2023 IEEE计算智能学会暑期学校暨高峰论坛于8月24-27日在深圳南方科技大学成功召开。活动由IEEE计算智能学会深圳分会主办，南方科技大学计算机科学与工程系和斯发基斯可信自主系统研究院承办，IEEE青年分会协办，IEEE计算智能学会支持。 本次活动集聚计算智能（Computational Intelligence）相关领域最具影响力的专家学者，来自国内外的16位IEEE Fellow、7位IEEE顶刊主编，以及百余所国内外知名高校的400多位智能计算与行业应用领域的学术精英和专业人才齐聚鹏城，共同探讨计算智能领域的最新研究成果、技术创新和应用案例，旨在搭建知识、成果与人才交流互动的平台，鼓励广大青年学者，勇于科技创新，为计算智能领域注入更多新动能。 在开幕式上，IEEE Fellow、南方科技大学计算机科学与工程系系主任姚新教授和南方科技大学国际合作部副部长龙静作开幕式致辞，对活动的举办表示热烈祝贺。他们强调了计算智能的重要性和潜力，并希望通过举办暑期学校这样有意义的活动，更广泛地把科研人凝结在一起，提供国际学习交流机会，推动计算智能领域人才培养，赋能该领域在国内的学科发展与创新融合。 计算机科学与工程系系主任姚新教授致辞 国际合作部副部长龙静致辞 活动共持续四天，邀请了欧洲科学院院士、IEEE Fellow、IEEE CIS候任主席金耀初教授，IEEE Fellow、IEEE CIS副主席Kay Chen Tan教授，IEEE Fellow、IEEE TEVC主编Carlos A. Coello Coello 教授，IEEE Fellow张青富教授，IEEE TCDS主编唐华锦教授，IEEE Fellow、IEEE TAI主编Hussein Abbass 教授，IEEE Fellow、IEEE TNNLS主编宋永端教授，IEEE Fellow、IEEE TETCI主编张晓明教授，IEEE Fellow李晓东教授，IEEE Fellow、IEEE TFS主编伍冬睿教授，IEEE CIM 主编丁川康教授，IEEE Fellow路节教授，新西兰皇家科学院院士、IEEE Fellow张孟杰教授，德蒙福特大学杨圣祥教授，IEEE Fellow Kalyanmoy Deb教授，IEEE Fellow 林进灯教授共16位计算智能学术界泰斗开展讲座，他们分享了自己的最新成果和科研经验，为与会者带来了启发和思考，现场踊跃提问，开放交流，为国内学者提供了一个与全球顶尖科学家面对面交流与研讨的契机。 讲座合集 本次活动内容丰富，除了专家讲座外，还设有圆桌论坛、实践课程、志愿者证书颁发等多形式活动。其中，圆桌论坛分别以”How to Do Impactful Research“和“How to Publish with Prestigious IEEE Journals”为主题，分别由金耀初教授和Kay Chen Tan教授主持，邀请了宋永端教授、Carlos A. Coello Coello教授、李晓东教授、张晓明教授、丁川康教授、伍冬睿教授等学术大咖共同畅谈，与现场师生进行了热烈互动。 圆桌论坛 实践课程 颁发志愿者证书 据活动主办方介绍，本届活动是IEEE计算智能学会近几年来在中国大陆规模最大的一次学术盛宴，聚集了众多行业顶尖专家，为国内与国外计算智能同行构建了国际交流的良好渠道。活动的举办，对赋能计算智能研究领域的高质量发展以及多元化国际交流合作具有重要助推作用。 南方科技大学计算机科学与工程系

2022年11月23日下午，计算机科学与工程系图灵班“展宏图，觅灵机”系列讲座第二讲以线上方式举行。本次讲座邀请了图灵奖获得者、图灵班班主任Joseph Sifakis院士就“人工智能与自主系统”内容作专题分享。计算机系主任姚新教授、副主任郝祁副教授、图灵班同学及其他院系师生近百余名在线出席。 郝祁副教授首先致欢迎辞，并简要介绍了Sifakis院士的个人经历及全新著作。 讲座中，Sifakis院士从智能概念引入，着重介绍了人工智能与自主系统的相关问题。他认为，尽管机器学习技术取得了令人瞩目的成就，但我们离通用人工智能（AGI）还很远。他强调，开发自主系统是迈向AGI的重要一步。这需要计算科学与其他各学科之间的高度融合，尤其是基于数据的机器学习和基于模型的系统工程两者之间的融合。 Sifakis院士作报告 Sifakis院士讨论了人类智能和机器智能所需的五个知识层次，从低到高分别为：(1)事件和条件，(2)基于数据通过机器学习、数据分析获得的经验知识，(3)基于模型表述的科技知识，(4)通过数学推理与算法计算获得的知识，(5)元知识。他探讨了用于衡量人类智能和机器智能的现有标准及其相关性，并展示了科学研究产生知识与计算神经网络产生知识之间的类似和差异。他提出了自主系统的重要特征，并强调了常识体系、认知能力以及心理感受是人类智能成功的关键因素。 随后，Sifakis院士提出了具有挑战性的未来工作方向，包括为系统工程和人工智能建立新的学科发展基础，以及共同探索能够体现人类智慧的人工智能自主系统。 交流环节，线上听众纷纷提问。Sifakis院士就具体问题进行了详细解答和观点分享。 讲座最后，姚新教授和郝祁副教授对Sifakis院士表达了衷心的感谢，并欢迎他有机会再次回到南科大为图灵班学子们带来更多精彩的学术分享。

2019年11月22日，2019年中国科学院院士增选名单正式公布，共有20人新当选为中国科学院外籍院士，其中计算机科学专业共有3人。南方科技大学工学院计算机科学与工程系杰出访问教授Joseph Sifakis当选中国科学院外籍院士。 Joseph Sifakis Joseph Sifakis2019年加入南科大，他将在南科大启动“图灵班”培养计划，聚焦国家、广东省和深圳市的重大战略需求，以人工智能、计算机、大数据各方向为核心，与生物、电子、自动化等学科交叉，推动智能化科学技术与产业的发展，努力培养出更具超群的跨学科思维能力、科学领域的知识引领和创新未来的能力，工程领域的综合创新设计与实现能力等有潜力引领未来科学与工程的精英人才。 2019年11月1日，在2019年“深圳人才日”聘任颁奖仪式上，Joseph Sifakis依托南科大成立的斯发基斯可信自主系统研究院获得授牌。斯发基斯可信自主系统研究院是由Joseph Sifakis牵头组建的可信智能自主系统研究机构，研究领域覆盖计算智能、可信软件、自动驾驶、智慧城市和智慧医疗等重点前沿方向，将依托南科大计算机科学与工程系、深圳市计算智能重点实验室，开展新一代人工智能前沿技术研究，为培养后备科技人才、推进深圳产业升级、助力深圳建设中国特色社会主义先行示范区建设贡献力量。 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，同时也是美国艺术与科学学院院士及美国国家工程院院士。他长期从事严密系统工程、信息物理系统、形式化方法等相关领域研究，取得了许多原创性、开创性成果。Joseph Sifakis创立了模型检测理论与方法，并将其成功应用于工业界的实时系统安全性验证，于2007年获计算机领域最负盛名、最崇高的奖项“图灵奖”。 文字：劳湘雯编辑：庞翠琼资料来源：计算机科学与工程系

2019年11月14日，深圳市诺贝尔奖（图灵奖）科学家实验室 “斯发基斯可信自主系统研究院”第一次学术研讨会在南方科技大学计算机科学与工程系成功举行。 参会人员合影 斯发基斯可信自主系统研究院是以图灵奖获得者Joseph Sifakis教授牵头，整合南方科技大学计算机科学与工程系优势科研力量组建的可信智能自主系统研究机构。研究院目前拥有三位IEEE Fellow，以及多位国内与国际的人工智能相关领域的一流专家。研究院实行理事会领导下的执行院长负责制。Joseph Sifakis教授担任首任荣誉院长，南科大计算机科学与工程系主任姚新教授担任首任执行院长。 研究院于2019年11月1日正式获得授牌，此次讨论会对研究院的发展方向和执行方案进行了深入讨论。会议围绕计算智能、可信软件、自动驾驶、智慧城市和智慧医疗等重点研究方向进行，通过将各方面的创新研究进行结合，未来将在多个研究方向起到引领创新的作用。 此外，研究院拟引进一批相关领域的国际知名学者，形成以图灵奖科学家、院士和IEEE Fellow等知名学者为研究主导，中青年教师为学科带头人，青年科技骨干为主体的人才队伍。

2019年10月29日-11月1日，第二届世界顶尖科学家论坛在上海举行，本次会议共邀请了包括65位诺贝尔奖、沃尔夫奖、拉斯克奖、图灵奖、菲尔兹奖、麦克阿瑟天才奖等全球顶尖科学奖项得主参加，100余位中国两院院士、世界优秀青年科学家共同出席。南方科技大学计算机系杰出教授、图灵奖得主斯发基斯教授受邀参会，在人工智能算力算法峰会上作特邀报告。 本次大会同时举办顶尖科学家青年论坛，邀请了来自剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等著名高校的百位不同学科优秀青年科学家与到会顶尖科学家面对面探讨最新科技成果与进展，本校计算机系唐珂、张宇老师受邀参会。 唐珂教授 张宇副教授

2019年11月1日，2019年“深圳人才日”聘任颁奖仪式在深圳五洲宾馆举行，南科大连续四年获深圳市“人才伯乐奖”。在颁奖仪式上，图灵奖得主Joseph Sifakis依托南科大成立的斯发基斯可信自主系统研究院正式获得授牌。 深圳市委书记王伟中、市长陈如桂、市人大常委会主任骆文智等市领导以及深圳市高层次人才代表出席活动。南方科技大学校长、中国科学院院士陈十一，长期访问杰出教授、图灵奖得主Joseph Sifakis，物理系讲席教授、中国科学院院士、量子科学与工程研究院院长俞大鹏，数学系讲席教授、中国科学院院士方复全，计算机科学与工程系主任姚新，电子与电气工程系讲席教授王太宏等参加活动。 王伟中为斯发基斯可信自主系统研究院授牌 王伟中为斯发基斯可信自主系统研究院授牌，这是活动现场被授牌的两所实验室之一，Joseph Sifakis作为研究院代表接受授牌。 Joseph Sifakis现任南科大杰出教授，为法国科学院院士、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。Joseph Sifakis长期从事严密系统工程、信息物理系统、形式化方法等相关领域研究，取得了诸多原创性、开创性成果。Joseph Sifakis创立了模型检测理论与方法，并将其成功应用于工业界的实时系统安全性验证，于2007年获计算机领域最负盛名、最崇高的奖项“图灵奖”。 斯发基斯可信自主系统研究院是由Joseph Sifakis牵头组建的可信智能自主系统研究机构，研究领域覆盖计算智能、可信软件、自动驾驶、智慧城市和智慧医疗等重点前沿方向，将依托南科大计算机科学与工程系、深圳市计算智能重点实验室，开展新一代人工智能前沿技术研究，为培养后备科技人才、推进深圳产业升级、助力深圳建设中国特色社会主义先行示范区建设贡献力量。 此外，研究院拟引进一批相关领域的国际知名学者，形成以图灵奖科学家、院士和IEEE Fellow等知名学者为研究主导，中青年教师为学科带头人，青年科技骨干为主体的人才队伍。

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。