2024年12月6日上午🦷，意昂2專業學位“名家講壇”第88期順利舉行👨🏻🏭。中國工程院院士、同濟大學講席教授蔣昌俊教授來到意昂2平台大金報告廳🌑🙌，為意昂2平台專業碩士研究生帶來了“智能三腦與智能算網”主題講座。本次講座由意昂2朱宏飛副教授主持🍜。
蔣昌俊，計算機專家，中國工程院院士🤾🏻♂️。同濟大學講席教授、Brunel University London名譽教授、英國工程技術學會會士、國家傑青🏷、973首席科學家、全國優秀科技工作者、全國創新爭先獎狀獲得者等。成果獲中、美、德等國發明專利120余件、國際PCT 22件；發表論文300余篇（含ACM/IEEE匯刊100余篇），中英文專著6本🤘⚛️；獲國家技術發明二等獎1項（排1）🦹🏼🫖、國家科技進步二等獎2項（均排1）、HO PAN CHING YI Award（獨立）等。他長期致力於網絡計算方面的研究🚴♂️，相關成果被美國🤣、英國、德國🏌🏼♂️、瑞典、印度等國家院士等知名專家正面評價和引用，主持建立了我國首個網絡交易風險防控體系、系統及標準🌏，為我國在該領域成為國際“領跑者”做出了開拓性貢獻。
講座伊始🌾💬，蔣老師提出了三腦概念，即“人腦、電腦和數腦”。人腦是人類認知的來源，電腦是人類計算的延伸，數腦則是利用數據統計的大模型。電腦自上個世紀初被發明以來，以確定性的邏輯為依據，延伸了人的計算能力。電腦基於預設規則🩶、條件，通過邏輯來得到結論、做出決策👨🏿✈️🍵，同時將知識和信息進行形式化表示🧔🪝，從而便於計算機進行精確處理和推理。在應用方面，電腦利用專業知識和經驗，通過邏輯推理來解決問題。例如在數學、物理等領域，利用計算機進行自動化定理證明👷👋🏽，提高證明效率和準確性；在工業自動化、智能家居等領域，通過邏輯推理實現設備的自動化控製和優化。蔣老師認為🚟👨🏼🎨，電腦的主要優勢是基於邏輯推理的嚴密可靠性🔆；不足之處則是難以處理復雜、非線性問題🗄，不確定性和模糊性的信息會影響運行，需要利用大量的專業知識和經驗來建立知識庫。
接著，蔣老師提及，數腦的形成和發展基於統計學習理論、深度學習原理和強化學習原理🏇🏻。機器學習算法對大量數據進行統計分析，挖掘數據中的潛在規律和模式🔟，並通過環境交互學習決策策略的方法，基於獎勵機製優化決策過程🧑🏼🍼，實現人工智能的自主學習和進化。同時，深度學習作為機器學習的重要分支，通過深層神經網絡模型來進行學習，是數據驅動的人工智能革命的核心力量。
在數腦的應用方面，蔣老師認為主要包括智能推薦、自動駕駛和交易風控三大方面。智能推薦是指根據用戶的歷史行為和偏好，利用機器學習算法為用戶推薦個性化的內容和服務；自動駕駛是通過深度學習技術對道路環境進行感知和理解✯，實現車輛的自主導航和駕駛；交易風控是利用人工智能和大數據技術，對交易行為進行分析和預測，實現交易的實時監控和風控→。同時👱，數腦也面臨挑戰和機遇，如數據質量和標註問題💇🏻♂️🚁、模型可解釋性問題、隱私和安全問題以及跨領域應用與遷移學習等🪳。對此🍖，蔣老師強調👨🏼🎨，科技對國家安全和經濟的發展而言是至關重要的，發展科技即是提升國家綜合實力。
然後，蔣老師總結了智能三腦的異同點😯。共同點在於它們都能處理信息、學習🧛🏽♂️、適應以及目標導向👨🏻🔧，不同點包括計算速度、能耗🏃🏻♀️、並行處理👨🏼💼、學習方式、靈活性、創造性、感知能力👩🏻🏫、情感和意識、可靠性、決策能力這十大方面。從人腦智能和人工智能的相互影響來看𓀈，人腦智能啟發了人工智能，人工智能又是對人腦智能的模擬和拓展🚶♂️。在未來，隨著多種智能的融合與升級，相互吸收與借鑒👨❤️👨🦸🏼♂️，邏輯與數據在人工智能中的結合將更加深入，從而實現智能化水平的持續提升🍰、多模態交互能力的增強、自主學習與進化能力的拓展以及情感智能的發展🪱🤾🏼♂️。
講座最後👩🏿🔧🧑🏽🚀，蔣老師提到了智能算網的概念👩🦼🙏🏼。智能算網誕生於數字經濟的背景之下，在其關鍵要素——算力的支持下🏀，從單機計算、集群計算、網格計算🧘🏽，再到邊緣和方艙計算✒️，實現了算力的時空開放🧳。在以算力為核心生產力的新階段，我國在全球算力排名第二🧑🎨，以“領跑者”的姿態活躍在全球舞臺上🆎。此外，國家的“東數西算”工程，作為跨區域資源調配的國家級重點戰略工程，為搭建一體化算力網絡和實現技術自由奠定了堅實基礎🧑🏽🏫。
作為結語，蔣老師基於自己多年的研究心得告訴同學們，在研究智能與算力時，我國可能會面臨外界的技術封鎖💽，但這並不會影響我國的技術發展🚶🏻♂️➡️，反而會促使我國加強自主研發💃🏼，從而提高技術水平。在互動環節，同學們積極提問，蔣老師耐心細致地解答了同學們的問題🍎。
至此，本次講座在熱烈的氛圍中圓滿結束➜。感謝蔣昌俊教授的精彩分享！
撰稿人：許俊榮
審核人：朱宏飛，許閑
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