计算机制,即三元论、三分法和三项式。在中国文化和思想的指导下,本讲演简述三支决策之道,即三支决策的理论、方法和实践。

嘉宾简介:    姚一豫,加拿大里贾纳大学的计算机科学教授。他的研究兴趣包括三支决策,粒计算,粗糙集,形式概念分析,信息检索,数据挖掘和Web智能。他提出了三支决策理论,决策粗糙集模型和粒计算三元论。他发表了400多篇论文,2015至2019,连续五年入选科睿唯安「高被引科学家」。个人网页:http://www2.cs.uregina.ca/~yyao/

         

报告题目:   大数据分析挖掘的多粒度方法

报告嘉宾:   梁吉业

报告摘要:   大数据给现有的数据分析挖掘技术带来了前所未有的挑战,探索大数据分析挖掘的多粒度计算已成为数据挖掘与机器学习领域所关心的重要问题。本报告分析了大数据分析挖掘特点与粒计算范式的高度契合性,介绍了我们在基于多粒度的多属性决策、网络链接预测、图半监督学习等大数据分析挖掘方面的最新研究进展,探讨了多粒度计算在数据建模中的一些思考。

嘉宾简介:   梁吉业,博士、教授、博士生导师,CCF 会士,山西大学副校长,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室主任,教育部计算机类专业教学指导委员会委员,中国计算机学会理事,中国人工智能学会理事,中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会名誉主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会副主任,山西省计算机学会理事长,享受国务院政府特殊津贴专家。任国际学术期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》、国内学术期刊《计算机研究与发展》与《模式识别与人工智能》编委。先后主持科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家基金重点项目、国家863计划项目等国家级项目10余项。先后在AI、IEEE TPAMI、IEEE TKDE、ICML、AAAI等国际国内重要学术期刊和会议发表论文200余篇,其中SCI收录130余篇。作为第一完成人获山西省自然科学一等奖2项、第五届中国国际发明展览会金奖1项。2014—2019年连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。指导的博士生获得全国百篇优秀博士学位论文提名奖、CCF优秀博士学位论文奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖、中国中文信息学会优秀博士学位论文奖。

         

报告题目:   机器学习的一点新探索

报告嘉宾:   周志华

报告摘要:   本报告将对我们最近的一点粗浅的新探索做一个简介,主要包括反绎学习、FT神经元模型以及表示学习与过拟合关系的一点思考。

嘉宾简介:   周志华,南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长,主要从事人工智能与机器学习研究,在集成学习、多标记学习、弱监督学习等方面有重要贡献,论著被引用5万余次,获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、CCF-ACM人工智能奖等,是欧洲科学院外籍院士,ACM、AAAI、IEEE等学会的Fellow,2019年国际人工智能大会和2021年国际人工智能联合大会的程序委员会主席,FCS主编、《中国科学:信息科学》副主编。

         

报告题目:   粒计算与知识发现领域的未来发展方向探讨

报告嘉宾:   王国胤

报告摘要:   在简要回顾中国粒计算与知识发现领域近20年发展历史的基础上,结合对几个挑战科学问题的观察和思考,探讨粒计算与知识发现的未来发展方向。提出了数据驱动的多粒度认知计算、可解释的认知机器学习、脑认知的智能计算辅助以及脑联网的混合增强智能等几个可能的发展方向,并对相应的研究问题进行深入讨论。特别是,提出了未来值得关注的粒计算与知识发现研究方向:基于智能计算的人脑认知仿真辅助模型与方法研究(智能探索的辅助),和人脑认知与智能计算的融合理论模型与方法研究(智能融合的实现)。

嘉宾简介:   王国胤,重庆邮电大学副校长兼研究生院院长、大数据智能研究院院长、计算智能重庆市重点实验室主任,大数据智能计算示范型国合基地(科技部)负责人。是长江学者特聘教授,首批“万人计划”领军人才,“新世纪百千万人才工程”国家级人选,国家重点研发计划项目首席科学家,2019年入选首批“重庆英才·优秀科学家”。曾任国际粗糙集学会(IRSS)理事长,现任中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事,是《Int. J. of Approximate Reasoning》、《Trans. on Rough Sets》、《计算机学报》等10余种期刊编委,是IRSS会士、CAAI会士和CCF会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据智能等研究,出版专著20余部(含编著),发表SCI/EI收录论文300余篇,论著被他引10000多次。获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖、吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖等成果奖励9项。带领的团队获评“国家级教学团队”和首批“重庆市创新研究群体”。

         

报告题目:   粒计算及其对人工智能的贡献

报告嘉宾:   苗夺谦

报告摘要:   人工智能已上升为国家发展战略。粒计算是模拟人类复杂问题求解机制的理论与方法,是人工智能研究的重要内容之一。本报告将以粒计算的一种典型模型——粗糙集为主线,介绍其对人工智能发展的贡献。

嘉宾简介:   苗夺谦,国际粗糙集学会会士(IRSS Fellow)/中国人工智能学会会士(CAAI Fellow)。现任同济大学计算机系教授、博士生导师;嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室副主任。主持完成国家自然科学基金项目多项,正在承担的课题有国家重点研发计划课题1项、公安部重大研究项目1项目、国家自然科学基金项目1项等。荣获中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖(2018);国家教学成果二等奖(2010),上海市教学成果一等奖(2009)。2010年度教育部-IBM中国优秀教师奖,2011年度宝钢教育优秀教师奖。目前担任国际粗糙集学会副理事长;中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会主任;上海市人工智能学会副理事长;上海市计算机学会副理事长。目前担任国际SCI期刊《Information Sciences》副编辑(AE)、国际SCI期刊《International Journal of Approximate Reasoning》副编辑、《CAAI Transactions on Intelligence Technology》副编辑;国内期刊《计算机研究与发展》编委等。