10月22日上午,中国工程院院士、东北大学副校长唐立新应邀线上主讲“麓山大讲堂”第139讲暨长沙人工智能社会实验室学术论坛第4讲,讲座主题为“新一代人工智能”。讲座线下会场设在经管楼1720会议室和部分教室,副校长易棉阳主持讲座。智能工程与智能制造学院全体班子成员、学校师生聆听了讲座。
唐立新院士首先高度肯定了我校在学科建设、专业建设、湘江实验室建设、人才培养等方面所取得的成绩,表示湖南工商大学的发展前景必将更加广阔。然后,他分别从人工智能基本原理、人工智能在生物科学中的应用、基于生物科学的生物智能、人工智能在认知科学中的应用、微观分子尺度的基因认知、基于认知科学的类脑智能等六个方面,对新一代人工智能进行了系统全面的剖析。在人工智能基本原理方面,唐立新院士结合生活中的案例,深入浅出地介绍了人工智能的研究领域、研究范式及历程。他指出,人工智能是典型的交叉学科,其分为四层架构,具体包括数据支撑层、平台算力层、软件算法层、工程应用层,其研究领域包括感知智能、发现智能、决策智能、执行智能,典型的研究对象分别为图像和语言、推理和联想、选择和优化、控制和通信;在阐述人工智能的研究范式及发展历程时,他从微观层面将人工智能研究阶段划分为以专家系统为代表的符号主义阶段、以神经网络为代表的连接主义阶段、以生物启发智能为代表的行为主义阶段。与此同时,唐院士还从宏观层面将人工智能分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超强人工智能”,他表示,当前的人工智能研究仍处于“弱人工智能”阶段,需要结合认知心理学和认知神经科学两个方面,不断深化对行为认知科学的研究,通过模拟人脑的工作机制,进一步优化人工智能系统,提升人工智能的“智能化”水平。
在谈到人工智能在生物科学中的应用时,唐立新院士列举了拓扑预测、同源对比、基因诊断、靶向药物等案例,他表示人工智能技术在结构预测、基因诊断、生物制药等领域发挥着重要的作用。在基于生物科学的生物智能方面,他指出元件构建、光电感知、机器设计、DNA机器人、基因芯片、DNA计算、遗传通信、基因通信等一系列前沿研究领域。同时,他将人工智能在认知科学中的应用分为认知科学和心理科学;对于微观分子尺度的基因认知领域,他提出了基因图谱、基因突变、风险基因等研究方向;在基于认知科学的类脑智能方面,他提出了认知智能、执行智能、认知机器等研究方向。
最后,唐立新院士向大家展示了工业智能与系统优化国家级前沿科学中心情况,他表示该中心是以系统工程、人工智能两个交叉学科为核心进行建设,通过前沿基础引领应用基础,应用基础倒逼前沿基础,实现自动化与工业化的交叉融合。他用生动的案例、通俗易懂的语言将新一代人工智能理论阐述得非常清晰明了。讲座结束后,师生们纷纷表示很受启发,为研究和学习新一代人工智能技术明确了方向。
唐立新,中国工程院院士,东北大学副校长,控制科学与工程(自动化)国家一级重点学科负责人、控制科学与工程国家“双一流”学科建设领导小组组长,智能工业数据解析与优化教育部重点实验室主任、工业智能与系统优化国家级前沿科学中心主任和首席科学家、计算机软件国家工程研究中心工业软件首席设计师。兼任国务院学位委员会第八届学科评议组成员、教育部科技委人工智能专委会副主任、中国科协优化算法与软件决策咨询首席专家、中国金属学会副理事长、中国运筹学会副理事长兼智能工业数据解析与优化专业委员会主任、清华大学自动化系咨询委员会委员。主要研究方向为工业智能与系统优化理论方法,包括工业大数据科学、数据解析与机器学习、深度学习与进化学习、加强学习与动态优化、凸优化与稀疏优化、整数与组合最优化、计算智能优化等理论方法,智能工业全流程生产与库存计划、生产与物流批调度、生产过程操作优化与最优控制等系统优化技术,过程监测、设备诊断、产品质知等质量解析技术,图像理解、语音识别、可视仿真等工业智能技术,以及在钢铁制造、装备/芯片制造、能源工业、物流系统、信息工业中的工程应用。现为国际工业智能与系统优化领域重要SCI期刊《IISE Transactions》《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《IEEE Transactions on Cybernetics》《Journal of Scheduling》《International Journal of Production Research》《Journal of the Operational Research Society》副主编,国际期刊《Annals of Operations Research》编委,国际期刊《Asia-Pacific Journal of Operational Research》区域主编。发表在国际工业与系统工程旗舰期刊《ISE Transactions》的论文被评为2017年度“最佳应用论文奖”。(智能工程与智能制造学院)