2023-2-28

2月27日，由中科院数学与系统科学研究院（以下简称“中科院数学院”）、国家数学与交叉科学中心设立的“人工智能数学理论系列报告”正式开启，首场活动邀请郭雷院士介绍了其团队在自适应学习与智能司法方面的最新研究成果。报告会由国家数学与交叉科学中心副主任高小山研究员主持，近百位师生在中科院数学院参加了本次活动。

“人工智能数学理论系列报告”旨在邀请国内外专家交流人工智能数学理论方面的重要进展，为推进我国、特别是中科院数学院的人工智能数学理论与应用研究助力。每周组织一场学术报告，方向涵盖深度学习数学理论、深度学习与微分方程、深度学习与优化及逼近论、人工智能安全的数学理论、深度推理、复杂数据分析、融合知识与数据的人工智能方法以及人工智能的重要应用的数学理论基础。

首场嘉宾郭雷院士，是国际控制理论与智能系统领域的杰出带头人，在上述领域有多项原创研究成果。他的报告“自适应学习与司法量刑：理论基础与实证分析”主要分三部分内容，即司法量刑问题、模型算法理论，以及法律实证结果。量刑问题关乎刑罚公正，是刑事正义的终极体现。为了“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”，国家持续推进量刑规范化改革，发展智能审判辅助系统，这对量刑计算的可解释性和可靠性等提出了很高要求。针对目前深度学习的可解释性缺陷和通用线性模型的适用性局限，郭雷院士团队以我国刑法及量刑指导意见为依据，建立了具有可解释性的非线性量刑模型,提出了新的非线性递推辨识算法，证明了在一般数据条件下算法的全局收敛性，并给出了在有限数据样本下辨识精度的可靠性理论保证。进一步，利用近20万故意伤害罪刑事判决数据进行的实证研究发现，新的非线性量刑模型和递推辨识算法所给出的计算结果，更符合量刑基本原则和具体规则，可以更好的解释量刑情节的实际影响，并且具有更好的预测能力。报告部分结束后，郭雷院士还详细回答了现场观众的提问。