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2022年10月21日，中科院計算所研究員蔣樹強做客MBA《領(lǐng)域大數(shù)據(jù)系列講座》特色課程，為同學們講授“視覺媒體的上下文關(guān)聯(lián)分析與理解”。講座由經(jīng)濟與管理學院副院長田英杰教授主持。

蔣樹強，中科院計算所研究員，博士生導師，國家杰出青年科學基金獲得者，中科院智能信息處理重點實驗室副主任，國際期刊ACM ToMM編委，任CCF多媒體專委會秘書長、CCF專委工委委員。研究方向為圖像/視頻等多媒體信息的分析、理解與檢索技術(shù)，主持承擔科技創(chuàng)新2030 —“新一代人工智能”重大項目、國家自然科學基金等項目20余項，共在IEEE/ACM匯刊和CCF-A類會議上發(fā)表論文60余篇，獲授權(quán)專利15項，先后獲中國計算機學會科學技術(shù)獎、中國圖象圖形學會自然科學二等獎、吳文俊人工智能自然科學一等獎和北京市科技進步二等獎。

蔣樹強首先從智能建筑、醫(yī)療診斷、人臉識別、唐山打人案視頻等事例講起，引出計算機視覺的研究意義，表示計算機視覺的識別和理解是人工智能的研究重點，也是世界科技的前沿領(lǐng)域。

隨后，蔣樹強從“基于物體關(guān)聯(lián)的視覺場景理解與描述”和“動態(tài)環(huán)境下的視頻識別與行為預測”兩個方面闡述了當前計算機視覺的主要研究內(nèi)容、基本原理、研究熱點、發(fā)展方向和社會價值。

計算機對圖像的理解和人對圖像的理解是不同的，需要為計算機構(gòu)建概念空間，即視覺識別的訓練模型，以識別樹上明月這樣的空間關(guān)系。

局部區(qū)域是組成圖像的基本單元，包含豐富的信息，局部區(qū)域間也存在多種形式的關(guān)聯(lián)，通過對圖像方寸間的顯著關(guān)聯(lián)、集合關(guān)聯(lián)、屬性關(guān)聯(lián)、語言關(guān)聯(lián)、概念共生關(guān)聯(lián)、概念尺度關(guān)聯(lián)、概念空間關(guān)聯(lián)以及概念知識關(guān)聯(lián)等建立了局部模式的非均等化處理，提出了局部概念關(guān)聯(lián)分布學習方法，突破了概念分布在局部區(qū)域獨立處理的限制。

現(xiàn)在人工智能的主要發(fā)展趨勢之一，是從互聯(lián)網(wǎng)AI轉(zhuǎn)向具身AI。人工智能雖然有很多算法和先進技術(shù)，但需要附在一個本體上，和真實環(huán)境動態(tài)交互，即“魂要附體”。換句話說，具身智能就是AI加上機器人，機器人是個廣義的概念，包括無人車、無人機等。具身智能需要用到機器學習的算法、推理的算法、自然語言處理的算法、圖像識別的算法等大量算法。由于現(xiàn)實環(huán)境中很多數(shù)據(jù)難以獲得，訓練成本較大，所以目前具身智能還是在虛擬環(huán)境中研發(fā)。

最后，蔣樹強特別強調(diào)，人工智能是要拿來用的，并且一定要深入到任務中、行業(yè)中，因為即使研究者發(fā)表的論文水平再高，現(xiàn)實應用則完全是另外一回事，這并不代表技術(shù)水平不高，而是因為實際應用中的問題更真實，難度更大。因此，人工智能研究者需要放下身段，向其他行業(yè)的人去學習，不怕做臟活、累活，這樣才能把人工智能真正做好。