李群机器学习为解决“定性+定量”复杂问题提供新范式  

Lie Group machine learning provides a new paradigm for solving"qualitative+quantitative"complex problems

作　　者：李凡长 LI Fanzhang

机构地区：[1]俄罗斯工程院 [2]江苏省机器学习与网络安全交叉研究工程中心 [3]江苏省计算机信息处理技术重点实验室 [4]苏州大学机器学习与类脑计算国际合作实验室 [5]江苏省计算机学会 [6]江苏省人工智能学会 [7]苏州市人工智能学会 [8]中国人工智能学会

出　　处：《智能系统学报》2023年第4期642-642,共1页CAAI Transactions on Intelligent Systems

摘　　要：自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来,以通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)为代表的人工智能技术变革进入了加速发展的快车道。机器学习作为通用人工智能的核心技术,能否帮助人们解决“线性+非线性”“单参数+多参数”“离散+连续”“定性+定量”“局部+全局”等复杂问题。这已是考验机器学习的关键。机器学习该如何发展?正如北京大学数学科学学院鄂维南院士所说:“机器学习已开创应用数学新机遇。”因此,利用“数学方法+机器学习”模式进行交叉研究是研究机器学习的发展新方向。

关 键 词：数学科学学院 机器学习 人工智能技术 数学方法 应用数学 交叉研究 单参数 发展新方向 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O152.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]