报告时间：2025年9月26日（周五）09：30

报告地点：文理楼290

内容摘要：

抽象视觉推理（Abstract Visual Reasoning, AVR）涵盖一系列任务，这类任务要求具备通过类比推理过程，发现图像集合背后隐含通用概念的能力，这与人类解答智商测试题的方式相似。在本次报告中将概述 AVR 问题的主要类型，以及对应的可能解决方法。报告的第二部分深入探讨邦加德问题（Bongard Problems, BPs）—— 这类问题是 AVR 领域的核心挑战，主要原因在于其要求将视觉推理与语言描述相结合。具体而言，将提出一个关键问题：本质上为融合视觉与语言而设计的多模态大型语言模型（multimodal large language models, MLLMs），是否具备应对邦加德问题的能力？为解答这一问题，将展示并分析当前最先进的 MLLMs 在解决邦加德问题（包括由合成图像或真实世界图像构成的问题）时的实验结果，而这些结果将揭示当代模型在抽象视觉推理方面存在的显著局限性。

个人简介：

亚采克・曼齐乌克（Jacek Mańdziuk）教授拥有哲学博士（Ph.D.）与理学博士（D.Sc.，波兰及部分欧洲国家的高级学术学位，通常授予在科研领域有突出成果者）学位，现任华沙理工大学（Warsaw University of Technology）数学与信息科学学院全职教授、人工智能与计算方法系主任，同时担任克拉科夫 AGH 理工大学（AGH University of Krakow）全职研究教授。亚采克・曼齐乌克教授是 IEEE（电气与电子工程师协会）高级会员，曾担任 2021 年波兰克拉科夫 IEEE 进化计算大会（IEEE Congress on Evolutionary Computation）联合主席，并在 2013-2023 年间担任 IEEE 智能系统与计算进展年会（IEEE SSCI）“类人智能计算智能专题研讨会” 主席。他曾荣获富布赖特高级研究奖（Fulbright Senior Research Award），并赴美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）与国际计算机科学研究所（ICSI Berkeley）开展研究；还曾获得罗伯特・舒曼基金会奖学金（Robert Schuman Foundation Fellowship），赴法国贝桑松国家科学研究中心（CNRS）交流。此外，他是 IEEE 新兴技术与趋势委员会（ETTC）“迈向类人智能” 任务组的创始主席。他曾在全球多地受邀参与学术会议并在高校发表研究报告，学术足迹广泛。截至目前，亚采克・曼齐乌克教授已出版 3 部著作，发表 200 余篇研究论文，其中多篇发表于人工智能与机器学习领域的顶尖期刊及高水平学术会议，学术影响力显著。2024 年，他当选为波兰科学院（Polish Academy of Sciences）院士。其研究方向主要包括：计算智能与人工智能方法在动态优化、双层优化问题中的应用，抽象视觉推理，游戏领域（如游戏 AI），以及人机协作；同时，他也致力于类人学习与问题解决方法的研发。

【编辑：王思佳】