馬連博：在人工智能時代乘風破浪

劉昊林

“我的研究，概括起來講就是‘一點兩面。”馬連博是土生土長的東北人，說起話來干脆利落，“這個‘點呢，就是以計算智能為出發(fā)點。兩個‘面呢，是指從復雜工業(yè)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)工程系統(tǒng)優(yōu)化兩個方面進行應用研究?！?/p>

總結起來雖然簡單，但是在日常的科研工作中，馬連博也是飽嘗艱辛。受益于當今互聯(lián)網(wǎng)和計算機新一代技術的創(chuàng)新，無處不在的大數(shù)據(jù)、強大的運算能力以及深度學習模式的突破使人工智能駛?cè)肓烁咚侔l(fā)展的快車道。這一輪熱潮勢不可擋，機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等新名詞成為了人們嘴邊熱門的詞匯。

就自己的研究領域，馬連博向記者介紹道，因為“無處不在的計算”，我們已經(jīng)進入到一個嶄新的智能時代。作為人工智能的一個重要分支，計算智能因其智能性、并行性和健壯性，得到了研究者的廣泛關注，目前已經(jīng)在算法理論和算法性能方面取得了很多突破性的進展。

“從自然界里獲得啟發(fā)是從事科研的一個重要途徑，許多重大發(fā)明都是從中獲得的靈感?！瘪R連博解釋道，“我所研究的也是一種仿生學習算法，通過模擬大自然和人類的智慧，提升算法的性能，通過數(shù)據(jù)的手段構造出一種計算模式，從而實現(xiàn)對問題的優(yōu)化求解?！?/p>

與傳統(tǒng)的人工智能相比，計算智能更適用于解決大數(shù)據(jù)分析里那些難以建立有效的形式化模型的各種問題。目前已經(jīng)在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡和生物醫(yī)學等多個領域都取得了成功的應用。

作為在這一領域深耕多年的學者，馬連博取得了一系列成績和榮譽，先后獲得中科院院長獎、遼寧百千萬人才等，以第一作者/通信作者在計算智能領域發(fā)表SCI論文20余篇，并且先后主持國家“863”重點項目、國家自然科學基金、遼寧省自然科學基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務費——優(yōu)青培育等多項科研課題。

“基于復雜系統(tǒng)層次演化的蜂群優(yōu)化模型、算法及在微網(wǎng)調(diào)度中的應用”是馬連博正在主持的一個國家自然科學基金項目。這是一項復雜生物系統(tǒng)建模和計算智能學科交叉的國際前沿的研究課題，要通過分析、模擬自然界生物系統(tǒng)的進化機制與學習機理，構造高效的群體智能演化模型與優(yōu)化方法，進而抽取群智涌現(xiàn)行為用于解決諸如大數(shù)據(jù)挖掘、群體感知計算、云計算與物聯(lián)網(wǎng)各類復雜工程優(yōu)化問題。

然而，目前計算智能與群體智能的研究，仍然局限于通過模擬自然生物的某些行為特征、設計相應的方法來解決工程問題，在智能方法的設計上過于強調(diào)系統(tǒng)的簡單性，研究的點比較分散，角度比較單一，忽視了系統(tǒng)的復雜性，缺乏對其自組織、自適應、涌現(xiàn)機理的深刻研究，不能揭示其中的動力學機制和智能原理，也沒有足夠的理論支持和有效的分析、控制手段，算法的效果往往難以得到保證。

圍繞以上關鍵科學問題，馬連博從自然學習角度切入，針對新一代復雜工程系統(tǒng)中存在的大規(guī)模、多目標、多變量、強耦合、強非線性和不確定性等綜合復雜性因素，從生物個體、群體、群落三個層次展開了計算智能模型、方法及應用研究，提出新型的基于生物系統(tǒng)群智演化行為的智能優(yōu)化方法，形成了完整的研究體系。在大數(shù)據(jù)并行處理、云計算、復雜網(wǎng)絡感知計算和系統(tǒng)優(yōu)化等方面具有潛在的應用價值。

馬連博預測，在未來，人工智能會開啟并連接一切，涉及交通、制造、金融、醫(yī)療等各個領域。而這一切的發(fā)展離不開強大的技術支持，包括大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習等等。馬連博對未來的發(fā)展充滿希望，干勁十足！他正規(guī)劃著將自己的團隊打造得更加具有戰(zhàn)斗力，更加緊貼國際前沿，在人工智能的時代里乘風破浪，引領潮流。