全球頂尖AI學者、南開大學教授程明明擔任赤子城科學院榮譽導師

「計算機如何像人眼一樣看見並理解圖像中的內容?AI如何使內容推薦得更加高效精準?」11月20日，赤子城科學院主辦的AI Free Talk第一期在北京舉行，全球頂尖AI學者、南開大學教授程明明作為赤子城科學院榮譽導師與大家探討了這些話題。

程明明博士畢業於清華大學，之後在英國牛津從事計算機視覺研究，2016年起任南開大學教授，是國家「萬人計劃」青年拔尖人才。他曾獲得谷歌博士獎研金、ACM China Rising Star Award等，任IEEE CVPR 2019 領域主席、IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 編委等。

程明明教授在IEEE PAMI, ACM TOG等CCF-A類國際會議及期刊發表論文30餘篇，論文他引過萬次。其研究成果被華為、騰訊等知名公司採用，華為旗艦手機的「大光圈智能拍照」功能就是運用了程明明科研團隊的「顯著性物體檢測技術」。他的研究工作曾被英國《BBC》、德國《明鏡周刊》、美國《赫芬頓郵報》等權威國際媒體撰文報道。

華為旗艦手機「大光圈智能拍照」功能

作為一名85後，程明明教授是國內最年輕的頂尖學者之一。此次蒞臨分享，吸引了赤子城科學院多位演算法工程師、大數據構架師等聆聽與交流。

程明明教授分享了「面向弱監督的圖像理解」，並與大家探討了AI在內容分發、廣告投放等領域的落地應用。

理解圖像信息是計算機視覺的重要部分，也是實現人工智慧的重要基礎，雖然過去幾年研究已經有很大進展，但現有的方法大多數還是依賴於特定的數據集進行訓練和測試評估，而數據標註不但工作量大，且成本極其高昂。

程明明教授認為：「在圖像理解領域，相較於基於精細標註數據的全監督學習，弱監督學習本質上是一種試圖從全局出發來理解場景的方式，也更接近於人類對世界的認知機制。」對此，可基於注意力機制，在低級視覺層面，通過邊緣檢測和區域分割工作，來對圖像進行預處理和category-independent的圖像分析，從而準確快速地定點陣圖像的區域。

在交流環節，大家針對重複試驗的模型參數、模型訓練時的正負樣本數據量差別、AI對於互聯網內容分發和廣告投放的賦能場景等問題，與程明明教授進行了探討。

程明明說，從近兩年國內互聯網企業廣告變現的表現來看，今日頭條的崛起說明了基於海量數據的智能推薦對廣告行業效率的提升。當推薦的廣告足夠精準，廣告就成為了信息。這也正是赤子城人工智慧引擎SoloAware驅動全球業務落地的重要邏輯。

赤子城科學院自成立以來，一直致力於吸引來自全球的有突破性研究的科學家和工程師，共同探索人工智慧的底層操作系統和應用創新，用技術改變世界。程明明教授作為全球頂尖的AI學者，成為赤子城科學院的重量級榮譽導師。

AI Free Talk是赤子城科學院主辦的圍繞人工智慧技術的學術沙龍，定期邀請頂尖學者和行業大咖進行交流分享。未來，AI Free Talk將秉承「融合、共享、探索、顛覆」的理念，不斷探索AI技術的更多可能性。

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