大会报告专家

王飞跃
中国自动化学会副理事长兼秘书长、中国科学院自动化研究所研究员
报告题目:平行认知: 迈向知行合一的智能认知科学与技术
报告摘要:报告将简要回顾认知科学的起源与目标,介绍平行认知作为认知计算和混合智能结构化与过程化之手段的途径及方式。利用ACP方法和CPSS理念,通过将认知分解为描述性认知、预测性认知、引导性认知,我们试图为认知科学提供一个可计算、可试验、可检验的基础设施和平台框架,使"知行合一"成为智能认知的实时性技术要求。为此,在虚拟现实VR、扩展现实AR、人工智能AI的基础上,我们还要进一步补充虚拟传感VS、扩展传感AS、人工认知AC。借助软件定义的认知传感器和认知机器人,形成集平行传感、平行试验、平行智能为一体的实时嵌入式智能认知系统,使"不定、多样、复杂(UDC)"的问题与现状,内化为其"灵捷、聚焦、收敛(AFC)"的认知能力与效率,最终实现"人机结合、知行合一、虚实一体"的"合一体"认知科学方法与技术。
专家简介:王飞跃教授,1990年获美国伦塞利尔理工学院(RPI)计算机与系统工程博士学位。1990年起在美国亚利桑那大学先后任助教授、副教授和教授,机器人与自动化实验室主任,复杂系统高等研究中心主任。1998年作为国家计划委员会“引入海外杰出人才计划”和中国科学院“百人计划”人才回国工作,2011年追溯为首位国防领域“千人计划”国家特聘专家。曾任中国科学院自动化研究所副所长,现为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任,国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任,中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任,青岛智能产业技术研究院院长。

      王教授是智能控制、智能机器人、无人驾驶、智能交通等领域早期开拓者之一。自上世纪80年代起,师从机器人和人工智能领域开拓者G. N. Saridis和R. F. McNaughton教授,开展智能控制、机器人、人工智能和复杂系统的研究与应用工作,提出并建立了智能系统的协调结构和理论、语言动力学理论、代理控制方法、复杂系统的ACP方法等。现已完成“Advanced Studies of Flexible Robotic Manipulators: Modeling, Design, Control and Application”、“Autonomous Rock Excavation: Intelligent Control Techniques and Experimentation”、“Advanced Motion Control and Sensing for Intelligent Vehicles”、“Advances in Computational Intelligence: Theory and Applications”、《社会计算》等十余本学术专著,皆为相关领域的首部学术著作。自二十一世纪初,发起并开拓了社会计算、社会制造、平行智能、平行控制、平行管理、知识自动化等新的研究领域。
      王教授现任IEEE计算社会系统汇刊(IEEE Transactions on Computational Social Systems)、指挥与控制学报主编,1996创办Int’l J. of Intelligent Control and Systems和World Scientific Series on Intelligent Control and Intelligent Automation,曾任自动化学报、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica(自动化学报英文刊)、IEEE智能交通系统汇刊(IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)、国际智能控制与系统杂志和IEEE智能系统(IEEE Intelligent Systems)主编及多份IEEE以及其它国际期刊主编、副主编或编委。曾任IEEE智能交通系统学会主席(2005–2007年)、旅美科协主席(2005年)、北美竺可桢教育基金会会长(2007–2008年)。现任中国自动化学会副理事长兼秘书长、IEEE射频识别理事会(IEEE Council on RFID)候任主席。2003年起先后当选IEEE、INCOSE、IFAC、ASME和AAAS等国际学术组织Fellow。2007年获国家自然科学二等奖和ACM杰出科学家称号,2014年获IEEE诺伯特•维纳奖。
王茜莺
联想集团副总裁
报告题目:超算平台助力混合智能发展
报告摘要:今天的我们正在飞快地进入一个由人工智能驱动的全新时代。从人工智能到增强智能,人类和机器将会形成新的伙伴关系。人工智能的快速发展离不开三个核心要素,即数据、计算力以及算法。当前人工智能领域的各大巨头不约而同地在建立自己的人工智能平台,联想也在快速构建具备多媒体、多模态处理能力的人工智能平台,而联想在超算领域的优势会让平台更加强大。未来,人工智能会让软件硬件发挥最大的效力。
专家简介:联想集团副总裁,联想研究院副院长、技术战略与创新平台总经理,美国斯坦福大学人机交互博士。
      2015年至今,负责联想技术战略,研究院创新管理和用户体验平台,为联想集团在技术及创新战略规划,研发资源高效运用,用户体验研究设计及验证,知识产权等领域做出突出贡献。她带领团队与其他部门紧密协作,推动联想Tech World,使联想的创新技术在业界广受赞誉。同时,她建立联想创新孵化器-小强创业,成功孵化及内部加速多家企业。
      2013至2015年期间,茜莺带领联想用户体验及研发团队,聚焦穿戴式设备,智能硬件及物联网产品研发。全力推进联想穿戴式设备及物联网技术产品战略,构建产品研发团队,从体验创新出发,设计并研发了双屏智能手表,孕妇手环,智能网关,家居套件等产品。构建物联网智能家居智能健康平台,并实验性将物联网平台运用于垂直领域如智慧医疗, 智慧楼宇等解决方案。
      2006年加入联想,从2006年至2013年带领联想用户体验研究及设计团队,负责联想主营业务产品及战略创新产品如乐Phone, 乐Pad,智能电视,桌面电脑的用户体验。期间带领团队致力于将自然交互技术应用于用户体验创新。
      2001年 就读于美国斯坦福大学,于2006年获得博士学位。在斯坦福期间研究方向聚焦在移动手持设备的创新输入,协同工作环境的应用创新和普适计算等人机交互领域。 2005年,获得2005年国际人机交互大会奖项(Interact Brian Shackel Award)。
      1988年进入上海交通大学少年班学习,获电子工程和工业管理双硕士。1997年加入IBM中国研究中心,先后参与了OCR,手写识别,语音多通道交互等研究工作。因工作中突出表现,两度获得IBM全球研发系统成就奖。在IBM中国研究中心期间,参与了IBM ThinkScribe/Crosspad DBCS以及ThinkPad TransNote DBCS等产品的设计与研发。后者获得了由商业周刊颁发的2001年度美国优秀工业设计奖(IDEA)。
      带领团队一向以创新能力突出著称。连续多年获得联想最佳创新团队称号。共获得过超过80篇发明专利并在国际知名学术期刊和杂志上发表过20多篇论文。现为美国计算学会ACM人机交互分会中国副主席。
王海峰
百度高级副总裁
报告题目:多模态深度语义理解
报告摘要:近年来,人工智能技术持续突破,在视觉、听觉等感知层面某些能力已经超过人类,在获取知识、理解语言等认知层面也取得了长足的进步。最新发布的百度大脑3.0,提出百度人工智能技术进入多模态深度语义理解阶段,以数据语义和知识语义为基础,深层次理解图像、语音和语言,形成语义化知识,从而更准确理解用户需求,满足多样化应用需要。本报告结合百度在大数据、视觉、语音、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术上的进展,深入解读多模态深度语义理解。
专家简介:王海峰,博士,百度高级副总裁,AI技术平台体系总负责人,百度研究院院长,深度学习技术及应用国家工程实验室理事长兼主任。ACL五十多年历史上唯一出任过主席的华人,唯一来自中国大陆的ACL会士。作为第一完成人获国家科技进步奖二等奖一项,中国电子学会科技进步一等奖三项。2017年荣获首届全国创新争先奖。兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国网络空间安全协会、中国人工智能产业发展联盟、新一代人工智能产业技术创新战略联盟、类脑智能技术及应用国家工程实验室等副理事长,大数据系统软件国家工程实验室技术委员会副主任,新一代人工智能战略咨询委员会委员等。
李德毅
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、军事科学院研究员
报告题目:反用驾驶脑:用人工智能研究脑科学
报告摘要:脑科学主要研究认识脑、保护脑和人造脑三件事。十几年来,我们成功研发了用于无人驾驶车的驾驶脑,未来汽车就是联网的轮式机器人,驾驶脑作为驾驶员的智能代理,它不同于特斯拉的自动驾驶,不同于谷歌的感知智能,不同于英特尔的车载计算机,充分体现了驾驶员的驾驶认知和选择性注意,体现了记忆认知、交互认知和计算认知,体现了自学习能力,不但可以用于无人驾驶,还可以协助脑科学研究脑认知,研究人的技能和智慧从何而来,研究记忆和思维活动应该用什么时间尺度和空间尺度表现,研究和评价人的认知能力。
专家简介:李德毅,1983年获英国爱丁堡Heriot-Watt大学博士学位,中国 工程院院士,欧亚科学院院士,北京联合大学机器人学院院长,中国人工智能 学会理事长,中国云计算专家主任和大数据专家委顾问,清华大学、北京航空 航天大学博士生导师。改革开放后首批留英学者,被授予有突出贡献的回国留 学人员和中青年专家,享受政府特殊津贴,获得何梁何利奖和军队专业技术重 大贡献奖。出版英文专著3部,中文专著2部,主编技术丛书7本,被授权国家 发明专利20余项,发表学术论文百余篇,其中两篇论文被引用单篇超千次,累 计被引用超万次,培养博士、硕士研究生百余名。
      李德毅院士长期从事计算机工程、人工智能、大数据和智能驾驶领域研究,最 早提出“控制流—数据流”图对理论,证明了关系数据库模式和谓词逻辑的对 等性,获得IEE期刊年度最佳论文奖。提出云模型、云变换、数据场等认知形 式化理论用于解决大数据挖掘和知识发现、定性概念生成、相似度计算、不确 定推理、智能控制等问题,成功控制三级倒立摆各种动平衡的姿态,获世界自 动控制联合会杰出论文奖,《不确定性人工智能》专著入选国家自然科学类一 百本原创图书。提出基于路权构建驾驶态势认知图,研发机器驾驶脑,领导了 中国最大的智能车联合团队,在国内首次完成北京至天津高速公路的全程无人 驾驶,率先实现世界第一辆无人驾驶公交车郑州至开封的开放道路、厂区常态 化无人驾驶的试运行和重型卡车港口无人运输的试运营,并多次在中国智能车 未来挑战赛中夺冠。
吾守尔·斯拉木
中国工程院院士、新疆大学教授
报告题目:基于信息感知的混合智能处理及其应用
报告摘要:本文介绍混合智能处理的新发展,对人工智能新兴产业发展的作用,讲解基于深度学习和信息感知的新一代人工智能混合智能处理关键共性技术体系,其包括大数据驱动知识学习、知识计算引擎、跨媒体分析推理、智能识别、自然语言智能理解和自动生成等技术,混合智能处理技术在智能信息服务各个环节实现系统感知、全面分析、及时处理,以及自我调整功能。
      介绍混合智能处理在推进社会治理智能化、构建智能化监测预警与综合应平台、丝路多语言翻译平台建设等方面的应用。重点介绍基于深度神经网络、高级机器学习、大数据智能等混合智能处理的一带一路多种自然语言智能互评平台及其大规模语料库建设。
专家简介:吾守尔·斯拉木,新疆大学信息科学与工程学院教授、博士生导师,中国工程院院士。现任新疆多语种信息技术重点实验室、新疆民文信息技术研发中心、新疆多语种信息技术研究中心主任,中国中文信息学会原副理事长、新疆IT联盟名义主席,享受国务院特殊津贴专家、国家级突出贡献中青年专家、全国先进工作者、全国侨界十佳、新疆十佳科技人物等。
      长期从事多语种信息处理、网络安全及通讯等方面的研究和学科建设。主持承担国家863计划项目7项、973项目1项、国家基金重点项目2项、国家级和省部级项目40多项;主持研发应用30多种支持多语种的新系统新软件;主持制定国际标准5项、国家标准22项、编译著作(教材)9本、发表论文170余篇。荣获国家科技进步奖3项、何梁何利科技奖、光华科技奖等省部级以上奖励13项。牵头组建了计算机应用博士点、博士后流动站、4个硕士点、新疆多语种信息技术重点实验室、研发中心等,开拓了计算机民文信息处理新领域,使它不断发展成多媒体化、网络化、智能化新水平,解决了许多关键理论及核心技术,为我国多语种信息化事业做出了突出贡献。
张俊
美国密西根大学教授
报告题目:智能与认知计算的数学基础
报告摘要:本报告从Marr计算层次角度探讨大脑的核心算法,包括强化学习、正则化学习、漂移扩散决策过程等算法及其神经机制,进而引入信息几何理论统一框架。在认知层面,我们从容限空间出发探讨(视)认知的数学基础,阐述知觉物体的整体性与不变性知觉,提出刻画知觉组织的泛拓扑理论框架。
专家简介:张俊,美国密西根大学心理学系终身教授、数学系终身教授,美国心理学协会会士,心理规律协会会士。现任《数学心理学》杂志副主编,《信息几何学》杂志创刊联合主编,全美脑与行为科学协会联盟(FABBS)执行董事。历任数学心理学协会副主席、主席、执行委员会委员。1985年获得复旦大学理论物理学士,1992年获得加里福尼亚大学伯克利神经生物学博士,并获聘于密西根大学任终身教职。在学术休假年度,张俊教授在澳洲墨尔本大学、法国科学院马赛所、加拿大滑铁卢大学、日本理研脑科学研究所、英国剑桥大学、美国哈佛大学等,担任客座研究员、访问教授等席位。2007-2011年期间,受聘于美国国防部空军科研署数学信息生命学部担任基础研究项目经理。 张俊教授主持的M3实验室(“Mind,Machine,Mathematics”)长期开展认知建模、机器学习等人机界面、类脑人工智能算法研究,持续获得美国自然科学基金会、国防部等部门的科研经费支持和支撑。近年来,张俊教授开展行为大数据、人工智能应用研究,为滴滴出行等国内多家公司和创业园区咨询。
张益肇
微软亚洲研究院研究员、副院长
报告题目:迈向混合智能,赋能个人和组织
报告摘要:纵观历史,人类已经开发了帮助文明演进和成长的工具和技术。计算机,推而广之,人工智能在技术迭代发展的过程中扮演了重要的作用。 近期,人工智能愈发受到关注并引起了广泛地讨论。在本次演讲中,张益肇博士将列举诸如计算机视觉和数据挖掘等人工智能已经展示出类似人类能力水平的领域,并将探讨人类如何在创造力和判断力方面更出色。由于人工智能是可以增强人类能力的工具,因此明确技术可行和不可行的范围也十分重要,以确保人工智能最终能被恰当使用。
专家简介:张益肇,现任微软亚洲研究院副院长,负责技术战略部及引导研究院技术在实际场景落地。回研究院之前,任微软亚洲工程院副院长,是2003年工程院的创建者之一。在工程院,曾带领团队协同开发Window和Office等核心产品,并建立起一支多学科技术产品孵化的团队。亦曾领导微软亚洲研究院高校关系组和语音组。Nuance Communications 公司研究部的创始人之一,该公司是电信领域自然语言界面研究的先驱。曾领导研究人员开发了世界上第一个开放式日语语音识别系统。还曾在麻省理工的林肯实验室开发出了新的语音识别算法,在东芝 ULSI 研究中心发明了一种新的电路优化技术,在通用电气的研究院开展了模式识别方面的研究。张博士毕业于麻省理工学院,获电气工程和计算机科学学士、硕士和博士学位。发表了多篇关于数字医疗,语音技术和机器学习方面的论文,是多项专利的拥有者。
陈霖
中国科学院院士、中国认知科学学会理事长、中科院生物物理研究所研究员
报告题目:新一代人工智能的核心基础科学问题:认知和计算的关系
报告摘要:"我们必须开展什么样的人工智能的基础研究,才能使我国成为人工智能领域的真正意义上的科学强国?像图灵的计算模型,回答了什么是计算的问题,奠定了计算机科学的基础;像香农的通信数学原理,回答了什么是信息的问题,奠定了信息科学的基础。我们能否提出新一代人工智能的核心基础科学问题?能否建立回答这些问题的原创系统理论?
      总结我们近四十年认知科学研究的经验,我们认为,发展新一代人工智能的核心基础科学问题是:认知和计算的关系。例如,要回答人工智能会不会取代人类智力这个被广泛关注的问题,凝炼成科学问题,本质上是要回答认知和计算的关系问题。
      认知和计算的关系可以进一步细化为四个方面的关系:(1)认知的基本单元和计算的基本单元的关系;(2)认知神经表达的解剖结构和人工智能计算的体系结构的关系;(3)认知涌现的特有精神活动现象和计算涌现的特有信息处理现象的关系;(4)认知的数学基础和计算的数学基础的关系。
专家简介:中国科学院院士,第三世界科学院院士。中国认知科学学会理事长。香港求是基金会杰出科学家奖获得者。
      曾任 “85攀登计划” 、 “973” 项目首席科学家,基金委重大项目和创新群体负责人。现任中科院生物物理所研究员,脑与认知科学国家重点实验室学术委员会主任,北京磁共振脑成像中心(国家大型科学仪器中心)主任;基金委重大研究计划“认知与计算”指导专家组副组长;基金委-中科院联合学科战略研究项目“认知科学”负责人。
      1982年以唯一作者在Science发表论文,提出拓扑性质初期知觉理论,就“什么是认知基本单元”的问题,向半个多世纪以来占统治地位的“局部首先”的理论路线提出挑战。近四十年来全面系统地发展了“大范围首先”的视知觉拓扑结构和功能层次的理论以及认知基本单元的拓扑学定义 [e.g., Chen, Science, 1982; Zhuo et al., Science, 2003; Chen et al., PNAS, 2003; Chen, Vis Cogni, (special issue), 2005; Wang et al., PNAS, 2007; Zhou et al., PNAS, 2010;He et al., PNAS, 2015]。
郑庆华
西安交通大学副校长、教授
报告题目:大数据碎片化知识融合研究与工程应用
报告摘要:2013年,郑庆华团队首次提出“大数据碎片化知识融合”研究方向,这是大数据、AI、知识自动化、知识工程等研究领域的共性问题。与信息融合研究如何采集多个传感器数据并实现目标对象识别不同,碎片化知识融合旨在解决知识自动化的三个关键需求——既见树木又见森林、由此及彼由表及里、去粗存精去伪存真,其核心问题是如何从位置分散、模态多样、内容片面、结构无序的大数据中挖掘出碎片化知识并融合成知识图谱。提出了“知识森林”模型及其构建方法,建立了大数据碎片化知识挖掘与融合理论与关键技术,研究成果应用于互联网教育、国家金税工程、全国高考网络舆情监测等重大工程,取得了重要研究成果和数千亿的经济社会效益。
专家简介:郑庆华,博士,教授,国家杰出青年基金获得者,教育部长江学者特聘教授,国家“万人计划”首批科技创新领军人才,国家“新世纪百千万人才工程”人选,国家自然科学基金创新群体负责人,教育部创新团队和陕西省重点科技创新团队负责人,“计算机网络与系统结构”国家级教学团队负责人,获得3项国家科技进步二等奖,国家教学成果一等奖和二等奖以及6项省部级科技进步一等奖。现任西安交通大学副校长,智能网络与网络安全教育部重点实验室主任,国家督学,教育部科技委学部委员,教育部大学计算机教学指导委员会副主任。
      先后获得中国科协“求是”杰出青年奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴专家、宝钢优秀教师特等奖、全国高等学校优秀骨干教师、教育部新世纪人才、Google中国优秀教师奖、IBM中国优秀教师、全国信息产业科技创新先进工作者等荣誉。
郑南宁
中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学教授
报告题目:直觉性AI与无人驾驶
报告摘要:人工智能追求的长期目标是使机器能像人类一样感知世界和解决问题。对当前人工智能而言,解决某些对人类来说属于智力挑战的问题可能是相对简单的,但对看似简单的与真实物理世界交互的能力依然非常差(无人驾驶就属于这类问题)。人脑对于非认知因素的理解更多地来自于直觉,并受到经验和长期知识积累的影响,这些因素在人对物理环境理解与行为交互、非完整信息处理等问题中有着极其重要的作用。而且人类的学习是一种与事物互动的过程,人类认知过程中的特征概念形成往往是建立在语义解释的基础上;人类依赖对事物的观察(或显著性特征的注意)在大脑中建立不同的内部分析模型,并利用这些模型来推测事物的变化,或是从过去的事件预测未来。而机器学习中的特征提取及预测模型与人类认知过程中的特征概念形成及其内部分析模型是完全不同的,为使机器学习模型产生人类的认知结果,需要其所学特征在一定程度上符合神经生理学实验结果,同时要使特征具有数学和语义的解释性。此外,大脑神经网络结构的可塑性,以及人脑在非认知因素和认知功能之间的相互作用,它们是形式化方法难以、甚至不能描述的。因此,我们需要从脑认知机理和神经科学获得灵感和启发,发展新的AI计算模型与架构,让机器具备对物理世界最基本的感知与反应,即使机器具有“常识”推理的能力,从而实现更加健壮的人工智能系统。
      本报告从当前人工智能技术的局限性出发,讨论AI混合模型计算架构与直觉推理的基本方法,并结合作者研究团队的研究工作,讨论如何实现基于想象的预测和一种基于选择性注意机制与事件(关联)驱动的混合模型的认知计算框架,以及在该框架中如何通过多传感信息融合和具有语义信息的图数据结构(如知觉物体的空间关联、认知地图、因果及控制关系)进行场景表征和理解,实现对不确定性、且具有约束条件和先验知识的交通场景的直觉推理,进而构建一种具有交互学习自动优化预测、推理和经验更新的自主驾驶学习系统。
专家简介:郑南宁,工学博士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授、 IEEE Fellow、中国工程院院士;现任中国自动化学会理事长、中国认知科学学会副理事长、国际模式识别协会(IAPR)理事会成员;曾任国家863高技术发展计划信息领域首席科学家、国务院第一届信息化专家委员会委员。研究领域有计算机视觉与模式识别、认知计算与人工智能系统及其架构。1995年获国家杰出青年基金,其研究团队获国家自然科学基金委首批创新研究群体项目资助(2000年);著有《计算机视觉与模式识别》(国防工业出版社 1998)、《Statistical Learning and Pattern Analysis for Image and Video Processing》(Springer 2009);曾获何梁何利科学技术奖(2001)、国家科技进步奖二等奖(1991、1996)、国家技术发明二等奖(2007)、国家自然科学二等奖(2016);2014年获IEEE智能交通学会杰出研究团队奖。
段树民
中国科学院院士、中国神经科学学会理事长、浙江大学教授
报告题目:脑功能的神经环路基础
报告摘要:大脑是自然界进化最复杂的产物,是自然和人类奥秘的终极疆域, 也是数千年来人类哲学、宗教和科学探索的核心命题之一。DNA双螺旋结构假说的提出及其被证明之后,生命的密码被解开,而大脑工作机理之谜仍是我们面临的巨大挑战。可以说是生命科学“皇冠上的明珠”。脑科学不仅是最重要的基础前沿学科,也是与人类健康最密切相关的领域。伴随着社会的快速发展、生活节奏的加快及竞争压力的增加,焦虑、抑郁、自闭症等心理精神疾病发病率快速上升。我国已进入老年社会,脑中风、老年痴呆、帕金森病等老年性脑疾病已经成为我国致残率高,危害健康最严重、社会负担最沉重的疾病。据估计,神经精神疾病所造成的经济负担已经占人类疾病总负担的近30%。更严重的是我们对这些疾病大都没缺少有效的干预手段,其主要原因是我们对脑的基本机理和病理的了解还非常有限。脑科学的重要性还体现在他对一些重要学科发展的交叉促进和支撑作用。例如,近年来发展迅猛的人工智能,正在深刻的影响到我们生活的各个方面。人们寄希望于人工智能的发展将比任何已有的科技成果更强有力的造福于人类。必须指出的是,人类大脑最神奇的高级功能,如情感、意识、自我认知、创新能力等方面仍然是现阶段弱人工智能所不能逾越的难关。可以预见,从弱人工智能向强人工智能的发展必将更广泛更深层次的应用到大脑的工作机理。
专家简介:段树民,浙江大学医药学部主任、教授,中国科学院院士,脑科学研究专家。1991年在日本九洲大学获博士学位。1996至1999先后在美国夏威夷大学、加州大学旧金山分校做博士后研究。在神经信号传递及神经元-胶质细胞相互作用研究领域做出了系统的创新工作,形成了自己的研究特色,在Science、Cell、Nature Cell Biol、Nature Neurosci等国际著名杂志发表系列研究论文,促进了人们对神经胶质细胞新功能的认识,为该领域的发展做出了重要贡献。2007年增选为中国科学院院士, 2008年被选为发展中国家科学院(TWAS)院士。2008年获何梁何利科学与技术进步奖,2010年获国家自然科学二等奖。中国神经科学学会理事长,国际脑研究组织常务理事,全国政协委员,《Neurosci Bull》主编,《Glia》等重要国际杂志编委。
高文
中国工程院院士、中国计算机学会理事长、北京大学教授
报告题目:类脑视觉系统
报告摘要:人类视觉系统经过千百万年的进化,使得我们的眼睛和大脑高效有机联动实现视觉认知。其中,眼睛负责感知光信号,完成视觉神经编码,然后经过视神经网络将编码传导给大脑视觉野,最终形成认知。尽管我们对人类系统的完整模型与工作流程的科学发现尚未最终完成,但这并不会完全影响我们对其进行功能仿真。与人类视觉系统相比,现有人工视觉系统则是由摄像头负责采集光学信号,转换成数字信号后经压缩传递给计算机进行处理,包括特征提取与识别、分析等。我们会发现人类视觉系统与人工视觉系统最大的差别在于效率,包括认知效率和系统认知单位能耗比。为了提高人工视觉系统的认知效率,以及提高系统的能量使用效率,本报告在对人类视觉系统演进路径成因分析的基础上,提出人工视觉系统之数字视网膜概念与实现方法,并进而展望未来类脑视觉系统其他可能的演进路线。
专家简介:高文,男,1956年出生,中国工程院院士,北京大学博雅讲席教授、博导、信息与工程科学部主任,中国计算机学会理事长,新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长,全国专业标准化技术委员会副主任,数字音视频编解码技术标准(AVS)工作组组长。1988年获哈尔滨工业大学计算机应用博士学位,1991年获日本东京大学电子学博士学位。他曾在美国卡内基梅隆大学(CMU)机器人研究所﹑美国麻省理工学院(MIT)人工智能实验室等做过访问科学家。他1992年入选进入国家863智能计算机主题专家组,担任智能计算机接口领域的责任专家,1996年至2000年任专家组组长。他1998年至1999年曾担任中科院计算所所长,2000年至2004年担任中科院研究生院常务副院长,其间2000年至2003年兼任中国科技大学副校长。他2013年3月至2018年2月担任国家自然科学基金委员会副主任。2018年3月31日新任鹏城实验室(深圳网络空间科学与技术广东省实验室)主任。高文教授曾担任第十届、十一届、十二届全国政协委员,国务院学科评议组计算机学科成员,计算机学报主编。先后兼任IEEE T-CSVT、IEEE T-AMD、SPIC、JVCIR、IEEE FIP等期刊的编委。他曾担任IEEE ICME 2007(IEEE多媒体领域旗舰会议)、ACM MM 2009(ACM多媒体领域旗舰会议)、 IEEE ISCAS 2013(IEEE电路与系统协会旗舰会议)大会主席等。
      他主要研究领域为人工智能,长期从事计算机视觉、模式识别与图像处理、多媒体数据压缩、多模式接口以及虚拟现实等的研究。在面向对象视频编码、可伸缩视频编码、人脸与手语模式识别、AVS视频编解码国家标准等方面做出重要贡献。主持973(首席)、863、国家自然科学基金创新群体等国家级项目二十余项。已出版著作6部,在ACM Computing Surveys、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-CSVT等本领域国际顶级期刊上发表论文(含指导学生论文)两百余篇。他获得国家技术发明二等奖1次(2006)、获得国家科技进步二等奖5次(2000、2002、2003、2005、2012)、获得国家自然科学二等奖1次(2015)。2008年底他因在视频编码方面的技术贡献,当选IEEE Fellow;2010年因“音视频编解码理论、标准及应用的突出成就”被授予中国计算机学会王选奖;2013年底因“对视频技术的贡献,及对计算在中国发展的领导力”而当选ACM Fellow。
黄如
中国科学院院士、北京大学教授
报告题目:面向神经形态计算的新一代智能芯片
报告摘要:传统计算机由于采用存储与计算分离的体系架构,当前已经面临性能、功耗等多重挑战,同时现有计算模式难以完成许多对人类大脑来说轻而易举的任务,比如感知和复杂认知能力等,亟需发展新的神经形态计算芯片和系统。本报告将系统阐述传统计算硬件所面临的问题和挑战以及神经形态计算对于芯片的要求,并分析近年来神经形态计算芯片研究取得的进展和尚未解决的问题,指出未来神经形态计算硬件可能的发展趋势和技术路线。其中,发展逼近生物神经元和神经突触行为的新型神经形态器件和集成架构、在单元和架构层次上实现类脑信息处理功能是神经形态计算的重要基础,器件、电路、架构、算法等层面协同设计是核心关键。本报告亦将介绍课题组在神经形态器件及芯片等方面的相关研究进展和成果。
专家简介:黄如,现任北京大学信息科学技术学院院长、教授,中国科学院院士,美国电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow)。国家自然基金委创新群体带头人,入选教育部长江特聘教授、国家杰青、国家百千万人才工程国家级人选等。
      曾获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、北京市科学技术一等奖(2次)、教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖、中国青年科技奖、中国青年女科学家奖等多项国家和部委级奖励。
      担任《中国科学:信息科学》副主编、《Nanotechnology》编委;“十二五”国家863专家组成员、信息产业科技发展“十一五”计划和2020年中长期规划编制专家组专家;第七届教育部科技委委员;中国微米纳米技术学会副理事长;被选为IEEE EDS副主席(VP)、IEEE EDS Elected BOG 委员等;迄今任国际会议主席19次、国际会议TPC委员数十次。
      主要从事半导体新器件及其应用研究。已合作出版著作5本,发表学术论文250余篇,迄今在微电子器件领域标志性国际会议IEDM、VLSI和标志性期刊EDL、TED上发表70余篇论文(自2007年以来至今连续11年在IEDM上发表论文29篇),多项研究成果连续被列入四个版本的国际半导体技术发展路线图ITRS。应邀做国际会议大会和特邀报告40余次;获240余项授权发明专利(其中授权美国专利49项)。
      个人主页:http://eecs.pku.edu.cn/teaching/Academician/Detail/?ID=892
蒲慕明
中国科学院院士、美国科学院院士、中科院神经科学研究所研究员
报告题目: 脑科学对类脑人工智能可能有的贡献
报告摘要:人脑的认知可以分为三个层面: 对外界的认知、自我与非我的认知、对语言的认知。对大脑如何进行这些认知功能的理解将有助于未来类脑人工智能的研发有所贡献。问题是目前脑科学对大脑在这三个(尤其后两个)层面机制的理解仍极为粗浅,如何能对类脑人工智能有贡献?本演讲将对这个问题给于一个正面的答案,并指出大脑目前已知的哪些神经元和神经网络的特性,已经可以但仍未引入人工神经网络的架构和机器学习的算法之中。大脑神经网络在信息处理、储存、提取的高效节能的特性源于网络架构的形成过程、突触可塑性的调控和记忆储存的机制。我将简述目前已知的过程和机制如何用于大脑的认知功能,并提出哪些神经网络的特性是可以对研发新一代类脑人工神经网络有所启发。最后,将以我们在猕猴研究自我意识的一项工作为例,说明高层面的大脑认知机制是可以在动物模型上进行研究,未来将有助于研发具有高级认知功能的人工智能。
专家简介:蒲慕明,中国科学院神经科学研究所所长、神经可塑性研究组组 长、脑科学与智能技术卓越创新中心主任。1974年获美国Johns Hopkins大 学生物物理博士学位,1976-2012年先后在美国加州大学Irvine分校、耶鲁大 学医学院、哥伦比亚大学、加州大学圣地亚哥分校、加州大学伯克利分校任 教。1999年起任中科院神经科学研究所所长。曾获得荣誉包括:台湾中研院 院士、美国科学院院士、中国科学院院士、香港科学院创院院士、美国 Ameritec 奖、巴黎高等师范学院和香港科技大学荣誉博士学位、中华人民共 和国国际科学技术合作奖、求是杰出科学家奖、中国科学院杰出科技成就集体 奖、Gruber神经科学奖等。曾任科技部973计划重大科学问题导向项目《人类 智力的神经基础》首席科学家、中科院战略性先导科技专项《脑功能联结图 谱》首席科学家顾问。他在细胞膜生物物理、神经轴突导向机制、突触可塑性 的机制、神经环路功能等领域取得一系列重要研究成果。现任Neuron等十余 种国际学术期刊的编委,十余所国际神经科学机构和组织的学术顾问。