本周为将门-TechBeat技术社区第219期线上Talk！

北京时间6月18日(周四)晚8点，纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机系助理教授—张世琦博士的talk将准时在将门TechBeat技术社区上线！

他与大家分享的主题是“知识改变机器人的命运”，届时将会讨论如何用知识表示和推理的方法提高机器人的连续决策能力。

Talk·信息

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主题：知识改变机器人的命运

嘉宾：纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机系助理教授 张世琦

时间：北京时间 6月18日 (周四) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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机器人经常面对需要多个动作才能解决的复杂任务，比如导航、对话、抓取、投递等等。对于这些任务，机器人需要做一系列的决策、执行一系列的动作才能达到最终的目的，连续决策（sequential decision making）方法主要应用于这一类决策问题。在这个报告，我们讨论如何用知识表示和推理的方法提高机器人的连续决策能力。

知识表示和推理的方法主要依赖于人类的知识，早期实现了大量的应用，并且推动了第一次AI浪潮。连续决策方法包括基于概率的行为规划和强化学习两大类算法，近些年受到很多关注。我们希望展示一些非常不“搭”的AI方法在机器人平台上的有趣的结合。

本次分享的主要内容如下：

1、机器人连续决策的需求和必要性

2、背景：部分可观测隐马尔科夫模型（POMDP），强化学习等

3、介绍多个knowledge-based 连续决策（SDM）算法

4、介绍一个SDM帮助增加知识的方法

5、总结

Talk·提问交流

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方式 ①

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方式 ②

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Talk·观看方式

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先来一段高燃预告片提前感受下吧！

完整版怎么看？

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嘉宾介绍

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张世琦博士目前任职于纽约州立大学宾汉姆顿分校（SUNY Binghamton），在计算机科学系担任助理教授，其主要研究方向包括人工智能、机器人、人和机器人之间的交互与合作。本科、硕士毕业于哈尔滨工业大学，博士毕业于德州理工大学，之后在德州大学奥斯汀分校做博士后研究。

获得奖项包括AAMAS最佳机器人论文奖（2018）、福特URP Award（2019）、NSFNRI Award、OPPO Faculty Research Award（2020）。多次服务于AAAI、IJCAI等国际会议的程序委员会、高级程序委员会，组织相关领域的Workshop和Tutorial，参与NSF、ONR等组织的项目评审。

关于TechBeat社区

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