2025年7月22日至24日，国际人工智能领域的重要学术会议——UAI（人工智能不确定性会议）在美丽的海滨城市西雅图顺利举行。作为人工智能领域中专注于不确定性推理与决策建模的顶级会议，UAI每年都会吸引来自世界各地的研究人员、学者、行业专家齐聚一堂，共同探讨人工智能在不确定环境下的建模、学习与推理的前沿问题。

本次会议由美国人工智能协会（AAAI）主办，华盛顿大学计算机科学与工程系承办。会议期间，来自全球30多个国家和地区的800余名代表齐聚一堂，围绕概率图模型、贝叶斯推理、因果建模、强化学习中的不确定性、深度不确定性建模等多个方向展开了深入交流与讨论。

大会首日，主办方邀请了三位国际知名学者进行主题演讲。麻省理工学院教授Joshua Tenenbaum以“人类认知中的不确定性建模”为题，分享了其团队在类人推理与因果建模方面的最新研究成果。他指出，当前人工智能系统在面对不确定性和复杂环境时，仍远不如人类灵活，而借鉴人类认知机制将为未来AI系统提供新的思路。

随后，谷歌DeepMind的研究员Pushmeet Kohli则聚焦于“可解释AI中的不确定性挑战”，强调了在高风险决策场景中（如医疗诊断、自动驾驶等）不确定性建模的重要性。他展示了如何通过结构化的概率模型提升AI系统的透明度与可靠性，为未来构建更具可信度的智能系统提供了理论支撑。

第三位主题演讲嘉宾是来自清华大学的朱军教授，他分享了其团队在对抗性攻击与防御中的不确定性建模研究。朱教授指出，当前深度学习模型在面对对抗样本时表现脆弱，而引入不确定性建模可以有效提升模型的鲁棒性与泛化能力。这一观点引发了现场热烈讨论。

除了主题演讲，会议还设立了多个专题研讨会与论文展示环节。今年大会共收到投稿论文920余篇，最终录用230篇，录用率约为25%。录用论文涵盖了从理论研究到实际应用的广泛内容。其中，关于深度贝叶斯网络、变分推理、蒙特卡洛方法、因果发现与干预、强化学习中的探索与利用等方向的研究尤为活跃。

值得一提的是，本届UAI特别设立了一个名为“伦理与社会影响”的专题讨论会，旨在探讨人工智能不确定性研究在现实社会中的伦理挑战。与会专家围绕AI在司法、医疗、金融等敏感领域的应用展开讨论，强调在设计不确定性模型时应充分考虑公平性、隐私保护与社会可接受性等问题。

在会议的最后一天，组织方还安排了多场互动式工作坊，参会者可以就特定主题进行深入交流。例如，“不确定性建模在气候预测中的应用”工作坊吸引了众多跨学科研究者参与，来自气象学、环境科学和计算机科学领域的专家共同探讨了如何利用AI提升气候模型的预测精度与不确定性评估能力。

此外，UAI 2025还首次设立了“青年学者资助计划”，旨在鼓励和支持来自发展中国家及少数族裔的年轻研究人员参与国际学术交流。这一举措不仅体现了会议组织者对多样性和包容性的高度重视，也为未来AI研究的全球化发展注入了新的活力。

总体而言，2025年的UAI会议不仅延续了其在人工智能不确定性研究领域的学术领先地位，也展现了该领域在跨学科融合、伦理治理与实际应用中的广阔前景。随着人工智能技术日益深入人类社会的各个层面，如何在不确定性中做出稳健、可解释和负责任的决策，将成为未来AI研究的重要方向。而UAI作为一个汇聚前沿思想与创新成果的平台，将继续在这一进程中发挥关键作用。