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“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞
2024-11-19 03:11  浏览:84

7月25日,尽管2019全国高校人工智能创新大赛已闭幕近两周,西南交大人工智能研究院副院长李天瑞仍在为大赛技术成果的转化,与成都一家机构做着接洽工作。

“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞

“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞

7月10日至12日,2019全国高校人工智能创新大赛在成都开赛。西南交大是比赛的场地之一,作为四川高校首个设立人工智能研究院的西南交通大学代表,人工智能研究院副院长李天瑞登上演讲台,讲述正在推进中的人工智能研究。

一连串学术前沿语词、一大波国内外学术牛人之名、一系列学术高端会议,在川报观察记者与李天瑞的对话中频频闪现。

“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞

谈原因:为什么要成立人工智能研究院?

是大趋势 也因为有基础

记者:西南交大为什么要成立人工智能研究院?

李天瑞:西南交大人工智能研究院是2018年6月6日成立的。基于两个方面的考虑,一个是因为这个是大趋势,省内调研还没有高校成立人工智能研究院。另一个是因为交大前期有一些研究基础,在国内较早开始进行人工智能方向的研究。上世纪八十年代,交大就已开始涉及神经网络领域方面的研究,中国人工神经网络和计算智能科学主要开拓者之一、靳蕃教授是这一领域的学科带领人,已培养了一批优秀的人工智能方向人才。

2010年,西南交大获批四川省云计算与智能技术高校重点实验室,由我担任实验室主任。当时,智能技术还没有像现在一样引起广泛关注,有人提出仅云计算就已经很前沿了,没必要把刚刚萌芽的智能技术纳入进来。那时,我主张云计算和人工智能一个都不能少,当时我是交大信息科学与技术学院软件工程系主任,一直研究数据挖掘,我清楚基于数据科学的研究,一定会朝着智能、算法和知识发现相叠加的方向发展,人工智能是“云计算+大数据”的综合技术。

西南交大人工智能研究院就是以这个重点实验室为载体成立的,目前有16位老师、40多位博士生、100多位硕士生,是一个大的学术研究团队。

谈任务:研究任务有哪些?

形成科研成果、培养优秀人才、开展交流合作

记者:西南交大研究人工智能,任务有哪些呢?是“无中生有”的研究,还是在现实基础上的迭代升级?

李天瑞:我们近期的主要任务,包括以下三个方面:

一是形成一批有重大影响的科研成果。我们将大力拓展后高铁时代智能交通、智能制造领域的研究方向,重点推进智能交通、大数据智能、智能制造、智能电网、智慧土木、智慧医疗和智慧城市等研究

二是培养造就一批领军人才和优秀拔尖人才。就是说以人工智能为切入点,围绕先进交通和未来交通,打造跨学科、跨院系、跨学校的综合交叉科研平台和创新团队,承担国家重大科技任务,探索“人工智能+X”的人才培养模式

三是积极开展国际学术交流与合作。目标是努力成为交通与人工智能领域国际合作联合实验室。

交大人工智能研究院建起来以后,走的是任务牵引和问题导向结合的路子,推动多学科交叉融合,实施协同创新、联合攻关,着力解决一批交通、机械、信息等领域的核心技术和关键技术。

举个例子,土木工程是西南交大传统的优势专业,与人工智能结合,就是“智慧土木”。去年通车的港珠澳大桥世界上最长的钢铁大桥,我们正在做智能维护技术开发,结合机器人和无人机技术,对隧道、桥梁等做在线监控和智能维护。例如,采用计算机视觉技术监控桥面是否有微小裂缝,以确保桥梁的安全营运。

又比如人工智能与电气专业结合,应对黑客入侵电网、电站等,建一个网络防护墙,确保这些重要的大型公共基础设施安全运行。

记者:目前,人工智能研究院有没有一些研究成果出来?

李天瑞:有。目前我们和京东智能城市研究院合作了几个项目,一个是生态环境部用的对空气质量如雾霾的智能预测,在国内布局了300多个城市。

另一个是对城市救护资源的布局研究,如果实现合理布局,可以缩短病人到医院的时间超过30%,今后这个成果还可以用在加油站、商业网点等多领域的合理布局。还有一个是人流量智能预测,可用于重大交通枢纽的人流量预测,可以合理配置交通管理、流入控制等资源,让城市管理更智慧。

同时,我们和澳大利亚悉尼科技大学共同研发的极端天气预报系统,将有望用在2022年北京冬奥会上。一旦发生了暴雪、大风等影响比赛的极端天气,系统至少会提前6小时发出预报,随着研究深入,今后也许会提前12小时,甚至24小时。

在工作和生活领域,我们已经研发出一个智能审校云服务平台,是运用云计算、大数据和人工智能技术来识别文档错误的智能系统,10万字、100多页论文不到3分钟就能挑出80%的错误,比如错别字、拼写、标点、电话号码、地名、人名、职务等大部分常见错误。

我们也在和京东合作,想让机器理解人的语言中的情绪倾向等,目前精度接近人类的水平。假如人们去看网购商品的评价,就可以借助这个智能技术代为查看,不仅非常节约时间,而且还能实现个性化服务功能。

研究院团队正在研发的,还有一个“智慧出行”系统,是想完全满足人们出行的所有需求,比如根据天气状况坐什么车、路上有哪些景点、有哪些美食、在哪里住宿等,真正实现人们的美好出行,为建设“交通强国”贡献智慧和力量。

“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞

谈工作:工作如何开展?

进行数据挖掘和分析

记者:大多数人对数据挖掘、数据分析感到陌生,你们的工作是怎么开展的呢?

李天瑞:数据挖掘、数据分析是人工智能的一个核心步骤。人们常提到人工智能ABCD,A是指Algorithm(算法)、B是指Business Application(商业应用)、C是指Computing Power(计算力)、D是指Data(数据)。四者就像一把椅子的四条腿,缺一不可。商业应用是目标,数据是原料、算法是核心、计算力是基础。而数据挖掘、数据分析主要是人工智能的算法设计。

通常人工智能所涉及的数据都是大数据,我们团队的主要研究方向之一就是大数据分析与挖掘。我在1998年开始读博,我的导师是做逻辑代数、自动推理,叫徐扬,曾担任过省信息产业厅副厅长,他认为数据挖掘是未来的发展趋势。他指导我的研究方向就是数据挖掘。当时中国有三所大学开辟了这个研究,中国科大,西安交大、然后是西南交大,算是涉猎大数据科学比较早的,这也是我们能最早成立人工智能研究院的一个基础。

我们于2010年起就开展了基于云计算技术的大数据挖掘研究,提出了一套处理大数据的框架模型,其中一个核心的技术就是数据和模型联合并行处理。通常的方法是将大数据并行处理,就是把一大堆数据分成小块数据,分别处理,然后让机器把处理后的数据信息再合成得到所需要的知识。我们的方法不仅仅是大数据并行处理,还可以实现模型算法的并行处理,就像把一辆车如发动机、车头、车架、车厢等分解生产了再组装成整车,“双并行”让大数据智能处理能力有了更进一步的提升。

“让人工智能成为生活的助手” ——对话西南交大人工智能研究院副院长李天瑞

谈现状:中国数据挖掘发展的现状如何?

集合中国数据专家共同发展

记者:中国数据挖掘发展的现状如何呢?

李天瑞:中国计算机学会于2012年10月就成立了大数据专家委员会,我也是其中的成员之一。

国际上有一个大数据权威机构ACM SIGKDD,也在中国设立了一个官方分支机构——ACM数据挖掘中国分会(KDD China),主席是杨强教授(国际人工智能联合会理事会主席),副主席是周志华教授(南京大学人工智能学院院长)和沈抖博士(百度副总裁),秘书长是郑宇博士(京东副总裁),我是财务主管。KDD China核心成员包括来自京东、百度、腾讯、阿里等业界巨头的大数据领军人物,和来自国内顶尖高校的IEEE/ACM/AAAI/CCF会士。

KDD China自2016年1月成立以来,跟百度、腾讯、阿里、微软、滴滴、今日头条等知名企业建立了战略合作伙伴关系,先后主办了十余次高端、前沿的专题讲座和大数据峰会,吸引了上万名大数据领域的听众,为来自工业界、学界的同行提供了高水平和国际化的交流平台,也为国内巨头在大数据领域打开了通向世界的大门。

谈招生:西南交大人工智能专业招生情况如何?

今年首招80名学生

记者:今年高考一本院校录取已结束,按照招生计划,西南交大将录取60名人工智能专业本科生,这方面情况怎么样?

李天瑞:今年,教育部首次批准国内35所高校招收人工智能专业本科生,四川占了3所,西南交大是其中之一,可以看出四川在国内人工智能人才培养方面的优势。今年,交大人工智能专业是按计算机大类招生,据了解是目前考生报考交大的最火专业之一。

实际上,西南交大在人工智能方向已招收博士生和硕士生多年,已取得了不错的成绩。2012年,华为诺亚方舟实验室在香港成立,实验室的第一个深度学习研究成果是和我们共同合作完成的。实验室的两任主任、首席科学家杨强、李航都给予我们很好的评价,我们建立了很好的合作关系。

我们培养的学生曾获得天池大数据“新浪微博互动预测大赛”冠军、国际人工智能大会竞赛“社会影响力分析”亚军和AI全球挑战赛“AI天气预报挑战赛”亚军等,就业单位包括国际知名研究机构如微软亚洲研究院,阿里巴巴达摩院、京东研究院等,国际知名企业如华为、京东、百度、阿里巴巴和腾讯等。而且,我们还与澳大利亚、德国和意大利等大学合作培养人工智能方向的双博士学位。

李天瑞简介

西南交通大学教授,博士生导师,四川省学术与技术带头人,西南交通大学人工智能研究院副院长,四川省云计算与智能技术高校重点实验室主任,国际粗糙集学会指导委员会主席。

2006年,比利时核研究中心博士后出站回国,近年来先后承担数据挖掘、计算智能、离散数学等课程的教学工作。主要研究方向是数据挖掘与知识发现,大数据智能,粒计算与粗糙集。据基本科学指标数据库(简称ESI)2019年7月份统计,其学术影响力已进入全球计算机科学领域的前1%,在全球3318位科学家中排名第431位。

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