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中科院院士谭铁牛模式识别研究的回顾与展望_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 18:39:54 阅读: 来源:打包带厂家

7 月 7 日,由 CCF 中国计算机学会主办、雷锋网(公众号:雷锋网)与香港中文大学(深圳)共同承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会在深圳如期开幕。当天上午,中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow 谭铁牛为大会带来了题为《模式识别研究的回顾与展望》的主题演讲。

概念

谭铁牛院士首先解释了模式识别的概念,他称:“世上万物,不管是物质的还是精神的,看得见还是看不见的都是一种模式,而对这些模式进行分析与处理,进而实现描述、辨识、分类、解释,这就是一种模式识别”。

历程

随后谭铁牛院士简单回顾了模式识别学科的发展历程,并将其简单分为以下三大阶段:

上世纪七八十年代之前,混沌出生,开天辟地:奠定了模式识别学科的数学基础,开创了若干应用;

两千年之前,百家争鸣,百花齐放:模式识别的理论大大丰富;

新世纪至今,物竞天择,适者生存:大数据的兴起给模式识别的发展带来契机。

现状

谈到模式识别现今的发展,谭铁牛院士总结了四个观点:

面向特定任务的模式识别已经取得突破性进展,有的性能已可与人类媲美;

统计与机遇神经网络的模式识别目前占主导地位,深度学习开创了新局面;

通用模式识别系统依然任重道远;

鲁棒性、自适应性和可泛化性是进一步发展的三大瓶颈。

未来

面向未来,谭铁牛院士认为模式识别领域有如下值得关注的研究方向:

从神经生物学领域获得启发的模式识别;

面向大规模多源异构数据的鲁棒特征表达;

结构与统计相结合的模式识别新理论;

数据与知识相结合的模式识别;

以互联网为中心的模式识别。

总结

最后谭铁牛院士用三句话对现场演讲进行了总结,他表示:

模式识别是人类最重要的智能行为,是智能化时代的关键使能技术;

鲁棒性、自适应性和可泛化性是模式识别面临的三大瓶颈;

向生物系统学习、结构与统计相结合,数据与知识相结合,并充分利用海量的互联网数据,是特别值得关注的研究方向。

更详细的内容详见雷锋网的深度报道。

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