6 月 6 日，由 MIT 科技評論主辦的第二屆 EmTech 香港峰會在香港會議展覽中心舉行。早上，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論覆蓋了新材料的三個精彩演講，三位來自學(xué)界的研究者分別闡述了他們的產(chǎn)品從實驗室到商業(yè)化的過程。而下午一點半準(zhǔn)時開始，持續(xù)三個半小時的「大數(shù)據(jù)與人工智能」專場可謂是最具重量級的內(nèi)容，不論是在時長上，還是在內(nèi)容的豐富性上，都非常值得期待。

在休息間隙，雷鋒網(wǎng)編輯與 CCF－GAIR 2017 程序委員會主席、香港科技大學(xué)楊強(qiáng)教授進(jìn)行了簡短的交流。他表示自己也是受主辦方的邀請來到現(xiàn)場，「MIT 科技評論是具有多年歷史的優(yōu)秀媒體，他們的文章并不盲從熱點，而且非常具有前瞻性和指導(dǎo)意義，因此我也非常榮幸能收到邀請?！苟鴹顝?qiáng)教授將進(jìn)行為時十五分鐘的演講，他認(rèn)為主辦方將議程緊湊地壓縮到兩天，也有益于在短時間內(nèi)快速地了解大量來自不同產(chǎn)業(yè)界的新知識。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論在此前的前瞻預(yù)告上了解到，本次來到大數(shù)據(jù)與人工智能專場的嘉賓包括：

• 加利·馬庫斯（Gary Marcus），Geometric Intelligence 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，前優(yōu)步人工智能實驗室主管

• 王剛，阿里巴巴人工智能實驗室首席科學(xué)家

• 楊強(qiáng)，香港科技大學(xué)新明工程學(xué)教授

• David Ha，谷歌大腦研究員
  

• 新井紀(jì)子, 國立情報學(xué)研究所、信息與社會研究系教授

• 顧嘉唯, 物靈科技聯(lián)合創(chuàng)始人

• Kinuko Masaki，SmartEar 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

• Phil Chen，Soul Machines 執(zhí)行主席
  

而一整個下午的 panel 則從不同領(lǐng)域、不同方面展示了大數(shù)據(jù)與人工智能的魅力。

Geometric Intelligence 創(chuàng)始人 Gary Marcus 以大量有趣的圖片及視頻向我們闡述了為什么人類距離通用人工智能還有很長的路要走。雖然谷歌已經(jīng)足夠聰明，能看懂一個人正騎著摩托穿越泥濘的道路，但對于它來說，貼滿奇怪小廣告的指示牌大概只是一個裝滿食物的冰箱。「如果 AI 不會再進(jìn)步，我們也沒有必要感到羞愧，因為 AI 目前已經(jīng)在廣告投放、檢索查詢優(yōu)化、文本轉(zhuǎn)化與自動化 XXX 有了長足的進(jìn)步。但如果 AI 沒有更多的進(jìn)步，那么它不能理解人類的想法；不能找尋治療癌癥的方法；我們也無從理解人類大腦的工作方式；甚至也不能構(gòu)造讓人類信賴的自動汽車。」

此外，人工智能還有很多問題亟待解決。首先，人類目前還無從構(gòu)建一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜認(rèn)知系統(tǒng)；此外，數(shù)據(jù)并不等同于知識，人類對一些知識本身有著「常識性」的認(rèn)知，因此，數(shù)據(jù)并不會是通用人工智能的必需品；再者，人工智能只通過虛擬化的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，實際上很難獲得對現(xiàn)實世界的認(rèn)知。

本次楊強(qiáng)教授的演講主題是《Machine Reading：Let AI Read for Us》，他從 AlphaGo 和柯潔的人機(jī)對話說起，提及了人工智能成功的五個標(biāo)準(zhǔn)：「大數(shù)據(jù)、受限性、反饋性、計算力與智能程度（talent）」。

在楊強(qiáng)教授的理解中，未來 AI 科技的發(fā)展將分為六個方向，包括深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等，但小數(shù)據(jù)（small data）、機(jī)器閱讀（machine reading）和自主機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）將會是其中的重要領(lǐng)域。通過深度學(xué)習(xí)文本處理，基于圖像和單詞讓 AI 作詩、寫對聯(lián)，或是通過遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)交叉領(lǐng)域的分析，楊強(qiáng)教授相信 AI 在未來將會作為一種服務(wù)而走近人們的生活（AI as a Service），并且在任務(wù)導(dǎo)向的對話系統(tǒng)中，不斷優(yōu)化并變得越來越個性化。

而一直非常低調(diào)的阿里巴巴 AI 實驗室首席科學(xué)家王剛也來到了 EmTech 的現(xiàn)場，并做了關(guān)于阿里巴巴實驗室的相關(guān)演講。

在王剛的演講中，他提及人工智能是阿里巴巴在科技領(lǐng)域的核心關(guān)注技術(shù)，并且在云端擁有包括語音識別、OCR、智能交通、聊天機(jī)器人、人臉識別及個性化推薦在內(nèi)的各項領(lǐng)先產(chǎn)品及技術(shù)。以阿里的購物私人助理「阿里小蜜」為例，這款聊天機(jī)器人整合了 ASR 與 NLU 在內(nèi)的多項人工智能技術(shù)，并且能夠為智能客服提供多輪對話及個性化設(shè)計，每天能夠接聽 5 萬個電話并處理超過 100 萬個在線咨詢，極大地減少了人力耗費(fèi)。根據(jù)王剛的說法，阿里小蜜能夠節(jié)約 90% 的人力資源。

此外，王剛還在會上展示了阿里巴巴「城市大腦」在智能交通方面的研究成果?！赋鞘写竽X」能夠?qū)嵤┓治稣麄€城市的交通狀況，并且智能地進(jìn)行調(diào)控。研究結(jié)果顯示，城市大腦能夠?qū)⒑贾莸慕煌ㄋ俣忍嵘?3%－5%，甚至有時候能達(dá)到 11%。

而在未來，阿里巴巴即將構(gòu)建「intelligence things」，即智能的一切物體，而它需要滿足三個要求，能夠感知、能夠交互、能夠決策（can sense, can interact, can make decision）。而他們的研究興趣一個在于多重模式感知，即通過視覺聽覺觸覺等多種方式完成對周圍世界的理解；另一個領(lǐng)域在于為嵌入式設(shè)備提供高效且有效的深度學(xué)習(xí)算法；再者，阿里巴巴 AI 研究院還關(guān)注云與本地計算的緊密結(jié)合。

新井紀(jì)子則與此前的 TED 演講一樣，介紹了如何訓(xùn)練“東大機(jī)器人”通過東京大學(xué)的入學(xué)考試，詳細(xì)內(nèi)容可參考雷鋒網(wǎng)此前文章TED 2017，來見見機(jī)器人背后的七位“創(chuàng)造者”吧。

谷歌大腦團(tuán)隊的 David Ha 也向現(xiàn)場的觀眾展示了谷歌大腦前段時間的研究成果，此前雷鋒網(wǎng)在這一研究成果公布時已經(jīng)做了詳細(xì)介紹，在此不做贅述。

而初創(chuàng)公司 Soul Machine 的執(zhí)行主席 Phil Chen、SmartEar 的創(chuàng)始人兼 CEO Kinuko Masaki 和物靈科技創(chuàng)始人兼 CEO 顧家唯也分別上臺分享了他們對大數(shù)據(jù)與人工智能的暢想。

明天，基于 AR／VR、網(wǎng)絡(luò)安全、金融科技、機(jī)器人等領(lǐng)域的峰會研討還會持續(xù)進(jìn)行，歡迎持續(xù)關(guān)注雷鋒網(wǎng)的內(nèi)容。

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