加拿大皇家科学院新一轮院士出炉！张大鹏教授及多位华人入选

道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。加拿大皇家学会（RSC）成立于1882年，由艺术&人文、科学研究院以及新学者、艺术与科学学院组成。RSC在加拿大以及世界各地的其他学院中，表彰为社会提供建议并促进知识和创新文化作出卓越贡献的人才。RSC还欢迎新学者、艺术家和科学家学院的50名新成员，其中包括加拿大的顶尖中层职业领袖。学院为RSC提供了多代合作的能力，以帮助加拿大和世界应对重大挑战并抓住新机遇，包括新兴领域中发现的机遇。在这次加拿大皇家院士入选人员中，有包括香港中文大学（深圳）校长讲席教授张大鹏在内的多位国人/华人学者，有创立了拓扑伽罗瓦理论的国际公认的科学家Askold Khovanskii，有在触觉视觉环境、数字双胞胎和触觉生物识别方面作出开创性工作，且屡获殊荣的国际公认的计算机科学和工程研究领导者Abdulmotaleb 。也有对超大质量黑洞、宇宙年龄和星系演化的独创性和开创性研究而闻名的天体物理学家Laura Ferrarese；还有指出宇宙在空间上是平坦的、由70％的暗能量组成、暗物质（不可见）实质上超过了重子物质的马克·哈珀恩（Mark Halpern）。

加拿大皇家学会很高兴认识到今年的杰出入选者，因为这些杰出的艺术家、学者和科学家的贡献极大地影响了他们在国家和国际层面上的学科发展。

RSC主席Jeremy McNeil说道。AI科技评论现节选部分入选院士介绍如下。

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国人/华人院士入选

张大鹏，香港中文大学（深圳）校长讲席教授、香港理工大学讲座教授、深圳人工智能与机器人研究院中心主任、IEEE Fellow。张大鹏是中国学位法公布后首届入学的研究生，也是哈工大毕业的首个计算机博士。以下为哈工大计算机学科博士名录，张大鹏排在首位。

从 1980 年入学开始算起，他基本见证了中国人工智能这 40 年的发展历程。
2019年，7 月 12 日，张大鹏教授为 CCF-GAIR 2019 主会场「中国人工智能四十年专场」做了题为「生物特征识别的新进展-纪念中国人工智能40年」的大会报告，更多详细内容请移步“深度 | 香港中文大学（深圳）张大鹏教授：生物特征识别的新进展 | CCF-GAIR 2019”一文。
陈掌星，加拿大卡尔加里大学 Schulich工程学院教授。他在化学和石油工程研究领域享誉全球，担任NSERC /阿尔伯塔创新/ Energi Simulation高级工业研究主席。他出色的工作引导建立了最杰出的协作财团和一家分公司。他同时也是加拿大工程院院士，并获得了NSERC的创新协同奖和Fields-CAIMS奖。
Jing Jiang，加拿大西部大学教授、NSERC高级工业研究会主席，是加拿大核电站容错控制、仪表/控制系统方面的国际知名专家，他的开创性工作从根本上彻底改变了实现安全关键系统的高可靠性、更安全的核电站和更有效地利用可再生能源的方法。他的开创性贡献在世界范围内的学术界和工业界都产生了很大的影响。
Rui Wang，生物学和医学领域的开拓者，他发现了在心血管系统的内源性生成及其广泛的生理功能。他认为是一种内源性舒张和超极化因子，可以扩张阻力动脉并控制血压。他已经确定了在高血压、血管生成、动脉硬化、糖尿病和哮喘的发病机制中所起的关键作用。

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数学和计算机相关院士入选

Abdulmotaleb El-Saddik，IEEE、EIC和CAE研究员，屡获殊荣的国际公认的计算机科学和工程研究领导者，在多媒体计算和通信领域做出了开创性的贡献。他在触觉视觉环境方面的研究，加上他在数字双胞胎和触觉生物识别方面的开创性工作，使全世界的多媒体研究重新焕发了活力，并对人机交互的方式产生了重大影响。

Askold Khovanskii，国际公认的科学家，他的研究对数学和计算机科学界产生了巨大的影响。他对深奥复杂问题的解决办法似乎简单而自然。他创立了拓扑伽罗瓦理论（古典伽罗瓦理论的一个全新分支）和高度原创的有限项理论（在复杂性理论中）。他是牛顿多面体理论和牛顿-奥昆科夫体（Newton-Okounkov bodies）理论的创造者之一。
Bojan Mohar，世界领先的图论家，他为离散数学的中心领域做出了巨大贡献。他的深层和基础性成果推动了代数、结构和拓扑图论的发展，并影响了理论计算、数学化学和其他领域。他对图论的革命性贡献已获得ICA的Euler奖章和RSC的John L. Synge奖；他曾担任AMS研究员，SIAM研究员和加拿大研究主席。
Alla Sheffer，计算机图形和几何处理的世界领导者。Sheffer博士开发了用于对形状进行建模的创新方法，以方便计算制造、服装设计、计算机动画和机械工程。她的方法，其中一些方法已纳入主要建模软件包，使计算机动画制作人员、设计师和美术师可以轻松生成和操纵复杂的真实世界和虚构形状的计算机模型。

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物理相关院士入选

Laura Ferrarese，国际公认的天体物理学家，以对超大质量黑洞，宇宙年龄和星系演化的独创性和开创性研究而闻名。她使用世界领先的地基和空基望远镜进行的观测，改变了我们对星系结构和演化的理解，并为探索当今的关键宇宙之谜铺平了道路，尤其是暗能量和暗物质的本质。 Charles Gale，因其在极端温度和密度条件下的强相互作用物质的理论研究而享誉世界。他的开创性工作为奠定高能重离子碰撞研究的理论基础做出了贡献，他对热和致密物质的电磁辐射的贡献也激发并指导了全球几代实验。马克·哈珀恩（Mark Halpern），他进行的测量使我们对宇宙和动力学有了更深入的了解。宇宙微波背景光谱几乎没有失真的测量结果表明，宇宙成立10天后即处于热平衡状态。使用WMAP，ACT和Bicep对CMB的各向异性进行的测量表明，宇宙在空间上是平坦的，由70％的暗能量组成，暗物质（不可见）实质上超过了重子物质。

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新学者学院新增人员

蔡霖，维多利亚大学电气与计算机工程系教授，在支持物联网和多媒体应用的无线技术的开发和分析方面做出了开创性工作。她长期以来一直从事通信与网络相关的研究，在车联网、TCP/IP协议、智能电网、网络安全防护等领域取得了一系列富有成效的开创性研究成果。2019年，她因其在网络通信领域的杰出贡献，荣获2019年度加拿大最高国家科技奖“E.W.R.Steacie Memorial Fellowship”，成为自该奖项创立以来首位在电气和计算机工程领域获奖的女性学者，这也是维多利亚大学的研究人员连续第二年获此殊荣。戴安娜·傅，加拿大多伦多大学政治学副教授，当代中国政治的著名政治科学家，蒙克全球事务与公共政策学院亚洲研究所东亚研讨会系列的负责人。她的中国激进主义研究屡获殊荣，对社会运动的研究产生了跨学科的影响。她为BBC、彭博社、CBC、Foreign Policy和纽约时报等提供专家评论。她是美中关系全国委员会的公共知识分子研究员，并且是中国罗德奖学金的国家副秘书长。孙书会，魁北克大学国立科学研究院（INRS）能源材料和电信中心的全职教授。他为开发下一代燃料电池、电池和制氢技术的先进纳米材料做出了杰出贡献。他发表了超过190篇论文，被引用次数超过12,000次，并拥有两项专利。他长期从事在发展多功能纳米材料(石墨烯、碳纳米管、金属和金属氧化物)，并用于质子交换膜燃料电池(低铂和非铂催化剂)、锂离子和Na-ion电池、超级电容器以及废水处理等。他是《电化学能源评论》（Springer-Nature）的执行总编辑，也是8部期刊的编辑委员会成员。他建立了世界一流的研究实验室，并且是该领域的领导者，以出色的研究、奖学金和指导而在国内和国际上享有很高的声誉。

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认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面：第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。