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第二届中国认知计算与混合智能学术大会成功召开!

发布日期:2019-10-23 12:32:23 查看次数: 855 

核心提示: 为进一步推动国家新一代人工智能发展,国家自然科学基金委员会信息科学部、中国认知科学学会和中国自动化学会联合主办的“第二届中国认知计算与混合智能学术大会”于2019年9月21日至22日在西安举行,来自国

目前,人工智能已经进入了一个新的发展阶段。人类社会的几乎所有领域都对人工智能技术有着越来越迫切的需求。此外,人工智能的布局和发展已经成为世界上许多国家的共识和行动。因此,人工智能研究的原始创新需要坚持严谨的科学态度,需要充分发挥跨学科的优势,推动新一代人工智能的发展。为进一步推动我国新一代人工智能的发展,由国家自然科学基金委员会信息科学部、中国认知科学学会和中国自动化学会联合主办的“第二届中国认知计算与混合智能学术会议”于2019年9月21日至22日在Xi安举行。来自国内外80多所知名大学、研究机构和企业的500多名专家、学者和研究生参加了会议。

此次会议是中国人工智能领域最高级别、最大规模的学术会议。其目的是讨论认知科学、神经科学和人工智能科学交叉融合的最新进展和前沿技术。会议邀请了国内外知名大学、研究所和科技公司的28位知名学者和专家(包括中国科学院院士2人、中国工程院院士2人、中国工程院院士1人、美国工程院院士1人)分别做8份会议报告和20份论坛报告,展示国内外研究团队在认知计算、人工智能基础理论和方法、关键技术和实施等领域的最新研究进展。同时,会议共收到国内外178篇论文。经过严格评估,最终以口头报告和海报展示的形式雇佣并交换了66篇论文。

中国工程院院士、浙江大学教授潘云河向会议提交了第一份题为《视觉认知》的报告。报告提出了视觉知识的概念,并分析了视觉知识与人工智能迄今为止使用的知识表达方法的不同特征。其中,视觉概念具有原型和范畴结构、层次结构和动作结构等要素。视觉概念可以形成视觉命题,包括场景结构和动态结构。视觉命题可以形成视觉事件。报告指出,重构计算机图形结果可以实现视觉知识的表达、推理和操作,重构计算机视觉结果可以实现视觉知识的学习。实现可视化知识表达、推理、学习和应用技术将是ai 2.0实现突破的重要方向之一。

英国皇家学会会员科林·布莱克莫尔(Colin blakemore),中国工程院外籍院士,香港城市大学教授,牛津大学名誉教授,发表了题为“大脑是如何计算的?(大脑如何计算)”报告。该报告指出,目前对“大脑启发的人工智能”的兴趣是基于这样一个假设,即人类大脑所使用的计算原理可以体现在未来几代计算体系结构中。然而,关于神经系统使用的计算机制的知识仍然是基本的,人工智能和神经科学之间的对话是双向的。节点的概念与可变权重密切相关,它是联结主义模型的基础,松散地基于真实的大脑连接和突触可塑性现象。然而,反向传播和监督学习在生物学上是不可能的,这导致了对不使用这些原则的网络计算的探索。神经网络模型提供了对大脑皮层感觉区活动依赖成熟过程以及脑损伤对语义表达影响的深入理解。然而,在已知的真实神经计算和人脑的非凡行为和认知表现之间仍然存在巨大的差距。人工智能的发展可以促进我们对大脑的理解,就像神经科学的发现可以刺激人工智能一样。

会议报告期内,新书《人工智能本科专业知识体系与课程设置》也大规模举行。本书是由人工智能权威专家、中国工程院院士郑南宁教授根据30多年来在人工智能领域的研究和探索以及人才培养的实践编写而成的。它充分体现了人工智能专业知识体系高度跨学科整合的特点。知识体系涵盖许多学科,如信息科学、认知科学、脑科学、神经科学、数学、心理学、人文科学、社会科学和哲学。该课程涉及与人工智能相关的跨学科知识。

中国科学院院士、中国科学院上海生命科学研究所研究员张旭发表了题为《脑科学与人工智能》的报告。报告指出,认知是一种通过思考、经验和感觉获得知识和理解的心理活动或过程。这些过程可以在不同的背景下从不同的角度进行分析,特别是在神经科学、心理学、语言学、数学、自动化、信息科学和计算机科学领域。到目前为止,我们不知道大脑中有多少类型的神经元、神经回路和功能网络。为破译大脑和开发大脑启发的人工智能奠定基础是非常重要的。2012年,中国科学院启动了一项绘制大脑功能连接的战略重点研究项目。这项研究试图建立一个新的研究团队来解释和模拟大脑功能特有的神经连接和网络。2014年,上海脑智能项目(Shanghai Brain Intelligence Project)启动,用于神经科学转化的研究和人工智能技术的研发,并尝试绘制体感神经元类型及其与单细胞技术和跨突触神经示踪剂的联系。该团队已经制造了深度学习和神经网络处理器。通过生理、数学、物理和电路模型,实现了语音识别和翻译技术、仿生眼睛和控制系统等人工智能技术的应用。基于此,张旭院士认为,未来应大力推进脑科学与信息技术的交叉研究。

会议报告于9月22日上午由西安电子科技大学的石光明教授主持。

微软全球执行副总裁沈向洋在一份题为“微软认知计算和混合智能的中长期思考”的报告中提到,微软亚洲研究院的最初目标是在未来20年内构建技术。如今微软在图像、语音识别、机器翻译、阅读等许多领域已经达到了人性化的水平,基本实现了感知能力。现在它已经从感知领域进入认知领域。微软将自然语言处理和其他服务打包到微软智能云的azure认知服务中,允许每个人开发人工智能。微软正在努力打开黑匣子,制造可解释的人工智能。未来三到五年将是“人工智能创造”的新阶段。以不到20年为目标,微软研究院正朝着量子计算等方向发展。它不断增加对基础研究的投资,以创造从云到边缘无处不在的未来智能。

近年来,人工智能在我们通过几千年的进化所掌握的任务中表现得比我们好。这个游戏如何帮助人工智能实现这个目标?另一方面,人工智能如何帮助我们创造更好的游戏?人工智能真的有可能在玩游戏时准确模拟我们的动机、情感和行为吗?马耳他大学教授圣乔治·扬纳卡基斯在他的《游戏的人工智能和游戏的人工智能》中,通过关注人工智能与游戏之间关系的重要性,解释了上述问题。他还展示了大量人工智能和游戏交叉领域的研究项目,这些项目目前正在数字游戏研究所运行。

Xi交通大学人工智能学院院长、师旷科学技术研究所所长孙健在其题为《深度学习改变视觉计算》的报告中指出,深度学习/深度神经网络的复兴从根本上改变了人工智能的各个方面。孙校长在报告中回顾了基础研究的深入学习以及语义图像理解、计算摄影和人工智能计算的实际应用带来的巨大变化。与此同时,它还将详细介绍验光技术在这些变化带来的机遇下的最新进展和最佳做法。

本次会议将聚焦人工智能的基本科学问题,讨论大脑认知科学、神经科学和人工智能的交叉整合,涉及四个主题:认知计算的基本理论、混合增强智能和深度学习、神经科学启发的计算架构和设备、高级感知和智能环境。

会议得到了中国科学院、中国工程院11名院士和外国院士(包括中国计算机联合会、中国人工智能学会、中国神经科学学会、中国图像与图形学会、中国认知科学学会、中国自动化学会等国家学会的6名理事)、美国工程院1名院士、国家自然科学基金会委员会领导人等著名学者和高级专家的指导和支持。

本届中国认知计算与混合智能学术会议的成功举办,不仅为每个人提供了学习、交流与合作的宝贵机会,还可以通过深入交流产生更多智慧火花,解决认知计算与混合智能的挑战,并将积极推动我们新一代人工智能的发展。

本次会议由Xi交通大学、中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、Xi交通大学人工智能与机器人研究所和Xi交通大学视觉信息处理与应用国家工程实验室主办。同时,中国科协和师旷科技、紫光展锐、南京新一代人工智能研究所、虞舜光学技术和想象力等企业提供了资金支持。