12月14日晚，纽约州立大学石溪分校教授、哈佛大学客座教授顾险峰做客岳麓讲坛，以“最优传输的几何观点及其在生成式AI中的应用”为题在综合楼108报告厅作报告。讲座由物理与微电子科学学院教授刘全慧主持。

顾险峰介绍了最优传输的几何观点，剖析了深度学习的本质。他指出，最优传输理论具有非常直观的几何图景，与经典的计算几何概念十分吻合。一般认为人脑中的每个概念都对应着自然界中的某种数据集，这个数据集可以视为嵌入高维图像空间中的某个低维流形上的概率分布，因此深度学习的最终目的是学习低维流形上的概率分布，而概率分布最终的学习方式可以用最优传输的理论框架进行解释。

顾险峰进一步分析了生成模型的流行视图原理。在生成模型的流形视图中，用计算机通过伪随机数生成均匀分布即白噪声，据此计算一个传输映射，将白噪声变换为隐数据分布，由此数据分布被传输映射所表达，而传输映射也由深度神经网络参数化。

互动环节，顾险峰就AI是否具有创造力、最优传输在计算机中的其他应用等与师生们进行了深入交流。

本次讲座是湖南大学岳麓讲坛第950期，由教务处主办，吸引了全校300余名师生到场参加。

讲座现场