聚焦计算赋能创新，第三届智能计算创新论坛成功举行

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新型计算方法的最新发展状况如何？

能够帮助实现智能计算系统的先进技术是怎样的？

如何利用智能方法辅助计算系统设计、调度和理论研究？

怎样推动智能计算软硬件平台在科学研究、产业创新和社会发展中得到更广泛的应用？

10月19日-20日，由之江实验室与Science/AAAS共同主办第三届智能计算创新论坛顺利举行，美国国家工程院院士、摩根大通人工智能研究负责人Manuela Veloso，中国科学院院士、之江实验室计算材料首席科学家张统一，清华大学类脑计算研究中心主任施路平教授，英国帝国理工学院教授Björn W.Schuller等海内外院士专家带来了精彩的主旨报告，分享了全球智能计算领域最新研究进展。

“计算越来越重要，除了电以外，我们还没有看到任何一个技术影响到人类生活这么多领域。技术能够把人解放出来做更多更好的事情，激发很多意想不到的想法，推动创新。”之江实验室主任、中国工程院院士王坚在论坛开幕致辞中说道，“这是一个令人激动的时代，是一个‘out of box thinking’的时代，大家可以把你的想法从计算机这个盒子里拿出来。今天的论坛让大家能够在之江实验室面对面地讨论计算，探讨计算推动创新的可能，对于之江、对于行业都是非常重要的时刻。”

Manuela Veloso是论坛首个主旨报告人，她专注于研究人工智能、人机共生自治、持续学习系统以及人工智能在金融领域的运用。机器人足球赛、人工智能辅助金融交易决策、数据标准化、人工智能生成PPT文档，Manuela Veloso在报告中用丰富的实际案例展示了人工智能具备的能力，人类和人工智能之间新颖的互动方式，以及如何在知识和学习上进行优势互补。“随着时间的推移，人工智能会不断学习、执行更多任务，人类则将从事更加复杂的任务，一个人机共处的社会将是最终的发展方向。”Manuela Veloso说道。

当前，我们正处于一个高度数字化的世界之中，这个世界依赖于冯·诺依曼架构下的计算机体系。随着人工智能的发展，这一计算机体系正面临着越来越大的挑战。在冯·诺依曼架构下，当下的人工智能仅擅长解决有充足数据、完整静态知识的确定性问题，如果不满足这些条件，现有计算机体系将遇到问题。施路平指出，类脑计算（BIC）被认为是后摩尔时代最有前途的新技术之一，将为我们提供一条通向通用人工智能（AGI）的途径。施路平在报告中介绍了全球类脑计算研究现状以及面临的问题。他指出，融合计算和神经科学驱动的方法是类脑计算发展的最佳途径，同时需要理论、芯片、软件、系统、应用协同发展。

AI for Science方兴未艾，人工智能如何赋能科学研究也是全球关注热点。在主旨报告中，张统一院士介绍了材料信息学和材料GPT的概念，并以铁素体-马氏体钢在超临界水中的氧化行为、铁铬铝钴镍基高熵合金在高温下的氧化行为为案例，详细展示了人工智能软硬件如何让材料科学研究更加精准高效。

“计算机已经可以模拟社交技能，做到‘感同身受’，其他的还会远吗？”Björn W.Schuller在报告中为我们介绍了情感计算的发展现状，对人类情感和音频、视频、文本和生理数据等多模态数据进行综合分析，以不同的视角展示了情感在机器学习中的应用。

两天时间，围绕人工智能和计算技术，瑞典皇家理工学院教授Danica Kragic、法国索邦大学教授Sylvain Gigan、复旦大学教授彭鑫、马里兰大学巴尔的摩郡分校副教授Cynthia Matuszek、加州圣莫尼卡高级意识研究所首席研究员Leonardo Christov-Moore、浙江大学长聘副教授高飞、Google DeepMind研究科学家Nicolas Heess，以及来自之江实验室的青年学者魏一雄、陈红阳、马大程分享了各自研究领域的最新进展。在圆桌讨论中，之江实验室高级研究专家蒋田仔、林峰、吴信东，研究专家玉虓，UCLA教授Aydogan Ozcan针对数字孪生脑、知识图谱、铁电芯片等技术进行了深入探讨。Science Robotics编辑Amos Matsiko、Intelligent Computing期刊编辑部执行主编张宏纲带来了两场专业的编辑讲座。

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