格数致知-如何从计算层面发展类脑智能_胡包钢NLPR.pdf

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格数致知-如何从计算层面发展类脑智能_胡包钢NLPR

中国科学院 自动化研究所 “ 大脑认知与机器智能”研讨会 June 29, 2016 格数致知 : 如何从计算层面发展类脑智能 胡包钢 NLPR/LIAMA Institute of Automation Chinese Academy of Sciences email: hubg@ Outline 1. 引言 2. 研究范式建议 3. 类脑的原理性研究 4. 等式约束考察 5. 结语 2 1. 引言 人工智能 :正式开创于 1956年 (美 国科研上升期) ● 六位学者 :4人28-29岁 ,2人40岁 AlphaGo机器 :思想与原理的胜利 ● 深度学习 :符合大脑 内在原理 :分布 ,多层 ● 三学者 :顶层设计+研究坚守 挑战 :大潮中的创新者 ,还是追随者 中国主要缺失“大胆假设”与“学术交锋” 如何提出新的思想、原理、理论、算法 3 “格数致知”与类脑智能 借鉴于 : “万物皆数” :毕达哥拉斯 (公元前570 ~公元前495 ) “格物致知” :曾参 (公元前505 ~公元前435 ) “格数致知”解释为 : 推究事物“数学”表达 ,获取 内在“知识”本源 (“脑-智(Brain-Mind)”研究:“心理-生理-物理”→“数 学”之关联) 类脑(Brain-inspired)智能定义: 本文采取广义含义 :借鉴大脑及神经系统结构和信息 处理原理的通用 (或强)人工智能 (AG ) 其它名称 :机器脑 ,计算大脑 ,类人机器 4 人工智能终极发展 目标 追求对 自然与虚拟世界的“深度”认知 类脑智能发展途径 : 计算模型 :借鉴 ,应用并超越 “生物脑 ”科学知 识而构建的计算与仿真模型 进一步思考 : “大脑原理与机制深度认知应是数学语言表达”? “有否大脑认知计算的统一理论方法”? “ 深度学习之后的新方法是什么”? 5 本讲座 内容 I. 基于前人工作 ,从计算建模层面提出新的研究范 式 ,目标于类脑智能发展 . 针对类脑智能工作原理 ,给出一个具体原理考察 中原创研究范例 6 2. 研究范式建议 新研究范式 (Novel Paradigm of AGI ) (Hu, Do

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