为了以学术前沿问题开阔我校师生的研究视野，让师生们了解最新科研动态，武汉晴川学院科研处开展了科技活动月系列学术讲座活动。第一讲“人工智能与视觉物联感知”于2019年5月8日13:00在教四101举办，主讲人是武汉大学电子信息学院教授，博士生导师郑宏老师，讲座由常务副校长许建国主持，科研处全体人员及来自各二级学院（部）的一百多位师生聆听了郑宏教授的讲座。

郑教授从人工智能的发展史着手，引出了机器学习和深度学习的概念，通过展示视觉物联感知的应用从而让师生们了解人工智能技术如何在实践中得到应用。讲座具体内容如下：

一、人工智能的概述

郑教授首先介绍人工智能是一门技术科学，是用于模拟、延伸和扩展人的智能的一种理论、方法，目的是为了解决实际应用问题，人工智能不仅仅局限于模拟人工，而是对所有生物的智能的模拟、扩展和利用。其次，郑教授回顾了人工智能的发展史。人工智能起源于上世纪五十年代图灵测试，2010年后随着深度学习包括大数据的发展进入爆发期，目前人工智能已经过了狂热期，进入了更加理性的阶段。接着，郑教授通过人类与人工智能之争引出了人工智能是否会催生无用阶层的问题。随着人工智能的发展强大，各项管理制度的发展，人类某些劳动尤其是简单重复性工作已经被机器取代。人工智能通常远超人类，对于人类是否会被人工智能统治的争议一直存在，但是机器和人类有着本质的区别，那就是机器没有感情。郑教授认为人工智能将引领人类第四次工业革命，工业4.0的核心是融入了人工智能，实现无人化、智能化，现代化企业需要的是操纵先进机器的员工，需求人员的数量在减少，但是人员层次和智能化水平在增加，郑教授建议同学们选择从事有感情的、不可被取代的工作。然后，郑教授简单介绍了人工智能的学科结构、人工智能系统的技术架构以及不同学派。最后，郑教授以机器人、自动驾驶为例展示了人工智能现阶段应用及未来10年的发展，以手机中的美图、二维码、指纹人脸识别等为例展示了无处不在的人工智能对人们生活的广泛影响。

二、机器学习与深度学习

郑教授先以一张图介绍了人工智能、机器学习与深度学习三者从大领域到小领域的包含关系。机器学习的核心是特征提取，这需要通过基于大数据的特征隐式选取与学习的深度学习来完成，深度学习主要作用在于分类，建立模型自动提取特征。郑教授通过传统机器学习和深度学习如何训练机器描述识别小狗Louie的工作流程示例让师生们对深度学习方法有了最直观的了解。郑教授还介绍了深度学习的核心架构——卷积神经网络以及深度学习的三种训练方法：监督学习、强化学习和迁移学习，并以美国邮政系统字母识别和手写数字识别为例说明了如何训练深度学习的神经网络，以Hinton in Imagenet为例说明了如何训练深度学习。

三、视觉物联感知与应用

在第三部分内容中郑教授通过视觉物联感知的应用案例说明了人工智能如何在实践中得到应用。郑教授从感知及视觉物联感知的概念入手，通过播放智能拾取工件、ipicker智能捡球车、智能全息仓储等多个视频，让师生们直观的了解人工智能如何替代人类劳动。最后，郑教授以一段反映人和人工智能的爱情情仇的视频结束了报告，提出了人工智能是人类的进化还是毁灭这个永恒的主题。

讲座的最后环节是互动，在场师生们十分踊跃的向郑教授提问，郑教授回答说人工智能在大数据时代是数据的竞争而不是算法，目前人工智能和人还有相当差距，机器没有感情，缺少互动，人被机器控制更多的因为人自身的弱点造成的，并为同学们就业、考研专业和导师方面提供了建议。

本次讲座内容丰富又通俗易懂，生动形象的展示了人工智能应用于实际对人类进程的深远影响，拓宽了师生们的科研思路和学术视野，讲座在师生们热烈的掌声中圆满结束。