德国慕尼黑工业大学克劳斯·迈因策尔教授来我院开展系列讲座

2018年4月16—21日，德国慕尼黑工业大学教育学院克劳斯·迈因策尔（Klaus Mainzer）教授应邀到我院做三场讲座，题目分别为《复杂性的挑战：科学与社会的计算性革命》、《人工智能及其对人类发展的战略挑战》和《从算法基础与教育视角看人工智能和机器学习》。教育学院教育技术系贾积有教授主持了讲座，我院、校内其他院系、中科院等单位师生积极参与了三次讲座，并与迈因策尔教授进行了深层次的交流研讨。

Klaus Mainzer教授讲座现场

在《复杂性的挑战：科学与社会的计算性革命》一讲中，迈因策尔教授指出，科学和社会产生了海量数据，从生命、生态、宇宙、经济到互联网。20世纪的杰出科学家（如冯诺依曼、祖泽和费曼等）早就提出了这样的问题：宇宙可以被理解为一个具有产生复杂模式算法的巨型超级计算机吗？在复杂的自然和社会系统中，可以应用复杂系统动力学的基本规律来处理自然和社会中的危机和风险。计算机不断增长的计算能力为自然科学和社会科学的跨学科解释、模拟和预测开辟了新的途径。

在第二讲《人工智能及其对人类发展的战略挑战》中，迈因策尔教授提出了一个可以在自然界和技术上实现的关于智能程度的工作定义来替代图灵测试关于机器智能的定义，强调可通过神经形态计算体系结构实现模拟和数字智能，就如何提高人工智能作为人类服务系统的可靠性和信任度阐述了自己的观点。在物联网中，工业生产、贸易和服务将逐步自动化。区块链技术使得中心机构（例如银行）将被分散的数据库所取代，以实现客户之间的直接交易。智能算法和数据挖掘将提高管理决策水平。为了应对人工智能技术的全球竞争，中国和欧洲应建立战略合作伙伴关系。

第三讲的报告题目为《从算法基础与教育视角看人工智能和机器学习》，该讲座作为“北大教育论坛”第183讲进行。迈因策尔教授从交叉学科的角度深入探讨了教育、自然智能与人工智能的复杂关系。教育的过程就是提高受教育者的自然智能（包括感知、行为和认知等多个方面），而人类自然智能的提高在大脑中表现为大量的神经元密度的增加，这些神经元具有较慢的连接突触、模拟化的权重和敏感的湿件（细胞组织+神经化学），消耗较少的能量。而人工智能技术的发展意味着数字计算机计算速度和存储能力的增长，这些计算机由硬件构成（例如硅+半导体技术），消耗较多的能量。人工智能的发展对劳动力市场产生了深刻影响，对教育提出了新的要求：培养更多具有创新意识和能力，而不是只会死记硬背或重复操作的毕业生。

克劳斯·迈因策尔教授是世界著名科学与社会研究专家和复杂性系统学者，现任欧洲科学与艺术院院士、德国工程院院士、德国慕尼黑工业大学教育学院教授、德国复杂性系统协会主席。曾任康斯坦茨大学副校长、奥格斯堡大学哲学学院院长和交叉信息科学中心主任、慕尼黑工业大学林德研究院院长和科技与社会研究中心主任等学术职务。迈因策尔教授著述颇丰，先后出版了《复杂性中的思维》（Thinking in Complexity: The computational Dynamics of Matter, Mind, and Mankind）、《人工智能》、《混沌》、《生命与机器》等20多本英文和德文专著。其中《复杂性中的思维》在全球被再版发行10次，在1999年出版中文版。他应邀在世界各地的学术会议、电视台和电台等讲演100多次，广受同行、学生和公众的好评。

（教育技术系 供稿）