图1 现场交流

11月9日下午16:00，广东智慧教育研究院系列讲座第二期在暨南大学曾宪梓科学馆523会议室顺利举办，该讲座由广东智慧教育研究院、信息科学技术学院/网络空间安全学院主办。研讨会邀请了浙江大学计算机科学与技术学院副教授、博导、人工智能系主任，国家优青项目获得者杨洋副教授，开展了以“图和时间序列的基础模型”为主题的学术分享。讲座由广东智慧教育研究院院长刘子韬教授主持，他首先介绍了杨洋副教授的基本情况，并代表我院对于他的到访表示热烈欢迎。

图2 广东智慧教育研究院院长刘子韬教授

会议开始，杨洋副教授介绍人工智能研究进展主题上的最新研究工作进展。讲座从“图”（Graphs）和“时间序列”（Time Series）两条主线展开，致力于回应能否构建一个与这些数据兼容并实现领域和任务泛化的基础模型这一研究问题。一是在“图”（Graphs）领域方面，杨洋从数据、模型、应用三个角度探讨了与文本相比显示出了显著的领域转变的问题。二是在“时间序列”（Time Series）的分析工作方面，重点关注脑神经科学的交叉点。我们利用立体脑电图(SEEG)技术记录脑信号，通过研究大脑信号的扩散模式，可以将可以通过自监督预训练来捕获信号之间的时空相关性这一特征作为研究基础模型的基石。

图3 杨洋老师学术分享

在分享会的最后，杨洋副教授指出，通过将计算机科学和神经科学相结合，将对脑部疾病的理解和治疗做出重大贡献，其中癫痫病就是一个很好的例子，人工智能技术将用于医院医生癫痫病诊治，比如对于一个病人的各个信道的颅内脑电数据，希望用一个算法把带有异常的这种癫痫的信号波给标注出来，从而供医生去判断。就这一点，在场的学者们展开了热烈讨论。但是杨洋也指出，研究人员目前尚不清楚大脑内部信号是如何传播的，这也是该领域尚未解决的难题。

图4 杨志伟老师提问

杨志伟老师：对于一个大模型，如果想要把数据做大，当然会涉及到很多的这个领域，那我就想在这个领域之间，您刚说的要通过一个函数去衡量他们之间的差距，那我们怎么去要去衡量和把握应该设定多少的这个度呢？

杨洋副教授：其实就像炒菜一样只能去试了，理论上只要设置稍微相对大一点就可以。我们是有参数分析的，只要超过某个阈值，但是也不是越多越好。比如说我之前做过假新闻的检测，其实在那个假新闻发布的时候，某个节点对它有影响，不一定完全删掉就可以。

图5 郭腾老师提问

郭腾老师：一是请问您的研究这个数据是否带有属性？二是我之前在国外的时候听过一个观点，就是在有人做人类的理解的时候，有人认为其实人类的理解也没有那么重要，您怎么看？

杨洋副教授：首先，我们所做的工作在数据层面是纯结构的，是不带有属性的，但是预训练是带有属性的。二是我也认为人类的理解没那么重要，因为人类的理解有限。但是一些相关专家认为我们的研究还不够大，所以加了这个以后整体会更加宏大一些。

图6 梁倩茹老师提问

梁倩茹老师：我做教育的时候会比较关注对学生的21世纪技能方面，如何通过团队合作解决问题和提高学生的21世纪技能。他们提到了在线测试平台和学生之间的合作关系，以及如何在团队协作中展示学生的合作能力和关系网络。那如果我们想要去测试的话，有没有可能用到的这种方法来测试学生的这种合作解决问题的能力。

杨洋副教授：我现在能想到的有这么两点，第一是我们去评估学生能力的时候，应该额外会有一个学生之间的关系网络，我们之前做的时候是没有的，因为学生是固定的，但是如果固定的话感觉不是很能完全展现出其合作的能力，所以如果是固定的培养的话，那这个研究我不知道有没有意义。第二点可以理解为做一个模型。首先是给每一个学生打一个个人能力的分，然后完了我们去做第二个模型，假设这几个学生放在一块，只用组合一次，然后我们将让模型去预测潜在的其他组合的可能性，但是它不是一个显在的定义，更多是一个模型。

图7 侯明良博士提问

侯明良博士：我们现在有学生在做智慧教育的一些数据，比如习题，那请问目前基模型有没有能够覆盖到能够处理这些比较复杂的，有一些隐藏的信息的文本的功能呢？

杨洋副教授：我觉得模型的大小不在于参数多大，而是你需要的模型要泛化到什么程度。你说的应该是多模态的模型，然后我们组探索的更多是时间视野跟图，但是这个方向也是可以探索的，可能未来模型可以完成下游任务，可以把目标定在垂直领域可泛化和个体可泛化。

会议最后，广东智慧教育研究院名誉院长罗伟其教授对整个会议做了总结发言，并高度赞扬了杨洋副教授的研究。罗伟其教授从三个方面谈到自身受到的深刻启发：一是通过此次人工智能的碰撞，“教育➕AI”方面的研究有异曲同工之妙，需要在应用之中提出科学问题和提升研究能力；二是从社交网络迁移到学生的组织学习，这种方法可以借鉴到教育的实际之中；三是数据不是越多越好，而是不同质的数据越多越好，这样更加有利于训练 AI。

此外，广东智慧教育研究院院长刘子韬教授亦充分肯定了杨洋副教授的研究成果，并指出其为研究而获取真实数据所做的努力，并为医疗和金融方面的学术问题提供了很好的实践路径和解决方案。

图8 广东智慧教育研究院名誉院长罗伟其教授

广东智慧教育研究院通过举办系列讲座，旨在积极推动各地区科研高校开展人工智能教育、大数据挖掘、知识推理、信息安全、信息可视化等研究方向的交流与合作，全面促进教育、科技和文化事业的发展。本次讲座作为一次非常有启发性的对话，师生们讨论了很多与人工智能、大数据相关等热点议题，议题广泛，讨论深入，为解决现实中的技术难题提供了新的思路和方法，促进了教师教育和人工智能领域学者的相互了解，受到了与会人士的好评。