理论指导下的人工智能：模型驱动vs.数据驱动院

2021年7月30日，由深圳市科学技术协会、深圳市福田区企业发展服务中心共同主办，深圳市专家人才联合会承办的第44届院士论坛。智能：模型驱动与数据驱动”，在深圳市福田区点线世界成功发表演讲。论坛由深圳市福田区企业发展服务中心主任冯向阳主持。院士论坛将全程视频直播。

深圳市福田区企业发展服务中心主任冯向阳主持

国家工程院院士张东晓

国家工程院院士张东晓，现任南方科技大学学术副校长、教务长和技术。 “国家杰出青年科学基金”获得者，教育部“长江学者”特聘教授。美国地质学会会士（Fellow），国际石油工程师学会SPE最高荣誉会员。历任北京大学研究生院常务副院长、工程学院院长、海洋研究所所长、南加州大学马歇尔讲席教授（终身）、石油与地质系米勒讲席教授工程，俄克拉荷马大学教授（终身制），美国著名洛斯阿拉莫斯国家实验室高级研究员。他是地表水文学、非常规油气开发、二氧化碳地质埋藏、可再生能源等领域的国际知名学者。他在随机理论建模、数值计算、历史匹配和机器学习等方面的研究成果被国际同行广泛采用。曾任英国国家研究委员会“能源研究评估委员会”委员、美国国家研究委员会“地球科学2010-2020科学研究规划委员会”委员、达沃斯世界经济论坛（WEF）“全球议程理事会”，中国学位与研究生教育学会人文与科学工作委员会主任、学院联席院长中国研究生秘书长，中国学位与研究生教育学会评审委员会（第六届）副主任。

张东晓院士就人工智能、机器学习和深度学习的从属关系进行了讲座，内容涵盖专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理和推荐系统。分支专业。他还指出，随着新一轮技术革命和产业变革的出现，大数据的形成、理论算法的创新、智能化已经成为技术和产业发展的重要方向。

张院士强调，机器学习是将概率论、统计学等领域的知识与计算机技术进行交叉融合，研究计算机如何模拟或实现人类学习行为以获取新知识或技能。重组现有的知识结构，使其不断提高自身的性能。

张东晓院士根据自己的经验和自己的规则和适用范围，并根据计算数据量，对回归算法、聚类算法、分类算法、降维算法等算法进行了讲解数据需要分类，是否需要分析数据结构等方面作为基础介绍如何正确选择算法以及算法的实际应用方法。

张东晓院士在机器学习研究的基础上，从介绍利用机器学习生成地质力学测井曲线开始，一步步展示了他的研究成果和方向。关于物理问题的控制过程，是指可以利用机器学习来判断形成过程中发生的物理过程，利用数据同化规律确定物理过程描述模型中的参数；人类不理解的映射关系等问题。 上面通过机器自己的学习可以得到真实的数据，这有效地解释了目前石油领域的一些问题。

演讲现场 p>

在报告中，张东晓院士讨论并分享了数据驱动和模型驱动在不同情况下的应用。并以石油开采为例进行说明，形成测井曲线，生成地质模型辅助石油开采分析。然后围绕“电力负荷预测”和“光伏发电预测”的问题，深入浅出讲解，讲讲留学过去，分享实验经验。

在提问环节，张东晓院士详细回答了问题，就人工智能的实际应用和经济效益提出质疑，并指出高校人才培养不应过分追求“热门专业”，而应做好基础人才的培养。

实时互动 p>

文章来源：《史学理论研究》 网址: http://www.sxllyjzzs.cn/zonghexinwen/2021/0813/530.html