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報(bào)告題目：從AplhaGo戰(zhàn)勝人類展望機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢

-- 超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和深度學(xué)習(xí)(DL)的有機(jī)結(jié)合及ELMGo探討

報(bào) 告 人：Guang-Bin Huang(黃廣斌)，新加坡南洋理工大學(xué)

時(shí)    間：2016年3月28日9:00-11:00

地    點(diǎn)：東北大學(xué)綜合樓822報(bào)告廳

摘要：近幾年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用開始變得火熱起來，AplhaGo戰(zhàn)勝人類頂尖高手這一重大事件更是火上澆油。本報(bào)告從技術(shù)和工業(yè)需求角度分析人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)復(fù)興的原因，指出真正的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代已經(jīng)來到，亟需重新思考人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究、定位和角色。本報(bào)告首先指出超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM))和深度學(xué)習(xí)(DL)的有機(jī)結(jié)合是個新的機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢。超限學(xué)習(xí)機(jī)和廣泛流行的學(xué)習(xí)技術(shù)（比如傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)）相比，速度快（可以達(dá)到幾百到幾萬倍）并且準(zhǔn)確率高。初步研究顯示在某些應(yīng)用中(比如手寫體識別，手語識別，交通路牌識別，3D圖形分析等)，ELM與DL相比可進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率, 并且大幅度降低訓(xùn)練時(shí)間（相比較深度學(xué)習(xí)基于GPU的1-2天訓(xùn)練時(shí)間，ELM在普通計(jì)算機(jī)上的訓(xùn)練時(shí)間縮短到幾分鐘或更少）。部分ELM理論已經(jīng)得到了生物學(xué)的直接驗(yàn)證，也許能解釋為什么生物腦總體有序又局部無序（比如同種動物的每個大腦并不一樣),因此，ELM理論可以給深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的局部吸收(Local Receptive Fields)提供理論支持。其次，本報(bào)告展望未來機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢和影響: 1）從機(jī)器學(xué)習(xí)工程到機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)的轉(zhuǎn)折點(diǎn); 2）機(jī)器學(xué)習(xí)和生物學(xué)習(xí)機(jī)制的匯合趨勢; 3）從人（和其他生命體）的智能到機(jī)器智能; 4）從物聯(lián)網(wǎng)（IoT）到智能物的聯(lián)網(wǎng)（Internet of Intelligent Things）以及有別于人類社會的智能體社會（Society of Intelligent Things）; 5) 在智能制造的應(yīng)用 (比如3D快速打印上的開拓性應(yīng)用) 。最后，本報(bào)告探討AplhaGo產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響：1）為什么AplhaGo戰(zhàn)勝人類是一定的，為什么人類智能在地球的總體智能中的權(quán)重會減弱但地球的總體智能在提高；2）基于超限學(xué)習(xí)機(jī)的ELMGo和AlphaGo的區(qū)別與聯(lián)系。

黃廣斌(Guang-Bin Huang) 新加坡南洋理工大學(xué)電子電氣工程學(xué)院副教授 (tenured) 。IEEE Transactions on Cybernetics, Neurocomputing，Cognitive Computation和Neural Networks編輯。他被Thomson Reuters 評為“Highly Cited Researcher（高引用研究者）”（計(jì)算機(jī)科學(xué)類，工程類），以及“2014 The World's Most Influential Scientific Minds(2014年世界最有影響力的科學(xué)精英)”和“2015 The World's Most Influential Scientific Minds(2015年世界最有影響力的科學(xué)精英)”。研究方向包括：大數(shù)據(jù)處理分析，腦機(jī)交互，人機(jī)交互，圖像處理，機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)。