模式識別：實(shí)現(xiàn)人工智能的核心技術(shù) _應(yīng)用

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模式識別研究如何使機(jī)器模擬人的感知功能，從環(huán)境感知數(shù)據(jù)中檢測、識別和理解目標(biāo)、行為、事件等模式。模式廣泛存在于各種形式的信號和數(shù)據(jù)中，模式識別是人和機(jī)器感知環(huán)境、從環(huán)境獲取知識的主要途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)由模式識別和計(jì)算學(xué)習(xí)理論演化而來，通過在數(shù)據(jù)上訓(xùn)練優(yōu)化而自動建立數(shù)據(jù)分析和模式識別的模型。
20世紀(jì)50年代以來，模式識別的理論和方法得到了巨大的發(fā)展。特別是近20年來，隨著大數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算的飛速發(fā)展，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)方法在視聽覺、語言、規(guī)劃、控制等方面取得了突破性進(jìn)展，模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)普遍被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)人工智能的最佳途徑和最核心的技術(shù) 。
進(jìn)入21世紀(jì)以來，以模式識別為代表的人工智能技術(shù)業(yè)已成為最重要的科技進(jìn)展之一，人工智能正在諸多方面改變著人類的工作與生活方式。在這次以人工智能為核心的科技變革中，原有的研究問題、方法以及對智能系統(tǒng)的需求，都將發(fā)生前所未有的變化，這給模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展帶來新的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 。可以預(yù)見，未來模式識別技術(shù)將變得無處不在，且越發(fā)成為不可替代的核心要素。模式識別技術(shù)將和認(rèn)知、決策、控制技術(shù)越來越緊密地結(jié)合在一起，促進(jìn)開放復(fù)雜環(huán)境下智能技術(shù)的研究和應(yīng)用。
本書在回顧模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，從模式識別基礎(chǔ)理論、計(jì)算機(jī)視覺、語音語言信息處理、模式識別應(yīng)用技術(shù)四個方面出發(fā)，認(rèn)真梳理未來互聯(lián)互通的世界對智能科學(xué)和技術(shù)的重大需求，結(jié)合模式識別理論與技術(shù)的已有基?。?檳贍Ｊ絞侗鷓Э品⒄姑媼俚鬧卮筇粽膠突?? ，厘清學(xué)科發(fā)展所涉及的關(guān)鍵科學(xué)和技術(shù)問題，分析界定學(xué)科發(fā)展新的生長點(diǎn)和新趨勢，凝練未來重要研究方向，形成模式識別學(xué)科的發(fā)展戰(zhàn)略建議。
模式識別基礎(chǔ)理論方向主要研究模式表示、分類和理解的建模理論與方法，主要方法可分為統(tǒng)計(jì)模式識別、句法和結(jié)構(gòu)模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（，SVM）等類型。
分類器設(shè)計(jì)是模式識別的主要研究內(nèi)容，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)方法。在過去幾十年的模式識別基礎(chǔ)研究中，在貝葉斯決策與估計(jì)、概率密度估計(jì)、分類器設(shè)計(jì)、聚類、特征提取與學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、核方法與支持向量機(jī)、句法結(jié)構(gòu)模式識別、概率圖模型、集成學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)等方面涌現(xiàn)出一系列具有重要影響力的工作。
目前模式識別基礎(chǔ)理論的研究呈現(xiàn)出幾個重要的研究趨勢：開放環(huán)境感知、結(jié)構(gòu)可解釋性、魯棒性與自適應(yīng)性等。未來的研究重點(diǎn)包括模式識別的認(rèn)知機(jī)理與計(jì)算模型、理想貝葉斯分類器逼近、基于不充分信息的模式識別、開放環(huán)境下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、知識嵌入的模式識別、交互式學(xué)習(xí)的理論模型與方法、可解釋性深度模型、新型計(jì)算架構(gòu)下的模式識別、模式結(jié)構(gòu)解釋和結(jié)構(gòu)模型學(xué)習(xí)、安全強(qiáng)化的模式識別理論與方法等。
計(jì)算機(jī)視覺研究如何基于圖像讓計(jì)算機(jī)感知和理解周圍世界。過去幾十年研究的核心大多基于馬爾視覺計(jì)算理論框架，主要研究如何從二維圖像復(fù)原三維幾何結(jié)構(gòu) 。近10 年以來模式識別與人工智能小木蟲，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（，CNN）為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重大突破，為目標(biāo)識別與檢測、圖像分割、圖像場景理解、圖像檢索、視覺跟蹤、行為與事件分析等研究帶來了顯著的進(jìn)展。
當(dāng)下，計(jì)算機(jī)視覺與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科不斷交叉，與各種硬件深度融合，并受各種實(shí)際應(yīng)用的驅(qū)動，在新型成像條件下的視覺研究、生物啟發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺研究、多傳感器融合的三維視覺研究、高動態(tài)復(fù)雜場景下的視覺場景理解、小樣本目標(biāo)識別與理解、復(fù)雜行為語義理解等方面將受到高度重視。
語音和文字是人類語言的兩個基本屬性，也是模式識別研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。以語音為主要處理對象的語音識別、語音合成和說話人識別等通常被稱為語音技術(shù)，以詞匯、句子、篇章等文本、語言為主要處理對象的研究則通常被稱為自然語言處理。

文章插圖

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語音語言基礎(chǔ)資源建設(shè)、漢字編碼與輸入輸出及漢字信息處理、知識工程與知識庫建設(shè)是語音語言信息處理技術(shù)能夠蓬勃發(fā)展的基礎(chǔ)和支撐條件。在關(guān)鍵技術(shù)和理論方法方面，語言模型、序列標(biāo)注模型、句法結(jié)構(gòu)理論和篇章表示理論、文本表示模型、自動問答與人機(jī)對話、機(jī)器翻譯、語音增強(qiáng)、語音識別、語音合成等均取得了顯著的進(jìn)展。同時，相關(guān)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方興未艾。未來語音語言信息處理技術(shù)除了在具體應(yīng)用中不斷追求極致的性能外，從科學(xué)研究角度出發(fā)探究人腦語言理解的神經(jīng)基礎(chǔ)和認(rèn)知機(jī)理也十分重要。具體來講模式識別與人工智能小木蟲，語義表示和語義計(jì)算模型，面向小樣本和魯棒可解釋的自然語言處理，基于多模態(tài)信息的自然語言處理，交互式、自主學(xué)習(xí)的自然語言處理，類腦語言信息處理，復(fù)雜場景下的語音分離與識別，小數(shù)據(jù)個性化語音模擬等問題將成為研究熱點(diǎn) 。
模式識別技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)深入人類生產(chǎn)和生活的方方面面，重要性日益凸顯，在諸多應(yīng)用領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。面向應(yīng)用的技術(shù)研究也推動了模式識別基礎(chǔ)理論與方法的快速發(fā)展。
生物特征識別、視頻監(jiān)控、多媒體信息分析、文檔信息處理、智能醫(yī)療等是模式識別發(fā)展較快和應(yīng)用較廣泛的領(lǐng)域。具體來說，在面部、手部和行為生物特征識別、聲紋識別、圖像和視頻合成、遙感圖像分析、醫(yī)學(xué)圖像分析、文字與文本識別、復(fù)雜文檔版面分析、多媒體數(shù)據(jù)分析、多模態(tài)情感計(jì)算、圖像取證與安全等應(yīng)用方面取得了顯著進(jìn)展。隨著模式識別技術(shù)應(yīng)用不斷深入，具體應(yīng)用對模式識別技術(shù)不斷提出新的需求，新的研究問題不斷涌現(xiàn)，高可靠、高精度、高效率的模式識別應(yīng)用技術(shù)變得越來越重要。其中，非受控環(huán)境下的可信生物特征識別、生物特征深度偽造和鑒偽、遙感圖像弱小目標(biāo)識別和場景理解、醫(yī)學(xué)圖像高精度解釋、復(fù)雜文檔識別與重構(gòu)、異構(gòu)空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)事件分析與協(xié)同監(jiān)控、神經(jīng)活動模式分析等都是在不同應(yīng)用領(lǐng)域亟待解決的重要問題。
近年來，模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、腦與認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域交叉融合，相互促進(jìn) 。未來會結(jié)合得更加緊密，奠定模式識別技術(shù)在不同領(lǐng)域和不同應(yīng)用中蓬勃發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ) 。
除了回顧理論和技術(shù)的發(fā)展外，本書還專門回顧了我國模式識別學(xué)科的發(fā)展歷程，分析概括了包括國家現(xiàn)行政策以及學(xué)術(shù)團(tuán)體對學(xué)科發(fā)展的推動作用，具體介紹了我國在模式識別基礎(chǔ)理論、計(jì)算機(jī)視覺、語音語言信息處理、模式識別應(yīng)用技術(shù)等各個方向取得的歷史性進(jìn)展。同時，分析了我國模式識別研究的優(yōu)勢領(lǐng)域和薄弱方向，并闡述了其中的主要原因。本書還指出，我國的模式識別學(xué)科發(fā)展水平距離國際領(lǐng)先水平還存在較大差距，總體呈現(xiàn)出重技術(shù)輕理論、論文多原創(chuàng)少、學(xué)界弱業(yè)界強(qiáng)等特點(diǎn) 。
最后，結(jié)合我國研究現(xiàn)狀、現(xiàn)實(shí)需求以及國際環(huán)境，本書提煉了以類腦模型、自主學(xué)習(xí)、可解釋和可理解模型、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、語義理解、機(jī)器學(xué)習(xí)安全為主的重點(diǎn)發(fā)展方向，并且從科技人才培養(yǎng)、團(tuán)隊(duì)制度建設(shè)、科研支持政策與國際合作政策等方面出發(fā)，提出具體可操作的政策建議，以期促進(jìn)我國模式識別領(lǐng)域的學(xué)術(shù)思想交流，推動學(xué)科發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新，推進(jìn)創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式的探索。
本文摘編自《中國學(xué)科發(fā)展戰(zhàn)略· 模式識別》，由中國科學(xué)院共同組織編寫，標(biāo)題和內(nèi)容有調(diào)整。語音播報為智能生成，如有疑問請以文本為準(zhǔn) 。科學(xué)人文在線，與您共同科技史、科技哲學(xué)、科技前沿與科學(xué)傳播，人類社會的可持續(xù)發(fā)展，創(chuàng)造有價值的閱讀！
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內(nèi)容簡介
本書闡明了模式識別學(xué)科的科學(xué)意義與戰(zhàn)略價值，總結(jié)了模式識別學(xué)科的發(fā)展歷史及其研究規(guī)律，梳理了模式識別學(xué)科在基礎(chǔ)理論、計(jì)算機(jī)視覺、語音語言信息處理、模式識別應(yīng)用技術(shù)等方面的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了模式識別學(xué)科中尚未完全解決的關(guān)鍵科學(xué)問題，確定了面向?qū)W科前沿的優(yōu)先發(fā)展方向和研究重點(diǎn)，指出了模式識別技術(shù)創(chuàng)新的新挑戰(zhàn)、新使命與新機(jī)遇，提出了模式識別學(xué)科發(fā)展的保障措施與政策建議。本書旨在為模式識別學(xué)科的健康穩(wěn)定發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的科學(xué)基?。?俳?Ｊ絞侗鷦?wù)V餼齬?潑襠?卮笮棖蠓矯孀齔鲇τ械墓畢?。
本書適合高等學(xué)校、科研院所從事模式識別與人工智能等相關(guān)方向的學(xué)生和科研人員閱讀，同時也適合國家學(xué)科發(fā)展規(guī)劃和科研項(xiàng)目規(guī)劃等相關(guān)單位的人員閱讀。
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