2019 GAITC丨重磅嘉宾抢先看之-中国工程院戴琼海院士

5月25-26日,由中国人工智能学会主办,南京市麒麟科技创新园管理委员会和京东云共同承办的2019全球人工智能技术大会将在南京紫金山庄举行。

大会将汇聚国内外人工智能及相关领域领军者,以国际化视角全景勾勒人工智能发展蓝图,洞见未来趋势,锚定产业方向。

5月25日至26日,由中国人工智能学会主办的 2019 GAITC 将在南京举行。中国工程院院士、清华大学教授、CAAI Fellow戴琼海确认出席并将在5月25日主论坛上发表题目为“探索人工智能新方向--光场视觉”的主题报告。

戴琼海

中国工程院院士,清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授、CAAI Fellow

长期从事立体视觉与计算摄像的研究



探索人工智能新方向--光场视觉

目前广泛应用于人工智能如无人系统中的视觉成像单元大多基于单目或双目传感器。此类视觉传感器难以超越人眼所具备的多维多尺度成像能力,在时间、空间、角度、光谱、动态范围等多个维度成像性能严重受限,诸如L5级别自动驾驶等人工智能研究与应用难以开展。为探索视觉人工智能新方向,亟需开展像感器阵列光场成像的研究,实现面向大范围动态场景的多维多尺度感知能力。

 

从第一代“单一像感器成像”发展到第二代“多像感器拼接成像”,突破了宽视场与高分辨的矛盾,实现了十亿像素高分辨率成像。然而该结构化系统像感器依赖外环境结构一致化标定,复杂度高、视角单一、难以自适应扩展。基于微透镜阵列的光场相机则面临视角与空间分辨率的相互制约,难以真正实现第三代“高分辨率光场成像”。

 

我们另辟蹊径,提出非结构化多尺度像感器阵列系统,像感器间融合互标定,面向场景内容自适应获取分辨率和视场角各异的多尺度视频,突破景深-空间分辨率之间的矛盾;建立视频间的时空跨尺度压缩感知映射模型,克服多像感器之间的视差挑战,实现自适应场景内容的多尺度融合重建;提出“像素-对象-事件”多层智能感知与计算重建算法,突破数据感知量与计算高效性的矛盾,实现非结构化稀疏采集下的十亿像素动态光场成像。构建国际首个基于高分辨率动态光场视觉的行人检测、识别、跟踪数据库VideoNet,面向空间、对象、时间、模型等维度建立大范围动态场景AI智能分析系统,率先实现了动态场景中万级人脸和车牌的识别与跟踪,有望应用于对地观测、城市安防、智能交通、赛事直播、无人系统等领域。



信息交叉重点科学研究:脑科学与人工智能

“脑科学与人工智能”一直是全球热衷研究的重点论题。中科院外籍院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明曾说过:“人类大脑有1000亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。目前,脑科学最有待突破的就是理解人脑高级认知功能的神经网路基础,也是今后人工智能模拟人的发展方向。”因此,人工智能的大跃进离不开脑科学的深入研究和类脑研究深度学习的全面助推。


相关专家介绍,脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等,并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。中科院院士、中科院自动化研究所研究员谭铁牛认为:“就像知识迁移是人类天生的技能,机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法,构建跨领域、跨模态迁移学习模型,充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据,训练新模型,解决新问题。”


将脑科学与人工智能两学科交叉融合,也是将产学研相结合的有效途径。


谭铁牛院士曾提到,近几十年人工智能的快速发展具体表现在一些智能算法,如深度学习的成功应用。其秘诀在于,构建一个大型的数据库及大规模计算能力的提高。当今深度学习在人脸识别、语音识别上的精度甚至超过了人类。相关数据显示,微软、谷歌、百度的语音识别错误率已经低于人类的5%,而人工智能将继续在语言、图像和视频处理等方面取得更大的进展。


由此可见,复杂的神经网络是实现真正的人工智能的关键,而深度学习的落地应用只是成功路上的起始阶段,脑科学智能研究的成功才是确保成功的高级段位。而脑科学与人工智能的交叉结合与重点研究,或将成为掀起下一AI革命热浪的弄潮儿。



戴琼海:人工智能下一阶段发展核心是脑科学结合人工智能

戴琼海,中国工程院院士,清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授、CAAI Fellow,长期从事立体视觉与计算摄像的研究。目前承担的国家重大仪器项目有多维多尺度计算摄像仪器,旨在提供从亚细胞、组织到器官的多尺度动态观测数据,希望突破百万级脑神经连接的观测,揭示神经系统结构和功能等脑科学规律,创建新一代神经计算。


此前,戴琼海院士曾提到:人工智能下一阶段发展核心是脑科学结合人工智能;未来的四大技术是未来网络、未来智能、未来媒体、未来生命;依靠传统学科推动的人工智能不叫人工智能;未来人工智能是认知,目前只能做到感知;脑科学+人工智能的未来是脑认知;脑观测推动脑模拟,推动计算机视觉、虚拟现实、无人系统的进展以及发展。


当前,脑科学与人工智能的科学研究并非一帆风顺。人工智能与脑科学发展是两条平行线,信息技术力推人工智能。脑科学、脑认知是生命科学的最后堡垒,但由于大脑工作的机理不清楚、目前探索是最困难的,这也就成为国际上的大问题。


IBM的首席科学家Modah建立了4096个内核,100万个神经元的系统,系统做成了小芯片,在斯坦福大学识别率到达80%。他认为在人工智能网络技术中要有新的突破必须要有脑科学的介入才能做这件事。戴琼海院士曾强调:“现在的人工智能就是从感知到决策到控制,未来的人工智能一定是主动的人工智能,认知到决策与控制,识别结束以后决定是对还是错,人的决策是认知而不是从感知来的。”


因此,脑科学和人工智能的研究就显得尤为重要。而在这一过程中,要不断进行脑观测推动脑模拟,推动计算机视觉、虚拟现实、无人系统的进展以及发展。在2019GAITC大会现场,戴琼海院士将发表有关脑科学与人工智能主题的重要演讲,对现阶段的科学研究带来精彩分享。


图丨来自网络,版权属于原作者

李德毅,CAAI理事长,中国工程院院士,CAAI Fellow

沈向洋,微软全球执行副总裁,美国国家工程院院士,英国皇家工程院院士,ACM/IEEE Fellow

戴琼海,中国工程院院士,清华大学教授,CAAI Fellow

申元庆,京东云总裁

Wendell Wallach,耶鲁大学技术与伦理研究中心主任,黑斯廷斯中心高级顾问

Aya Soffer,IBM AI Tech副总裁

戴金权,英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO

王志国,创维集团CTO,深圳创维-RGB电子有限公司董事长、总裁,深圳市酷开网络科技有限公司CEO


5月25日尖峰对话

语言智能赋能智能产业


主持人:

孙茂松,清华大学人工智能研究院常务副院长、清华大学计算机科学与技术系教授


对话嘉宾:

沈向洋,微软全球执行副总裁,美国国家工程院院士,英国皇家工程院院士,ACM/IEEE Fellow

李明,滑铁卢大学生物信息学讲座教授,加拿大皇家学会院士,ACM/IEEE Fellow 

王小川,搜狗首席执行官

李航,字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监,IEEE Fellow

自动驾驶进入泡沫后的低谷了吗?


主持人:

吴甘沙,驭势科技联合创始人、CEO


对话嘉宾:

李德毅,CAAI理事长,中国工程院院士,CAAI Fellow

Ibrahim Haddad,Linux 基金会、战略计划副总裁

荣辉,北汽集团新技术研究院副院长

蔡锐,DeepMotion 深动科技联合创始人、 CEO


5月26日专题论坛

脑科学与人工智能发展论坛

产业智能化发展论坛

人工智能开放平台与产业发展论坛

智慧能源生态产业论坛

全球视野下的人工智能伦理论坛

新时代模式识别前沿论坛

智能时代新中医论坛

人工智能与媒体融合前沿论坛

智慧交通与智慧城市专题论坛

大数据与智能出行:人工智能在大规模场景下的挑战论坛

国际中小学人工智能教育论坛

人工智能赋能新金融时代论坛

深度学习最佳实践论坛


精彩同期活动

中欧人工智能发展和机遇闭门研讨会

TensorFlow培训

2019智能系统-物理-信息论坛暨纪念吴文俊先生诞辰100周年学术研讨会


专题论坛最终设置将以会议举办时为准,大会组委会拥有最终解释权。

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