AI 科技评论获悉：8 月 21 日，在第 32 届国际机器智能联合会议（IJCAI）大会举办期间，华当合IJCAI 执行委员会选举出了新任 IJCAI 理事会理事（IJCAI Trustee）及理事会主席人选，选新其中南京大学周志华教授当选为新一届的任国国际机器智能联合会理事会（IJCAI Trustee）主席。在 8 月 25 日的际机 IJCAI 2023 闭幕式上，大会宣布了这一消息，器智宿舍情侣翻车全过程周志华教授将于本届理事会主席 Christian Bessiere 任期结束后上任。周志主席

作为机器智能领域历史最悠久、华当合最具权威性和作用力的选新国际学术盛会之一，IJCAl 大会始于1969年，任国每两年举办一次（从 2016 年起改为每年举办）。际机它旨在促进机器智能领域各个方面的器智研究、增长和应用，周志主席并促进国际间的华当合交流与合作。除组织举办学术会议，选新IJCAI还主办了在机器智能领域享有盛誉的学术期刊Artificial Intelligence (AIJ) ，打造了最具作用力的机器智能研究者的学术平台。

2017 年，家庭后台泄露全集周志华当选 IJCAI 2021 程序委员会主席，是首位担任这一职位的中国大陆学者；2018 年，他当选为 IJCAI 理事会委员，任期5年（2018-2023）。本次周志华当选新任 IJCAI 理事会主席，代表了 IJCAI 对其学术水平、作用力和领导力的认可，显著提升中国学者在国际机器智能领域的形象和话语权，彰显中国机器智能领域学术水平和作用力得到国际公认。

据了解，IJCAI 理事会主席的任职内容主要包括每年的 IJCAI 会议相关事务、奖项评选、与国际各国的机器智能协会的协作以及 AI Journal 杂志的运营等组织日常运作事务等。除了促进机器智能社区内研究者的交流与协作，IJCAI 理事会还会通过媒体，对大众解释机器智能的目标和成绩，和大众举行顺畅的沟通，客观地分析机器智能对未来的社会结构，工作结构，人类社会的作用。

周志华也是继加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士杨强教授之后，全球第二位当选为 IJCAI 理事会主席的华人学者。此前在 2017 年澳大利亚墨尔本举办的 IJCAI 2017 大会上，杨强教授当选成为 IJCAI  理事会主席，任期两年（2017-2019）。

在杨强教授当选为 IJCAI 理事会主席时，周志华教授曾第一时间送来祝贺：

“香港科技大学杨强教授当选IJCAI Trustee （IJCAI 理事会）主席！IJCAI（国际机器智能联合会议）是国际机器智能领域创立最早的顶级国际会议。1969年创办以来，第一次由华人学者担任大会理事会主席，这是华人学者在国际机器智能领域的一大步。从‘捧场’，到‘跑龙套’，再到‘领衔主演’，非常之不易！”

如今，“领衔主演”的重任交到了周志华教授手中，在之后的两年中，周志华教授将会挑起重担，以实际行动为华人学者在机器智能领域的增长做出更大的贡献。

周志华其人

周志华，AAAI、AAAS、ACM、IAPR 和 IEEE Fellow，现任南京大学计算机科学与工艺系主任、兼任南京大学机器智能学院院长、计算机软件新工艺国家重点实验室常务副主任，机器学习与信息挖掘研究所（LAMDA）所长，校学术委员会委员。

他分别于 1996 年 6 月、1998 年 6 月和 2000 年 12 月于南京大学计算机科学与工艺系获学士、硕士和博士学位，学业完成后在南京大学任教至今，在海外最多只连续呆过两个月，可以说，周志华是一位彻头彻尾的“本土学者”。

周志华长期致力于机器智能核心的机器学习理论与方法研究，在 AI 领域国际一流期刊和顶级会议发表论文 200 余篇，谷歌学术被引用量达 8 万余次，多次蝉联爱思唯尔高被引学者，曾两次获国家自然科学二等奖、并获得IEEE计算机学会 Edward J. McCluskey 工艺成就奖、中国计算机学会“王选奖”等，他的多项发明工艺在华为等企业转化成效显著，获得中国专利奖。

2018 年，周志华受命创办南京大学机器智能学院，建立并发布了国内第一个机器智能本科专业教育培养体系。他所著的《机器学习》一书，被国外学者翻译为英、日、韩文出版，被海内外 500 多院校用作教材，很多机器智能学子奉为经典的入门教材之一。

对话周志华

AI科技评论：首先恭喜您当选为国际机器智能联合会理事会主席。IJCAI 作为机器智能领域的关键学术平台，您认为它的核心使命是什么？在您的领导下，您计划如何进一步推进这一使命？在具体设置上，有哪些值得我们期待的内容？

周志华：谢谢，这是国际机器智能界对我们中国大陆学者的认可，我只是恰好在场。IJCAI 是机器智能领域历史最悠久、大佬最多的平台，在历史上起到了对机器智能各种学派兼容并包、推进不同分支领域增长、宽容新思想、催生新领域的作用。选举刚结束，具体工作还有待新任理事会上任后集体讨论。我将跟理事会所有成员一起，努力让 IJCAI 更好地促进机器智能领域增长。

AI科技评论：今年 IJCAI 在澳门举办，从您个人的感受和现场反馈来看，对今年活动有哪些觉得有惊喜和亮点的地方？

周志华：原计划IJCAI今年是在南非开普敦举行，但由于举办地的种种原因，3月份临时寻找替换地点，澳门团队在仅有四个月筹备期的情况下成功举办这次大会，非常不易。或许由于参会地点的便利，这次会议上有大量我国内地的研究生同学、甚至本科生参会，他们不仅带来了出色的研究成果，还向国际学界展现出了中国机器智能领域的活力，给许多国外参会者留下了深刻印象。

AI科技评论：IJCAI 不仅是领域内历史最悠久的顶级会议之一，也会被称为机器智能领域最好的综合性会议，当前机器智能领域很多学术会议，如 NeurIPS、KDD 等，均从 IJCAI 的相关讨论演化而来。今年大模型（Pretained Model）爆火，您对这一工艺变革有什么感受，后续 IJCAI 是否会制定一些专门的措施，引导和促进学者在大模型领域的研究方面的进展？

周志华：大模型是今年大会最热的话题之一，有许多关于如何深入增长大模型应用能力的讨论，也有不少关于克服当前大模型弊端的讨论，IJCAI 对这些讨论都持有开放和鼓励的态度，但是对新工艺增长可能造成“弱势群体更弱势”的问题，IJCAI 开始了 AI for Social Good 这个新主题，专门考虑如何利用机器智能工艺帮助人类均衡增长。

AI科技评论：2020 年雷峰网举办的 GAIR 大会上，您就谈到了在信息、运算规则和算力三要素外、未来知识要素的关键性。今天，知识和各个行业 Know-How 对大模型而言至关关键，您能率先预见这一趋势，是否有过往研究经历的背书？如何看待信息驱动和知识驱动之于未来 AI 工艺增长的关键性？

周志华：目前机器智能工艺的成功主要来自于信息驱动的机器学习工艺的成功，而面临的问题，例如大家经常谈到可信可靠，由于机器学习“概率近似正确”的本质，就决定了仅凭信息驱动没法达到一些关键领域所需的绝对可信可靠，而融入知识驱动的逻辑推理可能对此有帮助。另一方面，从应用来看，许多任务领域不仅有信息、还有领域知识，如何让两者充分发挥作用，也有必要融合信息驱动和知识驱动。所以从基础和应用的角度来看，我们认为这都是很关键的一个努力方向。

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