Many real-world AI problems are naturally modelled as cooperative multi-agent systems, where a group of agents work together to achieve a common goal. In this talk, I will discuss some key challenges in designing reinforcement learning methods for agents to efficiently learn to collaborate in complex environments, including credit assignment, scalability, uncertainty, and heterogeneity. I also present several approaches proposed in my group that address these challenges and enable efficient learning for multi-agent collaboration.
关于 CIR2020: 为助力人工智能的理论手艺立异，，，，，，，，增进群体智能相关领域的学术交流和手艺前进，，，，，，，，增强科研效果和知识共享，，，，，，，，优德官网于2020年10月-11月举行“群体智能与多智能体交互”系列讲座（Crowd Intelligence Research Series Seminar 2020, 简称CIR2020）。。。。 。。系列讲座约请九位群体智能领域的资深权威学者举行主题分享，，，，，，，，其中有来自优德官网和香港中文大学（深圳）的教授与研究员，，，，，，，，尚有清华大学、北京大学、香港中文大学、上海交大等名校的学者。。。。 。。演讲内容涵盖群体智能领域多个主题，，，，，，，，包括多机械人协同、移动边沿盘算、强化学习、群体激励机制等。。。。 。。
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张崇洁
清华大学交织信息研究院助理教授、博士生导师
张崇洁是清华大学交织信息研究院助理教授，，，，，，，，博士生导师。。。。 。。2011年在美国麻省大学阿默斯特分校；；；；；；；衽趟慊蒲Р┦垦，，，，，，，，后在麻省理工学院从事博士后研究。。。。 。。现在的研究兴趣主要在人工智能、强化学习、多智能系一切等领域。。。。 。。
