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曾毅
(中國科學院自動化研究所人工智能倫理與治理中心主任)
鎖定
曾毅,1982年6月生,博士,研究員。現任中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心副主任,中英人工智能倫理與治理研究中心主任,
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中國科學院自動化研究所研究員,中國科學院大學崗位教授 博士生導師。
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作為世界衞生組織衞生健康領域人工智能倫理與治理專家組成員參與了“世界衞生組織衞生健康領域人工智能倫理與治理指南”報告編寫發佈的全過程。
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曾毅人物經歷
曾毅
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,現任中國科學院自動化研究所研究員、類腦智能研究中心副主任,中國科學院大學崗位教授、博士生導師,中國科學院腦科學與智能技術研究中心青年骨幹,
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中英人工智能倫理與治理研究中心主任、北京智源人工智能研究院人工智能倫理與可持續發展中心主任。聯合國教科文組織AI倫理特設專家組專家,世界衞生組織健康領域AI倫理與治理專家組專家。
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2012年到中國科學院自動化研究所工作,任助理研究員、副研究員、研究員。
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曾毅研究方向
實現並超越人類水平的智能是人工智能研究的終極目標。世界上除了人腦以外,目前沒有任何一個智能系統能夠高度協同多模態感知、決策、推理、預測、語言、動作等認知能力,具有高度自適應性、自主學習能力,甚至是自我意識,並穩定工作至少幾十年。因此,研究腦信息處理原理,構建類腦智能計算模型,最終應用於人工智能系統研發,是實現人類水平人工智能,最終超越人類智能的重要途徑。與此同時,我們要充分關注人工智能風險、安全與倫理,確保類腦人工智能的研究向對人類及社會有益的方向發展。
我的主要研究領域圍繞類腦智能研究展開。主要涉及:
曾毅主要成就
發表論文
(1) Biological Neuron Coding Inspired Binary Word Embeddings, Cognitive Computation, 2019-10, 通訊作者
(2) A Brain-inspired Visual Fear Responses Model for UAV Emergent Obstacle Dodging, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2019-09, 通訊作者
(3) Dynamic Fusion of Convolutional Features based on Spatial and Temporal Attention for Visual Tracking, Proceedings of the 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2019), 2019-07, 通訊作者
(4) Training a V1 Like Layer Using Gabor Filters in Convolutional Neural Networks, Proceedings of the 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2019), 2019-07, 通訊作者
(5) A Fast Contour Detection Model Inspired by Biological Mechanisms in Primary Vision System, Frontiers in Computational Neuroscience, 2018, 通訊作者
(6) A Plasticity-centric Approach to Train the Non-differential Spiking Neural Networks, The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), 2018, 通訊作者
(7) Brain-inspired Balanced Tuning for Spiking Neural Networks, The 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18), 2018, 通訊作者
(8) Efficient Coding Matters in the Organization of the Early Visual System, Neural Networks, 2018, 通訊作者
(9) A Basal Ganglia Network Centric Reinforcement Learning Model and Its Application in Unmanned Aerial Vehicle, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2018, 第 1 作者
(10) A Brain-inspired Decision-Making Spiking Neural Network and Its Application in Unmanned Aerial Vehicle, Frontiers in Neurorobotics, 2018, 通訊作者
(11) A Brain-inspired Decision Making Model based on Top-down Biasing of Prefrontal Cortex to Basal Ganglia and Its Application in Autonomous UAV Explorations, Cognitive Computation, 2018, 通訊作者
(12) Towards Robot Self-consciousness (II): Brain-inspired Robot Bodily Self Model for Self-Recognition, Cognitive Computation, 2018, 第 1 作者
(13) A Computational Approach towards the Microscale Mouse Brain Connectome from the Mesoscale, Journal of Integrative Neuroscience, 2017, 通訊作者
(14) Improving Multi-layer Spiking Neural Networks by Incorporating Brain-inspired Rules., SCIENCE CHINA Information Sciences, 2017, 第 1 作者
(15) Towards a Brain-inspired Developmental Neural Network by Adaptive Synaptic Pruning, Proceedings of the 24th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2017), 2017, 通訊作者
(16) A Quaternionic Rate-based Synaptic Learning Rule Derived from Spike-Timing Dependent Plasticity, Lecture Notes in Computer Science, 2017, 通訊作者
(17) HCNN: A Neural Network Model for Combining Local and Global Features towards Human-like Classification, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2016, 通訊作者
(18) 類腦智能研究的回顧與展望, Retrospect and Outlook of Brain-inspired Intelligence Research, 計算機學報, 2016, 第 1 作者
(19) 類腦智能研究現狀與發展思考, Research Status and Developments of Brain-inspired Intelligence, 中國科學院院刊, 2016, 第 3 作者
(20) A Spiking Neural Network Based Autonomous Reinforcement Learning Model and Its Application in Decision Making, Lecture Notes in Computer Science, 2016, 第 2 作者
(21) Towards Robot Self-Consciousness (I): Brain-inspired Robot Mirror Neuron System Model and Its Application in Mirror Self-Recognition, Lecture Notes in Computer Science, 2016, 第 1 作者
(22) Parallel Brain Simulator: A Multi-scale and Parallel Brain-inspired Neural Network Modeling and Simulation Platform, Cognitive Computation, 2016, 通訊作者
(23) Biological Neural Network Structure and Spike Activity Prediction based on Multi-neuron Spike Train Data, International Journal of Intelligence Science, 2015, 第 2 作者
(24) HEVS: A Hierarchical Computational Model for Early Stages of the Visual System, Proceedings of the 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015), 2015, 第 3 作者
(25) Biologically Inspired Deep Stereo Model, Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2015), 2015, 第 2 作者
(26) Neural Spike Prediction based on Spreading Activation, BMC Neuroscience, 15(Suppl 1): P7, 2014, 第 2 作者
(27) Neural Pathway Prediction based on Multi-neuron Spike Train Data, BMC Neuroscience, 15(Suppl 1): P6, 2014, 第 1 作者
(28) Active Recommendation of Tourist Attractions based on Visitors Interests and Semantic Relatedness, Lecture Notes in Computer Science, 2014, 第 1 作者
(29) Neuronal Morphology Modeling Based on Microscopy Reconstruction Data in the Public Repositories, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2014, 第 1 作者
(30) Automatic Recovery of Z-Jumps for Neuronal Morphology Reconstruction, Frontiers in Neuroinformatics. Conference Abstract, 2014, 第 1 作者
(31) Linked Neuron Data (LND): A Platform for Integrating and Semantically Linking Neuroscience Data and Knowledge, Frontiers in Neuroinformatics. Conference Abstract, 2014, 第 1 作者
(32) Linking Entities in Short Texts based on a Chinese Semantic Knowledge Base, Communications in Computer and Information Science, 2013, 第 1 作者
(33) Entity Conceptualization and Understanding based on Web-scale Knowledge Bases, Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2013), 2013, 第 1 作者
(34) CASIA-KB: A Multi-source Chinese Semantic Knowledge Base Built from Structured and Unstructured Web Data, Lecture Notes in Computer Science, 2013, 第 1 作者
(35) Statistical and Structural Analysis of Web-based Collaborative Knowledge Bases Generated from Wiki Encyclopedia, Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, 2012, 第 1 作者
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曾毅所獲榮譽
曾毅社會任職
2020-03-15-今,聯合國教科文組織人工智能倫理特別專家組, 專家
2019-02-15-今,科技部新一代人工智能治理委員會, 委員
曾毅人物事蹟
曾毅科研成果
2023年,中科院自動化所曾毅研究團隊提出一種將機器學習視覺數據集轉換成幻覺輪廓樣本的方法,量化測量當前的深度學習模型對幻覺輪廓識別能力,實驗結果證明,從經典的到最先進的深度神經網絡都難以像人一樣具有較好的幻覺輪廓識別能力,即使是當前最先進的深度學習算法在交錯光柵效應(幻覺識別能力之一)的識別上也與人類水平相距甚遠。
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2023年9月,中國科學院自動化研究所研究員曾毅團隊提出一種受生物腦啓發的神經環路演化模型,有助於研發更高效的類腦脈衝神經網絡,增強人工智能系統的感知、學習、決策能力。相關成果已在學術期刊《美國國家科學院院刊》發表。
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- 參考資料
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- 1. 曾毅----自動化研究所 .中國科學院自動化研究所[引用日期2021-06-30]
- 2. 曾毅:用可持續發展照亮AI善用之路 .新浪.2020-08-27[引用日期2021-06-30]
- 3. 中國科學院自動化所研究員曾毅 .光明網.2020-12-29[引用日期2021-06-30]
- 4. 世界衞生組織發佈衞生健康領域人工智能倫理與治理指南 —中國教育在線 .中國教育在線.2021-06-30[引用日期2021-06-30]
- 5. 世界衞生組織發佈衞生健康領域人工智能倫理與治理指南—新聞—科學網 .科學網.2021-06-29[引用日期2021-06-30]
- 6. 幻覺認知誰更強?最新研究發現人工智能與人類差距顯著 .中國新聞網.2023-03-08[引用日期2023-09-29]
- 7. 發佈 | 中國發展高層論壇2023年年會主要中方代表名單 .中國發展高層論壇[引用日期2023-03-27]
- 8. 《時代》週刊全球百大AI人物:李彥宏、馬斯克、黃仁勳、薩姆·奧特曼等獲評AI領袖 .金融界.2023-09-08[引用日期2023-09-08]
- 9. 我國科學家提出腦啓發神經環路演化模型 .北京日報客户端.2023-09-29[引用日期2023-09-29]
- 10. 曾 毅 .中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心(四類機構)[引用日期2023-10-18]
- 11. 曾毅 .UCAS[引用日期2023-10-18]
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