人工智能|焦李成院士:进化优化与深度学习的思考( 五 )


同样有几十年研究底蕴的领域还有元学习,它需解决的基本问题是:元知识的表征、元学习器以及元目标。现在已经有一系列的办法解决可解释性和鲁棒性,但远远不够,因为对泛化性能的提高、对可解释性的追求、对进化全局最优解的追求永远在路上。

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总结
因此我们需要通过自然智能(包括类脑智能学习和优化)来达成这些目标。在进化的路上,我们需要做到“耳聪目明”,例如表征的紧促、正交、准确,学习的明确,解释的清楚。以雷达研究为例,从最早的看得见,到测得准,再到观得清,最后到辨得明,这恰恰印证了人工智能(包括进化计算和深度学习)的发展特点。
ABC,也就是人工智能(AI)、生物智能(BI)、计算智能(CI)有无限光明。希望我们共同牢记初心、不负使命、砥砺前行,认认真真、扎扎实实做学问。
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