Ngày 22 tháng 7, Giáo sư Witold Pedrycz, Viện sĩ Hội Hoàng gia Canada, Viện sĩ Trọn đời IEEE và Giáo sư tại Đại học Alberta, đã tham dự “Diễn đàn Thạc sĩ Hải ngoại” của Đại học Quảng Tây. Ông đã trình bày báo cáo học thuật có tựa đề “Những Hướng đi Mới của Học máy: Môi trường Dữ liệu-Kiến thức và Các Mốc Kiến thức” tại phòng hội nghị của Khoa Toán học và Khoa học Thông tin. Sự kiện do Giáo sư Tiêu Kiến Trang, Phó Hiệu trưởng Đại học Quảng Tây, chủ trì.

Trong bài thuyết trình của mình, Giáo sư Pedrycz đã đề cập đến những thách thức cốt lõi trong học máy hoàn toàn dựa trên dữ liệu, bao gồm "mù dữ liệu", bản chất hộp đen của các mô hình và sự thưa thớt dữ liệu. Ông đề xuất một mô hình mới để xây dựng "Môi trường Dữ liệu-Kiến thức", nhấn mạnh rằng việc kết hợp kiến thức chuyên ngành—chẳng hạn như các định luật vật lý và kiến thức biểu tượng—là chìa khóa để vượt qua những hạn chế hiện tại. Ông giới thiệu khái niệm "mốc kiến thức" như một công cụ phương pháp luận cốt lõi, giải thích cách các mỏ neo kiến thức chính có thể được trích xuất từ dữ liệu và tối ưu hóa, và cách các mốc này có thể được tích hợp vào các khuôn khổ mô hình hóa như Quy trình Gaussian để cho phép học tập được hướng dẫn bởi kiến thức. Ngoài ra, Giáo sư Pedrycz đã thảo luận về các phương pháp thực tế để tận dụng cả dữ liệu và kiến thức trong thiết kế mô hình dựa trên quy tắc. Thông qua các nghiên cứu điển hình, ông đã chứng minh những lợi thế của các mô hình hợp tác dữ liệu-kiến thức và tóm tắt các con đường, thách thức và cơ hội chính trong việc hướng tới "học máy biểu tượng thần kinh".

Trong buổi thảo luận, Giáo sư Pedrycz đã tương tác với những người tham dự và giải đáp chi tiết các câu hỏi của họ.

Sự kiện có sự tham dự của hơn 40 đại diện giảng viên và sinh viên đến từ Khoa Kỹ thuật Điện, Khoa Kỹ thuật Xây dựng và Kiến trúc, Khoa Máy tính và Thông tin Điện tử, và Khoa Toán học và Khoa học Thông tin.