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近日要闻

众博在线注册登录第二届智能决策论坛圆满落幕

  • 发表日期:2022-06-22 【 【打印】【关闭】
  •   决策智能是新一代人工智能的重要发展方向之一,具有广阔的研究和应用前景。为聚焦决策智能研究最新进展,促进前沿技术的应用落地第二届智能决策论坛6月18正式召开,吸引超十万人线上参与本次论坛由众博在线注册登录主办,中科南京人工智能创新研究院承办。 

      论坛主席、众博在线注册登录所长徐波在开幕致辞中对参加第二届智能决策论坛的嘉宾及观众表示热烈的欢迎。他表示,近一年多来,决策智能领域在预训练决策大模型的研究、与心理学等学科的交叉、决策智能技术的落地赋能等多个方面取得了崭新的进展希望通过本次论坛加强决策智能领域的学术交流,探寻更加高效和具有认知特性的决策智能发展方向,共同为国家新一代人工智能发展贡献力量。 

    徐波致辞

      中国科学院数学与系统科学研究院研究员杨晓光担任本次论坛的共同主席,他在致辞中提出将人类的决策划分为本能决策和非本能决策的观点,并指出如何从通过数据的学习演变到基于知识和逻辑学习是决策智能未来的发展方向。 

    杨晓光致辞

      论坛邀请七位领域知名学者做学术报告,分享决策智能领域研究的前沿进展。 

      同济大学洪奕光教授从群体智能决策的发展和背景出发,分别从分布式、层次化和非线性这三个方面分享了当前智能决策和学习中的挑战和最新进展。报告着重讲解了信息决策与物理控制的融合对于智能决策的重要性,引发了线上参会者们热烈的讨论。 

    洪奕光作报告

      中国科学技术大学李厚强教授从多智能体强化学习的背景出发,介绍了目前该研究方向的分类、主要的训练范式以及研究方法。报告结合在足球、无人机集群等应用领域,从问题的准确建模、任务的合理分配、异常的稳健处理、规模的灵活扩展等方面介绍了合作型多智能体强化学习目前面临的挑战以及针对这些挑战开展的方法研究,未来的合作型多智能体强化学习的发展方向进行展望 

     

    李厚强作报告

      南京大学高阳教授在报告中指出,不同于棋、牌这种类型的紧交互系统,在实际情况中,绝大多数多智能体系统具有稀疏交互性。稀疏交互进一步可以分为时间上的交互稀疏性和空间上的交互稀疏性,问题在于如何对多智能体的这种交互进行建模。报告进一步探讨了交互检测、交互关系、相似性度量和选择性迁移,为智能体建模和算法设计带来了新的思路和方法。

    高阳作报告 

      西南财经大学赵琳教授带来了题为“个体决策中心理与行为要素的建模与求参”的报告,从行为经济学的角度详细分享了心理与行为因素在人类决策过程中所起的作用,并介绍了对心理与行为因素进行量化的方法:首先从生理学角度对关键变量进行分析,之后建立数学模型并利用实际数据对参数估计。最后通过实例介绍了利用数学语言和一般化的公理体系建模决策过程中行为规律的研究方法。

    赵琳作报告

      上海交通大学张伟楠副教授介绍了离线强化学习的基本概况及优势,并深入讲解了Decision Transformer和Trajectory Transformer两种大模型与强化学习的结合,报告也简要介绍了DeepMind的近期工作Gato以及多智能体的决策大模型的研究进展。

    张伟楠作报告

      中山大学余超副教授介绍了面向复杂多智能体系统的强化学习研究进展。报告对于动态性求解方法,大规模智能体系统,非完全信息博弈以及强化学习的策略评估这四个方面进行了阐述,并对主流框架以及算法进行了介绍和分析,针对存在问题提出了相应的改进算法。

    余超作报告

      新加坡南洋理工大学的安波副教授回顾了19世纪末20世纪初博弈问题的研究历史,并介绍了最近十年来人工智能大规模博弈求解技术一些重要的突破(如德扑系统Libratus和安全博弈论)。由于博弈求解技术无法解决一些复杂的大规模博弈问题,学术界开始尝试将深度学习技术用来求解复杂博弈问题,报告讨论了近年来这个方向的重要进展以及面临的挑战。 

    安波作报告

      在圆桌讨论环节,三位嘉宾各自从自身的实践与经验出发,分享了决策智能应用落地的难点,对技术的构想,以及对未来的思考。

      中科院自动化所程健研究员以电力系统调度为例,介绍了团队在基础设施平台搭建和电力行业应用的探索与成果,希望通过基础设施平台的完善与普及,为产业赋能,给予从业者信心动力;南京大学俞扬教授则以虚拟环境与真实环境下应用决策智能技术的不同要求为切入点,介绍了落地时数据量小、评估代价高等困难,并以混动汽车控制和工业控制为例,强调了基于模型的强化学习以及模拟器在实际应用中的重要性;华为诺亚决策推理实验室主任郝建业介绍了基于黑盒优化的决策智能技术落地的挑战,从求解器优化、EDA设计等实际问题出发,详细介绍了决策智能技术落地的难点。

    圆桌讨论

      嘉宾们认为,随着劳动力减少以及数据、模型方面的技术成熟,决策智能将发挥更加重要的作用。这一趋势也要求行业加快发展步伐,对决策智能技术保持兴趣以及准确的认知,从产学联动、推动技术通用化等方面促进技术的实际落地。在学术界和产业届的紧密协作下,决策智能拥有广阔的应用发展空间,将为社会发展带来显著价值。

      未来,自动化所将着力把智能决策论坛打造为一个专业的学术交流平台,促进学术界和工业界携手推进决策智能研究和应用的发展!

      

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