演讲主题

人工智能系统中的跨模态技术应用

从人类的感知到思维过程，我们的大脑都在考虑各种模态的信息。从各种背景知识的联想与推论，到各种心理学的现象，我们的大脑都遵循这一个层次模型。而该模型层次之间更加存在双向的信息传导。在这个双向传导中，高层信息作为一个主动预测机器，不断调整自己的模型来保持预测和现实之间的误差。我们相信这种结构是我们构建自适应机器人乃至智能化机器的关键。 在演讲的第一部分，我将简要介绍这个假设在神经科学和心理学中的证据，并提出了一个机器人的层次预测认知模型。 在第二部分，我将介绍使用机器学习算法对该跨模式理解和预测的认知模型的实现，并且展示一些机器人视频。