成果发布！YOCSEF《第三代人工智能的演进路径》闭门思辩会成果展

演讲题目：安全可信智能的可能技术路径

演讲摘要：毋庸置疑，当前的人工智能技术系统在安全可信层面还存在着许多隐患。诸如此类问题如何解决，目前尚缺乏有效的理论体系。为了厘清安全可信智能的内涵和外延，以及可能的技术路径，“安全可信智能”讨论组进行了深入而激烈的思辨和探讨。报告将对安全可信智能的可能技术路线进行梳理，并对讨论会中的核心观点进行组织呈现。

个人简介：CCF YOCSEF 学术委员会主席，CCF理事，中国科协第九届全国委员会委员。清华计算机系副教授、博导。研究领域包括大数据环境下的因果推理与稳定预测、网络表征学习、社会动力学建模。

演讲题目：领域通用智能的可能技术路径

演讲摘要：通用智能仍然处于发展初期，是对现有窄/弱人工智能的反思、补充和改进，也是通往强人工智能道路上的重要路线。AGI所研究的是一个智能系统应该具备哪些能力，并且运用这些能力解决各式各样的复杂问题。我们认为，下一代通用人工智能技术急需突破的问题是如何“泛化”。该报告将从单模态通用、多领域通用、多模态通用等几个方面浅谈通用智能需要突破的关键技术以及已有的研究进展。

个人简介：刘康，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，研究员，博士生导师。研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等，同时也涉及模式识别与机器学习方面的基础研究。在自然语言处理、知识工程等领域国际重要会议和期刊发表论文90余篇，Google Scholar引用7600余次。2019年入选北京智源人工智能研究员青年科学家。曾获COLING 2014最佳论文奖、Google Focused Research Award(2015、2016)、中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖(2018)、北京市科学技术进步奖一等奖(2019)等多项学术奖励。

演讲题目：生物启发智能的可能技术路径

演讲摘要：2010年代以来，深度学习、大数据和强大算力等三驾马车协同引发了所谓的第三次人工智能热潮。但是，它们仍然被定义为“弱”人工智能，因为当前的这些智能技术停留在“一事一议”的水平上。显然，向目前已知的最强大智能体——人类大脑学习是可能的路径之一。因此，类脑智能、类人智能等学术观点及其相应的技术路线得到了越来越广泛的关注。然而，这些概念的内涵、外延、实现路径并不清晰。为此，在《第三代人工智能演进路径》的小组研讨会上，专家学者围绕此话题进行了深入讨论，形成了一些共识，本报告将对其进行概要总结。

个人简介：山世光，中科院计算所研究员、博导，现任中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。他的研究领域为计算机视觉、模式识别和机器学习，在人脸识别、表情识别等人工智能技术上有超过20年的研究经验。已发表论文300余篇，被引用20000余次（谷歌学术）。将担任ACCV2022、IEEE FG2023大会主席，曾应邀担任过CVPR, ICCV, AAAI, IJCAI, ACCV等10+次领域主流国际会议的领域主席，现/曾任IEEE TIP, CVIU, PRL, Neurocomputing, Sensors等多个国际学术刊物的编委(AE)。研究成果获2005年度国家科技进步二等奖，2015年度国家自然科学二等奖。他是国家万人计划创新领军人才，国家基金委优青，CCF青年科学家奖获得者，首届腾讯科学探索奖获得者。

个人简介：王井东，微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。研究领域为计算机视觉、深度学习及多媒体。目前他研究的问题包括神经网络结构的设计、行人姿势估计、图像分割、目标检测以及多媒体搜索等。他的代表工作包括高分辨率神经网络(HRNet)、基于有监督的区域特征融合(DRFI)的显著目标检测、基于近邻图的大规模最近邻搜索(NGS，SPTAG)、合成量化(CQ)等。他在计算机视觉、机器学习以及多媒体领域里发表了论文 100余篇，个人专著一本。他的研究成果10多次转化到微软的关键产品和服务中。他担任或曾担任过许多计算机视觉和人工智能会议的领域主席，如 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等。他现在是IEEE 汇刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence和IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology的编委会成员，曾是IEEE Transactions on Multimedia编委会成员。他是国际计算机协会杰出会员和国际模式识别学会会士。

个人简介：朱军，清华大学计算机系教授、人工智能研究院基础研究中心主任。2001到2009年获清华大学计算机学士和博士学位，之后在CMU做博士后，2011年回清华任教，2015到2018年任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习基础理论、高效算法及应用研究，在国际重要期刊与会议发表论文百余篇。担任IEEE TPAMI的副主编和编委、AI编委，担任机器学习国际大会ICML2014地区联合主席, ICML、NIPS、IJCAI、AAAI等国际著名会议的领域主席20余次。获CCF自然科学一等奖、北京市教学成果一等奖、ICME最佳论文奖、CCF青年科学家奖、JP Morgan教师研究奖等，入选国家“万人计划”青年拔尖人才、MIT TR35中国先锋者以及IEEE Intelligent Systems评选的“AI’s 10 to Watch”。

个人简介：刘奋荣，清华大学哲学系教授、博导、长江学者特聘教授，社科重大项目首席专家，阿姆斯特丹大学讲席教授，清华大学-阿姆斯特丹大学逻辑学联合研究中心主任。担任国际符号逻辑学会(Association for Symbolic Logic)逻辑学教育委员会委员、东亚逻辑学委员会委员。分别担任斯普林格两个系列从书Logic in Asia、Short Textbooks in Logic 执行主编。英文杂志Theoria、Topoi的顾问编辑，《逻辑学研究》副主编，Synthese、Studia Logica 编委；欧洲逻辑、语言和信息委员会丛书的领域编辑(area editor)。学术贡献之一是利用逻辑的形式工具研究偏好动态变化的规律，提出了基于原因的偏好双层模型，英文专著Reasoning about Preference Dynamics 获“第七届高等学校科学研究优秀成果奖”一等奖。这一著作和其他的英文论文在国际上有着十分广泛的影响。近年来她集中研究社交网络中信息流的逻辑，建模主体的多样性和主体间有策略的互动和博弈，发表了系列成果。在中国逻辑史领域，她正在开展《中国逻辑思想史手册》的项目，中英文版本即将出版。

个人简介：朱占星，北京大学数学科学学院，大数据科学研究中心，研究员/助理教授。2016年在英国爱丁堡大学获得机器学习方向博士学位。主要研究领域为机器学习、深度学习的理论与算法，在人工智能/机器学习领域顶级期刊及会议有40多篇文章发表，包括 NIPS/NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等。多次担任人工智能顶级会议 AAAI、AISTATS 的领域主席。曾获得2019阿里巴巴达摩院青橙奖、北京智源人工智能研究院“青年科学家”计算机安全领域旗舰会议CCS 2018最佳论文提名奖等。

个人简介：博士，副研究员，中科院信工所网络空间技术实验室主任助理，CCF理事，CCF高级会员，CCF YOCSEF总部AC委员，CCF职业伦理与学术道德委员会常务委员，主要研究方向：网络安全，未来网络，知识工程。目前在研国家自然科学基金项目1项，省基金1项，横向项目8项。获省部级科技进步二等奖1项，科技发明类二等奖1项；申请获得授权发明专利24项，软件著作权4项。在包括WWW、TIP、IEEE和软件学报等国内外顶级期刊和会议上公开发表学术论文50余篇。