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羡林讲堂(四十九讲)——“身边的人工智能—数学的视角”

                  作者:毕博涵

        

        

        

11月17日上午,季羡林学院在综合实验楼A1003举办第四十八期羡林讲堂——“身边的人工智能—数学的视角”,主讲人为聊城大学数学科学学院乔立山教授。本次活动由季羡林学院葛广英院长主持,2018级季羡林学院理、工科班全体学生参加。

讲座伊始,葛广英院长说明了举办本次讲座的深层原由:在人工智能大热的新科技时代,从数学工具的独特视角审视“AI”,对同学们扩宽知识背景,打破学科壁垒会起到很好的促进作用。而后,葛院长简要介绍主讲人乔立山教授,在同学们热烈的掌声中,笑容满面的乔教授亲切地开讲了。

“晴空一鹤排云上,便引诗情到碧霄。”乔立山教授从通讯、购物、医疗等生活中最熟悉的场景着眼,开始了本次科普性与扩展性交织并存的讲堂。声音、图像这些最基本的信息单元,要经过数字化处理转变为信息数据,而后才能被计算机识别、存储、传递、甚至修改。矩阵,作为极常见的数学工具,担负起通连自然语言与机器语言之间巨大鸿沟的桥梁职责。现实图像矩阵化,即以“0-255”的数值大小表示“黑-白”的色度变化,而后运用傅里叶变换、卷积积分、直方图均衡化等多种数学工具,便可对原始图像进行加工处理。“语音识别技术在十多年前看来简直不可思议。”乔立山教授不禁感慨道。概率论教材中经典公式——贝叶斯公式(逆概公式),或许我们不能熟记于心,但从乔教授的讲解中得知:“此公式是语音识别技术的数学基础。”这不起眼的小公式开始在同学们心中发散智慧神光了。现今,语音识别的精准度逐渐趋向无误差,是因为庞大语料库的数据支撑越来越完备。

“众里寻他千百度。蓦然回首,那人却在,灯火阑珊处。”网络购物的蓬勃发展直接催生并带动了个性化推荐(Personalized Recommendation)服务业务。从数学角度解读,这一个个的推荐案例,其实是一道道的高等数学最优化问题。“坐地日行八百里,巡天遥看一千河。”网络搜索以瞬息之时遍查数以亿计的网络信息,为何如此之快?用数学名词解释,不过是图论、布尔代数、特征值求解的综合运用。

在乔立山教授深入浅出的讲解下,在场同学无一不听得专注。全神贯注,带来讲堂的安静,更为智慧的无声碰撞创造了优渥条件。讲堂临近尾声,乔教授简明介绍了自己正在研究的课题内容——运用图像识别帮助医生检查核磁共振影像,确定疑似病灶。

本次讲堂在同学们热情的掌声中结束,达到预期效果,取得圆满成功。会后,葛广英院长再次强调:“多专业融合,前沿交叉,是人工智能技术的特征,更是未来科技发展的必然走向。希望同学们利用好季羡林学院的独特优势条件,加强交流,共同进步!。”