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新华社天津11月3日电(记者张建新)近日,天津大学胡清华教授团队在人工智能深度学习领域研究取得突破,首次提出“广义多视图学习框架”理论,有望改良“机器深度学习”局限性,创造具有“早期融合、分析思考”的“智能大脑”。

相关研究成果发表于全球人工智能领域权威期刊《ieee模式分析与机器智能汇刊》。

人工智能的重要意义在于解放人类劳动力,实现机器高度智能化。深度学习是让机器变得更加智能的计算方法,其原理即针对图像、声音和文本等数据进行表征学习,模仿人脑机制来解释这些数据,从大量实例中获取数据、学习任务、分析结论。目前,主流的深度学习算法“并不聪明”,存在着分析结论片面、难以得出规律性认识等缺陷。如何将复杂多源信息协同起来进行数据分析?如何让机器实现“眼观六路、耳听八方、融合思考”?这是深度学习算法研究面临的巨大挑战。

天津大学胡清华团队率先研发“广义多视图学习框架”算法,创新性地提出“多源信息早期融合、与特定任务联合学习,拓展信息融合方向”的研究思路。与以往的人工智能深度学习算法相比,“广义多视图学习框架”的创新主要有两方面:一是实现了跨平台、跨维度的信息“早期融合”,将不同领域的大数据汇总成为立体的“综合网络”;二是构建了让机器“自觉学习”的数学模型,不再对大量数据进行“堆砌式分析”,而是通过对综合网络数据的合理分析,得出精简的规律性认识,甚至能够对复杂任务进行预测和判断,有望实现机器从“深度学习”到“融合思考”的飞跃。

目前该成果已成功应用于婴儿大脑发育预测、阿兹海默症诊断等方面。(完)

(原标题:从“深度学习”到“融合思考” 天津大学科研团队探索人工智能理论“无人区”)

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