中新网北京10月14日电 (记者 马海燕)2018年国际大学生类脑计算大赛总决赛13日至14日在清华大学举行。大赛14日产生最高奖项——创新特等奖，由来自中科院自动化所的参赛作品《基于情境信号的连续多任务学习》获得，获奖金额为30万元人民币。
大赛吸引了84个国内外高校和研究所的近300支队伍报名参赛，参赛作品涵盖硬件、算法、软件、应用等多个方面，最终组委会评选出16支队伍晋级决赛。在两天的总决赛里，这16支队伍经过路演、答辩、评审环节，最终产生特等奖一个、一等奖两个、二等奖三个、三等奖四个、优秀奖六个。
清华大学类脑中心主任施路平为学生们做前沿演讲。主办方供图
特等奖的创意是：当前的神经网络所能学习的映射规则通常是单一且固定的，难以适应复杂变化的动态任务需求。大脑中的前额叶皮层会依据情境信息灵活处理当前的输入，执行不同的任务。受大脑这些特性的启发，中科院自动化所的学生们提出了正交权重修改(OWM)学习算法和类前额叶模块，使得神经网络具备了基于情境连续学习不同映射规则的能力，从而使一个紧凑的系统逐渐学会执行多种不同的任务，实现了对于现有深度神经网络基本能力的提升。
清华大学人工智能研究院副院长孙茂松说，自然语言处理的研究范式经过了从基于规则的理性主义到基于统计的经验主义的转变，但当前纯粹基于统计的神经网络在处理复杂语义任务时力有不逮。通过神经网络学习高频次语言规则和在网络中加入常识可能是解决这一问题的有效方案。
清华大学类脑中心主任施路平表示，当前的人工智能在解决数据充足、知识完整、静态、确定且单一的问题上取得了巨大成功，但是在处理小样本、非确定、动态和多系统复杂任务时捉襟见肘。将脑科学与信息科学结合发展的类脑计算是发展人工通用智能的有效方法。
大赛的评委由来自清华大学、北京大学、英国肯特大学、中科院自动化所、北京理工大学等机构的专家担任。北京大学计算机科学技术系主任黄铁军认为，这次大赛的作品应用场景包罗万象、算法想法层出不穷、硬件设计各有千秋。类脑计算是一个充满机遇的前沿交叉研究领域，希望青年学生们跳出思维框架，以引领的姿态，勇于开拓新的研究方向。(完)
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