“人工智能前沿论坛——人工智能名家讲堂” 启动会成功举行

林惠民院士首先为大会带来报告，他报告的题目是《计算与智能》。报告中，林院士介绍了人工智能计算、智能与计算、人工智能的伦理问题，重点剖析了“可计算函数”模型以及智能与计算的机械性区别，深入讨论了计算的机械性，以及智能与计算的深刻关系，预测了智能机器将深刻改变人类面貌，智能革命方兴未艾。林院士指出，在人工智能(深度学习）领域，国内目前与与国外还存在一定差距，他告诫广大科研人员，AI没有捷径，要安心做科研。

第二位讲者张长水教授带来题目为《小样本学习:两个例子》的报告，他介绍了深度学习的样本数据问题，阐述了当前样本数据采集的困难与挑战。张教授介绍了当前“零次手写汉字识别”的研究内容以及对数据的探知。

第三位讲者王立威博士带来了题目为《Deep Neural Network》的报告。此报告中，他提出了三个讨论：

1.深度学习中神经网络的奇点问题。

2.研究深度学习全局最优解的问题和深度学习的优化问题，

3.提出可以用二阶优化算法替代一阶优化算法，深度学习的效率将会有很好的提升。

第四位讲者陈松灿教授带来了题目为《自监督学习有效性初探及展望》的报告，他介绍了深度学习范式、表示学习和自我监督学习等。他也提出了自己的展望，在技术层面，实现体系层面-多体系结构，超越现有ssl体系；在应用层面，提出有效迁移的思想。

第五位讲者李城梁博士带来了题目为《人工智能加速工业制造转型升级》的报告，他表示AI作为一种通用目的技术（GPI）,正在改变各行各业，以及华为AI的发展战略。提出了工业知识与AI深度融合面临的三大技术挑战，包括传统工业模型开发、AI模型深度融合以及边云栈同架构部署。

第六位讲者胡桂兵博士带来了题目《人工智能与供应链的关系》，他介绍了人工智能技术在供应链环节的应用，包括制造环节，流通环节和消费环节。他还分析了智能供应链市场价值等。

第七位讲者肖品博士带来了题目为《腾讯Angel机器学习平台实践》，全面介绍了腾讯开源全栈机器学习平台Angel。

接下来，论坛进行了半个小时的思辨环节，主持人分别抛出三个问题。

1.人工智能对于我们未来是机遇还是挑战

2.研究人工智能初学者有什么建议

3.对cncc会议的建议。

针对这三个问题，现场嘉宾、观众以及在线的参会者进行了精彩的互动。

经过三个半个小时的报告和深入思辨，本论坛的基本观点总结如下：

（1）新技术，新的创新应该与高校，工厂很好结合；

（2）人工智能既是机遇又是挑战，过去十年中国人工智能不断积累，已经与国外开始追平；

最后，论坛主席邵华对本次论坛进行了总结，此次论坛圆满结束，参会的人员都表示收获颇丰。