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2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

20181013~1014日,2018年國際大學生類腦計算大賽總決賽在清華大學成功舉辦。

本屆大賽吸引了84個國內外高校和研究所的近300支隊伍報名參賽,參賽作品涵蓋了硬體、演算法、軟體、應用等多個方面,經過嚴格的篩選與評審,最終組委會評選出16支隊伍晉級決賽。同時大賽邀請了來自清華大學,北京大學,英國肯特大學、中科院自動化所、中科院計算所、中國傳媒大學、天津大學、北京理工大學和北京靈汐科技的教授和專家做評委。

10月13日上午9:00,總決賽拉開帷幕。

2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

在開幕式上清華大學副校長薛其坤院士首先為總決賽致辭。薛校長代表主辦方介紹了大賽舉辦的背景及目的,並對到場的嘉賓和參賽隊員致以親切的問候。薛校長用詼諧幽默而又富有深意的語言,表達了清華大學對於本次大賽寄予的期望以及信心。

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清華大學副校長薛其坤院士

隨後,清華大學人工智慧研究院副院長孫茂松教授為大家帶來題為《運用之妙、存乎一心——從機器翻譯到古詩生成》的學術報告。孫教授闡釋了自然語言處理的研究範式經過了從基於規則的理性主義到基於統計的經驗主義的轉變,但是當前純粹基於統計的神經網路在處理複雜語義任務時力有不逮。通過神經網路學習高頻次語言規則和在網路中加入常識可能是解決這一問題的有效方案。

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清華大學人工智慧研究院副院長孫茂松教授

之後,清華大學類腦中心主任施路平教授做了題為《面向人工通用智能的類腦計算》的學術報告。施教授首先強調了當前的人工智慧在解決數據充足、知識完整、靜態、確定且單一的問題上取得了巨大成功,但是在處理小樣本、非確定、動態和多系統複雜任務時捉襟見肘。人工通用智能是最佳解決方案之一,將腦科學與信息科學結合發展的類腦計算是發展人工通用智能的有效方法。

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清華大學類腦中心主任施路平教授

下午,晉級總決賽的團隊在羅姆樓11層會議大廳進行路演。16支隊伍的海報圖文並茂,實物展示引人入勝,吸引了校內外各界人士前來觀摩。觀眾徜徉在科技的海洋中,在感興趣的海報前駐足、欣賞、提問和探討,現場氣氛熱烈。經過評委現場評審,12支隊伍晉級10月14日的答辯環節,角逐最終大獎。

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10月14日,參賽選手最終答辯。闖過預賽且在路演中順利通過的12支隊伍對自己的作品進行了時長15分鐘的詳細介紹和演示。比賽作品各有千秋,到場的評委老師針對每個參賽作品給出了令人如飲醍醐的點評,也指出了作品未來的提升方向和研究價值。評委老師們在公正公平地評審基礎上,更像一位位導師耳提面命,循循善誘。

2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

經過6個多小時的精彩答辯和評委們的專業評審,終於迎來了激動人心的頒獎典禮。萬眾矚目的創新特等獎由來自中科院自動化所得參賽作品《基於情境信號的連續多任務學習》獲得,他們摘取了本屆大賽的最高獎,收穫了30萬人民幣的獎金。

2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

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在頒獎典禮後,北京大學計算機科學技術系主任黃鐵軍教授點評了本次大賽,這次大賽的作品應用上場景包羅萬象、演算法上想法層出不窮、硬體上設計各有千秋。他表示作品相比去年更加切題,報告展示完整清楚精彩,但在表達上依然有提升空間。黃教授指出類腦計算是一個充滿機遇的前沿交叉研究領域,鼓勵大家跳出思維框架,要以引領的姿態,勇於開拓新的研究方向。他特別感謝清華大學類腦計算中心為了賽事公平不讓自己的學生參加比賽,這為比賽提供了一個公平競爭平台。最後黃鐵軍教授代表評審專家感謝清華大學組織舉辦這個在國際上具有影響力、在類腦計算領域中有代表性的比賽。

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北京大學計算機科學技術系主任黃鐵軍教授

最後,清華控股副總裁趙燕來致閉幕詞。趙先生表示大賽的成功舉辦離不開清華大學對比賽籌備的大力支持,同時對帶來高水平、有創意、高完成度作品的參賽隊員和抽出寶貴時間到場參與評審的專家學者表示誠摯的感謝。比賽雖然結束,但類腦計算研究依然繼續,希望大家在將來的類腦計算研究工作中再接再厲,再創輝煌。

2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

清華控股副總裁趙燕來

在熱烈的氣氛中,2018屆國際大學生類腦計算大賽圓滿落下帷幕。

2018年國際大學生類腦計算大賽落幕,中科院自動化所獲創新特等獎

獲獎名單:

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特等獎介紹:

當前的神經網路所能學習的映射規則通常是單一且固定的,難以適應複雜變化的動態任務需求。大腦中的前額葉皮層會依據情境信息靈活處理當前的輸入,執行不同的任務。大腦也能夠序貫學習這些情境依賴的處理規則,從而使得其靈活性不斷地增加。受大腦這些特性的啟發,我們提出了正交權重修改(OWM)學習演算法和類前額葉模塊,使得神經網路具備了基於情境連續的學習不同映射規則的能力,從而能夠使一個緊湊的系統逐漸學會執行多種不同的任務,實現了對於現有深度神經網路基本能力的重要提升。

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