新闻公告
张洳源副研究员在世界顶级人工智能会议上连续发表类脑计算论文
发布时间：2023-04-26 10:16
4月25日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议ICML 2023论文接收结果公布。上海交通大学心理与行为科学研究院张洳源副研究员课题组的论文“Neural prediction errors enable analogical visual reasoning in human standard intelligence tests”被录用。国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning，简称ICML ) 是由国际机器学习学会（IMLS）主办的机器学习国际顶级会议，也是上海交通大学A类学术会议。ICML 2023 共收到6538 投稿，接收1827 篇 论文录用率为27.94%。ICML 2023将于2023年7月23-29日在美国夏威夷举行。
当前的深度神经网络虽然在感知任务，譬如客体识别等方面取得了巨大的成功，但是一直被批评为缺乏抽象视觉推理的能力。而抽象的视觉推理能力也被认为是建立通用人工智能的瓶颈。本研究聚焦在利用计算模型解决心理学标准瑞文智力测验中的抽象归纳推理问题。该计算模型受到神经科学中预测误差这一现象的启发，设计了一个预测推理模块。基于预测误差的预测编码理论认为，大脑会主动产生对传入感官信息的预测，而视觉神经元会编码这种预测和实际感官输入之间的差异（即预测误差），而不是原始输入本身。在将该预测推理模块整合到一个残差网络后，形成一个新的预测推理网络（PredRNet）。一系列的实验表明， PredRNet在几乎所有关于瑞文智力测验的数据集上实现了最先进的平均性能，在各种分布外场景和其他视觉推理任务中也表现出良好的泛化能力。最重要的是，PredRNet和人脑类似，在模型训练过程中也能将分层预测误差降不断降低，这有力地支持了基于预测误差处理视觉信息进行推理的概念。同时也支持了利用人脑信息加工机制突破人工智能算法瓶颈的研究方向。
本文第一作者是中山大学杨凌霄博士，张洳源副研究员为通讯作者。文章共同作者包括了北京师范大学万小红教授、甄宗雷副教授和王大辉教授，电子科大的游宏志副教授，中山大学谢晓华副教授等多位国内著名认知神经科学和人工智能学者。
4月19日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议IJCAI 2023论文接收结果公布。上海交通大学心理与行为科学研究院张洳源副研究员课题组的论文“RuleMatch: matching abstract rules for semi-supervised learning of human standard intelligence tests”被录用。国际人工智能联合大会(International Joint Conference on Artificial Intelligence，简称IJCAI) 是由国际人工智能联合会议组织主办的人工智能国际顶级会议，也是上海交通大学A类学术会议。IJCAI2023 共收到4566 投稿，接收685篇 论文录用率为15%。IJCAI 2023将于2023年8月19-25日在中国澳门举办。
虽然前人在瑞文智力测试中基于全监督学习的方法取得了很好的效果，但是其效率可能不如人脑，因为人在完成相关归纳推理任务时，只需要一些很少的样例就可以学会其抽象的规则，并基于这些规则在没有正确答案的问题上做出有效推断。因此，在本项研究中，张洳源等研究人员聚焦在利用少量带标签样本和大量无标签样本，以半监督学习的方式来解决心理学瑞文智力测试中的抽象归纳推理问题。本研究拓展了计算机视觉里面的半监督学习算法，利用规则层面的扰动构建了一个额外的损失函数，利用这一损失函数给无标签的样本创造标签进行学习。在多个瑞文智力测验的计算机数据集中获得了良好的效果。
本文共同第一作者为在张洳源课题组实习的本科生徐云龙和中山大学杨凌霄博士，张洳源副研究员为通讯作者。论文共同作者包括了北京师范大学万小红教授、甄宗雷副教授和王大辉教授，电子科大游宏志副教授，中山大学谢晓华副教授等多位国内著名认知神经和人工智能学者。
