普林斯顿大学贡三元教授AI 研究中数学至关重要

普林斯顿大学贡三元教授：深度学习神经网络的内在优化与解释性研究

贡三元教授，人工智能领域的资深科学家，在全球人工智能应用创新峰会上分享了他关于深度学习神经网络内在优化与解释性的新概念。作为人工智能领域的杰出人物，贡三元教授在机器学习和系统建模方面有着丰富的研究经验，并对当前的人工智能技术发展产生了重要影响。

他的研究主要集中在机器学习、系统建模、人工神经网络等领域，并取得了一系列创新的成果。他提出了NN 3.0概念，这是一个利用内部学习（Internal Learning）的方法来训练神经网络模型，不仅能够实现内部神经元可学习性，还兼具内部神经元可解释性。

贡三元教授是斯坦福大学电子工程博士毕业生，并曾担任美国安达尔公司工程师、南加州大学电子工程系教授等职位。他也是IEEE终身院士，Journal of VLSI Signal Processing Systems主编，以及中国科技大学荣誉教授和香港理工大学荣誉讲座教授。此外，他还发表了400余篇论文及专著，并获得过多个奖项，如IEEE Signal Processing Society 技术进步奖、最佳论文奖等。

根据贡三元教授，NN2.0虽然摆脱了对领域专家的依赖，但仍存在结构和神经元细粒度优化的问题。为了解决这一问题，他提出了NN3.0，它不仅能做参数训练，而且可以调整架构，从而实现内部结构的优化。这一创新思路为AI技术提供了一种全新的可能，即通过数学模型直接进行精准计算和衡量，使得每一个神经元都能被精确地计算和评价。

总之，通过他的最新研究成果，我们可以看出如何将AI从依赖于外部指标到能够自我优化并且具有可解释性的方向迈进。这种转变对于提升AI技术水平至关重要，也为未来的人类社会带来了前所未有的可能性。