Academia | Pengcheng Laboratuvarı, üç büyük AI akademik sınır araştırma raporunu başlattı ve ilk "AI Scientist" salon serisi başarıyla sona erdi
AI Technology Review Press : 15 Mayıs öğleden sonra, Pengcheng Lab ve AI Young Scientists Union tarafından ortaklaşa oluşturulan ilk "AI Scientist" salon etkinlikleri serisi, Shenzhen Pengcheng Lab'da Wutonghui başarıyla gerçekleştirildi. Bu etkinliğin teması "Yapay Zeka" idi. "Akademik Alanlarda Frontier Research" davetli konuk kadrosuna Purdue Üniversitesi'nde tam zamanlı İstatistik profesörü olan Cheng Guang, Shanghai Jiaotong Üniversitesi İleri Finans Okulu'nda finans profesörü olan Li Xianglin ve Shanghai Jiaotong Üniversitesi profesörü ve "Yapay Zeka Wu Wenjun Doktora Programı" başkanı Lu Cewu dahil oldu. İstatistik Departmanı, Maliye Departmanı ve Bilgisayar Departmanından en iyi üç profesör, katılımcılarla kendi akademik alanlarındaki en son yapay zeka araştırmalarını paylaştı.
Bu etkinliğe Krypton Technology'nin kurucusu ve CEO'su ve Young AI Scientists Alliance'ın (kurucu) yönetici müdürü Dr. Mingjie Zhu ev sahipliği yaptı. Konuklarla paylaşmadan önce, ilk olarak Pengcheng Laboratuvarı genel müdür yardımcısı Zou Peng'i bir açılış konuşması yapmaya davet etti.
Zou Peng, Pengcheng Laboratuvarı Genel Müdür Yardımcısı
Açılış konuşmasında Müdür Yardımcısı Zou Peng, bu yıl bir yaşını dolduran Pengcheng Laboratuvarı'nı kısaca tanıttı. Pengcheng Lab'ın temel konumlandırmasının, bilgi, yapay zeka ve finans ile ilgili temel araştırmalarda Guangdong-Hong Kong-Makao Büyük Körfez Bölgesi'ndeki etkileşimli alışverişleri gerçekleştirmek olduğunu ve bu temel konumlandırmaya dayandığını belirtti. Zamanla Pengcheng Lab çok hızlı büyüdü.
Bunlar arasında, bağlantılar ve insan kaynakları, araştırmacıların akademik başarı elde etmeleri için temel koşullardan biridir. Bu nedenle, Direktör Yardımcısı Zou Peng, arka planda Pengcheng Laboratuvarı ve AI Gençlik Bilim Adamları İttifakı ile yapay zeka ve finans odaklı bir dizi faaliyet için beklentilerle dolu ve şunları söyledi: "Bu etkinliği iyi bir başlangıç olarak bekliyoruz. Umarım herkes Pengcheng Laboratuvarı'na dikkat edebilir, anlayabilir ve katılabilir ve bu temel disiplinlerin araştırma çalışmalarını derinlemesine birlikte yürütebilir. "
Misafirler resmi olarak paylaşmadan önce, Dr. Mingjie Zhu ilk olarak AI Young Scientists Alliance'ın rolünü tanıttı: Wutonghui: Hayatın her kesiminden, akademiden ve araştırmadan insanları bir araya getirerek bir "bağlayıcı" olarak hareket ediyor; aynı zamanda ittifaka katılmak için ittifakın ilk üyelerine güvenmesi gerekiyor. Birçok İnternet ve teknoloji devi, önde gelen yapay zeka teknolojisi şirketleri ve arkadaş çevresi içindeki tanınmış uzmanlar ve akademisyenler ve çeşitli konuların kaynaklarının paylaşımını teşvik etmek için daha yaygın ağ güçleri.
Krypton Technology'nin kurucusu ve CEO'su Dr.Mingjie Zhu, Youth AI Scientists Alliance (Kurucu) İcra Direktörü
İttifak üyelerinin daha önce gerek bilimsel araştırma gerekse girişimcilik sürecinde birçok yoldan saptırdıklarını, ancak aynı zamanda çok fazla tecrübe edindiklerini söyledi.Bu nedenle gelecekte alandaki genç nesil bilim adamları ve girişimciler için, Bu ittifak onlara sadece daha dağınık bir arkadaş çevresi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda biraz akademik politika desteği ve hatta gelecek için rehberlik sağlayabilir.
Daha sonra, Purdue Üniversitesi İstatistik Bölümü'nde tam zamanlı bir profesör olan Cheng Guang, "Derin Öğrenme Modern İstatistiksel Teorik İnovasyonu Yönlendirir" konulu bir raporu paylaşan ilk konuk olarak göründü.
Cheng Guang, Purdue Üniversitesi'nde hayat boyu tam bir İstatistik profesörüdür. Tsinghua Üniversitesi Ekonomi ve Yönetim Fakültesi'nden lisans derecesi ve Wisconsin Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun olmuştur. Araştırma alanı veri bilimi ve makine öğrenimidir. Büyük Veri Teorisi Laboratuvarı'na (www.science.purdue.edu/) başkanlık etmektedir. bigdata), NSF, CAREERAward, NoetherYoung Scholar Award, Simons Fellowship in Mathematics ödülünün sahibidir.
Profesör Cheng Guang, Amerika Birleşik Devletleri tarafından matematik bilimlerinin gelişimini desteklemek için yapılan bir dizi çalışmayı paylaştı. Bundan önce, ilk olarak yeni ve şu anda ayrı olmayan bir konu olan matematik tarihini tanıttı. Bilinen en eski kelimenin 1997'de olduğunu ve 20 yıldan fazla bir süre önce istatistikçilerin açılış konuşmalarında istatistik kavramını tarif ederken uygulamalı istatistik kullanma eğiliminde olduklarını ve istatistiğin matematik bilimine eşit olmadığına inandıklarını söyledi. Özellikle matematik bilimleri (matematik bilimleri) multidisipliner araştırma alanlarını içerir.Matematiğin yanı sıra matematiksel özelliklere sahip konuları ve bir dizi yöntem değerlendirmesini de içerir ve bu kavramlar da zamanın ilerlemesiyle güncellenir.
Daha sonra Profesör Cheng Guang, Amerika Birleşik Devletleri'nin artık matematik bilimlerinin gelişimini üniversiteler ve hükümetler düzeyinde desteklediğini söyledi. Kolejler ve üniversiteler açısından, şu anda Amerika Birleşik Devletleri'nde istatistik konusunda uzmanlaşmış yaklaşık 4 kolej ve üniversite bulunmaktadır. Bunların arasında, bu konunun en son kuruluşu (geçen yıl) California Üniversitesi, San Diego'dur (UCSD).
Hükümet düzeyinde, Profesör Cheng Guang esas olarak NSF'nin (Ulusal Bilim Vakfı) temel geliştirdiği ilgili projeleri tanıttı.Bunlar arasında, NSF-TRIPODS (Interdisciplinary Research on Principles of Data Science), veri biliminin gelişimini desteklemek için 2017 yılında NSF tarafından önerildi. Proje iki aşamaya ayrılmıştır: Nihai amaç, bir veri bilimi organizasyonu kurmaktır. Şu anda proje matematik, istatistik ve teorik bilgisayar bilimlerinin üç disiplinini bir araya getirmeyi ve çapraz araştırma yoluyla veri biliminin teorik temelini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çapraz araştırma yönleri temel olarak beş içerir: veri bilimi temeli, veri bilimi algoritması Ve sistemler, veri yoğun bilim ve mühendislik, veri bilgi altyapısı ve eğitim ve istihdam çalışan gelişimi.
Sonunda, Profesör Cheng Guang şu sonuca varmıştır: "Veri bilimi için temel araştırma yeterli değildir. Buna ek olarak, herkesin veri biliminin hayali bir konu olmadığını bilmesini sağlamak için ilgili disiplinlerarası konular geliştirmek gerekir. Yalnızca belirli belirli sorunları çözme sürecinde, gerçekte hangi temel araştırmanın yapılması gerektiğini keşfedebiliriz. "
Paylaşılacak ikinci konuk, Shanghai Jiao Tong Üniversitesi İleri Finans Okulu'nda Finans Profesörü olan Li Xianglin'dir.Raporu, finans kurumlarının karşılaştığı mevcut zorluklara ve finansal teknolojinin gelecekteki finans endüstrisini nasıl değiştirebileceğine odaklanan "Yatırımda Fintech Uygulaması" başlıklı raporu. Geleneksel yöntemlerle büyük veri yöntemlerinin karşılaştırılması paylaşıldı.
Shanghai Jiao Tong Üniversitesi, İleri Finans Okulu'nda Finans Profesörü olan Li Xianglin, Kanada'daki Waterloo Üniversitesi'nden İstatistik alanında doktora derecesine ve aktüerya bilimi, işletme yönetimi ve ekonomi alanlarında yüksek lisans ve matematik alanında lisans derecesine sahiptir. Çin Finans Akademisi'nin dekan yardımcısı ve Finans Yüksek Lisans programının eş direktörüdür. Profesör Li, Gao Jin'e katılmadan önce, 20 yıldan fazla bir süre yurtiçi ve yurtdışında üst düzey finans kurumlarında çalışmıştır.Risk yönetimi, yeni finansal ürün geliştirme ve araştırma, varlık yönetimi, sigorta ve bilgi teknolojisi alanlarında zengin üst düzey yönetim deneyimine sahiptir. Financial Corporation'ın Baş Risk Sorumlusu. Kredi türevlerinin ilk öncülerinden biri olarak, icat ettiği kredi portföyü fiyatlandırma formülü piyasada yaygın olarak kullanılmaktadır ve akademi tarafından tanınmaktadır.
Konuşmanın başında, Profesör Li Xianglin alçakgönüllülükle alçakgönüllülükle alay etti: "1960'larda insanların hala AI yaptığını duymamış olabilirsiniz. Bugünün misafirleri en eskileri. Doğal olarak AI teknolojisi hakkında konuşamam, bu yüzden herkese vereceğim. Hikayeler anlatmak."
Finansal kurumların karşılaştığı mevcut zorlukların her yönden geldiğini belirtti: Birincisi, olgunlaşan finans endüstrisi, İnternet çağında büyüyen genç nesil tüketicilerin sevgisine yavaş yavaş adapte olmalı; ikincisi, endüstri daha katı bir düzenleyici ortam başlattı. Çeşitli düzenleyici yetki alanlarının farklı düzenleyici gereklilikleri; üçüncüsü, düşük faizli ve düşük yatırım getirili uzun vadeli ve muhtemelen sürdürülebilir bir ortamla karşı karşıya; dördüncüsü, daha öngörücü bilim / büyük veri veya blok zinciri teknolojisinin kullanımından kaynaklanan sorunlarla karşılaşıyor Yeni teknoloji finans şirketleri de dahil olmak üzere alternatif finansal hizmet sağlayıcıları arasındaki rekabet.
Gelecekte finans sektörünü değiştirebilecek finansal teknoloji ile ilgili olarak, Profesör Li Xianglin cevabın evet olduğuna inanıyor ve bu değişim gerçekleşiyor. "Örneğin, finans sektöründe şu anda kullanılan konuşma tanıma ve görüntü tanıma teknolojilerinin doğruluğu gün geçtikçe artıyor. Doğruluk oranı belirli bir seviyeye ulaştığında, finans endüstrisi çok büyük bir değişime uğrayacak."
Paylaşımın sonunda Profesör Li Xianglin, büyük veri düşüncesini kullanarak geleneksel finansal yöntemler hakkındaki bazı düşüncelerini de özetledi:
-
Her şeyden önce, geleneksel finansal yöntemler genellikle getiri oranını tahmin etmek için beklenen değeri hesaplar ve riski ölçmek için varyansı kullanır.Ancak, büyük veri düşüncesinde bu gerekli değildir.Tek bir menkul kıymetin getiri bilgisini incelemek için tam dağıtım yöntemini kullanmak tamamen mümkündür.
-
İkinci olarak, farklı menkul kıymetlerin getiri ilişkisini hesaplarken, herkes geleneksel olarak doğrusal korelasyon teknolojisini kullanır, ancak büyük veri düşüncesi altında, doğrusal olmayan korelasyon (otomatik kodlayıcı) teknolojisinin kullanılması tüm menkul kıymetlerin korelasyon ilişkisini inceleyebilir.
-
Son olarak, optimizasyon hedefleri sorunu var. Büyük veri düşüncesinde, sol ve sağ kuyruk olasılıkları geleneksel olarak kullanılan ortalama varyans yöntemine göre hesaplanabilir ve yatırım planının genel optimizasyonu, sol ve sağ kuyrukların olasılığını optimize ederek sağlanabilir.
Şangay Jiaotong Üniversitesi profesörü ve "Wu Wenjun Yapay Zeka Doktora Programı" başkanı Lu Cewu, son konuğu olarak "Bilgiye Dayalı Görsel Davranış Anlayışı" konulu bir rapor getirdi ve bu sefer ağırlıklı olarak bilgisayarla görmedeki davranışı tanıttı. Mevcut zorlukları tespit edin ve araştırma ekibi HAKE'nin (Hmuan Aktivite Bilgi Motoru, insan davranışı bilgi motoru) en son sonuçlarını paylaşın.
Shanghai Jiaotong Üniversitesi'nde profesör ve "Wu Wenjun Yapay Zeka Doktora Programı" baş öğretmeni Lu Cewu, 2016 yılında Ulusal Bin Genç Yetenek Programına seçildi ve 2018 yılında MIT Science and Technology Review tarafından 35 yaş altı 35 teknoloji öncüsü (MITTR35) seçildi. Aynı yıl "Scientific Chinese Outstanding Young Scientist", Young AI Scientist Alliance'ın (Kurucu) yönetici direktörü. Çin'e dönmeden önce, Profesör Lu, Stanford Üniversitesi Yapay Zeka Laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı olarak görev yaptı (danışman: Li Feifei, LeoGuibas).
Her şeyden önce, Profesör Lu Cewu, bilgisayarla görmenin esas olarak iki bölümden oluşan insan vizyonunun incelenmesi olduğunu söyledi: biri tüm dünyanın temelini oluşturan nesneler; diğeri ise temel vizyonun en önemli parçası olan davranış. Akademik temettü perspektifinden bakıldığında, nesnelerin araştırma payı çok büyük değilken, davranış araştırma alanı nispeten büyüktür, çünkü derin öğrenme davranış problemlerini iyi çözemez, bu yüzden bu yönün daha uzun bir yolu vardır. Gidecek bir yol.
Bu bağlamda Profesör Lu Cewu, derin öğrenmenin davranış problemlerini çözememesinin iki ana nedeni olduğunu açıkladı: Birincisi, anlamsal gürültünün çok büyük olması ve derin öğrenmenin çok gürültülü koşullar altında yararlı bilgileri çıkarmasının zor olması; diğeri Uzun kuyruk problemi Davranış tespiti doğal aralıkta bilinmeyen bir problem olduğundan, bu problemi çözmek için daha fazla veri bulmak imkansızdır.Bu nedenle, nesne tespitinin uzun kuyruk problemi ile karşılaştırıldığında, uzun davranış tespit kuyruğu çok daha ciddidir.
Buna dayanarak, Profesör Lu Cewu'nun liderlik ekibi, davranış tespit araştırmalarındaki mevcut sorunları çözmek için kullanılabilecek HAKE'yi önerdi:
-
Öncelikle bu yöntem bilgiyle her nesnenin duruşunu ve davranışını doğrudan ifade edebilir.Örneğin futbol oynayan bir oyuncunun fotoğrafı, HAKE'nin "kafasının ne yaptığını" ve "ayağının ne yaptığını" belirleyebilir. "Bu bilgi, araştırmacıların daha fazla davranışsal veri toplayarak davranış tespitinin doğruluğunu artırabileceğini gösteriyor.
-
İkincisi, konuşma gürültüsü açısından, insan vücudunun her bir bölümünün davranışı sınırlı olduğundan, HAKE'yi her bir kişinin belirli bir bölümünün davranışını işaretlemek ve sınıflandırmak için kullanmak mümkündür, böylece davranış algılama problemi Davranış vektörü problemi, konuşma gürültüsünün davranış verileri üzerindeki etkisini doğrudan azaltır.
-
Aynı zamanda, davranış vektörleri ile ilgili olarak, aslında, insan davranışını anlamaya çalışırken, insanlar her zaman koşma veya zıplama davranışları sergilemiyorlar, ancak çoğu zaman adlandırılamayan davranışlar sergiliyorlar. HAKE, resimdeki bölümleri seyrek noktalara çevirir ve bu sorunu mekansal olarak analiz eder. Örneğin, insanlar arasında bir öpücük fotoğrafı ile bir çocuk ve bir yavru köpeğin öpücüğü fotoğrafı için, iki fotoğrafta insanların / köpeklerin oluşturduğu seyrek noktaların haritalanması ile noktalar arasındaki boşluk karşılaştırılır. Mesafe, fotoğraftaki davranışı değerlendirmek için insanların / köpeklerin yargılarıyla birleştirilir.
Mevcut davranış veri setlerine dayalı olarak HAKE, insan davranışı tespitinin performansını büyük ölçüde artırabilen örnek insan davranış etiketleri ve ilgili vücut bölümlerinin (Kısım Durumları) kısmi davranış etiketlerini sağlayabilir. Lei Feng.com AI Technology Review, projenin yakında araştırmacılar tarafından kullanılmak üzere açık kaynaklanacağını öğrendi.
2019 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi
Çin Bilgisayar Derneği'nin ev sahipliği yaptığı ve Lei Feng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) tarafından ortaklaşa düzenlenen 2019 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR 2019) düzenlenecek 12-14 Temmuz 2019 Shenzhen'de düzenlendi.
O sırada Nobel Ödülü sahibi James J. Heckman, Çinli ve yabancı akademisyenler, Dünya Zirvesi Başkanı, tanınmış Fellow ve çok sayıda ağır konuk savaşta yer alacak. Yapay zeka ve robotik bilim, üretim ve yatırım alanlarında karmaşık hayatta kalma durumunu tartışmak.
Tıklamak Orijinali okuyun , Görünüm CVPR 2018 Görüntü Sıkıştırma Yarışmasının sonuçları açıklandı, Tencent Audio and Video Lab ilk sıkıştırma performansına sahip
