報(bào)告題目：E-CARGO/RBC: 助力AI時(shí)代的創(chuàng)新研究

報(bào)告時(shí)間：2024年12月25日上午10:00

報(bào)告地點(diǎn)：437bwin必贏國際官網(wǎng)B404

報(bào)告人：Haibin Zhu

報(bào)告人國籍：加拿大

報(bào)告人單位：Nipissing University, Canada

報(bào)告人簡介：朱海濱:加拿大尼普森大學(xué)計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)系教授、協(xié)同系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始主任，康考迪亞大學(xué)和勞倫森大學(xué)兼職教授。中國國防科技大學(xué)博士。曾任國防科大教授。已完成300多項(xiàng)研究成果，包括50余篇IEEE Transactions論文、六部專著、六篇章節(jié)、四期期刊、六部會議論文集和一個(gè)授權(quán)軟件產(chǎn)品。他是IEEE Fellow, I2CICC Fellow，ACM高級會員，SigmaXi正式會員，CAST-USA終身會員。現(xiàn)任IEEE SMC學(xué)會副主席(2023-), 理事會成員(2022-), 分布式智能系統(tǒng)技術(shù)委員會共同主席(2014-), IEEE  Trans. SMC: Systems和IEEE Trans. Computational Social Systems副主編(2018-)，曾任IEEE SMC Magazine 主編（2022），Role-Based Collaboration方法學(xué)和E-CARGO模型的創(chuàng)立者。IEEEXplore的協(xié)同領(lǐng)域最高產(chǎn)作者。2023、2024 IEEE E-CARGO 及應(yīng)用夏令營總主席。已獲SSHRC, NSERC, IBM 等機(jī)構(gòu)逾百萬加元的科研經(jīng)費(fèi)資助。

報(bào)告摘要：在人工智能時(shí)代，許多人工智能工具（例如大型語言模型（LLM））越來越能夠處理各種例行智能任務(wù)，例如常規(guī)問題解決和編碼。因此，許多依賴這些任務(wù)的工作都面臨著被 LLM 取代的高風(fēng)險(xiǎn)。為了適應(yīng)這些挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)工作者必須掌握創(chuàng)造性思維和先進(jìn)的高級建模工具。      

基于角色的協(xié)作 (RBC) 是一種支持協(xié)作的計(jì)算方法。利用E-CARGO 作為基礎(chǔ)機(jī)制。RBC 分為幾個(gè)階段：角色協(xié)商、角色分配、角色執(zhí)行和角色轉(zhuǎn)換。因?yàn)樯鐣徒?jīng)濟(jì)系統(tǒng)是典型的協(xié)作系統(tǒng)，所以RBC 及其相關(guān)構(gòu)件作為抽象模型，可以很好地規(guī)范社會活動(dòng)。

Environments – Classes, Agents, Roles, Groups, and Objects (E-CARGO) 模型已經(jīng)發(fā)展成一種復(fù)雜系統(tǒng)的通用模型，滿足計(jì)算社會仿真的需求。我們首先確立社會模擬的基本要求，并闡明了 RBC、E-CARGO、群體角色分配 (GRA) 和自適應(yīng)協(xié)作 (AC) 方法和模型的適應(yīng)性。基于 RBC、E-CARGO 和 GRA，提出了如何使用 E-CARGO 相關(guān)模型和算法進(jìn)行社會仿真的新方法。

本次講座將探討協(xié)作系統(tǒng)和技術(shù)的研究需求，概述 RBC 及其基礎(chǔ)模型 E-CARGO，并回顧 RBC 和 E-CARGO 研究的最新成果。此外，結(jié)合 RBC 和 E-CARGO 相關(guān)問題的基本研究方法，探討高質(zhì)量論文寫作和創(chuàng)行性科研的思路和途徑。

邀請人：彭智勇