如何把超级计算机技术应用到智能手机上，如何高效、可靠、安全地控制机器人，如何使人工智能技术更加绿色低碳……12月15日至17日举行的2022国际人工智能大会（青岛）暨“一带一路”计算智能前沿学术会议对这些问题进行了深入的研讨。来自中国、德国、英国、加拿大、法国、印度、波兰、土耳其等17个国家的24名计算智能领域的专家学者（其中院士21人、“一带一路”沿线国家专家15人）应邀作大会报告，共同探索国际人工智能相关领域的最新进展和未来趋势。

会议采用线上线下相结合的方式进行，由中国石油大学（华东）、青岛市市南区人民政府主办，中国石油大学（华东）青岛软件学院、计算机科学与技术学院和理学院承办，青岛市市南区委组织部、市南区工信局、彼图科技（青岛）有限公司协办。

大会聚焦人工智能在制造业、交通、医疗、智能电网、智能手机、机器人、计算机视觉等领域的最新进展，分析人工智能发展所带来的信息安全、伦理性、合法性、公平性等挑战，同时对未来人工智能的发展趋势和应对措施进行了探讨。

“本届大会展示了人工智能发展理论上和应用上的一些新突破，比如打破机器学习的统计假设、通过人工智能与机器人控制交互实现辅助医疗等。同时在本届大会上，我们看到越来越多的研究人员逐渐重视并尝试解决人工智能发展所带来的隐私性、安全性、能源消耗等问题。我们相信，高效、安全、绿色将是未来人工智能发展的新趋势。” 大会共同主席、中国石油大学（华东）理学院跨媒体大数据实验室主任王健表示。

加拿大皇家学会会士、波兰科学院外籍院士威托德·匹特兹（Witold Pedrycz）指出，虽然近年来人工智能和机器学习发展取得了众多成就，影响了人类发展的许多领域。但是传统的人工智能技术通常需要大量的计算能力，由此产生的能源问题是当下人工智能发展的一大挑战。他主张从整体上进行机器学习结构的设计和分析，通过联邦学习、知识迁移和知识蒸馏追求绿色、颗粒化的机器学习，改善人工智能的发展带来的隐私问题、能源问题。

欧洲科学院院士、苏黎世联邦理工学院教授托斯坦·霍夫勒（Torsten Hoefler）在报告中提到，目前对于自然语言处理、计算机视觉、图像生成到数学推理和算法生成等各种任务，通常需要数十亿参数的人工智能学习模型。这些模型需要大型并行计算系统——超级计算机进行初始训练，非常耗时和昂贵。他提出从数据摄取、并行化到加速器优化等多种技术，提高此类训练系统的效率。针对具有数以亿计参数的网络模型，通过新的模型压缩和优化技术，如细粒度稀疏性和量化，减小了模型大小并显著提高推理过程中的效率。他表示，通过这些技术，可以使原来在超级计算机上才能实现的复杂训练模型，在智能手机上就可以实现。

印度国家工程院、印度国家科学院、发展中国家科学院院士尼基尔·贝尔（Nikhil R. Pal）在报告中提到，我们正在见证人工智能在游戏、自然语言处理、医疗保健、电子商务、汽车和机器人等多个领域取得的惊人成功，人们对人工智能的期望飙升。“人人使用人工智能”“人工智能无处不在”已成为全球的潮流。任何智能系统至少应该具有简单、透明、公平、可解释、可信赖、可持续性和生物学上的合理性等属性，但是对于人工智能系统来说，实现所有这些属性将是非常困难的，并且随着人工智能的发展，带来了很多包括滥用人工智能在内的伦理和社会问题。他预测并提出，人工智能研究和发展可能会经历一个冬天，应该跳出“越复杂越好”的思维，建议从人类大脑工作机制中获取灵感。

“作为新一轮技术革命和产业变革的核心动力，人工智能正在对全球经济发展、社会进步和人类生活方式产生无比深远的影响。本次大会集中研讨计算智能最新发展趋势，深化科技合作与交流，将大力提升中国石油大学（华东）、青岛市人工智能相关领域科研水平和国际化水平。”中国石油大学（华东）副校长戴彩丽表示。

会议吸引了500多人参会，为国际人工智能领域研究前沿提供了分享和交流的平台，有助于深化我国与“一带一路”沿线国家开展科技合作交流，促进我国及“一带一路”沿线国家在人工智能及其相关领域在学术界和产业界的发展和创新。