时间
2019年10月8日 下午15:00
地点
上海交通大学闵行校区软件大楼5楼 人工智能研究院 500会议室
摘要
在过去的十年左右，人工智能研究得到了长足的进步。在有些领域，特别是计算机视觉，数据挖掘，和信息检索等等方向上，我们看到了质的飞跃，涌现出新的功能，产品，甚至是崭新的产业。值得注意的是，纵观人工智能落地场景和具体应用任务上，我们可以广义的认为，目前成功的案例还是仅仅停留在所谓的“模式识别”(Pattern Recognition)为主体的任务上。这里的模式识别指的是识别隐藏在数据内部的规律和模式(Pattern)的任务。就是通过神经网络为映射的函数，把数据输入映射到知识结构上。
另一方面，我们认为下一个人工智能的高峰是对机器的决策的问题的解决。也就是说不光是从数据到知识的简单映射学习(模式识别)。更重要的是获得知识后，再把决策反馈到数据里，并对其产生影响，形成闭环的过程。我的演讲聚焦在机器决策，阐述机器在有较复杂的决策空间中怎样学习。同时，单纯一个智能系统已经远远不能满足实际的需要了。在当前社会中，我们已经见到多个用神经网络驱动的智能体，我会介绍我们在学校和工业界怎样探索多智能体的互动合作的研究，和怎样成为通用人工智能的一个必不可少的课题。
个人简介
汪军，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授，阿兰·图灵研究所Turing Fellow，上海交通大学和上海科技大学的客座教授。目前学术休假，以顾问形式，担任华为诺亚实验室，决策推理首席科学家。主要研究智能信息系统，主要包括机器学习、强化学习、多智能体，数据挖掘、计算广告学、推荐系统等等。已发表了100多篇学术论文，出版两本学术专著，多次获得最佳论文奖。