周志华当选IJCAI理事会主席引领人工智能国际发展

人工智能领域的一项重量级人事变动，近日在第32届国际人工智能联合会议（IJCAI）上尘埃落定。会议期间，IJCAI执行委员会选举产生了新一届理事会成员及主席，南京大学周志华教授当选为新任IJCAI理事会主席。这一任命已在8月25日的IJCAI 2023闭幕式上正式宣布，周志华教授将在现任主席Christian Bessiere任期结束后接任。

IJCAI大会始于1969年，是人工智能领域历史最悠久、最具权威性的国际学术盛会之一，最初每两年举办一届，自2016年起改为每年举办。它的核心使命在于推动人工智能各分支的研究、发展与实际应用，并促进全球范围内的学术交流与合作。除了主办会议，IJCAI还旗下拥有在学界享有盛誉的期刊《Artificial Intelligence》，共同构成了最具影响力的人工智能学术平台。

周志华教授此次当选，可谓水到渠成。早在2017年，他便已当选为IJCAI 2021的程序委员会主席，成为首位担此重任的中国大陆学者。次年，他又成功当选IJCAI理事会委员，任期五年。此番履新主席一职，无疑是国际学界对其学术造诣、行业影响力及领导才能的又一次高度认可。这不仅仅是个人的荣誉，更显著提升了中国学者在国际人工智能舞台上的形象与话语权，从一个侧面印证了中国人工智能研究的整体实力已获得广泛国际公认。

IJCAI理事会主席的职责颇为关键，涵盖了年度大会的组织协调、重要奖项的评选、与各国人工智能协会的协作，以及《AI Journal》杂志管理等日常运作事务。此外，理事会还肩负着向公众阐释人工智能发展目标与成就、分析技术对社会结构与未来工作的潜在影响，从而搭建起学界与大众之间沟通桥梁的责任。

值得一提的是，周志华教授是全球第二位出任此职的华人学者。在他之前，加拿大皇家科学院及工程院院士杨强教授曾在2017年至2019年担任IJCAI理事会主席。当年杨强教授当选时，周志华教授曾由衷祝贺，并将华人学者在国际顶级学术组织中的角色演进，生动地形容为从“捧场”到“跑龙套”，再到“领衔主演”。如今，这“领衔主演”的重担正式交到了他的手中，未来两年，他将如何引领IJCAI这一重要平台，备受业界期待。

周志华其人

周志华教授是人工智能领域国际知名的学者，身兼AAAI、AAAS、ACM、IAPR和IEEE五大国际学会的会士（Fellow）。他目前担任南京大学计算机科学与技术系主任，并兼任南京大学人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任，以及机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。

他的学术生涯与南京大学紧密相连，学士、硕士、博士学位均在此获得，毕业后也一直在此执教。尽管学术声誉卓著，但他在海外连续停留的时间从未超过两个月，是一位在本土成长并取得国际顶尖成就的典范学者。

他的主要研究方向聚焦于人工智能的核心——机器学习。迄今，他已在国际一流期刊和顶级会议上发表论文200余篇，谷歌学术引用量超过8万次，多次入选爱思唯尔“中国高被引学者”。其研究成果曾两度荣获国家自然科学二等奖，并获得了IEEE计算机学会技术成就奖、中国计算机学会“王选奖”等荣誉。更为难得的是，他的多项技术发明已在华&为等企业成功转化，并获得了中国专利奖。

2018年，周志华教授受命创建南京大学人工智能学院，主持构建并发布了国内首个完整的人工智能本科专业培养体系。他所撰写的《机器学习》一书，被海外学者翻译成英、日、韩等多种语言出版，已被全球500多所高校采用为教材，被无数人工智能学子奉为入门必读的经典之作。

对话周志华

问：首先恭喜您当选为国际人工智能联合会理事会主席。IJCAI作为人工智能领域的重要学术平台，您认为它的核心使命是什么？在您的领导下，您计划如何进一步推进这一使命？

周志华：谢谢。这首先是国际人工智能界对中国大陆学者群体的一种认可。IJCAI作为领域内历史最悠久、汇聚了众多顶尖学者的平台，其历史作用在于兼容并包各种学术流派，推动不同分支发展，并以宽容的姿态催生新思想、新领域。选举刚刚结束，具体的工作计划有待新一届理事会共同商讨确定。我将与全体理事会成员一道，努力让IJCAI更好地服务于全球人工智能领域的发展。

问：今年IJCAI在澳门举办，从您个人的感受和现场反馈来看，对今年活动有哪些觉得有惊喜和亮点的地方？

周志华：今年大会的举办本身就是一个亮点。原定地点在南非开普敦，但因故在3月份才临时更换。澳门团队在仅剩四个月的极短筹备期内成功承办此次大会，非常不易。或许因为地点便利，本次会议上出现了大量来自中国内地的研究生甚至本科生。他们不仅带来了高质量的研究成果，更向国际学界充分展现了中国人工智能领域的蓬勃活力，给许多国外参会者留下了深刻印象。

问：IJCAI是领域内最好的综合性会议之一，当前许多知名会议如NeurIPS、KDD等均从其相关讨论中演化而来。今年大模型（Pretrained Model）爆火，您对这一技术变革有什么感受？后续IJCAI是否会制定一些专门的措施，来引导和促进学者在大模型领域的研究？

周志华：大模型无疑是今年大会上最热的话题之一。会场内既有关于如何深化大模型应用能力的探讨，也不乏针对其当前局限性与弊端的反思。IJCAI对这些讨论始终持开放和鼓励的态度。值得注意的是，对于新技术可能加剧“弱势群体更弱势”的问题，IJCAI今年特别设立了“AI for Social Good”这一新主题，旨在专门探索如何利用人工智能技术促进人类社会的均衡发展。

问：早在2020年，您就曾谈到在数据、算法和算力三要素之外，未来知识要素的重要性。如今，知识和行业Know-How对大模型至关重要。您能率先预见这一趋势，是否有过往研究经历的背书？您如何看待数据驱动和知识驱动对于未来AI技术发展的重要性？

周志华：当前人工智能的成功，主要源于数据驱动型机器学习技术的突破。但其面临的挑战，例如公众高度关注的可信与可靠问题，恰恰源于机器学习“概率近似正确”的本质——这意味着单纯依靠数据驱动，难以达到某些关键领域所要求的绝对可信度。而融入知识驱动的逻辑推理方法，则可能为此提供助力。另一方面，从实际应用视角看，许多任务领域不仅存在数据，更积累了丰富的领域知识。如何让数据与知识协同发力，必然需要融合数据驱动与知识驱动两种范式。因此，无论是从夯实技术基础的角度，还是从拓展应用疆域的角度来看，这都是一个至关重要的研究方向。