IJCAI 2023 獎項(xiàng)頒布，楊強(qiáng)獲杰出服務(wù)獎

楊強(qiáng)是首位獲此殊榮的華人科學(xué)家。

作者 | 郭思

編輯 | 陳彩嫻

AI科技評論獲悉：IJCAI 2023 獎項(xiàng)近日公布，中國人工智能專家楊強(qiáng)榮獲「Donald E. Walker 杰出服務(wù)獎」，以表彰他對 IJCAI 組織與整個人工智能領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)。

自1969年IJCAI創(chuàng)辦以來，還沒有華人學(xué)者榮獲這一獎項(xiàng)，楊強(qiáng)教授是第一位。國際人工智能聯(lián)合會議（International Joint Conference on Artificial Intelligence，簡稱為「IJCAI」）是人工智能領(lǐng)域中最主要的學(xué)術(shù)會議之一，其設(shè)立了卓越研究獎、計(jì)算機(jī)與思想獎、Donald E. Walker 杰出服務(wù)等獎項(xiàng)，主要授予那些在人工智能領(lǐng)域做出非凡貢獻(xiàn)的科學(xué)家們。IJCAI Donald E. Walker 杰出服務(wù)獎項(xiàng)由 IJCAI 于 1979 年設(shè)立，旨在表彰 AI 領(lǐng)域的資深科學(xué)家在其職業(yè)生涯中對該領(lǐng)域的貢獻(xiàn)和服務(wù)。以前的獲獎?wù)哂校好绹?jīng)濟(jì)學(xué)家伯納德·梅爾策（Bernard Meltzer）、人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）、面部識別技術(shù)的先驅(qū)之一伍德羅·布萊索(Woodrow Bledsoe)等等。

1、楊強(qiáng)個人生平

楊強(qiáng)生于1961 年 12 月，高中畢業(yè)于清華大學(xué)附屬中學(xué)。1982年畢業(yè)于北京大學(xué)天體物理學(xué)專業(yè)，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位，畢業(yè)后通過CUSPEA項(xiàng)目赴美國留學(xué)。他于1982年赴馬里蘭大學(xué)深造，1985年獲得天體物理學(xué)碩士后轉(zhuǎn)學(xué)人工智能專業(yè)，獲得碩士及博士學(xué)位。1989年至2012年，楊強(qiáng)先后于滑鐵盧大學(xué)和西蒙菲莎大學(xué)以及香港科技大學(xué)任副教授以及教授職位。2012年，楊強(qiáng)將主要精力轉(zhuǎn)向人工智能和大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化研究，在華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任創(chuàng)始主任。2015至2018年，在香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系任系主任。在2013年7月舉行的第27屆先進(jìn)人工智能（AAAI）大會上，楊教授被推選為AAAI 院士，是第一位獲此殊榮的華人。2017年，楊強(qiáng)當(dāng)選國際人工智能聯(lián)合會（IJCAI）理事會主席（任期至2019年），是IJCAI首次由華人科學(xué)家擔(dān)任IJCAI理事會主席身份。2021，楊強(qiáng)擔(dān)任國際人工智能大會 AAAI  大會主席，此次任職是AAAI大會歷史上第二位大會主席，再次成為首次擔(dān)任主席的華人。除了多個「首位華人」，楊強(qiáng)的學(xué)術(shù)成就也十分耀眼，是人工智能的重要領(lǐng)域“遷移學(xué)習(xí)”和“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的領(lǐng)軍人物。他是IEEE Fellow（2009）、IAPR Fellow（2012）、AAAS Fellow（2012）、AAAI Fellow（2013）、ACM Fellow（2017）、CAE和RSC Fellow（加拿大工程院和皇家學(xué)院院士，2021）。在人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，他已經(jīng)發(fā)表了400多篇論文，是人工智能和數(shù)據(jù)挖掘頂級會議，比如IJCAI、ACL、SDM、 WSDM 、 KDD、CIKM、 AAAI的常客。在谷歌學(xué)術(shù)，楊強(qiáng)的被引數(shù)超過了 10 萬，h-index 超過了 130。

2、主要研究方向

楊強(qiáng)主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄埽?lián)邦學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、智能規(guī)劃。其中最為大眾熟知的是遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等在兩個或兩個以上的領(lǐng)域之間進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

所謂遷移學(xué)習(xí)，要素是發(fā)現(xiàn)兩個領(lǐng)域之間的共性。在機(jī)器學(xué)習(xí)里便是讓機(jī)器學(xué)會發(fā)現(xiàn)共同特征的能力。用一個淺顯的例子來說明便是，比方說你建了一個薦書網(wǎng)站又建了一個推薦食品的網(wǎng)站，那么我們可以拿薦書網(wǎng)站模型遷移到新場景下應(yīng)用。如果不用遷移學(xué)習(xí)，就得等很長時(shí)間獲得足夠多的數(shù)據(jù)來做智能推薦。機(jī)器學(xué)會遷移學(xué)習(xí)，便能快速高效的進(jìn)行智能推薦。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)，其基本思想是建立一個共有模型，各個參與者的身份和地位相同，通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式，實(shí)現(xiàn)不同企業(yè)、不同部門所擁有的數(shù)據(jù)不交換、不移動。在不違反數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法律法規(guī)的前提下，模型利用全量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和模型優(yōu)化，從而得到最優(yōu)模型結(jié)果。無論是遷移學(xué)習(xí)，還是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，現(xiàn)在都已經(jīng)成為人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)，成為這些領(lǐng)域研究者致力的方向之一。楊強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域，在實(shí)踐中解決小數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)孤島、用戶隱私和數(shù)據(jù)安全問題；為全球數(shù)百萬用戶和企業(yè)開發(fā)了用于普惠金融、健康和電子商務(wù)應(yīng)用程序的開源產(chǎn)業(yè)級系統(tǒng)。他的研究對大規(guī)模人工智能和數(shù)據(jù)挖掘工程系統(tǒng)和應(yīng)用、新標(biāo)準(zhǔn)、開源軟件產(chǎn)生了較大的影響，并提升了社會的知識水平。他帶領(lǐng)微眾銀行開源了全球首個工業(yè)級聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)框架。香港科技大學(xué)曾這樣評價(jià)他：楊強(qiáng)是國際領(lǐng)先的大型人工智能和數(shù)據(jù)挖掘解決方案工程實(shí)踐專家。

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