时间：11月5日10:00
地点：文理楼580
嘉宾：杨晓光研究员
报告摘要：
本报告简单回顾人工智能的发展历程，从人工智能的三个发展范式——连接主义、行为主义、符号主义的基本假设出发，阐释大模型表现出来的智能突破是建立在学习机制之上“充分学习”带来的涌现行为。大模型是连接主义、行为主义、符号主义在“大参数+历史数据上+生成数据”上的有机组合：连接主义是大模型的主体，通过学习，从现实世界中去建立事物之间的关系；行为主义是副手，通过与现实交互，解决时变（演变）、不确定性以及检验与迭代等问题；符号主义是工具，使得连接和行为变成可计算、可推理，有技术可能；历史大数据不断登顶知识高峰，生成数据突破既有桎梏，创造新的可能；大参数与算法结合，使得学习到的复杂关系能够被记忆检索，被组合推理、从而实现智能涌现。本报告用三个利用大模型的理解和生成能力助力金融问题研究的案例，说明大模型对社科研究也有巨大潜力。
个人简介：
杨晓光，中国石油大学（北京）资深教授/中国科学院数学与系统科学研究院研究员，中国系统工程学会理事长，欧亚系统科学研究会副理事长，建构复杂系统管理中国自主知识体系高校联盟副理事长，《系统工程理论与实践》、《系统科学与数学》主编。主要研究兴趣为金融学、数字经济、博弈论、复杂社会系统。
