AI Conference 2018北京站大會舉行

分類＼科技
時間＼2018-04-17

由O'Reilly和Intel共同舉辦的AI Conference 2018北京站大會於2018年4月10日至4月13日在北京舉行。本次大會的主題是“探索在業務中應用人工智慧的機會”，來自Google、Intel、百度、微軟、伯克利、斯坦福及牛津大學等在內的中美知名企業和高等學府的85位業界專家學者以及研發人員，

在4天的時間裡，通過近百場的主題演講、分會場議題以及相關培訓活動，為來自全球的千余名與會者分享了中美在人工智慧應用方面的最新成果，引起了業界的廣泛關注。會上，多位業界大咖向與會者介紹了各自領域裡人工智慧應用的最新進展情況。

來自Intel人工智慧事業部副總裁兼人工智慧實驗室和軟體總經理Arjun Bansal博士分享了Intel人工智慧助推醫療行業現代化的進展。

包括如何利用深度神經網路説明解決醫療資料集龐大的問題，優化流程，提高醫生的效率；利用深度學習和機器學習大幅提升腫瘤檢測的效果；通過有效優化演算法而大幅降低新藥研發的成本等。

Google TensorFlow團隊科學家Sherry Moore向與會者分享了Google人工智慧平臺TensorFlow的最新研發和應用情況，Google如何讓每個人都能夠從人工智慧中受益以及Google致力於讓人工智慧惠及每個人的理念。

在演講中，Sherry提到了人工智慧在Google產品中的應用，其中特別提到Google Translate通過使用神經網路翻譯進行整句翻譯，大大提高了翻譯的準確性。同時，Sherry也介紹了Google人工智慧在醫學、農業、航空運輸、環境保護等領域的應用。

百度首席科學家熊輝博士在演講中談到了兩類行業最適合應用人工智慧：沒有被充分數位化的行業，以及沒有被充分用更小的顆粒度去數位化的行業。

他指出在資料、計算能力、演算法和應用場景等人工智慧的四大必備要素中，演算法優化是學術界的強項，而資料、算力和應用場景則普遍存在於企業界。百度正作為一個資料驅動的公司，意在通過四大要素的整合打造全生態數位化AI平臺，而Apollo自動駕駛開放平臺，精細化、個性化的百度搜索和推送平臺，以及基於百度語音技術、視頻處理技術的開放平臺DuerOS等都是這種理念的具體體現。

AWS應用科學和人工智慧主管Hassan Sawaf在主題演講中首先和與會者分享了人與電腦交互的歷史進程，並結合機器學習的使用場景，介紹了亞馬遜人工智慧在語音辨識，機器翻譯等應用領域的最新成果，以及全新上線的Amazon Go帶來的全新購物體驗。

Bonsai公司的創始人兼首席執行官Mark Hammond在演講

除了主題演講，與會嘉賓的議題還從“企業中人工智慧應用”、“人工智慧對商業社會的影響”、“人工智慧的實施與交互”、“人工智慧的模型與方法”等多個方面，展示了在自然語言處理和理解、語音辨識、電腦視覺識別、增強學習和機器學習、深度學習、AI平臺設計等領域最新的研發成果和前沿技術，以及這些成果和技術在包括醫療、金融、教育、傳媒、新聞、娛樂、零售與電子商務、運輸與物流等多個行業業務裡的最新應用情況。

大資料時代的來臨加快了人工智慧應用的發展。參加本次大會的國內外企業無一不是擁有獨立大資料流程量入口的企業，他們也無一例外的成為人工智慧領域的“超級玩家”。海量的資料資源支援，不僅讓他們在這場“未來的遊戲”中成為領先者，也給他們帶來了現實巨大的經濟效益和對AI領域的影響力。正像百度首席科學家熊輝博士在會上所說的那樣：“與前幾次人工智慧發展的道路不同，這是一次由資料驅動的人工智慧”。未來大資料對人工智慧應用快速發展的推動作用將越來越明顯。

在這次AI Conference北京站大會上，與會嘉賓口中提到的，現場觀眾耳中聽到的最多的一個詞，恐怕非“深度學習”莫屬了。無論是Uber的無人駕駛，還是Google的機器翻譯；不管是微軟的“小冰”，還是Intel精准醫療，到處可見“深度學習”的“身影”。隨著大資料的應用，以及電腦算力的大幅提升，滿足了深度學習進一步提升和完善的需要。從本次大會眾多應用的發展中可以清楚地看出，深度學習的發展成果已經越來越強烈地影響到人工智慧在感知、預測、決策等應用中的效果，並且這種影響正向著人們所希望的方向不斷前進。深度學習幫助我們解決了“什麼”的問題，但無法回答我們“怎麼樣”的問題，因此業界習慣把這種模式稱為“黑盒子”。人們一直試圖打開這個“黑盒子”，但迄今為止還沒有成功。什麼時候這個“盒子”能由“黑”轉“白”，人工智慧就將在那個時刻實現質的飛躍。

（責編：武亞東）