韶风名家论坛报告—智能计算与信息处理教育部重点实验室2020年学术年会系列报告成功举行

2020年12月26日上午,智能计算与信息处理教育部重点实验室2020年学术年会在我校召开,北京交通大学于剑教授、中国科学院自动化研究所刘成林教授和湖南大学李树涛教授受邀来我院分别作了题为《图灵测试的明与暗》《面向开放环境的鲁棒模式识别》和《高分辨率高光谱遥感融合成像与智能识别》的学术报告,我院广大师生参加。

于剑教授同师生们分析讨论通过图灵测试的理论可能性和工程可行性,说明图灵测试的优缺点,并结合目前的技术现状说明图灵测试的缺点所导致的严重后果。通过分析图灵测试与语言的关系,揭示图灵测试的基本假设,以及假设给人工智能的研究和实现带来的挑战,以此引出许多引人深思的开放型问题,如人工智能的公理化问题等,引起了同学们的巨大兴趣和讨论,他的一些新视角和思路为广大师生今后的学习和研究提供了前瞻性的启示与帮助。

中国科学院自动化研究所刘成林教授进在《面向开放环境的鲁棒模式识别》报告中首先对开放世界鲁棒模式识别相关工作做了一个总体介绍,对拒识、开放集学习以及神经网络稳定性设计相关工作做一个简要回顾,然后介绍了最近提出的基于卷积原型学习的开放集分类方法。卷积原型分类器以卷积神经网络学习图像特征,以原型代表各个类别的分布,基于最近距离规则进行分类。卷积神经网络和原型联合学习,使得不同类别之间可分并且每个类别分布具有紧凑性,这样得到的分类器具有几个明显的优点:对异常模式的鲁棒性、小样本学习的泛化性、潜在的新类别发现和自适应能力,师生们听后受益匪浅。

湖南大学李树涛教授的《高分辨率高光谱遥感融合成像与智能识别》从压缩感知、深度学习等高分辨率高光谱融合成像方法、几种典型的高光谱图像智能处理与识别方法及成功应用和从成像、处理与识别三个方面对高光谱技术未来的发展趋势进行展望等三个部分展开介绍,指出,遥感对地观测是资源调查、环境保护、灾害监测等国家重大需求的战略前沿,高光谱能够获取地物的精细光谱“指纹”,是遥感对地观测领域的核心关键技术。通过李树涛教授的介绍,同学们对高分辨率高光谱遥感融合成像与智能识别技术有了更加深刻和专业的了解,对同学们的科研创新也有很好的启发。