報(bào)告承辦單位:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院
報(bào)告內(nèi)容: AI與數(shù)學(xué):融通共進(jìn)的時(shí)代
報(bào)告人姓名: 徐宗本
報(bào)告人所在單位: 西安交通大學(xué)、人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)廣東省實(shí)驗(yàn)室
報(bào)告人職稱/職務(wù)及學(xué)術(shù)頭銜:中國科學(xué)院院士、教授
報(bào)告時(shí)間: 2020年10月30日(星期五)下午14:30
報(bào)告地點(diǎn): 云塘校區(qū)理科樓A200多功能報(bào)告廳
報(bào)告人簡介:徐宗本,中國科學(xué)院院士,數(shù)學(xué)家、信號與信息處理專家、西安交通大學(xué)教授。主要從事智能信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模基礎(chǔ)理論研究。 曾提出稀疏信息處理的L(1/2)正則化理論,為稀疏微波成像提供了重要基礎(chǔ);發(fā)現(xiàn)并證明機(jī)器學(xué)習(xí)的“徐-羅奇”定理, 解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬演化計(jì)算中的一些困難問題,為非歐氏框架下機(jī)器學(xué)習(xí)與非線性分析提供了普遍的數(shù)量推演準(zhǔn)則; 提出基于視覺認(rèn)知的數(shù)據(jù)建模新原理與新方法,形成了聚類分析、判別分析、隱變量分析等系列數(shù)據(jù)挖掘核心算法, 并廣泛應(yīng)用于科學(xué)與工程領(lǐng)域。曾獲陳嘉庚信息技術(shù)科學(xué)獎(jiǎng)、國家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、中國CSIAM蘇步青應(yīng)用數(shù)學(xué)獎(jiǎng)、陜西省最高科技獎(jiǎng);曾在2010年世界數(shù)學(xué)家大會上作45分鐘特邀報(bào)告。曾任西安交通大學(xué)副校長?,F(xiàn)任中國科學(xué)院信息技術(shù)科學(xué)部副主任、人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)廣東省實(shí)驗(yàn)室主任、陜西國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心主任、大數(shù)據(jù)算法與分析技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室主任,是國家大數(shù)據(jù)專家咨詢委員會委員、國家新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會委員。
內(nèi)容簡介:“人工智能的基石在數(shù)學(xué)”這一話題近期被廣泛提及并已引起社會廣泛關(guān)注。本報(bào)告以機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)為例剖析人工智能與數(shù)學(xué)的緊密聯(lián)系及交互作用。我們首先提出一個(gè)能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)、知識工程與數(shù)學(xué)方法相統(tǒng)一的控制論框架,以說明這些不同學(xué)科解決問題原理的統(tǒng)一性與可區(qū)分性。其次,我們提出當(dāng)前人工智能研究凾待解決的五個(gè)基本數(shù)學(xué)問題,這些問題既可理解作人工智能對數(shù)學(xué)的挑戰(zhàn),也可理解作數(shù)學(xué)對人工智能的深刻作用。然而,值得關(guān)注的是, 人工智能的一些原理和方法同樣對于數(shù)學(xué)研究有著一些特別的啟示,甚至?xí)砀锩杂绊?。我們以最?yōu)化問題、偏微分方程數(shù)值解和反問題為例說明人工智能對于數(shù)學(xué)研究的這種反作用。本報(bào)告的核心觀點(diǎn)是科學(xué)研究的模型驅(qū)動方法論與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法論非對立,是互補(bǔ)的,是相輔相成的。