周志華當選新任國際人工智能聯(lián)合會(IJCAI)理事會主席
【ZiDongHua 之自動化學(xué)院派收錄關(guān)鍵詞:國際人工智能聯(lián)合會 人工智能 周志華 IEEE 】
周志華當選新任國際人工智能聯(lián)合會(IJCAI)理事會主席
作者丨黃 楠
編輯丨陳彩嫻
周志華,AAAI、AAAS、ACM、IAPR 和IEEE Fellow,現(xiàn)任南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系主任、兼任南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長、計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室常務(wù)副主任,機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所(LAMDA)所長,校學(xué)術(shù)委員會委員。
他分別于1996年6月、1998年6月和2000年12月于南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系獲學(xué)士、碩士和博士學(xué)位,學(xué)業(yè)完成后在南京大學(xué)任教至今,在海外最多只連續(xù)呆過兩個月,可以說,周志華是一位徹頭徹尾的“本土學(xué)者”。
周志華長期致力于人工智能核心的機器學(xué)習(xí)理論與方法研究,在 AI 領(lǐng)域國際一流期刊和頂級會議發(fā)表論文 200 余篇,谷歌學(xué)術(shù)被引用量達 8 萬余次,多次蟬聯(lián)愛思唯爾高被引學(xué)者,曾兩次獲國家自然科學(xué)二等獎、并獲得IEEE計算機學(xué)會Edward J. McCluskey技術(shù)成就獎、中國計算機學(xué)會“王選獎”等,他的多項發(fā)明技術(shù)在華為等企業(yè)轉(zhuǎn)化成效顯著,獲得中國專利獎。
AI科技評論:首先恭喜您當選為國際人工智能聯(lián)合會理事會主席。IJCAI作為人工智能領(lǐng)域的重要學(xué)術(shù)平臺,您認為它的核心使命是什么?在您的領(lǐng)導(dǎo)下,您計劃如何進一步推進這一使命?在具體設(shè)置上,有哪些值得我們期待的內(nèi)容?
周志華:謝謝,這是國際人工智能界對我們中國大陸學(xué)者的認可,我只是恰好在場。IJCAI是人工智能領(lǐng)域歷史最悠久、大佬最多的平臺,在歷史上起到了對人工智能各種學(xué)派兼容并包、推進不同分支領(lǐng)域發(fā)展、寬容新思想、催生新領(lǐng)域的作用。選舉剛結(jié)束,具體工作還有待新任理事會上任后集體討論。我將跟理事會所有成員一起,努力讓IJCAI更好地促進人工智能領(lǐng)域發(fā)展。
AI科技評論:今年 IJCAI 在澳門舉辦,從您個人的感受和現(xiàn)場反饋來看,對今年活動有哪些覺得有驚喜和亮點的地方?
周志華:原計劃IJCAI今年是在南非開普敦舉行,但由于舉辦地的種種原因,3月份臨時尋找替換地點,澳門團隊在僅有四個月籌備期的情況下成功舉辦這次大會,非常不易。或許由于參會地點的便利,這次會議上有大量我國內(nèi)地的研究生同學(xué)、甚至本科生參會,他們不僅帶來了出色的研究成果,還向國際學(xué)界展現(xiàn)出了中國人工智能領(lǐng)域的活力,給許多國外參會者留下了深刻印象。
AI科技評論:IJCAI不僅是領(lǐng)域內(nèi)歷史最悠久的頂級會議之一,也會被稱為人工智能領(lǐng)域最好的綜合性會議,當前人工智能領(lǐng)域很多學(xué)術(shù)會議,如NeurIPS、KDD等,均從IJCAI的相關(guān)討論演化而來。今年大模型(Pretained Model)爆火,您對這一技術(shù)變革有什么感受,后續(xù)IJCAI是否會制定一些專門的措施,引導(dǎo)和促進學(xué)者在大模型領(lǐng)域的研究方面的進展?
周志華:大模型是今年大會最熱的話題之一,有許多關(guān)于如何深入發(fā)展大模型應(yīng)用能力的討論,也有不少關(guān)于克服當前大模型弊端的討論,IJCAI對這些討論都持有開放和鼓勵的態(tài)度,但是對新技術(shù)發(fā)展可能造成“弱勢群體更弱勢”的問題,IJCAI開始了AI for Social Good這個新主題,專門考慮如何利用人工智能技術(shù)幫助人類均衡發(fā)展。
AI科技評論:2020年雷峰網(wǎng)舉辦的 GAIR 大會上,您就談到了在數(shù)據(jù)、算法和算力三要素外、未來知識要素的重要性。今天,知識和各個行業(yè)Know-How對大模型而言至關(guān)重要,您能率先預(yù)見這一趨勢,是否有過往研究經(jīng)歷的背書?如何看待數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動之于未來 AI 技術(shù)發(fā)展的重要性?
周志華:目前人工智能技術(shù)的成功主要來自于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)技術(shù)的成功,而面臨的問題,例如大家經(jīng)常談到可信可靠,由于機器學(xué)習(xí)“概率近似正確”的本質(zhì),就決定了僅憑數(shù)據(jù)驅(qū)動沒法達到一些關(guān)鍵領(lǐng)域所需的絕對可信可靠,而融入知識驅(qū)動的邏輯推理可能對此有幫助。另一方面,從應(yīng)用來看,許多任務(wù)領(lǐng)域不僅有數(shù)據(jù)、還有領(lǐng)域知識,如何讓兩者充分發(fā)揮作用,也有必要融合數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動。所以從基礎(chǔ)和應(yīng)用的角度來看,我們認為這都是很重要的一個努力方向。
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