人工智能学院举办“数据和知识驱动的社会计算与决策智能”科学前沿讲座

  2022年4月21日上午,人工智能学院有幸邀请到郑晓龙老师为同学们带来科学前沿讲座——《数据和知识驱动的社会计算与决策智能》。

  郑晓龙老师是中科院自动化所研究员,已主持国家重点研发计划、国家科技重大专项、新一代人工智能重大专项等国家相关项目20余项,在国内外高水平学术期刊或会议上发表论文120余篇,其中,期刊论文60余篇,出版论著9部,授权专利、软件著作权20余项,获省部级科技奖励4项,担任6次领域国际学术会议执行主席以及AAAI、WWW等40余个国际顶级或知名学术会议程序委员会委员,担任中国指挥与控制学会大数据科学与工程专委会副主任委员及总干事、中国人工智能产业发展联盟学术与知识产权组副组长、管理科学与工程学会人工智能与管理应用研究会副秘书长以及多个国家知名学会和智库的专委会委员,担任国家基金委、科技部和国家多个部委的项目评审专家。

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  郑老师首先为同学们介绍了社会科学的发展历程,自奥德斯特的“实证主义”与赫尔伯特的“有机体理论”所影响的埃米尔等一批推崇“社会唯实论”的社会学家,再到塔尔科特的“结构功能主义”与罗伯特的“中层理论”所影响的约翰等一批遵从“理性选择理论”的社会与经济学家,社会科学现在存在着三类研究问题——有许多“概念”,但很少有被证实的理论;有许多的“观点”,但很少有定理;有许多的“方法”,但很少能够实现。郑老师提到,社会学理论要想获得有意义的进步,需要新的研究思路,要在计算技术和社会理论两个互相联系的层次上发展。

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  因此社会学科逐渐从“软”学科发展向“硬”科学迈进,社会计算这一新兴研究领域应运而生。社会计算是交叉学科领域,旨在社会科学研究和计算技术间架起桥梁,从信息获取分析、建模、实验、决策和平台等层面突破目前的困境为社会科学提供新的研究框架与工具,同时为计算技术的进一步发展提供新的思路。社会计算依旧关注于个体层面的实验,但结合新一代人工智能和计算技术,也更关注于社会交互层面的计算实验,感兴趣的同学们可以参考郑老师以前的工作《社会计算与计算社会科学:研究现状与发展趋势》去进一步了解。

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  而后郑老师着重为同学们介绍了一些社会计算现阶段所面临的一些重要挑战。例如因为参与主体与环境影响因素较为复杂且相互关联,而内在动态关联数据难以获取,存在着大规模多源异构社会信息获取的复杂性挑战;研究人员与实验中的被试一样容易出现各种偏差和错误,存在复杂社会系统中组元行为交互影响的挑战;现有社会学分析与建模研究采用或映射为线性假设,即假设一组因素的总影响等于单个因素影响的和,但实际情况多表现为涌现性行为,存在着多层次社会系统的非线性认知挑战;新形态下复杂社会系统治理也面临着挑战。针对各类挑战,郑老师选择了一些相应的前沿性工作具体展开介绍,方便同学们去领略该领域的研究人员所尝试的解决思路。在讲座的最后,老师对本场讲座进行了总结与讨论,指出了社会计算领域的一些有意义的探索方向,并对该领域下一阶段的发展进行了展望。

  在本场讲座中,同学们对数据和知识混合驱动的社会计算与决策智能的核心共性技术挑战、研究现状有了初步了解,并且全程和郑老师积极互动,共同讨论了当前该领域存在的机遇以及未来的发展趋势。在热烈的掌声中,郑老师结束了这次精彩的报告。