世界人工意识大会的金融国际会议

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

分会议背景

在数字化和技术革命的当代，金融行业正经历着前所未有的变革。随着人工智能（AI）和人工意识（AC）技术的飞速发展，这些技术正逐渐融入金融服务和管理的各个方面，从而彻底改变了金融行业的运作方式。在这一背景下，世界人工意识大会的金融国际会议致力于探讨AI和AC在金融领域的应用，及其对全球金融市场的深远影响。

分会议目的

本次分会议的主要目的是探索AI与AC在金融领域的应用，推动金融行业的科技创新和发展。具体目标包括：

1. 探索AI与AC在金融领域的应用： 会议将深入研究AI和AC技术在金融服务、风险管理、交易算法、个性化投资策略等方面的应用。这些技术的应用不仅为金融市场带来了新的效率和机遇，还对传统的金融实践提出了挑战。

2. 促进金融创新和技术整合： 通过汇聚金融、科技和学术界的领军人物，会议旨在探讨如何将AI和AC技术与金融行业的需求和挑战相结合，推动金融创新和技术整合。

3. 讨论金融伦理和监管问题： 人工意识技术在金融领域的应用引发了众多伦理和监管问题，如数据安全、隐私保护、算法透明度等。会议将探讨这些问题，并寻求解决方案，确保技术发展不会损害市场公正性和客户利益。

4. 加强国际合作和知识分享： 鼓励全球范围内的知识分享与合作，促进金融与AI、AC技术融合的国际合作项目，加速全球金融行业的发展。

分会议意义

分会议在以下几个方面具有深远的意义：

1. 引领金融行业的技术变革： 人工智能和人工意识技术的融入使金融行业迎来了科技革命，大会将展示该领域内的最新科技成就，推动金融技术的创新和发展。

2. 提高金融市场的效率和透明度： 通过应用AI与AC技术，可以提高金融市场的操作效率和透明度，从而更有效地管理风险和提供高质量的金融服务。

3. 促进全球金融行业的合作和发展： 大会将成为全球金融行业专家的交流平台，促进国际间的合作，共同应对全球金融市场的挑战和机遇。

4. 强化金融伦理和法规体系： 随着AI与AC在金融领域中的应用日益增多，会议将强调建立和强化金融伦理和法规体系的重要性，确保技术发展与金融市场伦理相符合。

5. 促进金融包容性和创新： AI与AC技术有潜力提高金融服务的可及性，同时促进新的金融产品和服务的创新，使更多人能够享受到高质量的金融服务。

总体而言，世界人工意识大会的金融国际会议将在推动金融行业的科技革命、提高金融市场效率和透明度、促进全球金融行业的合作和发展、强化金融伦理和法规体系、促进金融包容性和创新方面发挥关键作用，为全球金融行业的发展提供强有力的支撑。这个分会议将为金融领域的技术创新和合作提供一个有益的平台，推动跨界思想交流，促进金融与技术的融合，创造出更多有益于社会和经济的解决方案。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

 信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

 意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根a据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。