本刊記者 劉昊林

馬連博：在人工智能時(shí)代乘風(fēng)破浪

本刊記者 劉昊林

在辦公室里

“我的研究，概括起來(lái)講就是‘一點(diǎn)兩面’?！瘪R連博是土生土長(zhǎng)的東北人，說(shuō)起話來(lái)干脆利落，“這個(gè)‘點(diǎn)’呢，就是以計(jì)算智能為出發(fā)點(diǎn)。兩個(gè)‘面’呢，是指從復(fù)雜工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)工程系統(tǒng)優(yōu)化兩個(gè)方面進(jìn)行應(yīng)用研究?！?/p>

總結(jié)起來(lái)雖然簡(jiǎn)單，但是在日常的科研工作中，馬連博也是飽嘗艱辛。受益于當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)新一代技術(shù)的創(chuàng)新，無(wú)處不在的大數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的運(yùn)算能力以及深度學(xué)習(xí)模式的突破使人工智能駛?cè)肓烁咚侔l(fā)展的快車道。這一輪熱潮勢(shì)不可擋，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新名詞成為了人們嘴邊熱門的詞匯。

就自己的研究領(lǐng)域，馬連博向記者介紹道，因?yàn)椤盁o(wú)處不在的計(jì)算”，我們已經(jīng)進(jìn)入到一個(gè)嶄新的智能時(shí)代。作為人工智能的一個(gè)重要分支，計(jì)算智能因其智能性、并行性和健壯性，得到了研究者的廣泛關(guān)注，目前已經(jīng)在算法理論和算法性能方面取得了很多突破性的進(jìn)展。

“從自然界里獲得啟發(fā)是從事科研的一個(gè)重要途徑，許多重大發(fā)明都是從中獲得的靈感?！瘪R連博解釋道，“我所研究的也是一種仿生學(xué)習(xí)算法，通過(guò)模擬大自然和人類的智慧，提升算法的性能，通過(guò)數(shù)據(jù)的手段構(gòu)造出一種計(jì)算模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題的優(yōu)化求解?！?/p>

與傳統(tǒng)的人工智能相比，計(jì)算智能更適用于解決大數(shù)據(jù)分析里那些難以建立有效的形式化模型的各種問(wèn)題。目前已經(jīng)在模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、通信網(wǎng)絡(luò)和生物醫(yī)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域都取得了成功的應(yīng)用。

作為在這一領(lǐng)域深耕多年的學(xué)者，馬連博取得了一系列成績(jī)和榮譽(yù)，先后獲得中科院院長(zhǎng)獎(jiǎng)、遼寧百千萬(wàn)人才等，以第一作者/通信作者在計(jì)算智能領(lǐng)域發(fā)表SCI論文20余篇，并且先后主持國(guó)家“863”重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金、遼寧省自然科學(xué)基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)——優(yōu)青培育等多項(xiàng)科研課題。

“基于復(fù)雜系統(tǒng)層次演化的蜂群優(yōu)化模型、算法及在微網(wǎng)調(diào)度中的應(yīng)用”是馬連博正在主持的一個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目。這是一項(xiàng)復(fù)雜生物系統(tǒng)建模和計(jì)算智能學(xué)科交叉的國(guó)際前沿的研究課題，要通過(guò)分析、模擬自然界生物系統(tǒng)的進(jìn)化機(jī)制與學(xué)習(xí)機(jī)理，構(gòu)造高效的群體智能演化模型與優(yōu)化方法，進(jìn)而抽取群智涌現(xiàn)行為用于解決諸如大數(shù)據(jù)挖掘、群體感知計(jì)算、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)各類復(fù)雜工程優(yōu)化問(wèn)題。

然而，目前計(jì)算智能與群體智能的研究，仍然局限于通過(guò)模擬自然生物的某些行為特征、設(shè)計(jì)相應(yīng)的方法來(lái)解決工程問(wèn)題，在智能方法的設(shè)計(jì)上過(guò)于強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的簡(jiǎn)單性，研究的點(diǎn)比較分散，角度比較單一，忽視了系統(tǒng)的復(fù)雜性，缺乏對(duì)其自組織、自適應(yīng)、涌現(xiàn)機(jī)理的深刻研究，不能揭示其中的動(dòng)力學(xué)機(jī)制和智能原理，也沒(méi)有足夠的理論支持和有效的分析、控制手段，算法的效果往往難以得到保證。

圍繞以上關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，馬連博從自然學(xué)習(xí)角度切入，針對(duì)新一代復(fù)雜工程系統(tǒng)中存在的大規(guī)模、多目標(biāo)、多變量、強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性和不確定性等綜合復(fù)雜性因素，從生物個(gè)體、群體、群落三個(gè)層次展開(kāi)了計(jì)算智能模型、方法及應(yīng)用研究，提出新型的基于生物系統(tǒng)群智演化行為的智能優(yōu)化方法，形成了完整的研究體系。在大數(shù)據(jù)并行處理、云計(jì)算、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)感知計(jì)算和系統(tǒng)優(yōu)化等方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。

馬連博預(yù)測(cè)，在未來(lái)，人工智能會(huì)開(kāi)啟并連接一切，涉及交通、制造、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域。而這一切的發(fā)展離不開(kāi)強(qiáng)大的技術(shù)支持，包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等等。馬連博對(duì)未來(lái)的發(fā)展充滿希望，干勁十足！他正規(guī)劃著將自己的團(tuán)隊(duì)打造得更加具有戰(zhàn)斗力，更加緊貼國(guó)際前沿，在人工智能的時(shí)代里乘風(fēng)破浪，引領(lǐng)潮流。