【东江大讲堂之167讲】香港科技大学郭天佑教授到我校讲学

郭天佑教授以世界围棋人机大战中机器人AlphaGo打败韩国选手李世石的案例入题，引出了机器学习的主题。他表示，机器学习是一种计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能的多领域交叉学科。在当今时代，机器学习已成为一种不可逆转的潮流，广泛应用于社会的方方面面，如人脸识别、车牌号码识别、无人驾驶等都是机器学习的重要内容。谈及机器学习的方法，他主要介绍了监督学习。他认为，监督学习即用样本训练机器，使之逐渐熟悉某些事先定义的学习类型，并形成对这些学习类型的基本认知。这种做法最大的好处在于减少输入，提高学习成果的准确度。此外，郭天佑教教授还向我们介绍了机器学习中的损失函数。他解释道，这是一种衡量损失（错误程度）的函数。若给出一些模型的训练数据，需要进行预测，并要求预测的误差不可过大，可使用损失函数，得出误差的范围。损失函数的类别有凸损失函数、非凸损失函数，同时有光滑和非光滑之分，而对于损失函数的选择主要根据不同模型的训练数据而做出不同的决定。

郭天佑教授的精彩报告激发了在场师生对于机器智能的极大兴趣。一位从武汉大学远道而来的霍同学就非凸损失函数的相关问题向郭教授提出了自己的疑问，郭教授耐心地作了解答。信息科学技术学院相关老师为了让在场的同学更深刻地感受机器智能的魅力，再次邀请郭天佑教授向同学们阐述机器智能的知识背景，并表达了同学们主动融入时代潮流的希冀。

罗川山副校长对本次讲座作了小结。他指出，机器智能是一种前沿性学科，郭天佑教授的讲座条理清晰、精彩纷呈，对在场的师生都有很大的启发作用。此次讲座既是一场前沿信息的激烈碰撞，也是一次对机器智能学习方向的正确指引，为我校开拓机器智能领域的学习和研究有着示范和推动作用。

郭天佑，香港科技大学教授，IEEE院士，曾获得过多项奖项。他在机器学习的核方法和支持向量机方面的研究在国际上有重要影响。郭教授于 1988年在香港大学电机与电子工程系获学士学位，1996 年在香港科技大学计算机系获博士学位。1996-1997年在美国新泽西州朗讯—贝尔实验室从事研究工作任顾问。自1997年起，他回到香港执教。郭天佑主要从事机器学习、模式识别和神经网络等领域的研究工作，已在顶级国际刊物及顶级国际会议发表论文170余篇，被国际同行引用11000余次，郭天佑曾經或目前担任著名国际刊物《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》和《Neurocomputing》的编委，多次担任国际会议的程序委员会副主席或领域主席，并担任包括国际会议NIPS,ICML,IJCAI,AAAI等在内的国际会议程序委员。