图1 学术讲座整体合照
2023年11月14日(周二)上午,广东智慧教育研究院“人工智能+教育”前沿讲座第四期在暨南大学曾宪梓科学馆523会议室顺利举办,本次讲座由广东智慧教育研究院、信息科学技术学院/网络空间安全学院联合主办。讲座邀请了中国科学院软件研究所二级研究员、国家“万人计划” 科技创新领军人才田丰教授,并以“新型自然人机交互技术的一些探索”为主题进行学术分享。本次讲座线上线下超225人参会,总体取得圆满成功。
讲座由广东智慧教育研究院院长刘子韬教授主持,他首先介绍了田丰教授的基本情况,经过多年不懈耕耘,田丰教授取得了丰硕的教学成果,并代表我院对于他的到访表示热烈欢迎。
一、学术讲座
图2 田丰教授正在进行分享
田丰教授首先报告人机交互的发展历程,并对于人工智能的发展现状和挑战进行分享,其中介绍了包括基于化学刺激物的痛觉生成和控制技术、多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具、实物辅助诊断技术-智能勺子、实物辅助诊断技术-智能积木与等人工智能交互有关的发展现状。
此外,田丰教授介绍了团队在新型自然人机交互技术中的感知、交互、呈现等方面的一些探索,以及在医疗等领域的应用工作。其中重点介绍了正在承担的国家科技创新2030重大项目“面向神经系统疾病预警的智能人机交互关键技术”的相关工作。田丰教授说明了目前该领域面临的4个共性挑战,包括早期异常信号感知难、多模态神经功能解析难、神经功能标准化评价难、疾病早期预警难。田丰教授认为,人机交互作为影响人类生活和推动经济发展的颠覆性信息技术。
图3 田丰教授正在进行分享
田丰教授重点讨论了关于阿尔茨海默病(Alzheimer's disease)和帕金森病的知识,以及如何利用多通道感知技术进行早期诊断。提到了中风(stroke)的特点,如时间窗口较短、症状突然等。强调了视觉通道的重要性,例如眼动、面部表情等,这些信号与大脑活动密切相关。此外,他提到了协和医院的科研项目,涉及中国人群的标准库建设,涉及到多个领域的研究,如遗传学、生活方式等。最后,田丰教授强调,人类智能与机器智能的有机协同将成为人工智能的未来发展方向。
二、提问环节
信息科学技术学院/网络空间安全学院计算机科学系主任龙锦益教授:因为我也做中风这个领域的研究,我想了解一下,关于我们理解它的角度方面,目前有没有一些其他的理论基础,比如说动作的预警、血压等?
田丰教授:这个项目我们重点是做阿尔茨海默和帕尼斯,但是我觉得它都是神经系统疾病大类里面的。从目前核心技术的发展的话,它其实都是通过这种多通道的感知方式去寻找一些新的通道的组合方式来发现早期异常,甚至可以提前几年时间发现。我个人觉得中风和阿尔兹海默和帕金森有稍微的不同,因为中风的话,它很多情况下它有可能是偶然突发,时间窗口非常短的。像帕金森和阿尔茨海默的话,它是一个漫长的老年性的渐变性的疾病,我个人觉得比中风相对简单一些。而且关于疾病预警,目前我们和协和医院的合作方面,也会涉及到这方面。
图4 龙锦益教授提问
信息科学技术学院/网络空间安全学院何振宇老师:我最近主要是做手机上的手势和行为交互。我有两个问题,一是可承担的数字动作交互APP上写的是1950个动作,有这么多吗?第二个就是它采用的是什么传感器?
田丰教授:首先,这个数字它其实不是1950 个动作,它是12个省市的人数乘起来的数量级。第二就是它主要使用距离传感器。因为它可以感觉当前的距离,在做综合手势的时候,因为其他的手指会有遮挡,所以它就它不同的方向、不同的距离返回,它通过这种方式的效果比较直观,当然,有些不同场景下也可以把视觉和运动结合起来。
图5 何振宇老师提问
信息科学技术学院/网络空间安全学院方良达老师:我有两个问题。首先我们知道研发出来成本或者真正的推广市场,成本价格上才有一定的差距,那么目前对它的市场生产方面的考虑是怎样的呢?其次,请问你们做阿尔兹海默症这个项目,现在收集的样例大概是多少?
图6 方良达老师提问(右二)
田丰教授:第一,那几项非常前沿的技术,目前我们也是考虑了成本,但是我们最关注的还是要发表高水平的论文。但是,医学这方面的话,大家注意到,就是我们相关的技术已经落地,目前再落实到商业化它还有一段路要走,这是个正循环的过程。第二,之前做诊断的病例有2000 里多例, 最近,我们又开始要做新的更大量人群的开发,应该会达到 4000 例左右。
广东智慧教育研究院高博宇副教授:目前大模型兴起,对于我们做基础研究的学者来讲,是否还有继续坚持下去的必要?
田丰教授:我觉得可以用守正创新来回答。我们最终还是需要围绕着人机交互最基本的研究问题展开,而不是被大模型带着走,当然,能够融合使用最好。
图7 高博宇副教授提问
广东智慧教育研究院郭腾老师:现在都在讨论是大模型是否有意识,但是都还没有定论。您刚才提到脑机接口,如果这方面完全打通的话,未来会不会有一天给了机器一个接口让它来控制大脑?
田丰教授:我不是完全做ai,我们测量的这个维度或者测量的能力还不够,目前很难去思考这个的可行度,但是它至少作为一种人机交互的方式,还是非常新颖,我觉得有可能,但是确实有很长的路要走。
图8 郭腾老师提问(左一)
Sabrina同学:我想问问你这个范式是怎么设计的,是参考了传统的范式还是您自己提出的新的范式?此外我想问,如何去确定哪一种范式流程才能很好地判别出认知的功能?
田丰教授:首先,这个范式的设计过程,我们跟医院有一些合作一起去做,所以我们既参考了传统的范式,比如眼动的反向追踪等,但是我们也涉及了一些新的范式,详细的范式设计你可以关注我们中科瑞一的网站。第二,研究最开始的时候是传统的方法,另外我们会结合我们的角度去做创新设计,从而做出更好的激发它异常情况的功能,那么最终做认知判断就是考虑就是整个测试的时间、被试的疲劳程度等等,这是综合考虑得出的结果。
分享结束,广东智慧教育研究院院长刘子韬教授首先进行了总结发言,他对于田丰教授的研究和分享表达了高度的赞扬,并肯定了田丰教授的人工智能的技术研究对于整个教学的硬件设施建设方面的贡献。此外,刘子韬教授指出,人工智能背后底层思想一旦应用到新的文化教育、智慧医疗等方面,其所发挥的前沿技术将以巨大的力量推动整体社会的智能化发展。
图9 刘子韬教授进行总结发言(左一)
此次研讨会不仅介绍了包括自然人机交互方面的人工智能最新的研究成果,而且提到了国际上关于人机交互发展趋势的认识。此外,还讨论了未来人机交互的发展方向,并强调了人机交互技术在我国国防建设和高端装备应用中的重要地位。
图10 现场交流图
广东智慧教育研究院积极组织开展人工智能方面最新研究成果的分享交流,使得研究者能够了解人工智能领域前沿的技术,能够启发自己的研究思路,并能够重新评估自己的研究成果,从而不断提升自己的研究实力,通过更多高质量的课题研究,进而提升广东智慧教育研究院的学术影响力。