突破自动学习瓶颈 开启产业智能引擎

<正>自人工智能诞生以来，机器学习作为实现人工智能的途径，其主要宗旨是：通过研究使用计算机模拟或实现人类学习活动。经过几十年的创新发展，机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用，越来越受到产业界的高度重视。随着大数据智能时代到来，2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，明确将机器学习研究布局作为新一代人工智能前沿基础理论研究主题之一，新一轮智能产业变革的核心驱动力，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新技术。在这一背景下，如何探索大数据机器学习理论，突破多模态庞大异构数据深度理解瓶颈，更高效地从杂乱无章数据中自动生成高价值知识，成为当前机器学习领域研究的前沿主题。