报告摘要

随着人工智能在第四次工业革命中扮演关键角色，人们对智能的理解需求空前增长。对于认知来说，神经动力学是一个耗散且高度非平衡的过程。从庞加莱开始，尤其物理或数学家对动力学保持了长达一个多世纪的研究兴趣。本报告将回顾相关历史，并特别介绍报告人近年来提出的伪势法，利用该物理方法全面剖析高维混沌动力学的几何结构。报告最后将展望可能的数学严格证明和工程应用。

报告人介绍

黄海平，中山大学教授，博士生导师， 2011年获得中科院理论物理所博士学位， 随后在香港科技大学物理系, 东京工业大学计算智能系，日本理化学研究所(RIKEN) 脑科学中心从事统计物理与机器学习、神经计算交叉的基础理论研究，曾获得JSPS博士后资助、 RIKEN 杰出研究奖，曾在神经网络的统计物理方向先后主持三项国家自然科学基金，著有英文专著《神经网络的统计力学》（德国施普林格出版社和高等教育出版社2022年联合出版）。