拉斯维加斯手机娱乐网站 青年科学家奖旨在激励图像图形学领域的青年学者在科学研究、技术发明或社会服务等方面作出突出成就和重要贡献，推动社会进步，促进青年人才成长，加快推进我国图像图形学领域的学科发展。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖人背后的故事，学会近日对荣获2022年度青年科学家奖的获奖者黄岩进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：感谢您接受CSIG专访，请先进行一下自我介绍： 

非常感谢学会的采访！我叫黄岩，2012年本科毕业于电子科技大学，之后免试进入中国科学院自动化研究所攻读博士学位，师从王亮研究员，专业是模式识别与智能系统。2017年博士毕业后留所工作，历任助理研究员和副研究员，主要研究方向是多模态语义理解。

问题二：请简单介绍您的研究领域： 

多模态语义理解以视觉、听觉、语言、嗅觉等多模态数据为基础，所涵盖的关键技术包括多模态生成、问答、对齐、导航、合成、搜索等，在家庭陪护、网络安全、体育赛事等场景下有很大的应用需求。面向多样化的任务形式，我们首先提炼共性的多粒度语义理解技术需求，包括细粒度的语义概念表示、中粒度的语义关系推理、粗粒度的语义场景适应。然后，针对目前方法存在的语义概念表示弱、语义关系推理难、语义场景适应慢这三方面的核心挑战难题，从语义概念增量式表示、语义关系结构化发现、语义场景自适应泛化等方面开展研究工作。

问题三：在您的科研工作生涯中有没有遇到过什么困难？是如何解决的呢？

与较为基础的单模态感知能力不同，多模态语义理解会更多地涉及到语义信息的选择性提取、语义知识的存储与推理等更加复杂的类人认知能力。如何借鉴认知心理学、神经科学等跨学科研究成果，在深度学习模型的基础上对记忆、推理等认知机制进行建模，进而使模型实现一定的类人认知能力，是我遇到的一个科研难题。针对该问题，我们一方面主动加强与中科院神经所、心理所等跨学科研究机构的交流与合作，以联合承担科研项目的方式共同攻关难题。另一方面，我们经常关注相关方向的前沿研究进展，认真研读《认知心理学》等跨学科书籍，大胆提出假设并积极开展实验验证。最后，我们以认知机制计算建模为桥梁建立了认知心理学和深度学习之间的联系，并提出深度认知网络理论框架，用于指导建立融合类人认知机制的新型深度学习模型，有效缓解多模态语义理解中的数据标注少、模型推理慢、场景泛化弱等现实问题。

问题四：您对青年科研人员有什么建议吗？

我本身也是青年科研人员，所以也谈不上是建议，只能说有两条科研心得体会跟大家分享。首先，我们不应该盲目追逐技术热点，而是做自己感兴趣或者面向国家需求的研究工作。其次，我们不应该纯粹地以发论文为科研目的，而应该以实现理论创新或者解决实际问题为目标。

问题五：请问您有什么获奖感言呢：

感谢学会对我目前研究工作的认可，感谢各位前辈老师对我的辛勤培养与指导，接下来我会继续努力，为祖国科技自立自强贡献自己的力量！