谭铁牛现为中国科学院副院长、中科院自动化所智能感知与计算研究中心主任，他是中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院(TWAS)院士、巴西科学院通讯院士、中国图像图形学学会理事长、中国人工智能学会副理事长。主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作，已出版编著和专著11部，并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文500多篇，获准和申请发明专利80多项。曾任中科院自动化所所长、模式识别国家重点实验室主任、中国计算机学会副理事长、国际模式识别协会副主席、IEEE生物识别理事会主席，曾获得国家技术发明二等奖、国家自然科学二等奖和国家科技进步二等奖各1项。
本文根据谭铁牛副院长今天上午在 CNCC 2016 上所做的大会特邀报告《大数据时代的模式识别》编辑整理而来，在未改变原意的基础上稍作删减。
各位老师、各位同学、各位同仁，大家上午好。因为时间有限，今天的报告会尽量简略一点。另外考虑到大家不都是做模式识别，所以今天的报告不会讲的太专业。
首先我注意到今年不管开什么会、谁组织、在哪里开，只要和人工智能挂上边，都很火爆。大家都在提今年是人工智能的60周年，其实今年对整个计算机科学，同样值得纪念的一年。因为
80年以前图灵机模式诞生
70年以前计算机诞生
60年以前才有人工智能
50年以前，计算机领域的诺贝尔奖——图灵奖第一次颁发
所以说今年是整个计算机科学非常值得纪念的一年。
鉴于最近大家人工智能讲得比较多，所以我今天要给大家讲得是一个更具体的问题，也是我本人多年从事的领域——大数据时代下的模式识别。
今天这个报告里我主要讲四个问题。它们分别是：
模式识别的基本概念和历史
模式识别的发展现状
大数据时代的机遇与挑战
值得关注的研究方向
模式识别的基本概念和历史
首先是什么是模式识别?
其实很好解释，用我自己的语言来说就是：世上万物，不管是物质的还是精神的，看得见还是看不见的都是一种模式。
所以对这些模式进行分析与处理，进而实现描述、辨识、分类、解释，这就是一种模式识别，后面我还讲提到更多的定义。
模式识别为什么重要?在此我要引用Ray Kurzwell的两句话：
人类思维的真正力量是基于模式识别。
计算机越擅长模式识别会变得越发和人一样。
不管是哪种定义，模式识别基本都可以分为这几个步骤：信号获取—预处理—特征抽取—分类器设计。
当下，与其说人工智能火，不如说是深度学习火。而深度学习之所以火的原因，是因为要提升模式识别的能力(如语音识别、图像识别等)。
因为模式识别是作为人类的一个基本能力，同时这也是模式识别起源的一个基本动力。
跟模式最相关的两个热门话题，一个当然就是机器学习，另一个则是数据挖掘。
模式识别目前也不断引进借助于很多其他学科的基础理论，中国直播网，中国直播网，推动相关学科交叉快速发展。
模式识别发展简史
我到现在为止，也没查到第一次是谁、在哪里提出了模式识别。但是我知道从18世纪、19世纪开始，数学领域中特别是统计科学就涉及到了模式识别，这也为人工智能的诞生奠定了基础。
模式识别的发展大概是如上图所示这么几个阶段，从最开始一直到后来各种基础领域出现，再一直到大数据时代。
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