亚太人工智能学会2022中国东部人工智能高峰论坛成功举办(4)

大数据分析包括决策过程、机器学习原理，智能知识管理这三大基本原理；当前，数据挖掘存在非结构化数据的结构化、数据复杂性与不确定性、数据异构与决策异构的关系的挑战。

当前国际数字经济的发展从技术准备期到快速繁荣期，到目前的大数据与人工智能时代；当前，大家都比较重视数据的获取与使用，国际数字发展经验，数字建设采取政策先导，建设数字政府、发展基础电信设施、促进数字技术创新；面临人口分布、预算、数据监管与开放、跨部门协同与隐私安全等挑战；国际数字经济体的一些领先之处，比如法律与政策先行引导、创新驱动企业发展、完善的市场形态等。

我国在十三五期间数字经济取得的成就有，数字产业化规模不断壮大、产业数字化转型步伐加快、新业态新模式不断涌现、数字经济创新发展、政务信息系统整合共享、以及数字服务改善民生，比如在线教育、线上办公、网路购物和无接触配送服务等。

当然，我国数字经济也面临不少挑战，比如大而不强；卡脖子工程有待突破，主要是操作系统；第三是我国数字经济的国际话语权需要提高，应积极参与数字经济相关的国际组织，争取话语权。

报告最后，石教授也提出建议与思考，个人提出6条建议，持续强化数据开放与数据保护、持续推动大数据职业技能培训、持续加强“卡脖子”工程政策扶持力度、加快建立“一卡一码”民生服务体系、加快建立面向全社会的征信体系和积极争取国际话语权。

孙富春教授，中国人工智能学会副理事长、IEEE 会士、CAAI 会士、国家杰青、清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学校学术委员会委员、智能技术与系统国家重点实验室常务副主任，报告主题是“跨模态学习的研究与进展”。

孙教授从我们人类学习抓取和操作物体，学习行走，学习读和写，学习语音及其所指的物体等等开始入手，阐述了在这些日常的行为中，视觉、听觉、身体躯体感觉或者其他感知方式必须要综合起来，然后去增加另外一个感官的学习效果，这就是夸模态学习；事实上，人后天学会的技能中大多都是跨模态的；婴儿的脑发育极大的依赖不同感官的交互。

接着，孙教授分析了相关研究背景，随着算力的提高与网络结构发展，深度学习在单一模态上取得了优异的性能。这两年跨模态与多模态学习的研究与论文成果越来越多。报告给大家讲到模态的定义，模态是指事物发生或存在的方式，进一步解释的话，模态是指某种类型的信息，或者是指该信息的标识；例如说出的话或者文字、图像和视频、声音和音乐等音频、触觉、嗅觉和味觉等；多模态研究经历了四个时代，1970-1980年的“行为时代”，1980-2000年的“计算时代”，2000-2020年的“交互时代”，到2010-至今的“深度学习时代”；报告给大家讲述了当前的核心问题及研究方法，多模态表示、多模态对齐、跨模态翻译、多模态融合和多模态协同学习等，并给出其团队当前的研究成果与大量实例。