聚焦两大“瓶颈”，让人工智能更可信

　　张拳石,上海交通大学约翰霍普克罗夫特计算机科学中心长聘教轨副教授,博士生导师,入选国家级海外高层次人才引进计划,获ACM China新星奖。

      他于2014年获得日本东京大学博士学位,于2014-2018年在加州大学洛杉矶分校(UCLA)从事博士后研究,主要研究方向包括机器学习和计算机视觉。

      其研究工作主要发表在计算机视觉、人工智能、机器学习等不同领域的顶级期刊和会议上(包括IEEE T-PAMI、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、AAAI、KDD、ICRA等)。近年来,张拳石在神经网络可解释性方向取得了多项具有国际影响力的创新性成果。张拳石承担了ICPR 2020的领域主席,CCF-A类会议IJCAI 2020和IJCAI 2021的可解释性方向的Tutorial,并先后担任了AAAI 2019,CVPR 2019,ICML 2021大会可解释性方向的分论坛主席。