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中科院香港創新院人工智能與機器人創新中心“人工智能前沿論壇”成功舉辦

  • 發表日期:2021-02-05 【 【打印】【關閉】
  •   22日,由中科院香港創新院人工智能與機器人創新中心(以下簡稱人工智能與機器人創新中心)主辦的“人工智能前沿論壇”在線上召開。“人工智能前沿論壇”是人工智能與機器人創新中心組織的國際性學術交流系列活動的首場,旨在通過邀請全球英才共同探討人工智能未來發展的關鍵前沿理論和技術難題,促進人工智能研究方向縱深發展,推動人工智能科技與人才的交流。 

      在全球抗擊新冠肺炎疫情的特殊時刻,“人工智能前沿論壇”全程采用線上形式,與專家學者和青年才俊云上相聚,圍繞人工智能領域當下的熱點問題展開研討,吸引了超2萬人在線觀看。論壇主席由中國科學院自動化研究所所長徐波研究員擔任,程序委員會主席由張兆翔研究員擔任,自動化所副所長劉成林研究員和雷震研究員共同擔任子環節主持人。 

      徐波在致辭中表示,人工智能與機器人創新中心將充分結合內地和香港在不同領域內的優勢,圍繞新一代人工智能基礎理論、新型人機交互技術與設備、面向健康和無障礙的智能技術、人工智能開放平臺技術等方面開展研究工作,助力粵港澳大灣區科創建設。他誠摯邀請海內外賢才加入,攜手同行,共創人工智能與機器人發展新篇章。 

      在主旨演講環節,清華大學教授施路平,歐洲科學院外籍院士、澳大利亞科學院院士陶大程,香港理工大學講席教授張磊和香港科技大學教授James Kwok聚焦類腦計算、深度學習分別帶來了精彩的主旨演講。 

      施路平表示人工通用智能研究目前面臨的挑戰在于計算機科學和神經科學分別發展,缺少多學科的深度融合,而借鑒人腦存儲處理信息方式的新型計算技術類腦計算將是未來發展的關鍵之一。他對利用雙腦驅動融合發展的類腦計算方式進行了探討,認為其仍處于起步階段,尚未形成公認的技術方案,需要理論、芯片、軟件、系統和應用協同發展,是人工通用智能競爭的基石,可以賦能各行各業。 

      陶大程帶來了可信深度學習的見解。他回顧了深度學習理論的發展,指出隱私權和魯棒性依然是人工智能發展存在的重要問題。盡管神經網絡仍然存在一些問題,但研究人員依舊對現在的深度學習抱有期望,希望模型的魯棒性更高、能耗更低、可解釋性更強、能適應動態環境,注重人的隱私安全且易于使用。未來,人工智能將與人的價值觀更加貼合,推廣技術的同時要注重對隱私的保護。 

      張磊認為歸一化方法對于有效和高效地優化深度神經網絡非常重要,合理使用可已使訓練過程更穩定。在報告中,他分享了深度神經網絡學習歸一化方法的兩個最新進展Batch Statistics Regression for Batch NormalizationGradient Centralization for Deep Neural Network Learning,可提高模型的優化和泛化。 

      James Kwok觀察到當前人們對于機器學習知識的需求非常大,自動機器學習(AutoML)可以在一定程度上緩解機器學習人才短缺帶來的壓力。他在演講中分享了關于自動機器學習的最近進展,并具體介紹了使用自動機器學習進行有效的神經結構搜索和協同過濾中的交互功能搜索等研究。 

      在學術報告環節,來自哈爾濱工業大學的左旺孟教授、中科院數學與系統科學研究員的劉歆研究員、香港中文大學(深圳)的吳保元副教授、中國人民大學的劉勇副研究員以及中山大學的楊猛副教授、香港城市大學的王詩淇助理教授分別圍繞自監督上下文建模及底層視覺應用,Stiefel流形優化的新方法——分布式計算,人工智能安全,大規模機器學習模型選擇理論,語義分割和目標定位的弱監督學習以及面向高準確性及強泛化能力的人臉活體檢測等研究方向,分享了各自獨到的見解,為觀眾帶來了一場前沿、豐盛的人工智能盛宴。 

      中科院香港創新院是中國科學院在香港設立的首個科研機構,其建設和發展定位為國際一流新型研發機構,吸引國際高端人才創新的高地,科技創新合作交流的樞紐,是建設粵港澳大灣區具有全球影響力國際科技創新中心的重要組成部分,先期依托中科院自動化所在香港科學園設立人工智能與機器人創新中心。未來一段時間,創新中心將致力于搭建國際科技交流與合作的共享開放平臺,現面向全球招聘高層次人才,組建高水平、國際化的研究隊伍,共創人工智能發展美好未來。 

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