中科院院士譚鐵牛：模式識別研究的回顧與展望

導語：關於模式識別研究的回顧與展望。

本文作者：恆亮

7 月 7 日，為期 3 天的第二屆 CCF-GAIR 全球人工智慧與機器人峰會在深圳如期開幕。當天上午，中國科學院院士、英國皇家工程院外籍院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow 譚鐵牛為大會帶來了題為《模式識別研究的回顧與展望》的主題演講。

概念

譚鐵牛院士首先解釋了模式識別的概念，他稱：「世上萬物，不管是物質的還是精神的，看得見還是看不見的都是一種模式，而對這些模式進行分析與處理，進而實現描述、辨識、分類、解釋，這就是一種模式識別」。

歷程

隨後譚鐵牛院士簡單回顧了模式識別學科的發展歷程，並將其簡單分為以下三大階段：

上世紀七八十年代之前，混沌出生，開天闢地：奠定了模式識別學科的數學基礎，開創了若干應用；兩千年之前，百家爭鳴，百花齊放：模式識別的理論大大豐富；新世紀至今，物競天擇，適者生存：大數據的興起給模式識別的發展帶來契機。

現狀

談到模式識別現今的發展，譚鐵牛院士總結了四個觀點：

面向特定任務的模式識別已經取得突破性進展，有的性能已可與人類媲美；統計與機遇神經網路的模式識別目前佔主導地位，深度學習開創了新局面；通用模式識別系統依然任重道遠；魯棒性、自適應性和可泛化性是進一步發展的三大瓶頸。

未來

面向未來，譚鐵牛院士認為模式識別領域有如下值得關注的研究方向：

從神經生物學領域獲得啟發的模式識別；面向大規模多源異構數據的魯棒特徵表達；結構與統計相結合的模式識別新理論；數據與知識相結合的模式識別；以互聯網為中心的模式識別。

總結

最後譚鐵牛院士用三句話對現場演講進行了總結，他表示：

模式識別是人類最重要的智能行為，是智能化時代的關鍵使能技術；魯棒性、自適應性和可泛化性是模式識別面臨的三大瓶頸；向生物系統學習、結構與統計相結合，數據與知識相結合，並充分利用海量的互聯網數據，是特別值得關注的研究方向。

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