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(第487期)【成都校区】人工智能与深度神经网发展回顾与展望

2019-10-07

 

黄德双教授讲座现场

9月25日晚上七点,西南财经大学天府学院有幸邀请到了同济大学教授、博士生导师,国家自然科学基金委第十四届专家评审组成员黄德双教授做客天府论坛,展开以“人工智能与深度神经网发展回顾与展望”为主题的学术讲座。

首先,黄德双教授给我们讲解了人工智能的发展简史。956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences),提出了“人工智能”的概念。其中就有智能科技之父——麦卡锡。自此,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言;或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年,这两种声音还同时存在。上世纪90年代,国际象棋冠军卡斯帕罗夫与“深蓝”计算机决战,“深蓝”获胜,这是人工智能发展的一个重要里程碑。而2016年,Google的AlphaGo赢了韩国棋手李世石,再度引发AI热潮。过去几年,尤其是2015年以来,人工智能开始大爆发。很大一部分原因是由于GPU的广泛应用,使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然,无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳,也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

然后,黄德双教授给我们讲解了深度神经网络的概念,深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

人工智能未来市场还是相当广泛,主要包括:1.在计算机视觉上,未来的人工智能应更加注重效果的优化,加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用;2.在语音场景下,当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境)下,已经能够达到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战,如远场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题;3.随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长,人工智能应用的云端化将不断加速,全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。

最后,黄德双教授回答了众多同学的提问,并表示以后同学们会有越来越多的机会接触到人工智能,所以应更早更全面的了解人工智能,为人工智能做出贡献。

校团委、学生会宣传新闻中心:熊京

责编:蒲虹宇

2019年9月25日

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