11月25日，在自动化所成功召开了模式识别与人工智能学科前沿研讨会。
中科院前沿教育局副局长王颖、中国科学院大学人工智能技术学院院长、自动化所所长徐波研究员分别致辞。
研讨会开幕式由模式识别国家重点实验室主任、中国科学院大学人工智能技术学院副院长刘成林研究员主持。研讨会期间，有幸邀请到谭铁牛院士、张钹院士等九位本领域专家学者做大会报告。
本次活动由中国人工智能学会模式识别专委会、模式识别国家重点实验室与中国自动化学会模式识别与机器智能专委会联合举办，也是纪念中科院自动化模式识别国家重点实验室对外开放30周年系列活动之一。
徐波院长在致辞中指出，自动化研究所在人工智能研究低潮时能够坚守，当发展到高潮时能够秉持理性，很多坚持深入开展的研究方向已经成为人工智能浪潮下的热点话题和重要领域，希望再接再厉，为新一代人工智能发展做出更大贡献。
王颖在致辞中表示，自动化所参与建设中国首个人工智能学院，在过去的三十年里，取得了取得了非常好的成绩。模式识别国家重点实验室在国家和中国科学院科技创新体系中发挥了重要作用，打造了探索前沿学科交叉和培养高水平人才的基地。实验室最早开展虹膜、步态等生物特征识别研究，研制了多模态和远距离生物特征采集设备，领衔绘制出全新人类脑图谱等等，期待下一个30年收获更加丰硕的成果，对国家科技和产业发展继续做出更大的贡献。
谭铁牛院士在报告会上，做了题为“人工智能新动态”的学术报告。报告指出，在科技发展滚滚洪流的中央地带，我们要在在科技事业发展中发挥了中流砥柱的作用。报告从人工智能发展概况出发，介绍了伴随大国兴衰的五次科技革命，指出60多年的“科学沉寂”孕育着重大突破，人工智能将引领新一轮技术革命和产业变革，带动人类生产生活方式改变。报告还强调，要理性地看到人工智能的局限性，避免炒作，提升公众对人工智能的理性认知。报告概括了2017年值得关注的十件AI事件，并总结了人工智能发展的新动向。
清华大学张钹院士做题为“模式识别面临的挑战”的报告。报告指出，人工智能将转化为一门可度量可验证的科学，模式识别是深度学习的最大受益者。并指出人工智能的两种途径——符号主义和连接主义现在都遇到了瓶颈，强调了贝叶斯学习和深度学习的结合是未来的重点方向。
徐波做题为“受脑启发的类脑智能研究”的报告，指出类脑智能已成为引领人工智能发展的战略选择，“脑科学与类脑研究”被列为国家科技创新的重大工程之一。
在下午的研讨会上，清华大学的唐杰教授、清华大学自动化系主任张长水教授、上海交通大学徐雷教授，分别做题为“用户行为大数据建模”、“机器学习研究现状”、“从对抗学习和图像生成学习现状看双向深度学习研究之过去和将来”的报告，几位教授从不同的角度对人工智能研究现状进行了深入的研究，使大家对人工智能有更加全面的认识。
最后，刘成林副院长做题为“模式识别发展战略研究及几点思考”的报告，从模式识别学科发展的角度，刘成林呼吁充分发挥模式识别领域的影响力，从多学科方向融合交叉出发，用PR+发展模式来扩充模式识别学科发展的广度和深度。介绍了谭铁牛院士牵头的中科院学部模式识别战略研究项目的背景、研究目标和研究计划。并列出了一些未来值得深入研究的方向。
此次研讨会还探讨了模式识别与人工智能的关系。汇集了领域专家学者众多关于学科发展的建议，模式识别国家重点实验室和专委会表示将继续深入开展学科发展状况和战略的研讨及多种形式的交流，为学术界提供研究建议和参考。
我院作为中国首家人工智能技术学院，也有责任推动人工智能学科的发展。
