<div dir="ltr"><div dir="ltr">Reminder.. this is tomorrow at noon.</div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Sep 16, 2020 at 7:55 PM Aayush Bansal <<a href="mailto:aayushb@cs.cmu.edu">aayushb@cs.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000">Anima Anandkumar (Caltech/Nvidia</font><font color="#000000">) will be giving an online seminar on "</font>Bridging the gap between artificial and human intelligence: Feedback and Compositionality<span style="color:rgb(0,0,0)">" from </span><u style="color:rgb(0,0,0)">12:00 - 01:00 PM EDT</u><span style="color:rgb(0,0,0)"> on Sep 22.</span></font><div><font color="#000000" face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><u>Zoom Link</u>: </font><a href="https://cmu.zoom.us/j/91778147295?pwd=U25LazBKaU5Wc2tteHYxSE9CbVhydz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/91778147295?pwd=U25LazBKaU5Wc2tteHYxSE9CbVhydz09</a></font></div><div><br></div><div><div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000">CMU AI Seminar is sponsored by Fortive. <br></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000">Following are the details of the talk:</font></div></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><b>Title: </b></font>Bridging the gap between artificial and human intelligence: Feedback and Compositionality</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><b>Abstract: </b></font>Deep learning has yielded impressive performance over the last few years. However, it is no match to human perception and reasoning. Recurrent feedback in the human brain is shown to be critical for robust perception, and is able to correct the potential errors using an internal generative model of the world. Inspired by this, we augment any existing neural network with feedback (NN-F) in a Bayes-consistent manner.   We demonstrate inherent robustness in NN-F that is far superior to standard neural networks. </font></div><p class="MsoNormal" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><u></u></font></p><p class="MsoNormal" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><span style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><br></font></span></p><p class="MsoNormal" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><span style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif">Compositionality is another important hallmark of human intelligence. Humans are able to compose concepts to reason about entirely new scenarios.  We have created a new dataset for few-shot learning, inspired by the Bongard challenge. We show that all existing meta learning methods severely fall short of human performance. We argue that neuro-symbolic reasoning is critical for tackling such few-shot learning challenges and showcase some success stories.</font></span></p><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, sans-serif"><br></font></span></div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><b>Bio</b>: </font>Anima Anandkumar is a Bren Professor at Caltech and Director of ML Research at NVIDIA. She was previously a Principal Scientist at Amazon Web Services. She has received several honors such as Alfred. P. Sloan Fellowship, NSF Career Award, Young investigator awards from DoD, and Faculty Fellowships from Microsoft, Google, Facebook, and Adobe. She is part of the World Economic Forum's Expert Network. She is passionate about designing principled AI algorithms and applying them in interdisciplinary applications. Her research focus is on unsupervised AI, optimization, and tensor methods.</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000">To learn more about the seminar series, please visit the website: </font><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/</a></font></div></div></div><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888" face="arial, sans-serif"><div><br></div></font></font></font></font><div><br></div>-- <br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:864px;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif"><div><div style="margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div><div dir="ltr"><div><font color="#444444">Aayush Bansal</font><br></div><div><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/" target="_blank">http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/</a></div><div style="font-size:medium"><br></div></div><div style="font-size:medium"></div><div style="font-size:medium"></div></div></div><div style="font-size:medium"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div><div><br></div></div>