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第11届ICAART会议在捷克召开,学术权威解读人工智能前沿技术

2019年04月16日 15:33来源:未知手机版

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近日,第11届ICAART(国际智能体与人工智能会议)在捷克首都布拉格召开,为期三天。

自2009年举办第一届以来,ICAART每年都聚集了大批对智能体和人工智能领域感兴趣的科学家、研究员、工程师、和相关从业人员。

会议分两个方向:专注于智能体、多智能体系统和软件平台、以及分布式人工智能;以及侧重于人工智能、知识表示、规划、学习、调度、感知反应性人工智能系统、进化计算以及与智能系统和计算智能相关的其他主题。

今年的主题演讲邀请到了四位来自全球不同地区高等学府的学术权威,演讲主题涵盖人工智能、仿真技术、进化艺术、手写识别、计算可持续性等热门议题。本文挑选了其中三位演讲人,对其演讲内容了进行高度提炼和概括。

此外,今年ICAART大会最佳论文由来自美国BShalem Research的研究员Avi Bleiweiss获得,他提出了一种基于LSTM(长短期记忆网络)的神经网络模型,通过迁移学习的方法,从相对较大的数据集上获得预训练模型然后在特定稀疏数据集上进行优化,提高对网络侮辱性评论进行分类的目标性能。本文将对论文内容进行简要概述。

进化艺术与机器学习

首先登台演讲的是来自葡萄牙科英布拉大学的教授Penousal Machado

Machado博士目前领导科英布拉大学的认知和媒体系统。他的研究兴趣包括进化计算、计算创造力和进化机器学习。除了这些领域的众多科学论文外,他还获得过包括欧洲进化计算杰出贡献奖EvoStar奖、以及葡萄牙人工智能协会授予的人工智能卓越奖和优秀奖。 他的作品曾在葡萄牙国家当代艺术博物馆和纽约现代艺术博物馆(MoMA)中展出。

Machado博士的演讲主题是“进化艺术(Evolving Art)”。近年来,进化计算技术应用于艺术的多个领域。Machado博士的演讲重点是如何使用它们来创建不同类型的创作、领域的主要挑战、以及过去的开发如何与当前的方法、趋势和挑战相关联。

进化艺术的表达和评估

进化艺术在国内或许是一个陌生的概念,甚至它的呈现方式解释起来都不太容易。

进化艺术是生成艺术(generative art)的一个分支,这意味着艺术家本身是不参与艺术品的制作,而是让一个自主系统(比如计算机)进行创作。

简单而言,进化艺术通过进化计算来绘图,在不断地迭代后,最终获得一件艺术作品。举一个例子,譬如你看到一只猫的图片后,想要在猫身上加入一些蝙蝠的元素,程序会根据你的选择演变出一组新的生物,然后你可以继续选择,直到找到他们喜欢的生物形态。这就激发出了无限的创造力,结合进化计算和艺术领域,艺术家可以探索他们从未梦想过的事物

回到演讲本身,Machado博士首先介绍了一下进化艺术30多年历史上的一些重要人物,包括首次提出进化艺术概念的Richard Dawkins、Karl Sims、William Latham、和Steven Rooke。

进化艺术中有两个关键问题:一是表示方法,二是评估方法。

首先是表示方法。Machado博士介绍了进化艺术中的一个基本概念:基于表达式的进化图像。1991年,进化艺术的开创者Karl Sims提出了遗传编程,使用基于表达式的方法来实现图像进化,显著地提升了进化图像的复杂度和审美效果。

举个例子:图像1可以用A*B表示,图像B可以用C*D表示,通过遗传编程,他们进化出的子图像可以是A*B、C*D、A*C、B*D,如果使用随机模式,那么他们的可能性还会有更多。

通过这种方法,Machado博士认为进化艺术可以进化成任何一种可能性。

这里Machado博士提到两个重要的进化艺术应用。第一个是进化艺术工具NEVAR,由Machado博士在1997年创建,它的优点在于它允许存储过去创建的图像,让这些图可以用作新图像的起点。NEVAR运行在并行进化算法上,这意味着用户可以同时运行多个实验。

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