當(dāng)前，人工智能已進(jìn)入新的發(fā)展階段，人類(lèi)社會(huì)幾乎所有領(lǐng)域都對(duì)人工智能技術(shù)有著越來(lái)越迫切的需求，而且布局發(fā)展人工智能已經(jīng)成為世界許多國(guó)家的共識(shí)與行動(dòng)。因此，人工智能研究的原始創(chuàng)新更加需要堅(jiān)持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，需要充分發(fā)揮多學(xué)科交叉的優(yōu)勢(shì)，踏踏實(shí)實(shí)推進(jìn)新一代人工智能的發(fā)展。為深入貫徹落實(shí)習(xí)***重要指示精神，進(jìn)一步推動(dòng)國(guó)家新一代人工智能發(fā)展，國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部、中國(guó)認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)和中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)聯(lián)合主辦的“第二屆中國(guó)認(rèn)知計(jì)算與混合智能學(xué)術(shù)大會(huì)”2019年9月21日至22日在西安舉行，來(lái)自國(guó)內(nèi)外80余所知名高校、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)的500多名專(zhuān)家、學(xué)者和研究生參加了會(huì)議。

9月21日大會(huì)開(kāi)幕式由大會(huì)主席、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)鄭南寧院士主持，西安交通大學(xué)副校長(zhǎng)鄭慶華教授致歡迎辭，大會(huì)主席、國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部主任郝躍院士，大會(huì)主席、中國(guó)認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)陳霖院士分別致辭。中國(guó)工程院原常務(wù)副院長(zhǎng)潘云鶴院士，中國(guó)科學(xué)院陳霖院士、張旭院士，中國(guó)工程院外籍院士Colin Blakemore教授，以及國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部等領(lǐng)導(dǎo)嘉賓出席本屆大會(huì)開(kāi)幕式。

本屆大會(huì)是我國(guó)人工智能領(lǐng)域水平最高、規(guī)模最大的學(xué)術(shù)會(huì)議，其目的就是研討認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)與人工智能科學(xué)等領(lǐng)域交叉融合的最新進(jìn)展和前沿技術(shù)。會(huì)議邀請(qǐng)了來(lái)自國(guó)內(nèi)外知名大學(xué)、研究所和科技公司的28名知名學(xué)者和專(zhuān)家（其中中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院院士2名，中國(guó)工程院外籍院士1名，美國(guó)工程院院士1名）分別做8個(gè)大會(huì)報(bào)告和20個(gè)論壇報(bào)告，展示國(guó)內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)在認(rèn)知計(jì)算、人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和方法、關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)等方面的最新研究進(jìn)展。同時(shí)，大會(huì)共收到國(guó)內(nèi)外178篇論文投稿，經(jīng)嚴(yán)格評(píng)審，最終錄用66篇，以口頭報(bào)告和海報(bào)展示的形式進(jìn)行交流。

中國(guó)工程院院士、浙江大學(xué)教授潘云鶴為大會(huì)帶來(lái)第一個(gè)報(bào)告，題目為“論視覺(jué)認(rèn)知”。報(bào)告提出了視覺(jué)知識(shí)的概念，分析了它與迄今為止AI所用知識(shí)表達(dá)方法不同的特點(diǎn)，其中視覺(jué)概念具有典型（prototype ）與范疇結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)與動(dòng)作結(jié)構(gòu)等要素。視覺(jué)概念能構(gòu)成視覺(jué)命題，包括場(chǎng)景結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，視覺(jué)命題能構(gòu)成視覺(jué)述事。報(bào)告指出重構(gòu)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)成果可實(shí)現(xiàn)視覺(jué)知識(shí)表達(dá)及其推理與操作，重構(gòu)計(jì)算機(jī)視覺(jué)成果可實(shí)現(xiàn)視覺(jué)知識(shí)的學(xué)習(xí)。實(shí)現(xiàn)視覺(jué)知識(shí)表達(dá)、推理、學(xué)習(xí)和應(yīng)用技術(shù)將是AI 2.0取得突破的重要方向之一。

英國(guó)皇家學(xué)會(huì)會(huì)士、中國(guó)工程院外籍院士、香港城市大學(xué)教授、牛津大學(xué)名譽(yù)教授Colin Blakemore作了題為“How does the Brain Compute？（大腦是如何計(jì)算的）”的報(bào)告。報(bào)告指出，目前人們對(duì)“大腦啟發(fā)的人工智能”的興趣是基于這樣一種假設(shè)，即人類(lèi)大腦使用的計(jì)算原理可能會(huì)在未來(lái)幾代的計(jì)算架構(gòu)中得到體現(xiàn)。然而，關(guān)于神經(jīng)系統(tǒng)使用的計(jì)算機(jī)制的知識(shí)仍然是基礎(chǔ)的，人工智能和神經(jīng)科學(xué)之間的對(duì)話是雙向的。節(jié)點(diǎn)的概念，與可變權(quán)重緊密相連，是連接主義模型的基礎(chǔ)，松散地基于大腦的真實(shí)連接和突觸可塑性的現(xiàn)象。但是反向傳播和監(jiān)督學(xué)習(xí)在生物學(xué)上的不可思議性導(dǎo)致了對(duì)不使用這些原則的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的探索。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)大腦皮層感覺(jué)區(qū)域的活動(dòng)依賴(lài)性成熟以及大腦損傷對(duì)語(yǔ)義表達(dá)的影響等過(guò)程提供了深入的認(rèn)識(shí)。但是，在已知的真正的神經(jīng)計(jì)算與人類(lèi)大腦非凡的行為和認(rèn)知表現(xiàn)之間，仍然存在著巨大的鴻溝。人工智能的發(fā)展可能推動(dòng)我們對(duì)大腦的理解，就像神經(jīng)科學(xué)的發(fā)現(xiàn)可能激發(fā)人工智能一樣。

在大會(huì)報(bào)告期間，《人工智能本科專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系與課程設(shè)置》新書(shū)發(fā)布會(huì)也重磅舉行。該書(shū)基于三十余年來(lái)在人工智能領(lǐng)域的研究探索和人才培養(yǎng)的實(shí)踐，由人工智能權(quán)威專(zhuān)家、中國(guó)工程院院士鄭南寧教授領(lǐng)銜編著的，充分體現(xiàn)了人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)體系高度交叉融合的特性，知識(shí)體系覆蓋信息科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、人文社科與哲學(xué)等多學(xué)科，課程設(shè)置涉及到人工智能相關(guān)交叉學(xué)科知識(shí)。

中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院研究員張旭所作報(bào)吿題目為“Brain Science and Artificial Intelligence（腦科學(xué)與人工智能）”。報(bào)告指出，認(rèn)知是通過(guò)思維、經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)獲得知識(shí)和理解的心理活動(dòng)或過(guò)程，這些過(guò)程可以在不同的背景下從不同的角度進(jìn)行分析，特別是在神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。到目前為止，我們還不知道大腦中有多少神經(jīng)元類(lèi)型、神經(jīng)回路和功能網(wǎng)絡(luò)。為破譯大腦和開(kāi)發(fā)腦啟發(fā)人工智能（AI）奠定基礎(chǔ)是十分重要的。2012年，中國(guó)科學(xué)院?jiǎn)?dòng)了戰(zhàn)略重點(diǎn)研究項(xiàng)目，繪制大腦功能連接圖。本研究試圖建立新的研究團(tuán)隊(duì)來(lái)解釋和建模大腦功能特定的神經(jīng)連接和網(wǎng)絡(luò)。2014年，啟動(dòng)了上海腦智能項(xiàng)目，用于神經(jīng)科學(xué)的轉(zhuǎn)化研究和人工智能技術(shù)的研發(fā)，試圖繪制體感神經(jīng)元類(lèi)型及其與單細(xì)胞技術(shù)和跨突觸神經(jīng)示蹤劑的連接。我們團(tuán)隊(duì)制作了深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，通過(guò)生理、數(shù)學(xué)、物理和電路模型，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別和翻譯技術(shù)、仿生眼和控制系統(tǒng)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用。基于此，張旭院士認(rèn)為，未來(lái)應(yīng)大力推進(jìn)腦科學(xué)與信息技術(shù)的交叉研究。

IEEE/AIMBE Fellow、美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)杰出教授Jose C. Principe的報(bào)告題目為“A Cognitive Architecture fbr Object Recognition in Video（一種用于視頻對(duì)象識(shí)別的認(rèn)知結(jié)構(gòu)）”。報(bào)告描述了從動(dòng)物視覺(jué)系統(tǒng)中抽象出的計(jì)算原理，在不使用標(biāo)簽和減少所需計(jì)算帶寬的情況下識(shí)別視頻中的對(duì)象。利用稀疏性約束和對(duì)偶狀態(tài)估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯準(zhǔn)則，建立一個(gè)自組織和模仿人類(lèi)視覺(jué)中心凹的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的分層分布式體系結(jié)構(gòu)。對(duì)圖像的解釋是通過(guò)自上而下流動(dòng)的原因來(lái)調(diào)節(jié)的，這些原因改變了自下而上處理的先驗(yàn)。報(bào)告指出，我們將展示一個(gè)自頂向下的注意力焦點(diǎn)的初步結(jié)果，它能夠識(shí)別部分遮擋圖像中的物體。

9月22日上午的大會(huì)報(bào)告由西安電子科技大學(xué)石光明教授主持。

美國(guó)工程院院士、微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋在題為“微軟對(duì)認(rèn)知計(jì)算和混合智能的中長(zhǎng)期思考” 的報(bào)告中提到，微軟亞洲研究院成立之初的目標(biāo)是打造未來(lái)20年的技術(shù)。今天微軟在圖像、語(yǔ)音識(shí)別，以及機(jī)器翻譯、閱讀等多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)接近人類(lèi)水平，基本實(shí)現(xiàn)了感知能力。現(xiàn)在又從感知領(lǐng)域進(jìn)入到認(rèn)知領(lǐng)域。微軟將NLP等服務(wù)打包成微軟智能云上的 Azure認(rèn)知服務(wù)，讓每個(gè)人都能開(kāi)發(fā)AI。微軟正努力開(kāi)啟黑盒，做可解釋的人工智能。未來(lái)三到五年，將是“人工智能創(chuàng)造”的新階段。瞄準(zhǔn)未 來(lái)20年，微軟研究院正在向量子計(jì)算等方向發(fā)展，在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域不斷加大投入，打造從云到邊緣，無(wú)處不在的未來(lái)智能。

IEEE/ASME Fellow、美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校杰出教授Masayoshi Tomizuka在題為“Merging Machine Learning and Model-based Control for Autonomous Driving——結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模型的自動(dòng)駕駛控制”的報(bào)告中，指出自動(dòng)駕駛汽車(chē)能感知周?chē)沫h(huán)境，為安全高效的駕駛計(jì)劃動(dòng)作，并在極少或沒(méi)有人為干預(yù)的情況下按照計(jì)劃行駛。目前，道路上的汽車(chē)還沒(méi)有達(dá)到完全自主駕駛的階段，但汽車(chē)行業(yè)、信息技術(shù)行業(yè)、國(guó)家科研實(shí)驗(yàn)室和高校實(shí)驗(yàn)室正在加緊研發(fā)工作。汽車(chē)工程師協(xié)會(huì)（SAE）定義了從0級(jí)到5級(jí)的駕駛自動(dòng)化水平。在5級(jí)，不需要人為干預(yù)，在4級(jí)，不需要司機(jī)注意安全。前沿的研究工作集中在第4級(jí)和第5級(jí)自動(dòng)化。四級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的功能包括：1）檢測(cè)、跟蹤、定位映射、2）運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)行為規(guī)劃、3）運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制。自動(dòng)駕駛的領(lǐng)先技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。傳統(tǒng)的基于模型的控制也發(fā)揮著重要的作用，將機(jī)器學(xué)習(xí)與基于模型的控制相結(jié)合是一個(gè)令人興奮的研究課題。我們將研究自動(dòng)駕駛的基本問(wèn)題，以及如何利用這些技術(shù)來(lái)解決這些問(wèn)題。

近年來(lái)，人工智能（AI）在我們通過(guò)數(shù)千年的進(jìn)化所掌握的任務(wù)中表現(xiàn)得比我們更好。游戲是如何幫助人工智能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的？反過(guò)來(lái)，人工智能如何幫助我們創(chuàng)造更好的游戲呢？人工智能真的有可能在玩游戲時(shí)準(zhǔn)確地模擬我們的動(dòng)機(jī)、情緒和行為嗎？馬耳他大學(xué)教授Georgios N. Yannakakis在題為“AI for Games and Games for Al（AI的游戲和游戲的AI）”中，通過(guò)關(guān)注AI和游戲之間關(guān)系的重要性來(lái)解讀上述問(wèn)題，同時(shí)展示了在人工智能和游戲交叉路口的大量研究項(xiàng)目，這些項(xiàng)目目前在數(shù)字游戲研究所（Institute of Digital games）運(yùn)行。

西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)、曠視科技研究院院長(zhǎng)孫劍在題為“深度學(xué)習(xí)變革視覺(jué)計(jì)算” 報(bào)告中指出，深度學(xué)習(xí)/深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興根本性的變革了人工智能的方方面面。孫院長(zhǎng)在報(bào)告中回顧了深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)義圖像理解、計(jì)算攝影學(xué)和AI計(jì)算三個(gè)方面對(duì)基礎(chǔ)研究和實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)的巨大變革。同時(shí)也會(huì)詳細(xì)介紹了在這些變革帶來(lái)的機(jī)遇下，曠視科技的最近進(jìn)展和最佳實(shí)踐。

本屆大會(huì)將圍繞人工智能的基本科學(xué)問(wèn)題，探討腦認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)與人工智能的交叉融合，涉及認(rèn)知計(jì)算的基礎(chǔ)理論、混合增強(qiáng)智能與深度學(xué)習(xí)、受神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的計(jì)算架構(gòu)與器件、先進(jìn)感知與智能環(huán)境四個(gè)專(zhuān)題。

本屆大會(huì)得到了11名中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)工程院院士和外籍院士（其中中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、中國(guó)神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)、中國(guó)圖像圖形學(xué)學(xué)會(huì)、中國(guó)認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)和中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)等全國(guó)性學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)6人）、1名美國(guó)工程院院士和國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)領(lǐng)導(dǎo)等著名學(xué)者、資深專(zhuān)家的指導(dǎo)和支持。

本屆中國(guó)認(rèn)知計(jì)算與混合智能學(xué)術(shù)大會(huì)的成功舉行不僅為大家提供一了個(gè)珍貴的學(xué)習(xí)、交流和合作的機(jī)會(huì)，通過(guò)大家深入的交流可以碰撞出更多智慧的火花去解決認(rèn)知計(jì)算與混合智能方面存在的挑戰(zhàn)性，而且將積極推進(jìn)我國(guó)新一代人工智能發(fā)展。

本屆大會(huì)由西安交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所腦與認(rèn)知科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所、西安交通大學(xué)視覺(jué)信息處理與應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室承辦。同時(shí)，中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)及曠視科技、紫光展銳、南京新一代人工智能研究院、舜宇光學(xué)科技、Imagination等企業(yè)提了資助。