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CAC2018專題論壇:“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”分論壇圓滿舉行

日期:2018-12-03 10:52
2018年12月1日-12月2日,2018中國(guó)自動(dòng)化大會(huì)專題論壇之“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”在西安曲江國(guó)際會(huì)議中心成功召開。當(dāng)前,大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)成為人工智能的發(fā)展重點(diǎn),受腦科學(xué)研究成果啟發(fā)的類腦智能蓄勢(shì)待發(fā),芯片化硬件化平臺(tái)化趨勢(shì)更加明顯,人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段。當(dāng)前,新一代人工智能相關(guān)學(xué)科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級(jí)等整體推進(jìn),正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲苿?dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。因此,本屆大會(huì)設(shè)立了“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”專題,擬請(qǐng)?jiān)摲较虻牟糠志⒙N楚與與會(huì)者分享他們的最新成果和思想,促進(jìn)該方向的交流與發(fā)展。論壇由華中科技大學(xué)曾志剛教授、西安電子科技大學(xué)焦李成教授共同擔(dān)任論壇主席。 

首先,西安電子科技大學(xué)焦李成教授針對(duì)基于稀疏認(rèn)知表示與深度學(xué)習(xí)的影像解譯做了學(xué)術(shù)報(bào)告。焦教授詳述了影像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)得“三高”特點(diǎn)(高時(shí)間分辨率、空間分辨率和光譜分辨率),以及傳統(tǒng)的短板;分析了人腦信息處理的顯著注意、層次化感知和稀疏感知等機(jī)制給高分辨影像處理帶來了的新機(jī)遇;最后,焦教授介紹了實(shí)驗(yàn)室在該方面的研究成果,展示了該領(lǐng)域的最新進(jìn)展。

 

西安交通大學(xué)龔怡宏教授針對(duì)基于最小-最大特征的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了研究。報(bào)告闡述了深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,并針對(duì)深度學(xué)習(xí)在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的現(xiàn)狀,探討了如何構(gòu)造深度學(xué)習(xí)的代價(jià)函數(shù),提出了基于最小-最大特征的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法。

清華大學(xué)李力副教授回顧了人工智能70年發(fā)展中圖靈和維納對(duì)于如何實(shí)現(xiàn)人工智能的不同看法,簡(jiǎn)述了沿著維納的想法前進(jìn)過程中,業(yè)界最近10年的一些新成果,并討論了實(shí)現(xiàn)人工智能的未來發(fā)展方向。

 

西北工業(yè)大學(xué)韓軍偉教授針對(duì)腦神經(jīng)媒體組學(xué)進(jìn)行了報(bào)告。“腦神經(jīng)媒體組學(xué)”是一個(gè)新的研究方向,利用機(jī)器學(xué)習(xí)理論為手段,實(shí)現(xiàn)大腦反應(yīng)信息對(duì)多媒體視聽覺特征的指導(dǎo)、優(yōu)化和融合,達(dá)到計(jì)算機(jī)對(duì)于多媒體內(nèi)容實(shí)現(xiàn)接近人腦認(rèn)知的目的。報(bào)告闡述了匯報(bào)“腦神經(jīng)媒體組學(xué)”研究中的一些關(guān)鍵技術(shù)及最新進(jìn)展。

 

華中科技大學(xué)曾志剛教授作了“基于憶阻的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算初步研究”的報(bào)告。曾教授介紹了憶阻的概念、相關(guān)技術(shù)。此外報(bào)告討論了課題組在基于憶阻的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的聯(lián)想記憶和算法方向的研究進(jìn)展,并對(duì)基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的全自主控制研究進(jìn)行了深入探討。

 

清華大學(xué)孫富春教授以人工智能的幾個(gè)問題為題,分析了以深度學(xué)習(xí)為代表人工智能的成功與不足,給出了硅片人工智能發(fā)展的四元結(jié)構(gòu)理論,給出了從硅云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,再到生物計(jì)算的人工智能發(fā)展圖譜。在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)介紹了后深度學(xué)習(xí)時(shí)代的生物多感覺通道啟發(fā)/免疫系統(tǒng)啟發(fā)的跨模態(tài)學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)和可解釋學(xué)習(xí)等最新研究進(jìn)展。最后,介紹了人工智能面臨的挑戰(zhàn)和展望。

西安電子科技大學(xué)高新波教授以“混合增強(qiáng)智能中的大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)分析”為題進(jìn)行了報(bào)告。目前,機(jī)器智能需要大數(shù)據(jù)和人類智慧需要小數(shù)據(jù)之間形成了鮮明的對(duì)比。報(bào)告從大小數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)以及人類智慧與機(jī)器智能的區(qū)別出發(fā),以新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃部署的五大方向之一——混合增強(qiáng)智能為例,嘗試解決人機(jī)交互中的大數(shù)據(jù)向小數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化及分析問題,思考了在人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的辯證關(guān)系。

東南大學(xué)梁金玲教授針對(duì)“二維系統(tǒng)在有限時(shí)域下的魯棒卡爾曼濾波”進(jìn)行了報(bào)告。報(bào)告針對(duì)一類含加性和乘性的2維不確定系統(tǒng)中的魯棒卡爾曼濾波問題進(jìn)行了研究,并探討了相關(guān)魯棒卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)。

 

最后,來自若干高校的相關(guān)研究人員報(bào)告了其他最新研究成果。

 

學(xué)會(huì)秘書處 供稿

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