2023年12月28日上午，关于“三维深度神经卷积网络的解释手法及人模交互”主题学术报告会在思源厅举行。本次学术报告会由日本立命馆大学教授，日本工程院院士和日本学术会议连携会员加藤琴教授主讲，研究院硕士研究生、博士研究生和部分教师等近40人参加了此次活动。

近年来，人工智能领域经历了许多引人注目的突破，其中生成型人工智能的崛起（如ChatGPT和Bing）备受瞩目。加藤琴教授认为，生成型人工智能改变人类智力工作的样貌，并且发展出了两个新的潮流，每一个方向都带来了新的课题,例如“AI黑盒”问题。加藤琴教授通过大量的实验得出结论，并讲解了“深度模型解释方法的意义”和“深度模型的轻量化”的原因。

“深度模型解释”起到深度模型和人之间的桥梁作用，使人能够与模型进行互动，展示如何通过对深度模型的解释来提高模型的可靠性和安全性。“深度模型的轻量化”（目前既有的视频基础模型都是小规模的）是由于模型规模的扩大，成本太高，所以研究模型轻量，并且有价值的数据对于网络轻量化至关重要，最后提出人模交互是至关重要。

会后，加藤琴教授还与研究院学生、教师进行了问答环节，并希望与研究院进行合作交流研究。

主讲嘉宾简介

加藤琴，名古屋大学博士毕业，曾在牛津大学担任博士后研究员，现为日本立命馆大学教授，日本工程院院士和日本学术会议连携会员。专注于智能信息处理，计算机视觉和机器学习领域研究，发表多篇重要国际期刊（如PAMI,Pattern Recognition）和国际会议（如 CVPR, ECCV, WACV, ICASSP）论文。