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服务机器人的自主意识与高级智能能否实现? | YEF 专题论坛

阅读量:199 2022-06-04 收藏本文

YEF2022将于202269-11日举行,610日下午,专题论坛 “ 服务机器人的自主意识与高级智能能否实现?”将邀请国内学术界和工业界的青年科学家对服务机器人的高级智能议题展开讨论。

本届大会免费线上参会,届时将通过百度、知乎、量子位、腾讯Wiz、蔻享、快手、B站、爱奇艺、视频号等多家网络平台直播,点击获取大会直播日程及直播间入口信息。

 

随着人类社会向数字化、智能化转变和人工智能技术的发展,服务机器人近年来开始快速向医疗、家庭服务、餐饮、客服等行业持续渗透,智能化程度进一步提升,正成为国家发展先进制造技术的重要一环。机器人的自主意识是使其拥有理解周围环境、认识自身行为、准确执行任务和学习以往经验等能力的基础,也是使机器人能够自适应地应对外界环境挑战,进而实现通用人工智能的关键。然而,类比人类意识需要从神经科学、心理学、哲学与物理学等方面进行科学定义,机器人的自主意识话题仍然未被充分讨论。如何定义机器的自主意识,联系群体智能中的组织、涌现、学习的理论与方法,发展可计算、可表达的算法和模型,并明确服务器机器人的智能技术发展方向,是一系列具有重要意义的关键科学与技术问题。

本论坛将面向服务器机器人领域,邀请国内著名高校和企业的青年科学家,聚焦服务机器人的自主意识和高级智能技术,讨论如何定义机器人的自主意识,联系群体智能中的组织、涌现、学习的理论与方法,发展可计算、可表达的算法和模型,并明确服务器机器人的智能技术发展方向。多个相关学科的专家进行学术报告,并就以下三个议题进行讨论:1. 机器能否拥有高级智能并产生自我意识?2. 群体智能技术能否涌现出意识?3. 如何实现机器人的自我认知与主动学习?

本次论坛邀请了来自北京大学、上海交通大学、西安交通大学、国防科技大学和上海领本智能科技有限公司的多位嘉宾参与论坛演讲和主题讨论。详细内容如下:

论坛举办及直播时间:61013:30~17:30

在线直播间:(请提前关注和收藏)

 

嘉宾介绍

 

兰旭光

报告主题:机器人自主作业的挑战:因果推理与学习

报告摘要:报告简要介绍机器人在智能方面的进展和面临的挑战,特别是人机协作中机器人对非结构场景的自主理解、学习和作业的难点。针对这些问题提出了一种基于视觉推理的自主作业方法,在部分可观测场景下,将学习与规划(POMDP)进行交互迭代,使得机器人能够对动态非结构场景进行视觉推理并完成特定物体的自主作业。报告同时还将介绍经验回溯的机器人信赖域自主学习方法、多机器人自主协作方法及相关应用。从这些角度,说明了使得机器人具有自主意识依然面临着艰难的挑战。

嘉宾介绍:兰旭光,西安交通大学人工智能学院教授、副院长,CAA共融机器人专委主委,CAAI认知系统与信息处理专委副主任委员,中国认知科学学会理事、副秘书长,IEEE 高级会员。发表论文100余篇,获国家发明专利授权10余项、软件著作权4项。主持国家杰青基金、基金重点、国家科技重大专项等项目10余项。担任多个国际期刊编委。

 

王亦洲

报告主题:不同认知复杂度下的自主视觉跟踪策略研究

报告摘要:自主学习正逐渐成为人工智能研究领域所关心的一个核心问题。在本报告中,我将首先介绍一个高逼真度虚拟环境,智能体会在其中通过探索和互动学习完成任务的技能。我还将介绍这方面最近的一系列研究成果——智能体在此环境中采用不同复杂度的认知机制,“自主”地进行训练,完成具有挑战性的目标跟踪任务。

嘉宾介绍:王亦洲,北京大学博雅特聘教授,博士生导师。现任北京大学前沿计算研究中心副主任。1996年于清华大学获得学士学位,2005年从加州大学洛杉矶分校获得博士学位, 2007年加入北京大学计算机科学技术系。主持国家自然科学基金项目、973计划项目课题等科研项目十余项,在著名学术期刊和会议发表学术论文150余篇,多篇论文获得最佳论文奖。

 

卢策吾

报告主题:行为理解与具身智能

报告摘要:该报告围绕人工智能中的行为理解问题展开讨论,从机器认知角度:如何让机器看懂行为?——提出人类行为知识引擎等工作;从神经认知角度:机器语义理解与脑神经行为认知的内在关联是什么?——阐释视觉行为理解与其脑神经的内在关联,并建立稳定映射模型;从具身认知角度:如何将行为理解知识迁移到机器人系统?——提出PIEperception- imagination-execution)方案,其中代表工作GraspNet首次在未知物体抓取问题上达到人类水平。

嘉宾介绍:卢策吾,上海交通大学教授,博士生导师,国家高层次人才计划入选者,2018年入选35岁以下中国科技精英,2019年获求是杰出青年学者奖,2020年获上海市科技进步特等奖(第三完成人)。以通讯作者或第一作者在《自然》,《自然·机器智能》,TPAMI等高水平期刊和会议发表论文100多篇;担任《Science》等审稿人, CVPRICCV ECCVIROS 领域主席。

 

王景川

报告主题:长期环境下的移动机器人关键技术研究与应用

报告摘要:目前,移动机器人长期连续自主作业的能力要求越来越高,环境动态变化、拥挤等复杂因素均对移动机器人的长期应用带来巨大的技术挑战,如何充分挖掘长期应用中所形成的丰富大数据资源,建立感知、规划与控制之间连续滚动优化的长期机制,提高移动机器人的长期自主性,是其在家具、助老、物流等领域广泛应用的基础。本报告将针对影响移动机器人长期自主性的因素、移动机器人关键技术等展开讨论。

嘉宾介绍:王景川,博士,CCF青工委常委,CAA高级会员,机器人竞赛工委秘书长,CAAI仿真工委常委,上海交通大学自动化系研究员、副主任。开展多机器人协作、环境感知与建模、高精度自定位及控制等方面研究工作,主持国家重点研发计划项目、国家ITER重大专项、国家自然基金项目、上海市科委创新项目等多项,参与国家863计划项目等。与国家电网、科大智能、深兰科技、擎朗机器人等企业合作,负责委托课题10余项。

 

王军 博士

上海市领本智能科技有限公司CEO

报告主题:基于多模态人体行为分析的心理咨询机器人

报告摘要:据卫健委统计,中国近3亿人受心理疾病困扰,每年近20万人因心理问题自杀,而中国目前心理医生缺口高达130万人。为了解决现状,基于多模态人体行为分析技术而研发的心理咨询机器人,可以通过观察微表情、微动作、声音情绪和事件信息对来访者进行行为分析,让机器人真正了解来访者心理健康状态,并通过行为分析技术已经累计对上百个青少年成功进行危机干预。上海领本智能所研发的机器人累计服务人群超600万。

嘉宾介绍:王军,博士,上海市闵行区政协常委,民建闵行区委委员,上海市闵行区领军人才,民建上海市优秀会员,民建上海先进制造委员会副主任。曾获得上海市技术发明二等奖, 获得授权发明专利20项,实用新型30项,国防发明专利5项,发表学术论文6篇。主持/参与国家基金委、上海市教委、航天集团公司和上海市创新基金等科研项目。

论坛议程

活动安排:

610

13:30-13:35 裴颂文 YOCESEF上海 主席 论坛致辞

13:35-13:38 戈维峰 复旦大学 副研究员 共同主席 论坛简介

13:38-13:40 黄泽良 伯乐码科技 CTO 共同主席 引导发言

13:40-14:10 兰旭光 西安交通大学 教授 嘉宾 演讲

14:10-14:40 王亦洲 北京大学 教授 嘉宾 演讲

14:40-15:10 卢策吾 上海交通大学 教授 嘉宾 演讲

15:10-15:40 王景川 上海交通大学 研究员 嘉宾 演讲

15:40-16:10 王军 上海领本智能科技有限公司 博士 嘉宾 演讲

16:10-16:30 专题讨论一:机器能否拥有高级智能并产生自我意识?

16:30-17:00 专题讨论二:群体智能技术能否涌现出意识?

17:00-17:30 专题讨论三:如何实现机器人的自我认知与主动学习?

具体线上直播安排将于近期在本公众号公布,请持续密切关注。

执行主席

 

戈维峰

CCF会员、YOCSEF AC委员,复旦大学青年副研究员

个人简介:戈维峰,2019年底于香港大学获博士学位,随后加入复旦大学任青年副研究员。于2020年获香港大学李嘉诚奖和杰出研究生奖提名,2021年获批主持国家自然科学基金青年基金,并同时入选上海市浦江人才计划和上海市领军人才计划(海外)。已在人工智能领域国际会议和期刊发表文章多篇。研究方向为计算机视觉、机器学习和通用人工智能。

 

黄泽良

CCF YOCSEF AC委员,伯乐码教育

个人简介:黄泽良,美国纽约理工大学,伯乐码教育联合创始人,CTO,主要从事高校IT技术及人工智能课程体系规划、产学研的落地与实践以及中小学人工智能体系研究与实践。

大会完整直播日程及直播间入口:倒计时一周!YEF 2022免费直播日程公布!多网络平台直播,提前锁定,精彩不错过!

 

YEF 2022各地线下会场将严格遵守当地防疫政策,并将采取严格的防疫管理措施,确保参会安全,敬请现场参会者理解配合。

 

 

关于YEF 2022 大会围绕“计算+行业”的蓝图,以“大计算、大融合”为主题,邀请国内外来自高校、科研单位、大型IT企业的著名专家作高水平的学术、技术报告,同时还组织畅想未来的“思想秀”,展现计算机界青年创业者风采的“科技创业秀”,为大学生提供展示舞台的“大学生学术秀”。除此之外,本次YEF更推出“我国软件供应链安全问题及解决之道”、“探寻当代科技Heroine(女性英雄)的成长模型”、“安全可靠人工智能算法”、“大规模强化学习的未来之路”、“人工智能如何助力科学发现与计算?”等22个值得期待的观点论坛和技术论坛。另有“青科看未来——人工智能的发展困境和突破机遇”大会论坛和““计算+”的成功经验与所面临的挑战”大会论坛。