2018,人工智能之风该朝哪里吹?

2018-01-22 16:00   来源:网络整理   

中国是互联网应用大国,同时也已成为世界汽车产销第一大国,中国正迈向互联网与汽车强国的契机:把握住车联网发展的风口浪尖,尤其是“十三五”发展布局,对中国车联网产业创新发展、企业如何把握市场风口拐点?抓住产业制高点,将起到至关重要的作用。

近日,东方科技论坛青年学者论坛:人工智能海外博士生研讨会在上海纽约大学举行。本次活动为期两天,汇集来自世界顶级高校、研究领域囊括人工智能等多个领域的高年级博士生。围绕人工智能领域的热点话题,吸引两百余名青年学者与业内精英参会,专家们就理论及核心算法、自然语言处理、计算机视觉、游戏及大众智能、人工智能在创意艺术领域的应用等前沿热门议题,进行了广泛而深刻地探讨。

Facebook人工智能实验室研究员田渊栋,分享了人工智能在游戏领域所取得的成就以及未来挑战。人工智能在需要高级模式阅读的应用程序中已经取得重大进展,包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理,但人工智能是否能在复杂的游戏环境中取得同样进展,仍需时间验证,因为游戏环境类似于现实世界,需要复杂的推理、规划和决策工作。同时,他提出改善人工智能的方法,展示了其团队在设计更有效算法和建立广泛和快速通用环境方面所取得的成果,以及所面临的问题和挑战。

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今日头条人工智能实验室主任李航,以自然对话为例,详细介绍了此领域的现状,并表示,神经符号处理、语义基础、模块化和分层处理,以及元学习,将是未来几年自然语言处理发展的关键技术。上海纽约大学计算机科学助理教授夏光宇,带来了关于增强音乐智能系统的表达和交互性的精彩演讲。他从艺术的角度讨论了音乐智能系统表达及交互性的重要性,展示了最先进的互动表演系统。此外,还介绍了一些将表达型人工智能和人机交互相结合的研究项目。

主攻非凸优化、贝叶斯推理、稀疏/结构化算法和深度学习的微软研究院(北京)可视化计算小组首席研究员David Wipf,分享了使用神经网络增强迭代算法的研究成果。他介绍了更强大的贝叶斯算法来促进稀疏性,这一算法依赖于复杂的多环记忆最小化技术,反映了更复杂的长短期记忆网络的结构,或是先前为序列预测而设计的备选门栅反馈网络。他认为,其成果所揭示的基本原理,也表明在其他领域存在更丰富的多回路算法的学习过程。

目前,人工智能覆盖了各个领域的众多使用场景,同时也在研发更为高级的深度学习算法,增强图形识别和语音识别能力,可以对信息进行更深层地加工处理。

论坛的发起者、上海纽约大学终身教授、国家千人计划专家、前微软亚洲研究院副院长张峥认为,“单单以今年的人工智能热为例,对于我国的学界和工业界来说,最重要的启示就是要认清自己目前的站位:‘零减’。” 所谓的“零减”,是指我们科技发展距离国际最发达水平也许差距为零,但是从长远来看却是在很长一段时期内都会落后。

“超级计算、高性能存储、大系统大数据……现在是深度学习,每次都是几年一轮。从最初看到那个点,到变成那个领域的专家,有很长的路要走。不论是中国脑计划还是人工智能,目前的软肋在于,有话语权的我们已经过了学习的黄金时段,知识更新的速度又滞后,不认识到这一点,我们连‘科学家’一词都担当不起。”他表示,中国的科技界不单单是人工智能领域,在其他很多研究领域如果不重视“零减”现象,那么在短期内解决这一问题会很难,而且很可能错失发展的黄金时期。

同时,张峥表示本次论坛旨在为未来人工智能领域的“明日之星”提供一个平台,人工智能海外博士研讨会将致力于推进海外优秀人工智能人才与国内研究领域之间的交流与合作,共创人工智能的美好明天。

本次活动由上海纽约大学数据科学研究中心与华院数据发起和承办,上海市人民政府、中国科学院和中国工程院主办,亚马逊云计算实验室协办。

 
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