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中国“硅谷”深圳,怎么少得了人工智能

时间:2017-07-13 11:49 来源:未知 责任编辑:admin

期待了许久,中国国内最具影响力的前沿科技活动——由中国计算机协会CCF主办、雷锋网和香港中文大学(深圳)联合承办的「CCF - GAIR」全球人工智能与机器人峰会,今天终于如约在深圳大中华喜来登酒店正式开幕。

此次大会围绕着计算机视觉与NLP、自动驾驶、医疗机器人、金融科技、机器人与自动化,五个主题展开,在议程上共设有开幕式和11个细分的专场。数十位大咖将在这些活动中带来他们的宝贵分享,让参加本次大会的观众们最直观地了解到这些前沿科技的最新情况。

在7月7号第一天的活动中,我们首先看到了精彩的开幕式,以及一众学术界大咖驾临的人工智能前沿专场。说了这么多,快让我们来回顾一下CCF-GAIR大会第一天的精彩内容吧。

简短但精炼的开幕式

「CCF - GAIR」大会主席、香港中文大学(深圳)校长徐扬生

作为第一个环节,此次「CCF - GAIR」大会的开幕式并没有很复杂。首先上台致辞的是「CCF - GAIR」大会主席、香港中文大学(深圳)校长徐扬生。简短的致辞只围绕一个问题展开——为什么我们要召开「CCF - GAIR」?

当今 AI 和机器人革命浪潮下,包括我国在内的各国政府和投资界,都意识到推动这两个领域各个方面的全球协作、迎接机遇与挑战的重要性。而拥有完备制造产业链、作为改革开放窗口的深圳,则是推动 AI 与机器人行业产、学、研跨界协作的理想中心。

简短的致辞不仅透露出了筹划「CCF - GAIR」大会的信心,同时也是为了让一众前沿科技大咖能够早点上台。由此,本次大会也正式进入了第一个专场——人工智能发展前沿专场。

人工智能发展前沿专场

发展前沿:两位院士,一位美国AI学会主席

作为本次「CCF - GAIR」大会第一个专场中的第一个Session,我们一口气便迎来了3位超重量级嘉宾,他们同时还带来了自己深度的分享内容(排名不分先后),每位的分享时间:

·中国工程院院士、原常务副院长潘云鹤教授——《中国新一代人工智能》;

·中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士谭铁牛——《模式识别研究的回顾与展望》;

·美国人工智能学会主席、亚利桑那州立大学教授Subbarao Kambhampati——“他眼中的人工智能”。

中国工程院院士、原常务副院长潘云鹤教授

在今天的分享过程中,这三位重量级嘉宾也分享出了很多精彩的内容。以潘云鹤教授为例,在分享中就给出了中国新一代人工智能研究方向的建议:

大数据智能:形成从数据到知识、到智能的可解释的和更通用的能力。

群体智能:研究群体智能在互联网上的激励与涌现、协同与演化、感知与学习等技术及支撑环境。

跨媒体智能:研究语言、视觉、图形、听觉和各种传感器等多媒体感知分析和语义相通相容的理论、方法和模型。

人机混合增强智能:研究脑机协同的环境/情境理解、自然交互、知识学习、动作控制与决策的理论、方法和技术。

自主智能系统:以海、陆、空、天自主无人载运操作平台、复杂无人生产加工系统等为典型对象,深入研究智能自主系统的技术、架构、平台和设计标准。

美国人工智能学会主席、亚利桑那州立大学教授Subbarao Kambhampati

这一环节的第二位嘉宾是远道而来的AAAI(美国人工智能学会)的主席,Subbarao Kambhampati教授。在今天的现场演讲中,他分享了应该如何谨慎对待人工智能的看法:

像犯罪分子行为预测这样的系统是非常有争议的,必须要有合理、公平、道德的理由。AI现在是强有力的技术。很多公司对其进行了商业化,所以我们需要促进审慎的、有伦理的AI的发展。同时,我们在人工智能领域还有很多挑战,例如,如何让机器能理解语言背后的含义,如何让人工智能对世界有完整的理解,如何让人机交互不会有不良事件。

他同时还认为:“人类会对周围的环境、事物有情感上的反应。这是我们的情感的智能和社会的智能。我们需要社会的智能和情感的智能来弥补机器所不具备的这两部分的技能。”

中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士谭铁牛

这一环节的最后一位嘉宾是另外一位院士:中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士谭铁牛也就其研究多年的模式识别领域,总结出了3条宝贵看法:

1.模式识别是人类最重要的智能行为,是智能化时代的关键使能技术;

2.鲁棒性、自适应性和可泛化性是模式识别面临的三大瓶颈;

3.向生物系统学习、结构与统计相结合,数据与知识相结合,并充分利用海量的互联网数据,是特别值得关注的研究方向。

学术前沿:预见未来人工智能

香港科技大学计算机与工程系主任、CCF-GAIR 2017大会的程序主席杨强

在第二个Session当中,我们还有幸请到了香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授作为主持,他同时还是CCF-GAIR 2017大会的程序主席,国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席。此外他还是第一位华人AAAI Fellow,他的当选改变了AAAI过去仅限于欧美圈子的状况。

人工智能的发展异常神速,空前的热情也将学术界推到了风口浪尖。很多先进的学术研究在非常短时间内就已经开始转化为解决方法,甚至应用。所以在此次的「CCF - GAIR」大会上,我们也请来了两位世界级重磅嘉宾,他们同样带来了极为珍贵的分享:

·美国工程院院士、卡内基·梅隆大学教授金出武雄教授——《Smart Robotic Systems that Work in Real Outdoor Environments(在户外运行的智能机器系统)》;

·伦敦大学学院教授汪军——《群体智能的社会》。

美国工程院院士、卡内基·梅隆大学教授金出武雄教授

首先分享的是金出武雄教授,他首先举了一个自己实验室的成果:一个能够在雨夜躲开雨点照明的汽车智能大灯。整体效果可以在损失10-15%照明亮度的同时,提高驾驶者60%的视野,极大地提高了雨夜的驾驶安全性。同时,这个案例也强有力地说明了:在新技术面前,很多原有的不可能,正在变为可能。

当然CMU的研究范围并不仅限于车灯,更不会仅限于其上世纪80年代就已经开始研究的自动驾驶。在这次的大会上,金出武雄教授还展示了他们在智能无人机方面的相应成果。

伦敦大学学院教授汪军

在金出武雄教授之后,来自UCL(伦敦大学学院)的汪军教授也在大会现场专门分享了自己关于群体智能的一些研究。

这种技术的应用其实已经很普遍,比如打车和共享单车,其实每一辆车都能够视为一个智能体。而基于群体智能进行研究,直接的结果是网约车整体的运行效率会更高,而共享单车则能够进行整体的调度。同时也能够更加符合分散用户的用车需求。

产业前沿:让AI技术早日产业化

源码资本投资合伙人张宏江

作为大家对人工智能技术大幅度改观的最直接原因,一众应用场景的出现完全颠覆了之前大家“人工智能有什么用?”的质疑。应用随之带来的产业化和商业化也反过来给人工智能技术的发展带来了强劲的动力。在这次大会上,我们也有幸请来了4位重量级人工智能产业嘉宾和1位重量级主持人,以及他们的宝贵分享:

·源码资本投资合伙人张宏江(主持人);

·星河集团创始人,董事局主席徐茂栋——《产业的未来-迈向智能商业时代》;

·今日头条副总裁马维英——《打造一个AI驱动的信息和内容平台》;

·旷视科技(Face++)首席科学家孙剑——《视觉计算的革命和挑战》;

·360副总裁、首席科学家颜水成——《深度学习:精度极限 vs. 用户体验》。

星河集团创始人,董事局主席徐茂栋

首先上台的是徐茂栋徐总,是一名互联网行业的连续创业者和投资人,其领导的星河集团控股了三家中美上市公司,旗下拥有200多家互联网成员公司,总市值超过1000亿元。他也在现场分享了自己对于产业物联网的看法:

因为产业大数据和人工智能,大量的产业要重构,无论是交易,传统的经济学的管理理论,交易处理,产业链,整个商业模式都会都可能重构。这其中有三个要素,分别是场景、数据、算法。

这也间接造就了智能商业的五大特征:人机交互决策,部分自动化决策;不一定明确,呈现涌现现象;实时,来源开放;自动优化;全产业链。

今日头条副总裁马维英

紧接着上台的则是今日头条的副总裁马维英,作为一款目前在中国“影响”相当大的人工智能驱动应用,马维英也在单纯的业务能力之上提出了自己的看法:

人和信息永远是需要连接的,这项任务最早是通过纸来传递的,之后电脑和互联网的出现发生了一次颠覆,在之后智能手机和移动互联网的出现又颠覆了一次。但是直到几年前,信息和人的连接依旧是被动的、低效的。而人工智能的出现让内容产生者、接收者都拥有了部分控制信息传播渠道的能力。

文字和个性化信息自然只是应用场景的一种类型,纵观目前的人工智能应用领域,图像则是另外一个大流派,而旷视科技则是这一领域的佼佼者。其首席科学家孙剑一上来就发表了自己的独特见解:人工智能的崛起跟大数据、计算力、算法提升有关系,但是他觉得最重要的是计算方式的变革。

旷视科技(Face++)首席科学家孙剑

而旷视科技之所以能够在人工智能图像处理上成为佼佼者,也跟他们积极对基础技术进行研究有着直接关系。旷视科技不仅有着自己的深度学习网络,同时也积极开始探索不同深度学习网络和最终效果之间的关系,这也让他们最终打造出了当时最复杂但也是最强大的152层深度学习网络。

孙剑在现场也直接指出了计算机视觉目前面对的几个大挑战:感知问题好解决,但认知和概念问题目前无法解决;部分信息缺损的时候,人类可以凭借想象补全,机器的猜测则不靠谱很多;精度要求非常高的场景,例如自动驾驶和医学图像诊疗也需要继续加油。

360副总裁、首席科学家颜水成

360副总裁,首席科学家颜水成是全天活动最后上场的一名。而他这次带来的讨论长期存在于深度学习研发中——我们究竟应该追求极限的精度,亦或是追求极致的产品体验?

而颜水成心中的完美答案则是同时实现两个目标,例如之前各种美图软件已经达成的各种萌脸效果,这实际上是在计算机视觉精度极限达到一定程度之后催生出的新产品形态。

在此,也特别感谢由搜狗提供的现场同传服务。这一由人工智能驱动的服务,让本次大会变得真正全球化。

AI 最佳雇主 50 强:筹备三年,评选历时三个月

在这次此次「CCF - GAIR」大会上,雷锋网旗下人工智能频道 AI 科技评论联合《环球科学 》和 BOSS 直聘,共同重磅打造 AI 领域第一份雇主评选活动,也进行了最终的颁奖仪式。

这次活动一经推出,便受到了 AI 业界的极大关注,报名启动仅一个月,就有超过 70 家国内顶尖人工智能企业报名,截止报名时,参选的单位已达 130 多家。以下就是新鲜出炉的 2017 AI 最佳雇主 50 强(排名不分先后,按字母排序):

2017 AI 最佳雇主单项奖(共 9 项):

至此,「CCF - GAIR」2017 全球人工智能与机器人峰会第一天的精彩内容终于全部呈现。

接下来两天,精彩继续

虽然用3000字才将将把第一天的内容概括下来,但这仅仅只是个开始,后续的两天里,「CCF - GAIR」全球人工智能与机器人峰会将现场分成3个分会场同步进行,并有10个不同主题的专场先后展开。期间有更多的专业大咖登上演讲台,亦或是出现在圆桌讨论中,为到场的嘉宾们奉上与第一天同样精彩的分享。

预知更多「CCF - GAIR」全球人工智能与机器人峰会详细内容。



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