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编辑 | 青暮
2021年12月9日，由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网合办的第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR 2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同攀登人工智能与数字化的浪潮之巅。大会次日，思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》的演讲。
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李世鹏博士，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士。历任深圳市人工智能与机器人研究院首席科学家和执行院长、科大讯飞集团副总裁及讯飞研究院联席院长、微软亚洲研究院创始成员与副院长。李院士在多媒体、IoT及AI等领域颇具影响力。他拥有203项美国专利并发表了330多篇被引用了的论文（H指数：82）。被Guide2Research列为世界顶尖1000名计算机科学家之一。培养出四位MIT TR35创新奖的获得者。是（科技部）新一代人工智能产业技术创新战略联盟发起人之一及联合秘书长。在演讲中，李世鹏介绍并展望了人工智能与机器人前沿研究方向，他指出：未来机器学习突破深度学习的数据瓶颈或许可以借助认知科学的方法得到突破，学习范式可从依靠“大数据”转变成依靠“大规则”；人机协作也要进化为人机“谐”作，只有将耦合、交互、增强、互补等目标纳入研究方向，才能实现人机的无缝连接。以下是演讲全文，AI科技评论做了不改变原意的整理：【 大数据|IEEE Fellow李世鹏 ：人工智能与机器人前沿研究之思考】
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今天的演讲题目是《人工智能与机器人前沿研究之思考》，分为三个部分，先谈人工智能和机器人研究全景，然后聚焦研究方向，包括机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作；最后进行总结。
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人工智能相关研究的关键元素有三个：人、机器人/物联网以及AI。之所以将机器人和物联网归为一类，是因为这两者是物理世界和虚拟世界的接口。如果三个元素两两之间发生联系就会形成一个新的学科，例如机器人和AI相结合会产生智能体，AI和人类相结合会产生人机耦合以及增强智能，而机器人和人类相融合会形成增强机体。随着人工智能与机器人领域的发展，研究对象不再局限在单个智能体，而是越来越多地对多个智能体的协作进行研究，例如人类社会群体如何更好地相融合？如何设计出能够精妙协作的机器群体？
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总体而言，我认为重要的基本研究方向是：机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作。
机器学习的发展离不开深度学习加持，它给行业带来许多研究成果，并赋能了语音识别、人脸识别、物体识别、自动驾驶等方面，推动人工智能产业高速发展。
