雷鋒網(wǎng)旗下人工智能公眾號 AI 科技評論此前已經(jīng)為大家?guī)?AAAI 2017 的大會看點(diǎn)集錦，而很快，雷鋒網(wǎng)小編就要見到大神們做演講了，心情還是很激動的。

不過在之前的文章中，對六位嘉賓的演講主題只是一筆帶過，所以在這篇文章中，雷鋒網(wǎng)會對他們的生平及演講內(nèi)容做更加詳細(xì)的整體介紹。

這六個演講分五天進(jìn)行，按照時間順序?yàn)椋?/p>

? 2 月 5 日，田納西大學(xué)與國家科學(xué)基金 Lynne Parker：《美國國家人工智能研究及發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃的創(chuàng)新之處》。此前雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)報道過關(guān)于這位學(xué)界大神的介紹，更多可參看《琳恩帕克：調(diào)教一個機(jī)器人不難，她要教一群機(jī)器人自動「聚沙成塔」》；

? 2 月 6 日，MIT 的 Rosalind Picard：《構(gòu)建情感智能技術(shù)存在的風(fēng)險》；

? 2 月 7 日，劍橋大學(xué)工程部 Steve Young：《機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)語音對話系統(tǒng)及其挑戰(zhàn)》；同一天下午還有倫敦大學(xué)教授 Peter Dayan 的《神經(jīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人工強(qiáng)化學(xué)習(xí)的兼容性》；

? 2 月 8 日，德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 Kristen Grauman：《根據(jù)無標(biāo)簽視頻，機(jī)器如何學(xué)習(xí)移動與觀察方位》；

? 2 月 9 日，MIT CSAIL 與本田研究院 Russ Tedrake：《現(xiàn)實(shí)世界中，動態(tài)機(jī)器人的凸度與組合優(yōu)化》；

接下來，雷鋒網(wǎng)將對每一個演講進(jìn)行介紹。

Lynne Parker：美國白皮書編委會代表親釋AI戰(zhàn)略發(fā)展

說起 Lynne Parker，只要稍微對異構(gòu)分布式機(jī)器人有所了解的學(xué)界人士想必都不陌生。她目前為田納西大學(xué)電子工程及計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，IEEE Fellow，主要研究方向是分布式智能系統(tǒng)的計(jì)算化——特別是物理層面的，比如多機(jī)器人及傳感器網(wǎng)絡(luò)。而在 NSF 工作的兩年間，她作為計(jì)算機(jī)與信息科學(xué) CISE 及信息與智能系統(tǒng) IIS 的部門主任，主要進(jìn)行國家人工智能研究及發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃的工作。而在 AAAI 的演講上，她也計(jì)劃就這一主題進(jìn)行分享。

「在 2016 年 10 月份，美國聯(lián)邦政府發(fā)布了一份人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃，而作為這份報告的聯(lián)合主席，我打算從我的角度闡述這份報告產(chǎn)生的背景，并討論如何通過多機(jī)構(gòu)的合作實(shí)現(xiàn)報告的創(chuàng)新。此外，這份計(jì)劃是否能為美國帶來受益？這一點(diǎn)也歡迎與現(xiàn)場的朋友進(jìn)行討論?！?br/>雷鋒網(wǎng)此前也對這份戰(zhàn)略報告做過覆蓋和編譯，詳情請見《五分鐘讀完美國白皮書：為了人工智能的未來，政府都做了哪些準(zhǔn)備？》，那么 Lynne Parker 又會在現(xiàn)場帶來怎樣的真知灼見呢？敬請期待。

Rosalind Picard：“情感計(jì)算”之母為你答疑解惑

MIT 媒體實(shí)驗(yàn)室中有不少研究小組，而情感計(jì)算如果不是最有意思的一個，也是非常具有「人性」的一個小組。作為創(chuàng)始人及主要負(fù)責(zé)人，Picard 首創(chuàng)了「情感計(jì)算」（affective computing）這一名詞，同名著作也在國際上享有盛名。這一概念分別被紐約時報評選為 2006 年的最佳思想，及 2011 年的大眾科學(xué)十大研究之一。

Picard 畢業(yè)于 MIT 電氣工程及計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)，「情感計(jì)算」是一項(xiàng)對人類情感進(jìn)行感知、識別及反應(yīng)的算法。而通過開發(fā)信號處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，Picard 領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)挖掘了很多新的發(fā)現(xiàn)，包括移動設(shè)備探測人體生物信號，并以這些電信號揭示大腦活動。那么，它所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)又會是什么？Picard 將在 AAAI 2017 上與我們分享。

誠然，雷鋒網(wǎng)此前也報道過不少關(guān)于人類認(rèn)知與情感在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新聞，但從未近距離覆蓋過這一方面的演講，更何況是這一概念的創(chuàng)始人來給我們答疑解惑。雷鋒網(wǎng)小編表示，已經(jīng)搬好小板凳前排坐等了。

Steve Young：研發(fā)過 Siri 的男人

劍橋大學(xué)的 Steve Young 的主要研究方向正是語音系統(tǒng)，包括了語音識別、語義理解及對話管理等方面。他曾經(jīng)參加過蘋果 Siri 的研發(fā)工作，雷鋒網(wǎng)認(rèn)為他對語音對話想必有著獨(dú)到的見解。

在 AAAI 2017 上，Steve Young 計(jì)劃從語音對話系統(tǒng)的特性說起，并指出機(jī)器學(xué)習(xí)能夠提升開放系統(tǒng)的魯棒性。而在分享中，Young 會提及劍橋大學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的所做的一些研究進(jìn)展，包括自然語言、反饋預(yù)測及思維跟蹤等方面。此外，也會提及可能存在的一些核心挑戰(zhàn)。

Peter Dayan：師從Hinton的神經(jīng)科學(xué)大牛

博士師從 David Willshaw，博士后師從 Salk 的 Terry Sejnowski 還有多倫多大學(xué)的 Geoff Hinton，Peter Dayan 在畢業(yè)前就儼然是一名人生贏家。而在 MIT 當(dāng)了三年助理教授后，他于 1998 年協(xié)同各位大牛于 UCL 建立了 Gatsby 計(jì)算神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，并于四年后成為負(fù)責(zé)人。他的核心研究領(lǐng)域主要在神經(jīng)處理的數(shù)學(xué)及計(jì)算模型構(gòu)建上，重點(diǎn)在于機(jī)器的呈現(xiàn)、學(xué)習(xí)及決策。

「如果一種動物無法根據(jù)獎懲對事件進(jìn)行預(yù)測或控制，那么它也將自絕于世間。強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了這樣的一種理論核心，即能夠通過心理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)組織與促進(jìn)大量的工作，而我也計(jì)劃在演講中提及這些可能面對的挑戰(zhàn)?！?/p>

Kristen Grauman：機(jī)器如何實(shí)現(xiàn)第一視角的無監(jiān)督學(xué)習(xí)？
德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授 Kristen Grauman 在 MIT 獲得了博士學(xué)位，而這位美女及其團(tuán)隊(duì)拿下了三大人工智能頂級會議的最佳論文：

• CVPR 2008：大范圍圖像檢索的散列算法；

• ICCV 2011：視覺屬性建模；

• ACCV 2016：360 度視頻的自動攝影。

此外，她還是 TPAMI 的副主編，兼任 CVPR2015 的項(xiàng)目主席。

目前視覺識別的現(xiàn)狀是讓機(jī)器在帶有人類標(biāo)記的網(wǎng)絡(luò)照片里學(xué)習(xí)。但認(rèn)知科學(xué)告訴我們，這個概念需要隨著實(shí)際應(yīng)用而改變了——沒有監(jiān)督的真實(shí)世界里，機(jī)器又要怎么學(xué)習(xí)呢？Grauman 在 AAAI 2017 上將帶來工作的最新成果：讓機(jī)器如何通過不經(jīng)標(biāo)記的視頻來學(xué)習(xí)有效的認(rèn)知。機(jī)器通過接受以第一視角拍攝的視頻，在視角移動過程中了解「我如何移動」與「我看到了什么」之間的聯(lián)系。此外，團(tuán)隊(duì)探討了如何在這種新形式中讓機(jī)器學(xué)會提取不變的物體特征，并實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的視覺觀察，甚至比傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)效果更佳。根據(jù)這一實(shí)驗(yàn)成果，系統(tǒng)可以簡單地模仿人類攝影師的拍攝手法，自動從未經(jīng)處理的 360 度視頻中剪輯短片。

Russ Tedrake：無人機(jī)如何解決動態(tài)控制問題？

Russ Tedrake 是 MIT 電子工程及計(jì)算機(jī)科學(xué)的教授，同時也是 CSAIL 機(jī)器人中心的負(fù)責(zé)人，他曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研究如何應(yīng)對 DARPA 的機(jī)器人挑戰(zhàn)，目前也是微軟研究院的新晉 Fellow。

Tedrake 認(rèn)為，類人機(jī)器人、機(jī)械臂及無人機(jī)所代表的動態(tài)及控制問題都有著非線性動力學(xué)及固有的組合結(jié)構(gòu)。他在演講中計(jì)劃回顧這兩個方面所存在的問題及研究進(jìn)展，包括混合整數(shù)凸度、半限定編程松弛及基于 SMT 的方法，以克服粗糙地形、抓地力優(yōu)化及無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境飛行等問題。

以上便是 AAAI 2017 上六位大牛的演講內(nèi)容前瞻，至于演講實(shí)錄，還請等待雷鋒網(wǎng) AI 科技評論從前線發(fā)回的報道吧！

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