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鼓掌声响起来,接下来是十五分钟的提问环节,陈若安看着自己的导师扶了扶麦克风,做好了苦战一场的准备。
不出所料,他的问题犀利而深刻,有些甚至让陈若安措手不及。
好在她对自己的选题足够了解,研究过程也全是亲力亲为,就算答不准确也能说出一二。
老师问有些超纲的问题,其意图其实不在于真的要正确答案。
这一点陈若安很清楚,他们更多的是想要考察你对这个问题的看法、思考的深度,所以她并不害怕错误,她的特点在于真正从自身出发,去发表有独特性、符合她研究现状的见地。
一番问答结束之后,旁边的一位老教授按开了自己的麦克风,不管怎么说陈若安还是松了口气。
&ldo;不能让王教授把时间都用完啊。
&rdo;好像为了缓解紧张气氛一般,他先是开了句玩笑,几位老师闻言都放松了神情。
陈若安也微笑起来,算是做出的回应。
&ldo;我就有一个问题,看你刚才介绍的时候想到的,想听听你的看法,&rdo;老教授说话时一直带着和蔼的笑容,他继续道,&ldo;计算机或许能学习更为复杂的动作,也像王教授刚才说的,甚至误差还可以再减小。
但人工智能并不以&lso;行为&rso;而是以&lso;思维&rso;为主要重心的当下,人体姿态估计与学习是否有可观的发展前景呢?&rdo;
陈若安顿了几秒,想要完整的表达出自己的意思,她需要时间来组织语言。
&ldo;我还是想回到机器人即人工智能本身来讨论这个问题,我想&lso;行为&rso;和&lso;动作&rso;学习之所以发展受限,是因为机械层面跟不上设计层面发展。
其实德国的konrad团队在这个问题上已经做了很好的突破,去年的tln全球展览会上,他们已经展出了可搭建后台连接的动态点为67个的机器人仿真模型,比美国戴维斯实验室在2013年提出的模型整整提高了31个,一定程度上,我想它已经反映出您所提出的&lso;发展前景&rso;现状。
&ldo;所以,在设计层面上给出更复杂、更多元的人体姿态学习,其实是在捕捉到发展可能性之后的选择产物,以一种等待、前瞻性的视角去开拓人工智能新领域。
&rdo;
她停下来,老教授缓慢地点了点头,他似乎思索了片刻,又靠近了麦克风:&ldo;所以你觉得,人工智能人体姿态学习评估,或者说关键点检测,是我们行业的一个瞻望,是这样吗?&rdo;
&ldo;嗯……&rdo;陈若安抿了抿唇,片刻,她坚定地看向老师,&ldo;与其说是一种瞻望,不如说是一种任务。
&rdo;
是我们、是所有研究者的任务。
我们走在人工智能发展的道路上,其实也是新生代与更新一代的带领者,我们能做的,远比瞻望要多得多。
老教授笑了,厚重的镜片也掩不住他眼中的欣慰,他冲着王教授开玩笑道:&ldo;我要是还有精力带学生,是要下点功夫从你这里挖人啊。
&rdo;
王教授也终于收起那副严肃的表情,顺着这个玩笑说到:&ldo;让她读博再去你那里也不迟啊。
&rdo;
陈若安接不住这样的赞赏,她只能乖乖站在讲台上,时间马上要到了,她觉得应该不会再有什么问题。
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