何积丰简介
基本资料
中文名:何积丰
外文名:Ji-feng He
国籍:中国
出生地:上海市
出生日期:1943年8月5日
毕业院校:复旦大学
职业:教育科研工作者
代表作品:Unifying Theories of Programming
主要成就:2005年当选中国科学院院士
性别:男
人物经历
1943年8月5日,何积丰出生于上海市。
1965年2月,何积丰从复旦大学数学系毕业,并被分配到华东师范大学工作,是上海高校中第一批从事计算机科学研究的人员。
1980年7月,何积丰作为访问学者,被华东师范大学被派往美国旧金山大学进修,专攻计算机应用,课余时间里,他常常到远离旧金山的斯坦福大学和另一所名牌大学去旁听课程,斯坦福大学的导师被他打动,不久,何积丰被批准进入斯坦福大学学习(至1981年7月)。
1984年12月,何积丰在英国牛津大学计算机实验室任客座教授、高级研究员(至1998年7月)。
1986年8月,何积丰晋升为华东师范大学教授。
1995年8月,何积丰被聘为华东师范大学博士生导师。
1998年7月,何积丰任联合国大学国际软件技术研究所高级研究员。
2001年11月,何积丰担任华东师范大学软件学院院长。
2002年12月,何积丰成为华东师范大学首批终身教授。
2005年,何积丰当选中国科学院院士
主要成就
何积丰科研成就
科研综述
①创建程序统一理论,奠定了软件语义元理论基础,开创了软件理论的新学派。
何积丰与图灵奖获得者Hoare教授创造性地提出了软件的程序统一理论,解决了程序语义的一致性问题,奠定了软件语义元理论基础,开创了程序统一理论学派,出版了英文专著《Unifying Theories of Programming》,该文献他引超过800次。程序统一理论已被国际上公认为研究各类程序语言的一种标准方法。自2006年起,每两年举办一次程序统一理论国际学术研讨会,包括牛津大学、约克大学、巴黎11大等在内的世界著名研究机构从事序统一理论的相关研究。
②创新软件开发方法学,建立了数据精化完备理论,被国际上誉为“面向模型软件开发的一个里程碑”。
针对软件开发各阶段模型正确性问题,何积丰创建了数据精化完备理论,首次提出了数据精化的“程序分解算子”与“上下仿真映照对”方法,将规范语言与程序语言看成是同一类数学
社会任职
时间 | 担任职务 |
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中国科学院信息学部常委会副主任 | |
国家可信软件国际联合研究中心主任 | |
教育部可信软件国际合作联合实验室主任 | |
上海市高可信计算重点实验室主任 | |
1996年8月 | 上海交通大学兼职教授、博士生导师 |
1998年8月 | 南京大学兼职教授、博士生导师 |
2003年5月 | 浙江大学兼职教授、博士生导师 |
2006年11月—2011年11月 | 上海市科学技术协会第八届委员会副主席、常务委员、委员 |
2011年11月—2018年9月 | 上海市科学技术协会第九届委员会副主席、常务委员、委员 |
2019年 | 上海市人工智能战略咨询专家委员会委员 |
2019年 | 上海市人工智能产业安全专家咨询委员会主任 |
2019年 | 中国信息技术标准化技术委员会软件与系统工程分技术委员会主任委员 |
人物评价
何积丰是信息领域领军专家,被国际计算机科学界誉为面向模型软件开发方法的奠基石。他在安全软件设计方面的论著被国际软件界广泛引用。他率先提出关系程序设计语言,这项工作被欧洲计算机界认为是继过程语言、函数程序、逻辑程序之后的第四类程序语言的先驱,他因而被欧洲软件界权威人士赞之为“软件设计技术上的一座里程碑”。(中华人民共和国工业和信息化部评)
“何老师始终把学术事业和祖国的命运与党领导的事业密切地联系在一起,为自己能够在国家发展、学术发展和整个社会的进步中发挥作用而感到自豪。”(华东师范大学党委书记童世骏评)
“何积丰教授在极具应用前景的重要领域中的计算科学方面做出了大量的基础性贡献”。(图灵奖获得者Hoare评)
“我发明的关系演算工作主要归功于何积丰的研究”。(图灵奖获得者Dijkstra评)
“在过去十五年,何积丰是牛津大学程序研究领域取得成功的驱动力”。(英国科学技术委员会给政府的报告评)
“何积丰
人物观点
何积丰认为,可信人工智能,主要包含三个要素——人、信息、物理。而所谓的安全,也包括数据安全、技术安全和系统安全。判断是否可信的先决条件之一,是设立关于可信的度量标准。比如,要求数据本身真实可信。数据可信之外是技术可信和系统可信。当人工智能程序或产品发生错误时,对错误或会发生的结果具备可解释性。在其特性或参数发生摄动时,相关系统和技术依旧具备品质指标保持不变的性能,即鲁棒性等。
在他看来,智慧城市和智慧制造已经成为了推动可信AI落地最主要的两大应用场景。智慧城市也就是社会治理的智能化,大数据分析已经在发挥很大的作用。智慧制造方面也在逐步推进。
“从长远来看,我们希望人工智能不是一个简单的工具箱,而是与人类在同一个闭环内相互互动,帮助我们做决策。”何积丰认为,人工智能的发展轨迹可能不是一个线性的变化,而是会迎来指数性的增长机会,“未来或许会有一个爆发性的拐点出现。”