第五期启真智库论坛暨人工智能专题研讨会顺利召开

2022年4月12日，第五期启真智库论坛暨人工智能专题研讨会在杭州举行。本期论坛由启真智库（民盟中央-浙江大学）主办，浙江大学中国科教战略研究院、浙江大学北京研究院、浙江大学共享与发展研究院、浙江大学社会科学研究院、浙江大学清源学社协办。来自浙江大学、之江实验室专家学者，以及浙江大学科教战略研究院师生共20余人参会，并面向全国进行了线上直播，累计观看达29万人次。会议由浙江大学中国科教战略研究院副院长张炜主持。

浙江大学计算机学院人工智能研究所所长吴飞教授作题为《人工智能驱动交叉研究与创新》的报告。他指出，将刻画科学本质的物理定律模型嵌入人工智能学习和优化过程，建立“数据驱动、知识引导、规律使然”的理论和方法，是人工智能解决复杂场景任务要突破的核心问题。AI+X在科学发现、预测稳定域和控制不稳定域、可计算社会学、学习X中复杂规律等方面有着广泛应用。AI+X交叉人才培养需要“教材、课程和实训平台”三位一体。要开启跨学科研究，需要把握四个方向：问题是交叉研究的目标和驱动，人才是交叉研究的主体和关键，管理是交叉研究的牵引和护航，政策是交叉研究的遵循和保障。

浙江大学管理学院孔祥维教授作题为《可信人工智能的挑战》的报告，报告涵盖了三个问题：人工智能成功与风险问题、可信人工智能原则和进展以及可信人工智能决策的挑战。报告强调了可信人工智能有信任、准则、大数据、模型四个方面的要求。社会管理者、学术研究者、开发工程师是可信人工智能的需求者。可信人工智能决策具有采纳和信任、模型可行、数据可行三大不确定性。人机可信团队协同组建、跨组织、监管、度量和标准统一等是可信人工智能目前面临的挑战。

浙江大学公共管理学院计算社会科学研究中心主任吴超副教授作题为《群体智能与数据定价》的报告。报告指出，群体智能是集体行为，是去中心化、自组织的系统，即每个个体都有自己的智能，会做自己的决策。它的特征是分布式，多个智能体合在一起形成的一个系统。群体智能可以解决集中式智能的成本性能瓶颈、鲁棒性和中心化的问题，还能够适应于目前隐私和公平性的要求。要实现群体智能，需解决三个核心科学问题：第一是如何针对不同的个体建立本地最优模型；第二是在最优本地模型之上，如何将这些模型连接起来，形成一个群体，构建群体的智慧；第三是当构建起这个群体之后，如何让这个群体能够有一个不断优化的拓扑结构，网络中的哪些节点应该相连，哪些节点应该进行优化，全局模型应该从哪里产生，怎么去提炼出一个最优的针对某一个子问题的推理模型。数据定价就是如何让在多智能体中的智能体有一个激励机制、回报机制，大家愿意把数据、模型贡献出来。数据定价有两个要求：第一是公平性，有一个公平的贡献度的评价；第二是如何把贡献度进行市场交易，而且能够保证交易之后的权利。

之江实验室智能教育研究中心高级PI、凡豆信息科技有限公司创始人兼CEO朱晓明作题为《未来学校虚拟老师》的报告。他提到了未来学校一定是一个物理空间和信息空间共存，随着信息空间里的交互越来越真实，就会慢慢转化成在物理空间里面自然人机交互。即在虚拟空间里没有办法完成的教学效果，通过虚拟老师人机互动来实现。实现路径是通过对虚拟老师的需求分解，包括数量、功能、应用，形成一个虚拟老师子系统。利用数据库、机器视觉、智能语音、多模态自然语言交互等技术，构建人机互动的应用编程体系，实现智能问答、智能备课等多种服务架构与各个智能终端的适配。现阶段数据驱动是深度学习最好的方法，可是它的不可解释性使其应用受到了一定的限制，所以在智能教育的应用上，要从数据驱动变成数据和知识双轮驱动。

浙江大学中国科教战略研究院姚威副研究员作题为《人工智能领域工程科技人才培养模式与战略研究》的报告。他指出，世界各国人工智能战略部署的主要特征具有相同性和差异性。相同性是世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升其国家竞争力、维护国家安全的重大战略，各国战略的共同点是重视人工智能人才的培养；差异性是各国在战略目标、聚焦领域、组织方式、资源配置、环境培育方面有所不同。在人才培养方面，我国人工智能人才数量、质量、储备与美国相比差距巨大。通过对典型案例的分析，他建议大力推进政产学研用的全方位合作，注重激发企业参与人才培养的积极性，探索灵活有效的人才培养模式，积极打造开放式实践平台。

浙江大学中国科教战略研究院副院长张炜作总结发言，感谢各位专家学者的精彩报告和参会师生的踊跃提问，并向各位专家提出征集《启真智库专报》和《科教决策参考》的相关说明，欢迎更多的专家学者和师生们加入到启真智库多学科交叉平台的建设中来，为国家高质量发展建言献策。

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文字供稿｜陈飞旭

编辑美化｜代晨

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