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第一届上海交通大学—日本理化学研究所先进智能研究中心“机器学习与类脑智能”双边研讨会成功举行

发布时间:2019-03-11

2019年3月7日至8日,由上海交通大学计算机科学与工程系和日本理化学研究所先进智能研究中心联合举办的“机器学习与类脑智能”双边研讨会在上海交通大学闵行校区电信学院3号楼200号报告厅成功举行。


日本理化学研究所先进智能研究中心(RIKEN-AIP)主任Masashi Sugiyama带队19名日方研究人员参加了本次研讨会。出席本次会议的上海交大方的嘉宾、专家有上海交通大学科研院副院长李卫东,电子信息与电气工程学院副院长王新兵,计算机科学与工程系张丽清主任、吴帆副主任、吕宝粮教授,卢宏涛教授等20多名教师。本次研讨会吸引了百余名师生参加。

研讨会开幕式上,张丽清首先介绍了RIKEN-AIP的来宾并表示热烈的欢迎。李卫东与王新兵分别致欢迎辞。李卫东表示,RIKEN和交大在人工智能领域的研究均有卓越表现,双方在2008年首次签订合作备忘录,多年来保持着紧密的合作。希望未来每年都能够举办双边研讨会,增进双方合作交流。随后,张丽清与Sugiyama分别介绍了交大计算机系人工智能研究现状和RIKEN AIP的概况。


张丽清首先做了题为Visual Cortical Networks for Image Semantical Representation的报告。报告中首先介绍了人脑视觉皮层的多种神经信息处理结构,包括层次化结构、稀疏超完备拓扑结构、超功能柱结构等。分析了人类感知和现有机器感知的区别。通过视觉注意力问题,提出了选择注意模型,探究了网络模神经节非均匀分布对视觉感知注意视点动态变化的作用。并总结介绍了类脑计算的前景与挑战。


Sugiyama介绍了其科研团队关于Weakly Supervised Classification Robust Learning and More的最新研究进展。由于现实应用中,大量详细标注的数据难以获得,Sugiyama对此开展了很多研究工作,着重介绍了具有广阔前景的弱监督学习、非监督学习、半监督学习等方法。同时也对关于机器学习系统鲁棒性的研究工作和多功能机器学习进行了介绍。他认为现今还有很多问题需要解决,而从不充分信息中学习的方法具有广阔前景,同时智能系统的鲁棒性和多功能性都需要发展。


吕宝粮介绍了情绪智能,以及通往情绪智能的四个阶段。同时介绍了有效的脑机接口,包括多模态的情绪识别、利用对抗生成网络来增强EEG数据、用对抗域适应来估计睡眠质量、基于对抗域适应网络的多模态警觉度估计。


赵启斌对张量分解和张量网络进行了介绍。他认为张量方法具有高可解释性等优点,张量网络有望于解决大规模学习问题,张量网络也可以提高模型压缩和计算效率。

来自交大的卢宏涛、张娅、赵海、涂仕奎、卢策吾、张伟楠、牛力和钱彦旻老师分别作了学术报告。

在两天的会议上,与会专家围绕人工智能及应用的众多主题发表了总计18个学术报告,包括多媒体理解,机器学习,记忆网络,AI神经元技术,语音识别,计算机视觉,强化学习等。同时本次研讨会还举办了两场墙报展示,28个墙报参与展示和交流。与会双方学者进行了深入的学术探讨和交流,取得了丰硕的交流成果。


3月7日下午,双方签订了新的合作谅解备忘录。备忘录旨在促进双方在教学与研究方面的国际合作,特别是在机器学习、计算机科学及智能人机交互领域。双方约定未来将开展联合研究、人员互访、学生交流等活动。

访问期间,日方代表团参观了计算机系仿脑计算与机器智能实验室、智能语音技术实验室、AEMD平台和李政道图书馆。本次双边交流取得了圆满成功。

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