報告內(nèi)容：

20世紀的公理化數(shù)學研究建立了數(shù)理邏輯這一推理（邏輯推理）的數(shù)學理論、建立了圖靈機模型這一電子計算機的數(shù)學模型、建立了經(jīng)典信息論這一通信的數(shù)學理論，成就了20世紀科學的輝煌，并引導了21世紀的信息時代。圖靈1950年提出“機器會思考嗎？”這一問題，并第一次科學地研究了機器的智能問題，開始了人工智能的研究。推理、計算和信息的研究確實有助于人工智能的研究。然而，長期以來信息和計算獨立地研究，沒能為機器學習和人工智能奠定理論基礎。計算機在20世紀的使命是證明了計算機有用，而計算機在21世紀的使命已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)闊o處不用，與此相應的數(shù)學應該是一個信息處理的數(shù)學理論。經(jīng)典信息論解決了信息傳輸?shù)膯栴}，但它沒能解決信息處理的問題。此外，信息和計算顯然都是學習和智能的關(guān)鍵要素，由于計算與信息的分離，我們沒能捕捉到學習和智能的實質(zhì)。事實上，當前的人工智能實際上是一個以計算為中心的信息處理技術(shù)，計算是一個局部的概念，它不能實現(xiàn)人類學習的直覺推理，計算首先需要回答算什么的問題，要人來回答，機器不知道算什么。計算沒有抽象、特別地人類所獨有的層譜抽象的機理。更為重要的是，計算沒有人類智能的創(chuàng)造機制。人類學習的目標是獲取知識、揭示規(guī)律，并基于知識與規(guī)律的創(chuàng)造，這些目標自然是智能機的目標。然而，這些問題都是以計算為中心的任何機器的天然障礙。結(jié)構(gòu)信息論是第一個信息處理的數(shù)學理論，它為建立以信息為中心的人工智能理論奠定了基礎。我們建立了一個基于觀察、聯(lián)想、想象、層譜抽象、編碼、解碼、知識樹的學習模型，實現(xiàn)了邏輯推理與直覺推理的結(jié)合，建立了語法語義一致性的解釋準則，建立了學習與機器智能的信息度量、模型、原理、理論與方法，解決了人工智能的可解釋性問題，破解了以計算為中心的人工智能技術(shù)的障礙。信息人工智能理論已經(jīng)在廣泛的信息處理中成功應用，效果顯著。本次報告將介紹這個新理論。

報告人簡介：

李昂生，男，1964年3月生，教授、博士生導師。1984年畢業(yè)于云南師范大學，分別于1988年和1993年在中科院軟件所獲碩士、博士學位。1998年1月—1999年1月在英國Leeds大學做訪問學者，2000年3月—2002年2月在英國Leeds大學做研究員。2008年9月-2009年3月訪問美國Cornell大學Juris Hartmanis教授。1993年7月-2018年7月中國科學院軟件研究所助研(1993-1995)，副研(1995-1999)，研究員(1999-2018)。2018年8月-至今，北京航空航天大學教授。2003年獲國家杰出青年科學基金，2008年入選中科院百人計劃。2012年應邀訪問英國劍橋大學牛頓數(shù)學科學研究所做訪問研究員。主要研究方向為網(wǎng)絡空間的信息與計算理論。他2016年提出的結(jié)構(gòu)熵度量，解決了信息論創(chuàng)始人Shannon和圖靈獎獲得者Brooks分別于1953年和2003年提出的信息度量問題。

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