系统科学与工程前沿讲座回顾 | 演化算法和可解释性人工智能

       为构建“五个融合”为特征的卓越人才培养体系，促进德育与智育、学科与专业、科研与教学、本科生培养与研究生培养、第二课堂与第一课堂相融合，系统科学与工程学院举办系列前沿讲座，为同学们搭建交叉学科交流平台，帮助学生开阔科研视野，提升学科认知，激发学术热情，提高思想境界，增强家国情怀，奋发报国热情。

       2023年11月17日晚，系统科学与工程前沿讲座在中山大学广州校区南校园389栋106课室举行，加拿大女王大学计算机学院副教授胡婷博士受邀为大家做学术讲座，系统科学与工程学院孙蕾副教授、黄寒砚副教授，电子与通信工程学院戴志强副教授等老师与同学们参加讲座，本次讲座由黄寒砚副教授主持，学院研究生会学术交流部、中山大学机器人协会承办。

       胡婷副教授以“演化算法和可解释性人工智能”为主题，阐释了演化算法的运行逻辑和可解释性人工智能的重要意义，以“黑盒子”作比喻引出了机器学习在当下面临的挑战，以及当下可解释性机器学习模型在司法、医疗等高要求领域中的巨大潜力。接着，胡婷副教授通过划分解释对象的类型，引入机器学习的构建流程，进一步明确“可解释性”的含义与要求。并通过代谢组学和社会学具体案例分析切入，说明了可解释性人工智能的价值与“打开黑盒子”的紧迫性；同时通过单因素去除与多因素整合去除后的结果对比，体现多因素相互影响的复杂性，并指出“黑盒子”引发的社会争端，明确了缺乏“解释性人工智能”所造成的问题。

       随后，胡婷副教授讲解了“演化算法”的特点与性质，指出了其承接性强、变化性广、普遍性高、适应性优、创造性好的特点，介绍了演化算法在多目标、多样化解决方案生成上的优势与潜力，强调了其作为定制机器学习全面解释的手段的潜力。

       胡婷副教授表示，“演化算法和可解释性人工智能”是一个挑战与前景并存的研究方向，强调“解释过程”的逻辑性、准确性、充分性与针对性，指出人工智能应具有可交流性，从而更好地将其应用在司法、医疗等高要求领域中。

       在提问交流环节，老师和同学们纷纷踊跃提问和请教，针对人工智能解释性研究引起的性能发展减缓、解释性人工智能的发展、人工智能的模型规模、演化算法的设计流程等开展交流，胡婷副教授耐心解答，同学们也对“演化算法和可解释性人工智能”以及其延伸的分支课题有了更深入的了解。

       黄寒砚副教授代表全体参会人员对胡婷副教授带来精彩的讲座表示感谢。通过本次讲座，同学们了解到了算法和人工智能设计的前沿科技与广阔前景，深切感受到了人工智能的发展潜力。

       未来，系统科学与工程学院将持续推出高质量的学术讲座，为师生搭建学术探讨和思维碰撞的平台，为科研学术的探索提供新思路，助力同学们提升科学素养，夯实科研能力，砥砺学术志趣。