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學(xué)術(shù)報告預(yù)告-應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的核心技術(shù)之一:察知科學(xué)與技術(shù)

編輯: 信息學(xué)院 范哲意 時間:2015-09-22

題 目:應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的核心技術(shù)之一:察知科學(xué)與技術(shù)
報告人:Prof. Qiangfu Zhao (University of Aizu, Japan)
時 間:2015年9月24日  下午2:30開始
地 點(diǎn):北京理工大學(xué)信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)樓202報告廳

Abstract:
  近年來,隨著信息通信技術(shù),特別是云計算和物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,各種各樣的數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生,數(shù)據(jù)量呈指數(shù)上升。而計算資源,無論是物質(zhì)資源還是人力資源,特別是后者,因受到各種約束,不可能以同樣的速度遞增。為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的新的挑戰(zhàn),我們必須尋找一種機(jī)制,用于分析,過濾,選擇數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)簡化,抽象化,知識化。
  察知科學(xué)和技術(shù)(Awareness Science and Technology)有望提供這樣一種機(jī)制。從技術(shù)上講,察知是一個從大量數(shù)據(jù)中逐步地,綜合地發(fā)現(xiàn)信息,提煉信息的過程。比如,在智能服務(wù)領(lǐng)域,察知的主要目的就是要及時地意識到用戶的需求,盡可能的提前為用戶提供有用信息或服務(wù),從而在服務(wù)系統(tǒng)和用戶之間建立一個雙贏關(guān)系。迄今為止,有關(guān)察知的研究主要集中在技術(shù)層面,缺乏一個統(tǒng)一理論。針對不同的應(yīng)用我們必須采用不同的方法。所以說察知技術(shù)仍然是一門藝術(shù),無法有效地應(yīng)對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。為了使察知技術(shù)更科學(xué),更健康地發(fā)展,我們需要從科學(xué)的層面研究察知,將其系統(tǒng)化,理論化。
  在自然語言里,察知(Awareness)大致有兩種含義。第一種含義接近于通常所說的認(rèn)知(Cognition),是大腦對觀測事物(往往包括很多因素)所顯示出的一種“悟”的狀態(tài)。用中文講,就是“恍然大悟”。察知的第二種含義介于感知(Perception)和認(rèn)知之間,是大腦對事物所顯示出的一種“能”的狀態(tài)。即,雖然搞不清理由,但能夠做出正確的反應(yīng)。我們把后者叫做隱性察知(Tacit Awareness)。第一種含義在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)得到深入研究。因此在現(xiàn)階段察知理論的主要研究對象應(yīng)該是隱性察知。
  最近,我們對大規(guī)模分布系統(tǒng)和無人系統(tǒng)的控制問題進(jìn)行了分析,指出了察知在現(xiàn)代控制中的重要性,并提出了察知系統(tǒng)的形式模型(Formal model)。在此基礎(chǔ)上,我們還提出了基于3值邏輯的察知系統(tǒng)可解釋模型(Interpretable model),并初步驗(yàn)證了其有效性。本報告將向大家介紹我們最近的一些研究思路和結(jié)果。希望大家能夠積極參與,與我們一道把察知科學(xué)與技術(shù)推向一個新的高峰。

Biography:
  Dr. Qiangfu Zhao received the B.S. degree in Computer Science from Shandong University (China) in 1982; the MS. degree in Information Engineering from Toyohashi University of Technology (Japan) in 1985; and Ph.D. degree in Electronic Engineering from Tohoku University (Japan), in 1988. He was an associate professor from 1991 to 1993 at Beijing Institute of Technology; associate professor from 1993 to 1995 at Tohoku University (Japan); associate professor from 1995 to 1999 at the University of Aizu (Japan); and tenure full professor since 1999 at the University of Aizu. He is the head of System Intelligence Laboratory; Director of Computer Science Division; associate editor of IEEE Transactions on Cybernetics; associate editor of IEEE SMC Magazine; and associate editor of the International Journal of Machine Learning and Cybernetics. He is the founding co-chair of the Technical Committee on Awareness Computing in IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society, and founding co-chair of the Task Force on Aware Computing in IEEE Computational Intelligence Society. He has initialized, organized or co-organized several international conferences; edited or co-edited several journal special issues; and published more than 180 referred journal and international conference papers related to optimal linear system design, signal/image processing, neuro-computing, evolutionary computing, awareness computing, and machine learning.

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