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| 本文作者： 宗仁 | 2016-10-23 16:50 |
從周鴻祎周一發(fā)表了AI泡沫論的公開演講后，AI科技評論君就預(yù)感這周AI界要發(fā)生些什么大事，不過我們從來沒想到，從周一的周鴻祎，到周四的CNCC，我們會聽到CCF理事長的人工智能浪潮60年回顧，超級大神的57頁PPT詳解機器學(xué)習(xí)本質(zhì)，以及CCF終身成就獎獲得者的后深度學(xué)習(xí)時代剖析，這些精彩絕倫的報告，分別在AI科技評論君的微信上制造了1.6萬，0.6萬，0.5萬的超高點擊量。下面我們從那個不平凡的周一開始回顧這個不平凡的一周。
“今天創(chuàng)業(yè)者出來做一個公司，你要不說自己是用深度學(xué)習(xí)、人工智能，你都不好意思出來混。就跟前兩年，你要不說自己是 O2O，都不好意思去融資一樣?！?/p>
……
從大家的評論和反饋中不難看出，無論是業(yè)界、學(xué)界還是投資人，意見是比較統(tǒng)一的。紅衣教主此番言論的確切中了目前人工智能發(fā)展的一些問題，比如存在泡沫的問題、純粹的人工智能沒有商業(yè)模式的問題。但是業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為 O2O 的經(jīng)驗顯然并不適用于人工智能的發(fā)展，重要區(qū)別在于 O2O 在本質(zhì)上并沒有提升線下的生產(chǎn)力和效率，而這恰恰是人工智能的價值所在，因為 AI 能大幅提高效率。
人工智能產(chǎn)業(yè)的泡沫也無需過度擔(dān)憂，人工智能一定要跟一個領(lǐng)域、一個產(chǎn)業(yè)相結(jié)合是大家的共識，目前人工智能和相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級需要資本的加持，這點有助于其快速成長發(fā)展。
當(dāng)現(xiàn)在這些新鮮的人工智能技術(shù)逐漸走向成熟化、普遍化，資本就會開始趨近理性。以互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗來看，大浪淘沙，沉者為金，最后真正有價值的技術(shù)會成就一批偉大的公司。的確，是計算能力的提升激發(fā)了這一波以深度學(xué)習(xí)為代表的 AI 浪潮，但“新瓶裝舊酒”的說法并不準(zhǔn)確，很多技術(shù)是在不斷發(fā)展和創(chuàng)新的，現(xiàn)在的水平雖還未達到強人工智能，但可以說已經(jīng)達到了弱人工智能的一個強里程碑。
雷鋒網(wǎng)按：本文根據(jù)周志華教授今天上午在 CNCC 2016 上所做的大會特邀報告《機器學(xué)習(xí)：發(fā)展與未來》編輯整理而來，在未改變原意的基礎(chǔ)上略作了刪減。
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最后，對今天的報告內(nèi)容進行一個總結(jié)，主要有下面幾點：
深度學(xué)習(xí)可能有“冬天”，它只是機器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)，總會出現(xiàn)更“潮”的新技術(shù)；
機器學(xué)習(xí)不會有“冬天”，只要有分析數(shù)據(jù)的需求，就會用到機器學(xué)習(xí)；
關(guān)于未來的思考：
1、技術(shù)上：一定是能有效利用 GPU 等計算設(shè)備的方法（未必是深度學(xué)習(xí)）；
2、任務(wù)上：開放環(huán)境的機器學(xué)習(xí)任務(wù)特別重要（魯棒性是關(guān)鍵）；
3、形態(tài)上：希望是從現(xiàn)在的“算法 + 數(shù)據(jù)”過渡到“學(xué)件”的形態(tài)。
如果要對未來這三點加上一個預(yù)測期限的話，分別是 5 年、10 年、15 年。
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雷鋒網(wǎng)按：本文根據(jù)高文院士今天上午在 CNCC 2016 上所做的大會特邀報告《人工智能--螺旋上升的60年》編輯整理而來，在未改變原意的基礎(chǔ)上略有刪減。
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結(jié)合之前的內(nèi)容來看，我認(rèn)為
人工智能1.0是在可統(tǒng)計可推理的部分取得一定的成果。
人工智能2.0是在1.0的基礎(chǔ)上向不可統(tǒng)計不可推理的部分區(qū)域推進。
人工智能3.0，大概最多到4.0，后面一定會有相當(dāng)一部分是難以做到的（頓悟），但是這也是今后發(fā)展的方向。
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今天CNCC 2016在山西太原盛大開幕，開場演講中，CCF會士、CCF終身成就獲得者，中國科學(xué)院士、清華大學(xué)教授，中國自動化學(xué)會、中國計算機學(xué)報副主編、2011年獲得德國漢堡社會大學(xué)自然科學(xué)博士學(xué)位，2016年獲得杰出合作貢獻獎的清華大學(xué)張鈸院士做了人工智能未來展望，后深度學(xué)習(xí)時代的報告，雷鋒網(wǎng)為大家精編如下：
今年是人工智能60周年，如果用人生的起步來衡量的話，已經(jīng)進入了老年，不過還是有很多人希望人工智能能提供成熟的成果和技術(shù)，用來發(fā)展產(chǎn)業(yè)、發(fā)展經(jīng)濟進行科學(xué)研究。我今天做的報告，本著這樣的原則，關(guān)于人工智能的優(yōu)點，它的成果我要說夠，對它的問題我要說透……
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鑒于最近大家人工智能講得比較多，所以我今天要給大家講得是一個更具體的問題，也是我本人多年從事的領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)時代下的模式識別。
今天這個報告里我主要講四個問題。它們分別是：
模式識別的基本概念和歷史
模式識別的發(fā)展現(xiàn)狀
大數(shù)據(jù)時代的機遇與挑戰(zhàn)
值得關(guān)注的研究方向
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AI科技評論君對于本周一系列精彩絕倫的報告，內(nèi)心感悟比較多的是，一邊周鴻祎提醒著我們?nèi)斯ぶ悄墁F(xiàn)正在慢慢產(chǎn)業(yè)落地，我們是時候理性對待人工智能是否和兩年前的O2O一樣，最終會走向泡沫的海洋。另一邊CNCC的幾位報告大師卻像及時雨一樣，從機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)，浪潮的本質(zhì)，人工智能的下一步趨勢（后深度學(xué)習(xí)時代），人工智能更具體的問題（大數(shù)據(jù)時代下的模式識別）幾個方向幫我們從根本問題上戳穿了泡沫，引導(dǎo)我們?nèi)フ嬲匾庾R到————如何去理性對待人工智能？
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