6月8日下午，应数学与信息科学学院邀请，美国普渡大学林共进教授为学院师生作题为“AI, BI & SI—Artificial, Biological and Statistical Intelligence”的学术报告。学院相关专业的教师、研究生及本科生共同参加本次报告。
林共进教授在讲座中深入探讨了人工智能（AI）、生物智能（BI）和统计智能（SI）三者之间的关系及其在现代科技领域中的应用。林教授结合具体实例，指出尽管人工智能在处理大量输入数据、计算能力和智能算法方面表现出色，但生物智能作为一种自然智能，几乎不需要输入即可展现其智能。
林教授还讨论了人工智能在输入数据方面面临的三个基本问题：输入偏差、数据权利与正确数据的选择以及样本与总体的关系，其次用幽默风趣的例子进行了解释说明。最后，林教授认为，我们要用统计学思想采用试验设计方法来选取数据。
报告结束后，林老师与大家进行了深入交流并耐心地回答了师生的问题。本次报告内容丰富，学院师生受益匪浅，极大地激发了大家的研究兴趣。
专家简介：
林共进（Dennis K. J. Lin），美国普渡大学杰出教授，博士生导师。曾在2020-2022年任普渡大学统计系系主任。在此之前，曾在宾夕法尼亚州立大学任教25年，是供应链管理专业与统计学专业的杰出教授。林教授的研究领域包括数据质量、工业统计、统计推断和数据科学。曾在SCI/SSCI期刊上发表近300篇论文，他正在担任或曾担任过10多种专业期刊的副主编，并曾担任《商业与工业应用随机模型》的联合编辑。林教授是美国统计学会(ASA)院士、国际数理统计学会(IMS)院士、美国质量学会(ASQ)院士、国际统计学会(ISI)会士、英国皇家统计学会(RSS)会士。他是中国人民大学长江学者，也是复旦大学和台湾师范大学等多所大学的名誉讲座教授。获得过多个奖项，如Youden Address、Shewell Award、Don Owen Award、Loutit Address、Hunter Award、Shewhart Medal、SPES奖、Chow Yuan-Shin Award。曾在2020年JSM（Jonit Statistical Meeting）获得Deming Lecture Award。他最近的奖项是由台湾清华大学颁发的“2022杰出校友奖”。
（数学与信息科学学院 王静）
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