数据智能系列讲座第3期—交流式学习：神经网络的精细与或逻辑与人类认知的对齐

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数据智能系列讲座第3期

「交流式学习：

神经网络的精细与或逻辑

与人类认知的对齐」

25日 20：00 精彩开播

期待与您云相聚，共襄学术盛宴！

| 直播信息

报告题目

交流式学习：

神经网络的精细与或逻辑与人类认知的对齐

报告简介

虽然近年来神经网络的可解释性研究得到了广泛的关注，但是神经网络中精细决策逻辑尚未得到有效的解释，学界对神经网络的评测依然停留在检验神经网络输出结果的层面。

对神经网络精细决策逻辑的量化评测，以及神经网络决策逻辑与人类认知的对齐，为可解释性基础理论提出了新的挑战，比如证明神经网络内在决策逻辑是否可以被严谨地解释为符号化的概念，如何量化神经网络的知识表征，等等。

本次报告将介绍如何在博弈交互理论体系下严谨地量化神经网络所建模的概念表征，证明解释的严谨性，进而对大模型安全性进行量化评估，实现神经网络的精细与或逻辑与人类认知的对齐。

报告嘉宾

张拳石

上海交通大学副教授

特邀主持

安竹林

中国科学院计算技术研究所副研究员

硕士生导师

讲座时间

2024年9月25日（周三）2010

讲座环节及流程

?讲座环节：

① 5 分钟主持人进行主题与嘉宾介绍

②55分钟报告嘉宾讲座环节

③ 10分钟互动问答环节

?讲座流程：

① 19:45 开芯会视频号上线，欢迎观众朋友提前进入直播间候场

② 20:00 主持人开场

③ 20:05 主讲嘉宾开始讲座，持续55min

注：【在讲座过程中欢迎观众朋友通过各直播平台进行提问工作人员将收集和整理问题】

③ 21:00主持人根据工作团队整理的问题与嘉宾进行问答互动，持续10min

讲座形式

视频号、B站、电子发烧友、

蔻享学术等

多平台同步直播

报告嘉宾

张拳石

上海交通大学电院计算机科学与工程系长聘教轨副教授，博士生导师，入选国家级海外高层次人才引进计划，获ACM China新星奖。他于2014年获得日本东京大学博士学位，于2014-2018年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）从事博士后研究。张拳石在神经网络可解释性方向取得了多项具有国际影响力的创新性成果。张拳石承担了TMLR的Action Editor，NeurIPS 2024 Area Chair，CCF-A类会议IJCAI 2020和IJCAI 2021的可解释性方向的Tutorial，并先后担任了AAAI 2019, CVPR 2019, ICML 2021大会可解释性方向的分论坛主席。

主持嘉宾

安竹林

博士，中国科学院计算技术研究所副研究员，硕士生导师，中科（厦门）数据智能研究院副院长，CCF高级会员。专注于计算机视觉、人工智能等领域的研究工作，在相关领域的知名国际会议和期刊杂志上发表论文30余篇，申请发明专利20余项，为国家自然科学基金、中科院科技基金、国家重大专项子课题等多项项目的负责人。