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IEEE2018Fellow西电焦李成AI研究是一条漫漫长路需要各界共同努力_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 18:28:03 阅读: 来源:玛咖厂家

日前,以「人工智能:技术创新与社会影响」为主题的百千万人才工程创新大讲堂在京举行。会上,西安电子科技大学教授焦李成介绍了西电在人才培养上的发展路径,以及发展过程中所取得的一系列成就。

西电的智能化专业发展至今,已经有近三十年历史。1991 年,西电成立智能信号处理与识别研究小组,同年成立国内第一个神经网络研究中心。1993 年,承办全国神经网络大会。2003 年,成立智能信息处理研究所和教育部留学回国人员实验室。2005 年,西电「智能科学与技术」本科专业获批成立。从 2005 年设立「智能科学与技术」本科专业至今,已经培养了 14 届共计 2000 多名学生。

随着人工智能的发展被写进国家规划,2017 年 11 月,西电人工智能学院成立,在人工智能领域三十年的研究积淀,厚积薄发。学院下辖智能感知与计算国际联合研究中心、国家「111」计划智能信息处理创新引智基地、「信息感知技术」国家 2011 协同创新中心等 3 个国家级平台;建有智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际合作联合实验室、陕西省大数据智能感知与计算 2011 协同创新中心、智能科学与技术教学团队等 7 个省部级科研平台和教学平台;形成智能成像、智能信息处理、智能感知与图像理解、视觉计算与协同认知等 6 个国家和省部级科技创新团队。

近 5 年来,学院在人工智能领域 3 次荣获国家自然科学奖二等奖,成功研制我国首套类脑 SAR 系统、基于面阵 CCD 的光谱视频成像系统、我国首个人脸画像识别系统、首个 FPGA 深度学习系统等重大平台和系统。今年,学院学子在国际上斩获两枚大奖:ECCV 无人机视频分析赛单赛道冠军和国际遥感数据融合高光谱赛道冠军。

会议期间,雷锋网 AI 科技评论对焦李成教授作了专访,讨论了智能技术、人工智能在中国的发展,人才培养等诸多话题。以下为焦李成教授口述。

焦李成,男,1959 年 10 月出生于陕西白水。分别于 1982 年、1984 年和 1990 年在上海交通大学、西安交通大学获学士、硕士、博士学位,1990 年 5 月至 1992 年 5 月,在西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室从事博士后研究,任讲师、副教授。1992 年 6 月至 2003 年 3 月,任西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授,博士生导师。现任智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、「智能信息处理科学与技术」高等学校学科创新引智基地(「111 计划」)主任、教育部科技委学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET 西安分会主席、IEEE 西安分会奖励委员会主席、IEEE 计算智能协会西安分会主席、IEEE GRSS 西安分会主席,IEEE TGRS 副主编、教育部创新团队首席专家,IEEE Fellow、IET Fellow、首批中国人工智能学会会士、CCF 杰出会员。

现在我们进入智能时代,手机是最日常的标志。很多手机的宣传卖点是嵌入最新人工智能技术,如指纹认证、人脸认证、拍照瘦身、照片分类等功能。除了手机,刷脸乘坐高铁、飞机或刷脸支付,以及正在发展的无人机配送等,这些也都是人工智能技术的应用。

我们的研究,归根结底是智能处理的问题。现在与以前相比,需要解决的问题有极大变化。随着互联网的兴起,出现大数据的概念,网络上遍布各种视频、文本、图像、语音信息。宏观上看,数据量非常巨大,但微观上,又面临着小样本问题;纵向上,存在信息的有效度问题,横向上,信息的跨媒体则为我们带来新的挑战。就具体某一个问题来说,数据往往是不完整、有噪或者存在损失的,这时候研究和处理的问题比以前难得多。

人对智能的追求没有尽头,需求在不断增长。技术越高,获得的信息越多,处理起来越难。比如智能家居、智能城市、智能健康等智慧服务,服务质量永远需要提升。用手机看大片,想要少花点流量,实时下载,图片更高清,在信息的传输、呈现过程中,涉及到各种智能技术。去听音乐会,开学术会议也是如此,想在现场直播时做到语音和视频尽量少失真或者不失真,背后也需要各种智能技术来做支撑。

现在世界上最多的论文或者会议都与人工智能相关,以前的学术会议只有几十人参与,现在的人工智能会议,比如 NIPS,今年投稿数就超过 7000 篇。

人工智能已经成为大家茶余饭后讨论的话题,其实并不是媒体炒得热,人工智能本身就很热。但是,媒体要有基本的认知,在报导时,需要表达准确,不能偏离内涵,不能用夸张的语言去形容科技的东西,不能动不动用耸人听闻的标题,比如「算法改变世界」,「彻底解决某某问题」,这是做不到的,研究出一个模型,这个模型就将带来「天翻地覆的改变」,这是不可能的。研究永远没有尽头,这个模型可能是解决一类问题的效果比较好,但并不能解决掉所有问题,再往前走又会出现新的问题。

其实人工智能在中国曾有一段非常火热的阶段,第五代计算计划失败以后,智能处理的路径开始萌芽,这时候人工智能出现在人们视野中。1989 年- 2000 年左右,这段时间人工智能在中国的热度一直很高。我 1982 年念研究生时开始研究非线性系统与人工智能,1990 年,我国召开了首届神经网络学术大会,那时候,听会的人挤满了楼道。

任何研究都要基于理论储备,技术的发展也需要时间来沉淀,随着需求变缓,以及出现了很多新的技术,人工智能的热度就慢慢降下来了。

当时出现两个学派,一种是跟风派,觉得人工智能热门,能赚钱。还有一部分是研究派,坚持做,始终如一。

那时进行人工智能研究的人员比现在的范围要宽,科学院、生物所、自动化所、电子所、计算所、软件所、遥感所、理论物理所都有相关研究。那时候,机械学科在用神经网络的方法做故障诊断、预测,智能制造也在借助人工智能往前发展,能源动力学也有对人工智能的相关研究。

人工智能是个大领域,其中包括各种工具、问题、方法和方向,一个人是研究不完的,单单语音就可以研究几辈子。

当时,机器学习、神经网络的方法都是作为工具,在各个领域上产生了较多应用。数学系有一批代表人物,如复旦大学的陈天平教授,中科院系统科学研究所前所长郭雷教授,他们研究控制系统和基础理论,又回过头来研究神经网络。

神经网络属于人工智能的一个前沿方向,你要研究智能问题,就要用智能的方法去做。现在卖得最好的是书是深度神经网络、深度学习,使用最多的语言是 Python。神经网络的广泛应用主要是因为其思想性。人能处理声音、语言、文字、图像信息,也能作诗、作曲、识别,包括谈恋爱。很多时候,只可意会,不可言传,这些其实都是智能的行为。归纳起来就是人类的学习、联想、回忆、记忆等。神经网络借鉴了人的这种特性。

目前只是说这种方法比其他方法效果好,将来可能也会有新的发展,可能会出现「宽度神经网络」,或者「浅度神经网络」,研究思想一直在往前发展。

科学研究和产业发展需要人才作为支撑,根据我国对人工智能产业的发展规划,未来对人工智能人才的需求十分迫切。我从 1992 年开始招收博士生,前美国亚马逊首席科学家、Amazon Go 创始人薄列峰,商汤科技联合创始人马堃,苏州思必驰信息科技有限公司 CTO 周伟达都是我的学生。任何一个学校在招生上都有其基本标准,但培养出来的学生各异。

教育时要因材施教,人能不能成才取决于各方面因素,更取决于他自己,重要的是有没有韧性,有没有坚持的恒心,能不能吃苦。在培养学生的时候,要调动学生的积极性,发挥他的潜力,激发他的韧性,锻炼他的恒心,绝对不能手把手、保姆式地教导,那样绝对培养不出优秀的学生。

另外一方面,人要有理想,有志向。现在有一些年轻人不愿意听这个词。像在西电工作的常晶晶,1988 年出生,现在既在国家「千人计划」之列,又是「华山学者」。「取乎其上,方得其中」,有自己的目标,有自己的追求,有鸿鹄之志的骨气,就会锲而不舍。

进入教育 3.0 时代,我们学院将着重在产学研用上发力,在与各大知名企业的紧密协作中,我们已经成立了西安电子科技大学-惠普高性能计算联合实验室、西安电子科技大学-AMD 联合实验室、西安电子科技大学-北斗军民融合联合研究中心、西安电子科技大学-蒜泥人工智能研究院等 10 个集教育、培训及研究于一体的联合研究中心/创新实验室,除了国内各大企业,我们与国外也有合作建立国际联合实验室、国际联合影音中心。未来,我们希望将产学研用深度结合,培养更多符合人工智能时代要求的高层次人才。

前一段时间,工信部、发改委、科技部、科学院、教育部等诸多机构调研人工智能的产学研用,这项工作在全国范围内都正在推进中。我国目前强调互联网、大数据、人工智能三个核心,推动智能制造,这时候应把教育放在前列,把人才培养放在前列。

但是,不管从国家的需求,还是从国际的需求来讲,我们所做的都还远远不够。目前产学研用的道路还很漫长,没想象中做得那么好,还得努力。当然,这些年的进步还算比较大,调动起了各行各业的积极性,有钱的出钱,有力的出力。一个领域不是靠一个人而发展起来的,这个领域,全国,乃至全世界都有很多人在一起努力,是大家共同推动的,也需要各界为领域的未来持续共同努力。

(完)

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