2024年1月10日，应管理学院邀请，西安交通大学管理学院信息系统与智能商务系刘佳鹏教授做客长安校区学院楼214报告厅与学院师生展开学术交流，作题为“训练人工智能与决策者交互：基于变分贝叶斯推理和蒙特卡罗树搜索的多准则偏好学习方法”的学术报告。本次报告由李乘龙副教授主持，学院教师和研究生参加了此次报告会。会议开始前，李乘龙老师对刘佳鹏的个人情况、学术成果等进行了简要介绍，对他的到来表示了热烈欢迎。

此次报告会中，刘佳鹏从基于人机混合智能管理系统的背景出发展开介绍，指出人机混合智能系统的一个关键点是机器要能够正确理解人类的偏好，需要探索智能体与人交互的学习方法，智能体不仅要收集数据来学习新概念，还要学习如何与人交互来收集数据。刘佳鹏教授进一步指出，在交互式多准则决策问题中很重要的是如何准确高效地获取决策者偏好。针对其中的两大挑战，刘佳鹏详细分享了他们团队所提出的方法，即基于随机变分贝叶斯推断的估计方法用于构建决策者偏好模型，以及基于蒙特卡罗树搜索的方法用于确定向决策者提问的问题序列。精彩的报告内容引发了参会师生的广泛讨论，报告会在热烈的氛围中结束。

报告人简介：

刘佳鹏博士，西安交通大学管理学院信息系统与智能商务系、智能决策与机器学习研究中心教授、博士生导师。目前研究方向为：智能决策、机器学习、贝叶斯方法、大数据模型。近年来主持和参与国家自然科学基金青年、面上、重点、重大研究计划项目，国家重点研发课题，工信部专项课题，中央军委科技委***工程重点项目等多项课题的研究工作。研究成果发表在INFORMS Journal on Computing、European Journal of Operational Research、Omega、系统工程理论与实践、系统工程学报等国际顶级期刊和国内外重要学术刊物。担任中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会理事，中国系统工程学会数据科学与知识系统工程专委会委员。获得陕西省科学技术进步奖二等奖、陕西省高等学校科学技术奖一等奖、INFORMS MCDM Junior Researcher Best Paper Award Finalist等奖励。

（撰稿/张津凯   审核/贾明）