北京時(shí)間2023年3月11日9:00,大學(xué)沙龍第177期：馬毅 — 關(guān)于簡(jiǎn)約和自洽的原則：從人工智能到自然智能
講座內(nèi)容
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能研究近 70 年的演進(jìn)歷程中，我們回顧過(guò)去 10 年深度網(wǎng)絡(luò)和人工智能的革命,。 從早期深度學(xué)習(xí)在判別任務(wù)（如語(yǔ)音識(shí)別和圖像分類）中的成功到最近對(duì)生成任務(wù)（如圖像生成和 ChatGPT）的關(guān)注,，我們研究了當(dāng)前人工智能方法成功背后的原因,。
隨著當(dāng)前實(shí)踐的局限性越來(lái)越明顯,，我們提出了一個(gè)新的理論框架，它既可以統(tǒng)一判別模型和生成模型的當(dāng)前實(shí)踐,，又可以對(duì)現(xiàn)有的人工深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供嚴(yán)格的數(shù)學(xué)解釋,。 流行的深度網(wǎng)絡(luò)（例如，ResNet,、CNN 或 Transformer）的架構(gòu)和運(yùn)算符都可以推導(dǎo)為展開優(yōu)化方案,，用于優(yōu)化對(duì)感到世界所獲習(xí)得表示的信息增益,。為了確保優(yōu)化表示的正確性或一致性，我們認(rèn)為有必要通過(guò)“閉環(huán)”反饋和博弈來(lái)增加自我糾正和自我批評(píng)機(jī)制,。 這自然會(huì)導(dǎo)致一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算框架,，稱為壓縮閉環(huán)轉(zhuǎn)錄，它集成了信息論,、控制/博弈論,、稀疏編碼和優(yōu)化的基本思想。 我們認(rèn)為,，壓縮閉環(huán)轉(zhuǎn)錄是一種通用的學(xué)習(xí)框架,，可作為所有自主智能系統(tǒng)（無(wú)論是人工的還是自然的）的基本學(xué)習(xí)單元。
演講嘉賓
主講人
馬毅:香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院首任院長(zhǎng),，加州大學(xué)伯克利分校電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授,。IEEE、ACM 和 SIAM會(huì)士,。清華大學(xué)自動(dòng)化和應(yīng)用數(shù)學(xué)雙學(xué)士,，加州大學(xué)伯克利分校電子工程和數(shù)學(xué)雙碩士、電子工程博士,。研究興趣包括計(jì)算機(jī)視覺,、高維數(shù)據(jù)分析和集成智能系統(tǒng)。曾任微軟亞洲研究院視覺計(jì)算組首席研究員和負(fù)責(zé)人,，上?？萍即髮W(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)。發(fā)表期刊論文60余篇,，會(huì)議論文120篇,，合著計(jì)算機(jī)視覺、廣義PCA,、高維數(shù)據(jù)分析方面教材三部,。
主持人
呂旭東:加州理工學(xué)院博士后研究員，Taihill Venture 創(chuàng)業(yè)合伙人,。加州大學(xué)伯克利分校博士,，北京大學(xué)物理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士。
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整理/zm 審/青鴦
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