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CCF YOCSEF上海成功举办“从Facebook AI创造语言说起:人工智能是盛宴还是剩宴”特别论坛
2017-08-20 阅读量:849 小字

2017年8月13日下午1点半至4点半,由CCF YOCSEF上海主办的“从Facebook AI创造语言说起:人工智能是盛宴还是剩宴?”特别论坛在上海科学会堂火热举行。活动为期3小时,多位知名学术界、创业界、投资界、媒体界等领域的专家从不同角度发表自己的观点并开展深入讨论,本次特别论坛吸引了诸多来自企业、高校、研究机构和投资界等的专业人士们热情参与。本次论坛的执行主席是CCF YOCSEF上海AC委员陈晏堂和余知权,以及委员施麒。来自CCF YOCSEF上海分论坛的荣誉委员张文强、王长波,现任主席王昊奋,学术秘书李超、秘书长助理易航、上海AC委员孔祥勇、熊启莉和谭书华、南京AC委员王治平等50余位与会者参与。

本次活动邀请了复旦大学计算机科学技术学院危辉教授,名片全能王CTO龙腾博士,常春藤资本创始合伙人付磊先生,阅面科技创始人&CEO赵京雷博士,乐言科技创始人&CEO沈李斌博士作为特邀嘉宾。五位嘉宾与其他与会者共同深入探讨人工智能的发展、落地的机遇与挑战。

 

论坛首先由两位嘉宾作引导发言。复旦大学计算机科学技术学院教授,博士生导师危辉教授就“人工智能与瞎子摸象”发表了精彩演讲,他深入浅出地分析了机器智能的不足,并从神经生物学角度解释人的眼睛、大脑如何工作,并对人工智能的出路提出建议。他表示深度学习的路还很长,人工智能是多少人工多少智能,而现在能做的非常有限,未来发展需要更多向神经科学学习。最后,危辉教授引用毛主席《论持久战》的一段话对人工智能是盛宴还是剩宴发表观点:“速胜论和亡国论都是不可取的”结束发言。

 

名片全能王CTO龙腾博士就“人工智能,大势所趋”发表了精彩演讲,坚定认为人工智能是一场盛宴。龙腾博士从人工智能这波浪潮的背景开场,凭借更大密度的处理器、大量数据,名片全能王现在可以很好处理复杂背景的银行卡识别、手写数字识别、文字识别等。龙腾博士还引用多个视频解释机器人工厂中已经大量替代工人,波士顿机器人、无人机可以做到很多人做不到的事情,未来人工智能的发展将会指数上升,伴随无限可能。最后,龙腾博士以《三体》的一段视频结束演讲,即便人工智能这波浪潮逐渐减退,未来一定会有更大的浪潮等着大家。

 

在两个引导发言之后,其他三位嘉宾也各自发表了自己的观点。常春藤资本创始合伙人付磊先生的主题是“人工智能的投资机会”。付磊先生首先展示了美国和中国产业图谱,表示人工智能是目前非常活跃的投资领域,然后着重解释了投资人比较关注、并且创业公司也需要认真思考的是:如何真正为客户创造商业价值,以及如何面对大公司的竞争。

 

阅面科技创始人&CEO赵京雷博士的演讲主题是“创新产品驱动人工智能发展”,他认为人工智能是盛宴还是剩宴,取决于未来是否可能会产生真正改变人类生活的行业爆品。如亚马逊,通过技术创新+整合渠道和生态做出了行业爆品,反推技术发展,技术融入生活,从这个角度而言就是一场盛宴。今年iphone8可能用Faceid替代Touchid,人脸识别会更深入影响人类生活,从这个角度而言,人脸识别就会迎来一场盛宴。

 

乐言科技创始合伙人&CEO沈李斌博士就“企业服务是人工智能的落地方向”发表自己观点:工业界已经用人工智能解决企业服务中的现实问题,但人工智能基底的算法与人的智能没有多大关系。对于人工智能是盛宴还是剩宴,沈李斌博士认为人们通常会高估技术在短期的进展,而低估长期的进展。最近几年AI在语音识别、图像识别和自然语言处理上取得了明显的进步,使得几年前做不到的事情,现在有了突破,其中创业公司有很多机会可以落地。这也是这一波人工智能浪潮不同于前一次浪潮的地方。


CCF YOCSEF向嘉宾颁发感谢牌

下半场在主持人陈晏堂的引导下,首先以参会者简短的自我介绍开始了暖场环节,暖场过后紧接着激烈的自由讨论。嘉宾及在场观众围绕以下四个问题展开了讨论:1)猫有猫语、狗有狗语,机器是否有自己的语言?2)如何区分人工智能的理性与非理性?3)大公司是否是人工智能的风向标,创业公司的机会在哪?4)产学研用如何结合?
  一、机器是否有自己的语言:
  “Facebook的AI项目创造了自己的语言”,起因是训练模型的时候没有打开语言模型,因此说出了让人费解的话,一些媒体有夸大其词的成分。对于机器未来是否自主地有自己语言,一方表示机器与机器之间有自己的语言是有效的沟通方式,未来有可能实现;另一方表示机器之间沟通的是程序语言,都是基于人类可理解的计算机程序,即便有失误,也是人类设计有问题或出了bug。
  二、如何区分人工智能的理性与非理性:
  学术界倾向从科学的严谨性,理性看待问题,人工智能现在做的都是很理性的,都是基于计算机程序,所有程序的状态都是人类可以理解、可控的。产业界考虑是否可以解决问题,结果导向为主,而人工智能可解决的问题还比较有限,因此理性程度并不很高,另外过度包装也是非理性的体现;学术界认为模型的解释性非常重要,深度学习等的理性程度可能反而不如决策树。媒体方面理性和非理性同样并存,宣传上对于一些问题没有做好解读,可能会以讹传讹;投资会看到非理性的泡沫存在,很多项目都沾边人工智能,需要判断是否真正用了AI技术、是否产生商业价值,但投资也会促进产业发展,这方面来说也是理性的。
 

嘉宾代表热烈讨论

 

与会代表参与讨论

三、大公司是否是人工智能的风向标,创业公司的机会在哪:
  对于大公司是否是人工智能的风向标,一方认为BAT很多也是跟着国外公司,商业领袖不理解技术;另一方认为大公司确实能从政策、学术层面引领潮流,商业领袖更能把握商业脉络,技术领袖反而可能有劣势,而且不少大公司越来越大,资金、人才、数据、信息都有优势。
对于创业公司的机会在哪,各行业都有场景,看创业公司是否能抓住垂直领域的机会,形成自己的技术特点;现在还是多少人工多少智能的时代,人工的缺口很大,很多场景可以解决,但缺乏人才储备,这里面有创业公司很多机会。大公司缺乏可扩展的服务能力,在通用人工智能来临前,大公司适合做基础架构和平台,小公司服务场景。也有与会者用Intel和ARM的例子表达了:大公司虽然有执行力,但是不敢离开现有轨道,在大机会来临时,小公司更容易把握。
  四、产学研用如何结合:
  产学研用结合上,中国相对国外一些国家还比较落后,平台体系不太成熟,不少嘉宾和参会者认为“用”是最大的问题。现在高校更多从国家拿钱,从企业界拿钱的积极性不高,企业很多需求不能满足。虽然人工智能很热,但是解决企业界实际的问题并不是很多,学术界的成果在企业不太可能马上用上。但企业可以不是很确定的研究方向,可以由学术界做一些研究,提升产学研用转化的效率。

 

本次特别论坛碰撞出了许多有趣的观点,会后很多嘉宾、参会人员仍留在现场作深入的交流。期待未来有更多机会,供社会各界深入交流和碰撞。


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