2023年4月14日晚，国家青年人才计划入选者、四川大学计算机学院研究员、博士生导师孙亚楠受邀做客MBA睿知大讲堂，带来“AI前沿探索与发展应用”的专题讲座。通过两小时生动诙谐地讲解，孙亚楠研究员细致全面地介绍了人工智能的起源与发展历史、领域前沿技术、行业典型应用和当前发展的关键挑战。

首先，孙亚楠研究员提出了人工智能的定义，是指一种模拟人类智能的计算机系统，通过模仿人类大脑的思维方式和学习方式，使计算机具有类似于人类的智能。如今人工智能技术广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、人机交互、规划和优化、专家系统和知识图谱领域，并在每一领域都大放光彩。而人工智能技术的发展并非一蹴而成，经历了三次浪潮，第一次浪潮是符号主义，第二次浪潮是连接主义,第三次浪潮是深度学习。符号主义阶段下泛化能力差的缺陷催生了连接主义仿生学的发展，连接主义阶段计算成本高、解释性差等局限又推动了以大数据和深度神经网络为基础的深度学习阶段。

接着，孙亚楠研究员对人工智能领域前沿技术的历史、发展和优劣势进行了细致讲解，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成模型和Transformer等四个大类。卷积神经网络是深度学习的代表算法之一，由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层五个结构组成，被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等各类视觉任务上。循环神经网络的主要处理对象为序列数据，由输入层、隐藏层和输出层组成，其独特的递归结构使它具有长期记忆能力、权重共享和强表达能力等优势，被有效运用于语音识别、机器翻译和图像解释等场景。随后，孙亚楠研究员分别对四大生成模型，即生成对抗模型、变分自编码器、流模型、扩散模型的发展历史和优缺点进行了阐释。最后孙亚楠研究员表示由于循环神经网络时间开销较大、卷积神经网络难以捕捉到长程关系的局限，推动了Transformer的发展。Transformer完全依赖于自注意力机制（Attention）构建模型，既做到并行处理序列中的所有单词以提高效率，又可以较好地关注长程关系以提升效果，被运用在自然语言处理、计算机视觉、音频处理等领域。

人工智能技术助力产业发展，为产业赋能增效，是目前国家和企业都关注的重点。对此，孙亚楠研究员列举了人工智能技术在行业中的八项典型运用，并对运用场景和成果进行了总结，让同学们对人工智能技术的运用有了更深一步地了解和感触。孙亚楠研究员对当前大热的自然语言处理——ChatGPT的发展史、技术原理、应用实例和影响进行了更为深入地讲解，使同学们对该技术有了更为全面的认知。

最后，孙亚楠研究员指出人工智能正迅速改变着我们的生活和工作方式，它展现出巨大的发展潜力，但也面临着一系列挑战：能源消耗、数据质量、可解释性、数据存储及安全、鲁棒性、道德与责任。尤其在道理伦理方面涉及的责任、安全与公平，也是全世界都面临的一个挑战。中国的人工智能发展迅速，人工智能综合实力不断提升。

演讲结束后，同学们就“AI是否会产生自我意识”、“人工智能对碳排放的影响”、“人工智能对学科革命的影响”以及“人工智能在道德伦理方面的问题”等，与孙亚楠研究员进行了深入地交流和讨论。讲座在大家热烈的掌声中取得了圆满成功。