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【大咖核心观点集锦】2017年CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会主论坛

雷峰网  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-07-07 22:05

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人工智能应用的7个基本领域:


  • 机器定理证明 ,主要是研究计算机进行逻辑推理;

  • 机器翻译 ,研究计算机自然语言理解;

  • 专家系统 ,研究问题求解和知识表达;

  • 博弈 ,当初最早的时候研究搜索,后来逐渐转化为神经网络;

  • 模式识别 ,主要用于视觉、听觉或者各种各样媒体的认知;

  • 学习 ,主要是研究神经网络;机器人和智能控制,主要是研究和模拟人的感知和控制。

人工智能正在走向2.0时代,已经出现的一些端倪:


  • 大数据上的深度学习,而且自我锻炼,形成了新的综合的进化技术,这在AlphaoGo中间已经表现得十分明显;

  • 基于网络的群体智能已经开始萌芽;

  • 人和机器结合在一起出现地越来越多,也就是穿戴式设备越来越多;

  • 跨媒体推理已经开始出现;

  • 无人系统迅速发展。

我们建议中国在新一代人工智能方面研究的重点方向,包括 大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。 它应该使用于中国现在迫切需要解决的问题,比如智能城市、智慧医疗、智能制造等等。


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谭铁牛 ——中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院院士、巴西科学院外籍院士,发表专著11部、文章500多篇,还有100多项发明。获得了一系列的国家级的奖,现在是中国图象图形学会理事长、中国人工智能学会副理事长。


我的报告题目是“模式识别研究的回顾与展望”,首先来说模式识别的概念:“世上万物,不管是物质的还是精神的,看得见还是看不见的都是一种模式,而 对这些模式进行分析与处理,进而实现描述、辨识、分类、解释,这就是一种模式识别 ”。

模式识别的现状:


  • 面向特定任务的模式识别已经取得突破性进展,有的性能已可与人类媲美;

  • 统计与机遇神经网络的模式识别目前占主导地位,深度学习开创了新局面;

  • 通用模式识别系统依然任重道远;

  • 鲁棒性、自适应性和可泛化性是进一步发展的三大瓶颈。

在人工智能非常火爆的时候,模式识别领域有如下值得 关注的研究方向


  • 从神经生物学领域获得启发的模式识别;

  • 面向大规模多源异构数据的鲁棒特征表达;

  • 结构与统计相结合的模式识别新理论;

  • 数据与知识相结合的模式识别;







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