北航新闻网8月16日电（通讯员 王鑫）8月5日至8日，“2024演化博弈论与人工智能国际会议”（EGAI 2024）在唯实国际文化交流中心昆仑厅成功举行。作为首个演化博弈论与人工智能交叉领域的国际学术会议，EGAI 2024吸引了全世界近40所高校和研究所的130余位老师和同学的参加。本次会议由北航人工智能学院主办，得到了中关村实验室、复杂关键软件环境全国重点实验室、数学、信息与行为教育部重点实验室、未来区块链与隐私计算高精尖创新中心和北京邮电大学理学院的大力支持。
北航人工智能学院院长郑志明担任大会荣誉主席，北航人工智能学院唐绍婷、美国达特茅斯学院数学系伏锋担任大会主席，北航人工智能学院王鑫、北京邮电大学理学院陈星如担任大会程序委员会主任。大会开幕式上，北航人工智能学院院长郑志明院士发表致辞，指出现有人工智能技术在面向复杂系统时仍存在不可解释性、不稳定性等重大瓶颈，如何通过非线性和跨尺度的现代数学物理方法，从底层革新人工智能学习范式，是科学上的一个重大挑战，也是时代赋予科研工作者的重要机遇。他鼓励年轻学者们借此会议加强交流合作，深入思考人工智能的基础问题，潜心努力，在演化博弈论与人工智能的交叉前沿做出原创性贡献。北航人工智能学院副教授王鑫与北京邮电大学理学院副研究员陈星如主持了本次会议。
会议期间，国内外十余位知名学者分别带来了线下或线上报告。美国哈佛大学教授Martin Nowak综述了演化博弈论的基本框架和自然与人类社会系统中合作涌现的五种基本机制；美国纽约州立大学布法罗分校教授Naoki Masuda介绍了足球、滑冰等运动中的博弈机理与强化学习应用；美国达特茅斯学院副教授伏锋探讨了强化学习与重复博弈交叉的若干前沿问题；北京师范大学教授张博宇系统地报告了异质群体网络演化博弈的一般模型及其在舆情传播、投票选举、网络交易、传染病防控等现实场景的应用；北京大学研究员李阿明介绍了复杂网络群体博弈与控制的重要进展，特别是动态时序网络为理解群体智能涌现所带来的新的统一视角；上海交通大学副教授苏奇介绍了网络结构的时空复杂性对博弈动力学的重要作用；北京通用人工智能研究院研究员封雪总结了基于多智能体强化学习（MARL）和大语言模型（LLMs）的混合博弈研究，及利用演化博弈理论研究MARL、LLMs可解释性的最新进展；美国北卡罗来纳大学教堂山分校助理教授Alex McAvoy展示了通过将强化学习与重复博弈的数学理论结合，可使个体自适应地“学习”出零行列式策略；德国波恩大学助理教授WolframBarfuss详细介绍了如何结合复杂系统理论与强化学习方法，提升群体智能的可解释性及对复杂涌现行为的理解；北京大学董彬教授详细介绍了数学与AI共同发展的历史与现状，并报告了在AIforMathematics领域的系列进展及未来研究计划；德国马克思普朗克研究所社会行为动力学组长ChristianHilbe介绍了近年来基于间接互惠框架研究社会规范演化的系列进展，并探讨了未来演化博弈领域值得关注的若干问题；北京航空航天大学副教授王鑫报告了如何通过数据与模型的整合，深入理解复杂社会系统中的三类基本动力学过程，实现对系统涌现行为的解释、预测与调控。此外，会议还通过圆桌论坛、学生项目展示等形式，促进了参会同学与现场专家学者的深度交流。
（审核：金蓉）
编辑：王萌
