發(fā)布日期：2018-11-13

　　記者從天津大學(xué)獲悉，該校胡清華教授團隊近日在人工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得重要進展，首次提出“廣義多視圖學(xué)習(xí)框架”理論，有望改良“機器深度學(xué)習(xí)”局限性，創(chuàng)造真正實現(xiàn)“早期融合、分析思考”的“智能大腦”。相關(guān)研究在新一期全球人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》發(fā)表。

　　深度學(xué)習(xí)是讓機器變得更加智能的計算方法，其原理即針對圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)，模仿人腦機制來解釋這些數(shù)據(jù)，從大量實例中獲取數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)任務(wù)、分析結(jié)論。目前，主流的深度學(xué)習(xí)算法“并不聰明”，存在著分析結(jié)論片面、難以得出規(guī)律性認識等缺陷。如何將復(fù)雜的多源信息協(xié)同起來進行數(shù)據(jù)分析？如何讓機器實現(xiàn)“眼觀六路、耳聽八方、融合思考”？這是深度學(xué)習(xí)算法研究面臨的艱巨挑戰(zhàn)。

　　胡清華團隊率先提出的“廣義多視圖學(xué)習(xí)框架”算法，創(chuàng)新性地提出了“多源信息早期融合、與特定任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)，拓展信息融合方向”的研究思路。與以往的人工智能深度學(xué)習(xí)算法相比，“廣義多視圖學(xué)習(xí)框架”的創(chuàng)新主要有兩方面：一是實現(xiàn)了跨平臺、跨維度的信息“早期融合”，將不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)匯總成為立體的“綜合網(wǎng)絡(luò)”；二是構(gòu)建了讓機器“自覺學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)模型，不再對大量數(shù)據(jù)進行“堆砌式分析”，而是通過對綜合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的合理分析，得出精簡的規(guī)律性認識，甚至能夠?qū)?fù)雜任務(wù)進行預(yù)測和判斷，有望實現(xiàn)機器從“深度學(xué)習(xí)”到“融合思考”的飛躍。（記者孫玉松 通訊員焦德芳）

來源：科技日報