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“2018北京自然科学界和社会科学界联席会议高峰论坛”将于5月19日上午在北京中国国际展览中心举办，讲座主题为“人工智能：技术理性与社会发展”，聚焦人工智能最新发展趋势！
话不多说，以下主讲人皆为科技界大腕，请尽情膜拜吧！
段伟文教授
题 目
人工智能时代的价值反思与伦理调节
Value Reflection and Ethical Adjustment in the Era of Artificial Intelligence
主 讲 人
段伟文
中国社会科学院哲学所研究员，中国社会科学院科学技术和社会研究中心副主任，牛津大学信息伦理组访问学者，哲学博士，主要从事科学哲学、信息哲学、大数据与人工智能的哲学、伦理及社会问题研究，现任国际期刊“社会中的信息、传播与伦理杂志（JICES）”、“负责任的创新（RI）”编委，中国大数据专家委员会副主任委员。著有《可接受的科学：当代科学基础的反思》《网络空间的伦理反思》《被捆绑的时间：技术与人的生活世界》等。
概 要
近年来，在大数据分析、计算能力提升和深度学习算法等技术进步的推动下，人工智能的产业发展与社会应用呈现出新一波的爆发态势。从科技界、产业界到各国政府与普通民众，无不高度关注人工智能对未来的就业、教育和生活可能带来的颠覆性影响，纷纷开始反思人工智能研究与创新的责任，甚或质疑其对人类文明乃至人的存在的潜在风险。毋庸置疑，人工智能和包括机器人在内的智能化自动系统的普遍应用，不仅仅是一场结果未知的开放性的科技创新，更将是人类文明史上影响至为深远的社会伦理试验。
随着人工智能的发展，出现了各种类似人类主体的拟智能体。人工智能体的拟主体性赋予了人工智能特有的拟伦理角色。通过对此拟伦理角色的分析，可以看到人工智能的价值审度与伦理调适的基本路径应为负责任的创新和主体权利保护。立足对合成智能与人造劳动者的价值审度，可提出寻求算法决策与算法权力的公正性，呼唤更加透明、可理解和可追责的智能系统，反思智能化的合理性及其与人的存在价值的冲突等价值诉求。应从有限自主与交互智能体概念出发，进一步展开对人工智能的价值校准和伦理调适，这不仅有助于把握人工智能伦理研究与相关伦理规范和标准的内涵，还可揭示“科技——产业——伦理”异质性实践所应有的实践的明智。
王彦晶副教授
题 目
人工智能及其风险的大众认知
Public Understanding and Awareness of AI Technologies and Potential Risks
主 讲 人
王彦晶
北京大学哲学系副教授、中国逻辑学会现代逻辑专业委员会秘书长、中国数学学会数理逻辑专业委员会理事、荷兰阿姆斯特丹大学逻辑学博士，主要从事模态逻辑、哲学及人工智能相关的知识逻辑研究，入选第二批国家万人计划之青年拔尖人才支持计划，在Artificial Intelligence, Synthese, Review of Symbolic Logic, Advances in Modal Logic, Studia Logica, Minds and Machines, IJCAI, AAMAS 等刊物及论文集上发表英文论文四十余篇。
概 要
人工智能作为一类技术到底指的是什么？它到底发展到了什么地步？人工智能专家和普通大众的回答之间的差异可能是巨大的，甚至人工智能不同子领域的专家也会有不同的看法。而在谈论人工智能的未来和潜在风险的时候，除了人工智能专家和普通大众以外，我们还需要工业界、政府、哲学家、法学家以及更大范围的学术共同体的广泛参与。然而，我们必须正视，在这些参与讨论的群体之间同样存在着背景知识、思维方式、目的及动机的巨大差异。移动互联时代的信息传播，往往使得我们封闭在自己的信息“气泡”当中，只看到自己熟悉和喜欢看的东西，如果要实现真正意义上的交流和讨论，我们必须在这些群体之间建立基本的共识，并且正视和理解差异，并在此基础上共同推动全社会对于人工智能技术的认知和对技术理性的反思。在这个报告中，本人会基于自己的经验，跟大家交流一些对人工智能及其风险跨领域讨论的思考。
马宏宾教授
题 目
后人工智能时代的挑战与机遇
Challenges and Opportunities of the Post-era of Artificial Intelligence
主 讲 人
马宏宾
北京理工大学教授、博士生导师，中科院数学与系统科学研究院理学博士，曾工作于贝尔实验室（北京）和新加坡国立大学淡马锡研究所，主要从事智能自主系统领域研究，教育部新世纪优秀人才支持计划及北京市优秀人才资助计划，霍英东高等院校青年教师奖、吴文俊人工智能科学奖、中国大数据学术创新奖、优秀科技成果大赛金奖获得者，国家信标委人工智能分委会和工业大数据总体组成员。
概 要
随着AlphaGo战胜世界围棋冠军，人工智能在大众中引起了轰动性的效应，各个国家也制订了一系列的政策，特别是我国已经将人工智能上升到了国家战略的高度。面对人工智能的快速发展及大量初创公司的涌现，人工智能的发展是否存在一定的泡沫？人工智能商业化的关键技术是深度学习，深度学习技术是否能解决一切问题？人们对人工智能应用带有极大的期待，但实际效果是否能达到人们的期望？如果深度学习在这一波浪潮中从喧闹中沉淀下来，下一波人工智能技术将会有什么样的发展趋势？针对这些问题，将谈一些自己的个人看法和相关工作。
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