报告人：危辉，复旦大学认知算法模型实验室

报告题目：类脑计算（基于本实验室研究）

报告时间：2022年6月29日15：00

报告地点：腾讯会议859-485-974

报告摘要：人工智能是计算机科学技术领域的一个研究分支，用于对人的感知、理解、知识、记忆、推理、决策等进行算法化建模，目标是建立能够体现人类智慧的计算机系统。这一研究分支的应用前景广大，但传统人工智能的发展在各个细分问题上都遇到了若干个具有共性的基本问题，技术实现难点众多，需要新的解决思路。神经科学和心理学的研究进展为开拓新思路提供了可能，人工智能领域对来自神经科学的启示总是期待的，毕竟人类大脑是高度进化的产物，是一个被反复优化的结果，效仿它的工作机理是非常合理的。例如，视觉信息在视网膜、视皮层上的编码对图像表征具有重要的启示意义。同样，大脑联合皮层区的编码方式对人工智能中的语义表征有重要的启示意义。海马形成长期记忆的编码机制、前额叶皮层对工作记忆的编码机制对数据分析手段的创新也有重要的推动作用。从认知的计算神经学角度来看，神经科学与人工智能的结合是极为紧密的。人工智能提出了对认知模型的需求，神经科学提供了认知加工的神经机制，而计算机和数据处理手段提供了实现的基础。

报告人简介：危辉，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。1998年7月毕业于北京航空航天大学计算机科学系，先后师从导师怀进鹏院士和何新贵院士，获计算机科学理论与软件专业工学博士学位。同年9月进入浙江大学计算机科学系人工智能研究所，师从我国著名人工智能专家潘云鹤院士进行为期两年的博士后研究工作。2000年11月期满出站后进入复旦大学计算机科学技术系从事教学与科研工作。自1993年起从事非单调逻辑与不确定性推理研究，1995年后受认知心理学启发从事人工智能与认知科学或说基于认知科学背景的人工智能研究，致力于基于神经生物学和认知心理学机制的神经视觉算法模型和神经编码机制研究，以及基于认知机制约束的人工智能基础范型研究，是国内最早独立开展且持续不间断开展类脑计算研究的小组之一，包括视觉神经计算模型和脉冲神经元回路结构与编码机制研究。主持或作为主要成员参与的研究课题有973计划课题、973前期专项、国防973课题专题、国家自然科学基金、国家自然科学基金重点、国家自然科学基金重大研究计划课题、国防预研课题、上海市科委重大专项、上海市青年科技启明星计划课题等。作为第一作者或通信作者在IEEE Transactions系列、ACM Transactions系列、Elsevier系列、Springer系列等国际学术期刊上发表完全由国内独立完成的计算机科学领域SCI论文70余篇，基于独立研究成果出版学术专著《人工智能形式概念系统》、《认知相关性与智能模型构造的系统观点》和《类脑计算》。