绿会融媒3月11日直播丨马毅——关于简约和自洽的原则：从人工智能到自然智能

中国绿发会 • 2023年3月7日上午9:11 • 人工智能 • 阅读 3420

北京时间2023年3月11日9:00,大学沙龙第177期：马毅 — 关于简约和自洽的原则：从人工智能到自然智能

讲座内容

从神经网络和智能研究近 70 年的演进历程中，我们回顾过去 10 年深度网络和人工智能的革命。从早期深度学习在判别任务（如语音识别和图像分类）中的成功到最近对生成任务（如图像生成和 ChatGPT）的关注，我们研究了当前人工智能方法成功背后的原因。

随着当前实践的局限性越来越明显，我们提出了一个新的理论框架，它既可以统一判别模型和生成模型的当前实践，又可以对现有的人工深度神经网络提供严格的数学解释。流行的深度网络（例如，ResNet、CNN 或 Transformer）的架构和运算符都可以推导为展开优化方案，用于优化对感到世界所获习得表示的信息增益。为了确保优化表示的正确性或一致性，我们认为有必要通过“闭环”反馈和博弈来增加自我纠正和自我批评机制。这自然会导致一个统一的计算框架，称为压缩闭环转录，它集成了信息论、控制/博弈论、稀疏编码和优化的基本思想。我们认为，压缩闭环转录是一种通用的学习框架，可作为所有自主智能系统（无论是人工的还是自然的）的基本学习单元。

演讲嘉宾

主讲人

马毅:香港大学数据科学研究院首任院长，加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系教授。IEEE、ACM 和 SIAM会士。清华大学自动化和应用数学双学士，加州大学伯克利分校电子工程和数学双硕士、电子工程博士。研究兴趣包括计算机视觉、高维数据分析和集成智能系统。曾任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员和负责人，上海科技大学信息科学与技术学院执行院长。发表期刊论文60余篇，会议论文120篇，合著计算机视觉、广义PCA、高维数据分析方面教材三部。

主持人

吕旭东:加州理工学院博士后研究员，Taihill Venture 创业合伙人。加州大学伯克利分校博士，北京大学物理学和经济学学士。