2019年5月7日至8日，由南方科技大学人工智能研究院，深圳市计算智能重点实验室，广东省普通高校演化智能系统实验室，南方科技大学计算机科学与工程系共同主办的“ 自我意识和自主系统人工智能学术研讨会（SAINT Workshop on Self-aware and Autonomous Systems）在南科大图书馆111报告厅圆满举行。 南方科技大学计算机系杰出教授，2007年图灵奖获得者，法国科学院工程院院士Joseph Sifakis，英国帝国理工学院教授，皇家工程院院士Wayne Luk，英国阿斯顿大学高级讲师Peter Lewis，奥地利维也纳技术大学教授Axel Jantsch，韩国首尔国立大学讲席教授Byoung-Tak Zhang，以及校内外自我意识和自主系统领域的学者专家共一百多人出席并参与了该研讨会。 会议合影 姚新教授致辞 （左：Joseph Sifakis；右： Wayne Luk） （左：Peter Lewis； 右：Axel Jantsch） （左：Jim Tørresen； 右：Byoung-Tak Zhang ） 与会教授联合进行了六场人工智能演化计算方向的高水平学术报告，报告包括： Autonomous Systems – A Rigorous Architectural Characterization（Joseph Sifakis）, Effective Self-Optimisation and Self-Verification (Wayne Luk), Towards Socially Self-Aware Machines (Peter Lewis)，Towards a Formal Model of Recursive Self-Reflection (Axel Jantsch), Intelligent and Adaptive Robots in Real-World Environment (Jim Tørresen), Self-reflective Learning (Byoung-Tak Zhang), 会议现场Slides分享：1-Joseph Sifakis.pdf3-Peter Lewis.pdf4-Axel Jantsch.pdf5-Jim Tørresen.pdf6-Byoung-Tak Zhang.pdf

2019年5月13日至14日，由南方科技大学计算机科学与工程系、南方科技大学人工智能研究院、深圳市计算智能重点实验室共同主办的“2019南科大-悉尼科技大学优化与学习联合研讨会（2019 SUSTech-UTS Joint Workshop on Optimisation and Learning）“在南科大图书馆111报告厅成功举行。悉尼科技大学协理副校长、杰出教授Chengqi　Zhang，悉尼科技大学杰出教授Jie Lu，讲席教授CT Lin，教授Wanlei Zhou，教授Yi Yang，教授Ivor Tsang，副教授Ling Chen，副教授Mao Lin Huang，高级讲师Hai Yan Lu，高级讲师Sebastian Oberst，讲师Yulei Sui，讲师Christy Jie Liang，计算机系主任、讲席教授姚新，图灵奖获得者、杰出教授Joseph Sifakis，讲席教授Hisao Ishibuchi，讲席教授史玉回，教授唐珂，教授刘江，副教授宋轩，助理教授Alia Asheralieva，助理教授Tom Ko，助理教授Luca Rossi，助理教授郑锋，助理教授余剑峤以及校内外优化与学习领域的学者专家出席并参与了研讨会。 与会专家教授进行了十几场优化与学习方向的高水平学术报告，包括：Autonomous Systems - A Rigorous Architectural Characterization（Joseph Sifakis），Cross-domain knowledge transfer for data-driven decision making（Jie Lu），BCI-based Driving Cognition（CT Lin），Enhancing privacy in the digital age: Differential privacy and its applications（Wanlei Zhou），Weakly Supervised Video and Image Analysis（Yi Yang），Deep Learning with Noisy Supervision（Ivor Tsang），Stroke Data Analysis through a HVN Visual Data Mining Platform（Mao Lin Huang），Optimization for Modeling of Uncertainty of Wind Speed Forecasting（Hai Yan Lu），Machine learning for software analysis: experiences and opportunities（Yulei Sui），Graph Representation: From Embedding to Hashing（Ling Chen），Detection of nonlinear dynamics in pricing processes with demand volatility（Sebastian Oberst），Visual Analytics from Small to Bigger Decisions（Christy Jie Liang），Evolutionary Multi-objective Optimisation（Hisao Ishibuchi），Intelligent ocular image processing（刘江），Next-generation Urban Management: When Human Mobility Modeling Meets AI and Big Data（宋轩）等等。 悉尼科技大学杰出教授Jie Lu就跨领域迁移学习给我们做了一场深入浅出的报告。报告指出，数据两个主要特征促进了迁移学习的快速发展。一是数据的更新速度远超采集速度。由于采集的滞后性，直接将已经采集的数据作为训练集，用以预测现有数据的特征，容易造成预测偏差。二是，数据不对称性造成的数据短缺。由于信息技术和市场环境的制约，有些企业拥有海量的数据，然而有些企业的数据样本太小，无法用以支持现有的决策。传统机器学习的前提假设是训练集和测试集具有同一的特征空间和概率分布。 杰出教授Jie Lu及其团队借助模糊学习来完成自领域和垮领域的预测问题，提出四种方法来一一解决自领域和垮领域的分类和回归问题。针对自领域分类问题，提出了FMRDA (Fuzzy Multi-Step Refinement Domain Adaptation Method)，该算法包括基于相似性的数据精炼，多阶段的数据精炼及基于模糊算法的精炼；针对自领域回归问题，提出了FRM （Fuzzy Rule-based Domain Adaptation Method，该方法采用自适应方法，调整训练集构建的模糊规则，并利用该规则回归分析训练集；针对垮领域分类问题，提出了FSFA (Fuzzy Spectrum Feature Alignment)，该算法通过调整不同特征向量在不同领域的权重来实现迁移学习；针对扩领域的回归问题，提出了Fuzzy Rule-based Cross-Domain Adaptation Method，该算法的关键是建立潜在的特征空间用以最小化训练集和测试集在特征空间上的差距。最后，她指出模糊技术在迁移学习上有巨大的应用空间，如模数特征值，模糊聚类等。目前，她的团队已成功将上述基于模糊技术的迁移学习应用于企业的客户流失预测、用户推荐系统等。 悉尼科技大学讲席教授CT Lin 带来了主题为”BCI-based Driving Cognition”的学术报告。Driving Cognition主要解决驾驶安全问题。疲劳和睡意是威胁驾驶安全的两个重要因素。这些威胁行为很容易让驾驶人员很偏离原有行驶轨道。若驾驶偏离未及时有效纠正，这就可能引起交通安全问题。讲席教授CT Lin及其研究团队通过 BCI (Brain-Computer Interference) 分析人脑在不同情境和任务下的动态变化，并提出算法有效发现驾驶过程中人脑认知状态的变化，从而减少安全事故的发生。 报告吸引了在场听众的积极参与和热烈反响。 （感谢2017级南科大-悉尼科技大学联培博士生卢水秀提供新闻素材。）

谈起“自主系统”的概念，或许很多人还会感到陌生。但假如谈到无人汽车、无人飞行器（unmanned aerial vehicles）、无人车间（unmanned workshops）等等，你会发现，“自主系统”早已走进了人们的视线，并开始发挥越来越重要的作用。我们有理由相信，自主系统将会在未来的“智能时代”占据一席之地。 Joseph Sifakis Joseph Sifakis是自主系统领域的专家，法国国家科研中心的誉研究员，同时也是位于法国格勒诺布尔、在嵌入式系统领域具有领先地位的研究中心Verimag实验室的创始人。2007年，Joseph Sifakis因其对模型检查理论和应用的贡献，获得具有“计算机界诺贝尔奖”之称的图灵奖，这项理论是世界上最广泛使用的系统验证技术。2019年年初，这位在国际上享有盛名的科学家怀着对南科大这所新兴大学以及中国计算机科学事业的期待，来到了深圳，正式成为南科大杰出教授（Distinguished Professor）。他期望在这里开展更多合作项目，为这个血液中深植创新基因的大学带来新的机遇。 走进Joseph的办公室，我们见到的他神情自信而沉稳，镜片后的眼睛闪烁着睿智的光芒。长达两小时的采访中，Joseph讲述了他对自主系统、人工智能等时下热门科学问题的深刻理解，谈到了对计算机学科发展的思考，以及与南科大结缘的经过。 多学科背景有利于激发灵感 1946年，Joseph Sifakis出生于希腊的伊拉克利翁。学生时代，他在希腊雅典国立科技大学电子工程系学习，但他同时也对物理有着浓厚的兴趣。后来到法国，在一个偶然的机会下，年轻的Joseph接触到计算机科学，很快就被这门学科深深吸引，改变了专业，并在这条道路上越走越远。1984年，在法国工作的Joseph结识了来自卡内基梅隆大学的Edmund M.Clarke和E.Allen Emerson，他们志同道合，共同开发模型检验技术，使其成为一种高效的验证技术，在硬件和软件行业得到广泛应用。 在Joseph学习计算机科学的过程中，给他带来影响最深的却是一位应用数学家Hugo。Joseph说，Hugo带他走上科研之路，鼓励他探索新的道路，与其他学科背景的学者合作。这也给他带来了灵感与创新的火花。Joseph认为，计算机的背景对于深入了解世界是必不可少的。如果你想拥有创造力，最好有多学科背景。 “当你决定学习计算机科学时，你的抱负应该是成为一个不仅仅是一个简单的程序员的人。你应该学会如何设计需要多学科背景的计算机系统。” Joseph是一位乐于倾听、善于听取不同意见的人，在和他人的交往过程中，他很善于吸取别人思想中的闪光点。“我遇到过很多有趣的人，和他们交谈，他们的思维方式都能够带给我潜移默化的影响。”他能够取得现在的成就，也和他兼容并包、乐于倾听和接受他人思想的精神是分不开的。 Joseph对南科大有志于计算机科学的学生提出这样的建议：他们应该“努力学习，了解基础，并通过参与研发项目，尝试将它们与应用程序联系起来。” Joseph做客南科大讲堂 “智能时代”离我们有多远 随着信息和通信技术的发展，物联网已经被公认为与人工智能、AR（虚拟现实）/VR（增强现实）并列的未来三大主流技术。物联网构筑的美好愿景让人们心驰神往。什么是物联网？顾名思义，就是“物物相联”的互联网，是一种集成各种设备的巨大网络基础设施，以应对全球挑战，如实现资源的经济有效管理和提高生活质量。在物联网中，设备可以自动工作并响应云端提供的智能引导下的环境变化。这些设备可能包括智能手机、耳机、汽车、灯泡、冰箱、咖啡机、安全系统和报警系统。专家认为，物联网是信息和通信技术的终极愿景。 自主系统对于真正实现这一愿景至关重要，因为它们能够独立完成这些任务，而无需人工干预。 Joseph对记者说：“自主系统应该展示出一种广泛的智能，这样它们就可以取代各种组织中的人类操作员。”自主系统需要广泛的智能，它就像是一个有着明确规则的游戏，而不仅仅只是机器人下棋那么简单。系统需要能够处理信息，以便像人类一样应对不断变化的现实环境。可以说，建立可靠和最优的自主系统远远超出了当前人工智能的挑战。 随着新组件的快速发展和可用计算能力的不断提高，信息和通信技术日新月异。云计算和数据分析的使用，创造了巨大的机会。尽管如此，自治系统技术仍面临许多挑战。 “目前自主系统面临的最大挑战是安全，”Joseph说道，“如果一个自主系统受到黑客的破坏，这将会对其系统造成严重损害。组织应该执行确保计算机系统安全的法规。”约瑟夫还谈到了确保可靠通讯的技术问题。这个问题需要解决，以确保自主系统，特别是自动驾驶汽车的顺利运行。 当谈到人们关心的人工智能问题时，Joseph说，它未来的社会影响将取决于有关其实际用途的政治决策，当今许多西方公司已经取得了许多令人瞩目的成就，未来的前景将更加光明。 无人驾驶汽车 加入南科大共绘理想蓝图 2018年6月，一个偶然的机会，Joseph与南科大计算机科学与工程系主任姚新结识，在与姚新的交谈中，Joseph对南科大这所新兴大学产生了浓厚的兴趣。他认为，作为一所新兴大学，南科大有着不同于其他传统大学的魅力，与此同时，它也是一所开放的大学，在这里实施突破性的想法和创新要容易得多。。 “深圳这个城市是吸引我来到南科大的另一个原因，”Joseph充满激情地道，他的眼里带着对未来的期许，“深圳有着得天独厚的地理位置与条件，粤港澳大湾区已经成为时下人们热议的话题。我认为深圳已经具备成为一流创新生态系统、东方硅谷核心的一切条件。我很期待见到这一愿景的实现。” 来到改革创新的南科大，来到有“创新之都”之称的深圳，Joseph满怀憧憬，他将开展系列创新项目，以推进自主系统的发展。此外，Joseph在全球范围内还有一些更长期的目标，这些目标可能会产生直接的社会影响，并旨在广泛使用物联网技术，提高生活质量和公民服务。 “我很喜欢中国。中国人热爱学习，也愿意倾听和思考。我希望能在这里，把一些想法变成现实。”Joseph说道。 文字：童小晋采访：Chris、童小晋图片：张晓燕

2019年1月15日，南方科技大学杰出教授、图灵奖得主 Prof. Joseph Sifakis 做客南科大讲堂，为南科大师生带来了一场题为“Autonomous Systems-A Rigorous Architectural Characterization自主系统——严谨的架构描述”的学术报告。我校计算机科学与工程系主任姚新主持本期大讲堂。 Prof. Joseph Sifakis 报告指出，当今物联网的愿景是实现“自主”，即将智能服务更好地集成于系统，且最大限度地减少人为干预。基于自主系统的设计问题，Prof. Joseph Sifakis 提出了一种结合系统构架模型和智能体模型的通用计算模型，旨在调理自主系统中“智能体” (Agent) 和“对象” (Object) 的关系。该架构模型可使得系统根据各种突发环境条件独立实现动态可重构的多模式协调，从而自主完成任务。它结合了五个基本方面，分别是感知、知识库、目标管理、规划和自适应。随后，Prof. Joseph Sifakis 对比了现阶段机器自主和人类辅助机器自主之间的差距，体现出构建自主系统的难度。 陈十一校长为Prof. Joseph Sifakis颁发南科大讲堂证书 在总结阶段，Prof. Joseph Sifakis 概述了其研究结果：“自主”作为一种广泛的智能，不应只局限于特定的实现技术，而应强调系统的功能设计；建立“可信赖”(Trustworthiness)和“优化” (Optimization)的自主系统远远超过目前人工智能系统所面临的挑战。 嘉宾介绍 图灵奖得主Prof. Joseph Sifakis于2019年1月7日正式加入南方科技大学计算机系，现为南方科技大学杰出教授（Distinguished Professor）。他是法国国家科研中心的荣誉研究员，同时也是格勒诺布尔市Verimag实验室的创始人，研究领域主要包括系统设计的基本概念和应用。Prof. Joseph Sifakis 主要专注于系统设计的形式化，即根据特定的要求实现可信赖、最优化且构造正确的系统。2011年到2016年期间，Prof. Joseph Sifakis 于洛桑联邦理工学院（EPFL）担任正教授一职。2007年，Prof. Joseph Sifakis 被授予了图灵奖，以表彰其在模型检查理论和应用方面做出的卓越贡献。Prof. Joseph Sifakis 是法国科学院院士、法国国家工程院院士、欧洲科学院院士、美国艺术与科学学院院士及美国国家工程院院士。