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人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)前沿學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)

報(bào)告題目:從AplhaGo戰(zhàn)勝人類(lèi)展望機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢(shì)

-- 超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和深度學(xué)習(xí)(DL)的有機(jī)結(jié)合及ELMGo探討

報(bào) 告 人:Guang-Bin Huang(黃廣斌),新加坡南洋理工大學(xué)

時(shí)    間:20163289:00-11:00

    點(diǎn):東北大學(xué)綜合樓822報(bào)告廳

主辦單位:東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院、 CCF沈陽(yáng)分部 

 

摘要:近幾年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用開(kāi)始變得火熱起來(lái),AplhaGo戰(zhàn)勝人類(lèi)頂尖高手這一重大事件更是火上澆油。本報(bào)告從技術(shù)和工業(yè)需求角度分析人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)復(fù)興的原因,指出真正的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代已經(jīng)來(lái)到亟需重新思考人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究定位和角色本報(bào)告首先指出超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM))和深度學(xué)習(xí)(DL)的有機(jī)結(jié)合是個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)。超限學(xué)習(xí)機(jī)和廣泛流行的學(xué)習(xí)技術(shù)(比如傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī))相比,速度快(可以達(dá)到幾百到幾萬(wàn)倍)并且準(zhǔn)確率高。初步研究顯示在某些應(yīng)用中(比如手寫(xiě)體識(shí)別,手語(yǔ)識(shí)別,交通路牌識(shí)別,3D圖形分析等)ELMDL相比可進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率, 并且大幅度降低訓(xùn)練時(shí)間(相比較深度學(xué)習(xí)基于GPU1-2天訓(xùn)練時(shí)間,ELM在普通計(jì)算機(jī)上的訓(xùn)練時(shí)間縮短到幾分鐘或更少)。部分ELM理論已經(jīng)得到了生物學(xué)的直接驗(yàn)證,也許能解釋為什么生物腦總體有序又局部無(wú)序(比如同種動(dòng)物的每個(gè)大腦并不一樣),因此,ELM理論可以給深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的局部吸收(Local Receptive Fields)提供理論支持。其次,本報(bào)告展望未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)和影響1)從機(jī)器學(xué)習(xí)工程到機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)2)機(jī)器學(xué)習(xí)和生物學(xué)習(xí)機(jī)制的匯合趨勢(shì); 3)從人(和其他生命體)的智能到機(jī)器智能; 4)從物聯(lián)網(wǎng)IoT到智能物的聯(lián)網(wǎng)Internet of Intelligent Things以及有別于人類(lèi)社會(huì)的智能體社會(huì)Society of Intelligent Things; 5) 在智能制造的應(yīng)用 (比如3D快速打印上的開(kāi)拓性應(yīng)用。最后,本報(bào)告探討AplhaGo產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響1)為什么AplhaGo戰(zhàn)勝人類(lèi)是一定的,為什么人類(lèi)智能在地球的總體智能中的權(quán)重會(huì)減弱但地球的總體智能在提高;2)基于超限學(xué)習(xí)機(jī)的ELMGoAlphaGo的區(qū)別與聯(lián)系。

 

20160324193334254001

黃廣斌(Guang-Bin Huang新加坡南洋理工大學(xué)電子電氣工程學(xué)院副教授 (tenuredIEEE Transactions on Cybernetics, NeurocomputingCognitive ComputationNeural Networks編輯。他被Thomson Reuters 評(píng)為“Highly Cited Researcher(高引用研究者)(計(jì)算機(jī)科學(xué)類(lèi),工程類(lèi))以及“2014 The World's Most Influential Scientific Minds(2014年世界最有影響力的科學(xué)精英)”“2015 The World's Most Influential Scientific Minds(2015年世界最有影響力的科學(xué)精英)”。研究方向包括:大數(shù)據(jù)處理分析,腦機(jī)交互,人機(jī)交互,圖像處理,機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)。


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