吹响“人工智能应用”的集结号――AI Conference 2018北京站大会圆满落幕

本篇文章1704字，读完约4分钟

2018年4月10日至4月13日，由欧莱利和英特尔联合举办的2018北京站会议在北京国际酒店会议中心隆重举行。

会议的主题是探索人工智能在商业中应用的机会。共有来自谷歌、英特尔、优步、亚马逊、百度、微软、阿里巴巴、蚂蚁金融、sas、ibm、unity、salesforce、ebay、盆景、柏克莱、斯坦福和牛津大学等中美知名企业和大学的85名行业专家、学者和R&D人员。在四天的时间里，通过近百场主题演讲、分会场主题和相关培训活动，来自世界各地的1000多名与会者分享了中美人工智能应用的最新成果，引起了业界的广泛关注。

在会议的主旨发言中，许多行业专家向与会者介绍了各自领域人工智能应用的最新进展。

英特尔人工智能部门副总裁兼人工智能实验室和软件总经理arjun bansal博士分享了英特尔人工智能在推动医疗行业现代化方面的进展。包括如何利用深层神经网络帮助解决庞大的医学数据集问题，优化流程，提高医生的工作效率；利用深度学习和机器学习大大提高肿瘤检测的效果；通过有效地优化算法，可以大大降低新药研发的成本。

同样来自英特尔的刘银银博士是英特尔人工智能部门数据科学部门的数据科学主管。她和她的团队成员一起推动intelnervana平台的开发和设计，并将深度学习和intelnervana技术应用到不同行业的业务应用中。

在演讲中，刘博士首先谈到了英特尔应用解决方案的总体思路:搭建一个nlp平台，建立一个开放灵活的堆栈，利用这个平台和堆栈来创建一些商业应用解决方案。接下来，刘博士与大家分享了利用深度学习网络处理自然语言的nlp算法的最新进展，如文档理解等应用，可以快速筛选海量文本，分类标注，查找相关信息。之后，刘博士还通过几个使用英特尔人工智能技术的nlp企业案例，展示了在深度学习领域的一些创新:如何影响文本、语言和基于对话的应用程序的处理，以及如何开创使用数据的新方向。

作为谷歌tensorflow团队的科学家，雪莉·摩尔向与会者介绍了谷歌人工智能平台tensorflow的最新发展和应用，谷歌如何让每个人都从人工智能中受益，以及谷歌让人工智能造福每个人的理念。

雪莉在演讲中提到了人工智能在google assistant、google home、google+等产品中的应用，特别提到google通过神经网络翻译来翻译整句话，大大提高了翻译的准确性。

同时，雪莉还介绍了谷歌人工智能在医药、农业、航空/交通、环境保护等领域的应用。此外，tensorflow的开源给行业带来了巨大的变化，sherry用了40分钟的时间来分享话题。

优步的erran li博士是优步高级技术团队的高级研究科学家，是acm和ieee Computer Society的成员，也是康奈尔大学的计算机科学博士。Eranli博士与与会者分享了深度强化学习如何能够显著促进自主驾驶的潜力，例如:感知和行动的领域适应和迁移学习、无监督学习；还介绍了模型预测控制(如ilqr)、模仿学习(如Dag、infogail)、策略梯度法和分层强化学习(如a3c和变化约简)的研究发展现状及其在自动驾驶中的应用性能，以及自动驾驶领域最后10%问题带来的巨大挑战。

拟阵创始人兼首席执行官Rezazadeh博士总结了拟阵的kubernetes部署，为大量用户提供了定制的计算机视觉和流量监测，并演示了如何在浏览器中定制计算机视觉神经网络模型。同时，它解释了拟阵如何建立、训练和可视化张量流模型来监控视频流。

丹尼·兰格博士是美国计算机学会和ieee计算机学会的成员。他是世界顶级游戏公司unity technologies的人工智能和机器学习副总裁。他曾是优步机器学习的负责人、亚马逊机器学习公司的总经理、微软的首席开发经理，并参与了通用汽车的安吉星虚拟顾问项目，这使他成为业内公认的领导者。

丹尼·兰格博士向与会者介绍了一个使用ml-agent Toolkit的unity engine作为机器学习研究的动态3d游戏环境的例子。它还展示了游戏在促进强化学习算法发展中的作用。丹尼还概述了用于训练机器学习代理的各种算法，包括各种强化学习和监督学习方法。最后，对如何在定制的3d游戏环境中学习机器学习以及如何在这些环境中使用深度强化学习方法完成各种任务给出了很好的建议。

百度首席科学家熊辉博士已经走到了数据驱动人工智能时代的起点，他指出，数据驱动的主要特点是精细的数据收集会让一切变得更加清晰，但同时，积累大量数据的过程也会造成信息冗余，大大增加获取高附加值信息的成本。

在接下来的演讲中，熊辉博士谈到了最适合应用人工智能的两类行业:尚未完全数字化的行业，以及尚未完全数字化且粒度较小的行业。他指出，在数据、计算能力、算法和应用场景等人工智能的四大要素中，算法优化是学术力量，而数据、计算能力和应用场景在商业世界中无处不在。

百度作为一个数据驱动的公司，打算通过整合这四个要素来构建一个生态的数字人工智能平台。阿波罗自动驾驶开放平台、精致个性化的百度搜索和推送平台、基于百度语音技术和视频处理技术的dueros开放平台都是这一理念的具体体现。

今天我要告诉你的是强化学习如何在实际应用中解决问题，以及如何解决？哪些问题已经解决了？盆景公司创始人兼首席执行官、认知企业家马克·哈蒙德提出了主旨演讲的核心内容。

强化学习是解决动态变化和适应性环境问题的强大机器学习工具。强化学习可以训练模型，以优化各行业(如机器人、制造、能源、供应链等)的系统和流程的效率。)。马克·哈蒙德在演讲中通过两个实际案例展示了强化学习如何成功优化西门子的机器调谐，以及如何优化大型空调谐企业系统的能效。详细介绍了从构建、培训、部署模型到分析应用程序的整个业务流程。

Hassan sawaf是aws应用科学和人工智能的负责人，负责推广亚马逊lex、亚马逊领悟、亚马逊翻译、亚马逊转录等机器学习服务的科学技术。他在自动语音识别、计算机视觉、自然语言理解和机器翻译领域有20多年的工作经验。

在主旨演讲中，哈桑·萨瓦夫首先与与会者分享了人机交互的历史过程，并介绍了亚马逊人工智能在语音识别、机器翻译等应用领域的最新成果，以及新推出的亚马逊go带来的全新购物体验。

到目前为止，一切都是ai+hi，也就是人工智能+人类智能。微软高级副总裁、微软亚太R&D集团董事长、微软亚洲研究院院长洪小文博士在主旨演讲中明确提出了人工智能的发展理念，并介绍了微软在cnn、语音识别、机器翻译等方面的进展。

京东人工智能平台与研究部副总裁周博文博士是人类语言技术、机器学习和人工智能领域的专家。在过去15年的ibm工作经验中，他是ibm技术战略和研究以及人工智能认知研究的领导者，也是ibm沃森集团的首席科学家。

会上，周博文博士分享了他对人工智能的独特理解:从当前的ani(狭义人工智能)到未来的abi(广义人工智能)。这种发展意味着更好的需求和识别数据，减少对专家人工系统和算法专家的依赖，以及更多可解释的人工智能解决方案。更重要的是，新开发的人工智能系统可以完成更多不同的任务，所有这些结合在一起将形成一个人工智能。然而，如果abi能够实现，对于任何人工智能应用企业和人工智能用户来说，它将意味着一个比现在大100倍的人工智能市场。与此同时，周博士还分享了从ani到ABI R&D人员应努力实现的七大技术方向。

除了精彩的主题演讲外，嘉宾们还展示了在自然语言处理和理解、语音识别、计算机视觉识别、增强学习和机器学习、深度学习、cnn和gan、ai平台设计等领域的最新研发成果和前沿技术。以及这些成就和技术在许多行业的最新应用，包括医疗、金融、教育、媒体、新闻、娱乐、零售和电子商务、运输和物流。

纵观此次人工智能大会2018北京站会议，它给人的印象如下:

首先，大数据时代的到来加速了人工智能应用的发展。

参加本次会议的英特尔、谷歌、亚马逊、百度、JD.com、阿里巴巴、优步、微软等国内外企业都是拥有独立大数据流量门户的企业，他们无一例外都成为人工智能领域的超级玩家。在海量数据资源的支持下，他们不仅成为这个未来游戏的领导者，而且给人工智能领域带来巨大的经济效益和影响。正如百度首席科学家熊辉博士在会上所说，这是一种数据驱动的人工智能，不同于以往的人工智能发展。随着未来智能家居和物联网的普及和发展，大数据对人工智能应用快速发展的促进作用将会越来越明显。

第二，人工智能来自云。

像数据竞争一样，人工智能云服务平台也成为激烈竞争的战场。许多参加会议的公司推出了他们自己的基于云服务的人工智能平台，这些平台基于不同的领域，比如著名的谷歌张量流；；Aws推出sagemaker构建和部署ml模型；Ibm有沃森；；百度在自动驾驶领域有阿波罗平台，在语音技术和视频处理技术领域有杜罗斯平台。既然人工智能云服务已经成为一种发展趋势，这些人工智能老板自然不会错过这个机会，因为平台的竞争意味着用户的竞争，归根到底就是数据录入和流量的竞争。

第三，深度学习会继续深化，何时会从黑色变成白色？

恐怕深度学习是本次人工智能大会北京站嘉宾提及最多的词(短语)。无论是优步的无人驾驶还是谷歌的机器翻译；无论是微软的萧冰还是英特尔的精密医学，深度学习随处可见。随着大数据的应用和计算机计算能力的大幅提高，它满足了深度学习的进一步提高和完善的需要。从本次会议中许多应用的发展可以清楚地看到，深度学习的发展成果已经越来越强烈地影响了人工智能在感知、预测、决策和其他应用中的效果，并且这种影响正在朝着人们想要的方向发展。深度学习有助于我们解决什么问题，但它不能回答如何解决，因此行业习惯于称这种模式为黑箱。人们一直试图打开这个黑匣子，但至今没有成功。当这个盒子可以从黑色变成白色时，人工智能将在那一刻做出质的飞跃。

虽然为期4天的会议很短，但与会者从全部干货中获益匪浅。人工智能，未来已经到来。当人工智能大会明年再次召开时，什么样的惊喜会等着我们呢？！

门票半价，仅10天|注册智能合同和区块链培训研讨会，并获得参加世界情报会议的特权

来源：搜狐微门户