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超强力TP-Link! 清华大学联合开设通用AI实验班,朱松纯获衔

发布时间:  来源:河洛网

史上最强的天团必须让AI强力合作吗?

超强力TP-Link! 清华大学联合开设通用AI实验班,朱松纯获衔

最近,北京大学官微宣布,北大清华将联合举办通用人工智能实验班。

带队的不是其他人,是去年回国的AI视觉大御所的朱松纯教授,现在担任北大人工智能研究院院长、讲座教授、清华大学基础科学讲座教授。

首批北大通用人工智能实验班招收的26名学生来自北大元培学院,据悉今年春季学期开课的清华通用人工智能实验班设在自动化系,目前已开始首批招生,计划招收30人。

清华大学,最强的联盟,会擦出什么样的AI火花呢?

清华大都会“抢”朱松纯:三次获得计算机视觉最高奖4月25日,北京大学校长邓平在庆祝清华大学成立110周年大会上致辞时表示,两校最近合作成立了通用人工智能实验班,由朱松纯教授领衔。

北大通班设在原培学院,于今年春季学期开课。 清华通班设在自动化系,现在开始招生。

大家对此有信心。 不仅是北大清华的金字招牌,带队的朱松纯才是最强的保障。 那么朱松纯是谁?

朱松纯于1996年获得哈佛大学计算机博士学位,并与师从国际数学大师大卫·的芒福德教授、国际顶级期刊在会上发表论文300余篇,获得了计算机视觉领域的国际最高奖— — 马尔奖。

他对计算机视觉有自己的看法,在视觉常识推理、场景理解等认知科学领域做出了重要贡献。

去年回国时引起了热烈的讨论,受到国内的热烈欢迎。

朱松纯自己也最信奉“一个民族如果忘记了历史,他也注定失去未来”的话。

这句话,对计算机视觉来说,也是同样深刻的省份。

他说,目前许多新发表的视觉论文,5年前的文献中可引用的文章很少,都引用了近两年来arxiv的文章,并与一些Benchmarks进行了比较。

很少有人认真看10年前、20年前、甚至30年前的论文,但是当时的思想和框架性的东西,对现在的研究有着重要的意义,用几乎相同的方法都具有小数点以后的精度。

大家都相当短路,只关注这几年的历史和流行方法,不能传承这门学科。 特别是在现在这波方法退潮之后,这些人渐渐失去了基础和源头的创造力。

关于自己的学术生涯,我认为David Marr对他的影响最大。

60年代开始的时候,大家已经有很多人研究视觉神经生理学、心理学的问题,从事边缘检测工作。 但是,计算机视觉能解决什么问题呢? 如何实现? 大家意见不一致,说话不清楚。

David Marr为了解决这个问题被分为三个层次,分别是计算、算法、实现。

首先,在表现水平上,如何将其写在数学题上。 任务是什么? 输出是什么? 这独立于解决问题的方法。

其次,在求解这个数学题时,可以选择不同的算法,可以并行或串联。

再次,一个算法如何在硬件上实现,可以用CPU、DSP或神经网络来实现。

除此之外,David Marr还整理了视觉要计算什么。

Marr是从primal sketch (第一简单图表)到2 ½; 从D sketch (有深度的简单照片)到3D sketch。

它还包括纹理、立体视觉、运动分析、表面形状等。 Marr认为,视觉计算不仅仅是求一个解,而是连续的计算过程,越看,越想,可能会得到更多的理解。

顺便说一下,在得知Marr 1978年冬天被诊断为急性白血病,很少来到日本后,marr急忙总结了一本书《视觉:从计算的角度研究人的视觉信息的表达和处理》。 去世时年仅35岁。

朱松纯和同事在这本书里花了8年的时间,把Marr提出的早期视觉概念、纹理、图像基本体、原始简约图等转换为统一的数理模型。

从此以后,视觉可以从纯理论、计算的角度进行研究。

除了视觉的统计建模和计算理论之外,朱松纯还实现了图像和场景的解释( parsing )计算框架,扩展了模式识别的创始人傅京孙的句法模式识别理论。

2010年以来,朱松纯将计算机视觉与认知科学、自然语言理解、机器人等学科结合,成为他所说的“人工智能的暗物质”— — 占95%的、用感知输入无法观测的智能。

目前,朱松纯团队正在构建大型、物理逼真的VR / AR环境,用于培训和测试自主AI代理,以执行许多日常任务。

这些智能体综合了视觉、语言、认知、机器学习、机器人技术等领域的能力,并在此过程中发展物理常识和社会常识,可以使用认知体系结构与人进行交流。

熟悉朱松纯教授的人,对于他严谨的求学精神,也不惜赞美之词。

为什么要培养通用人工智能的人才? “人工智能是1956年开设的新学科,当时的目标是通用人工智能。 人们想研究既是虚拟人物也是物理机器人的各种代理( AI Agents )。 这个主体需要自律的感知、认知、决策、学习、执行、社会合作的能力,同时也符合我们人类的感情、伦理、道德观念等。 这就是通用人工智能。 “朱松纯介绍说。

朱松纯表示,人工智能系统往往由三个因素决定。 第一个是框架,也就是智能。第二个是环境数据。第三个是任务。

这里涉及三个层面的解法,第一个层面的解法其实是现在火爆的大数据+深度学习; 二级解法是任务理解三级解法是物理推理和人类功利价值的选择

他认为要真正以任务为中心,必须建立融合计算机视觉、认知科学、语言对话、机器学习、机器人学习等六个领域的统一系统。

通用人工智能是未来10至20年国际人工智能研究的前沿和竞争焦点。 朱松纯强调了通用人工智能领域的重要战略意义。 “从国家安全、经济发展方面来看,这是一个极其重要的领域,是中国参与国际竞争的必争之地,也是主战场。 “”

朱松纯此次回国,将为国内人工智能特别是通用人工智能的发展带来强大的动力。 他也离“人工智能大一统理论”的梦想更近了一步。

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