1956 年,新罕布什尔州,达特茅斯学院。
十多个人经过为期一个月的讨论,充满信心地宣布「人工智能」这一崭新学科的诞生。
这场讨论会由时任达特茅斯学院数学系助理教授的麦卡锡和 IBM 第一代通用机 701 的主设计师罗切斯特发起,参会人员有明斯基和香农等学术巨匠。
麦卡锡和明斯基被后世誉为人工智能之父,均凭借在人工智能领域的卓越贡献,获得计算机领域最负盛名的奖项——图灵奖。作为信息论的创建者,香农则在通信领域做出划时代的贡献。
在那次会议上,他们提出了著名的假想——「任何学习行为和智慧行为,理论上都可以被精确的描述,从而制造出机器对这些行为进行模仿。」
这是人工智能成为一门真正科学的起点。他们的观点开创了一个新的时代。
想象很美好。
但人工智能的发展,需要经历漫长的过程。耐不住性子的人,开始泼起冷水。企业渐渐停止对 AI 研究的资助。
60 年过去,经历几轮浮沉,人工智能再次火爆全球。
2016 年李世石被 AlphaGo 打败,2017 年美剧《西部世界》大热,掀起一轮又一轮全民讨论 AI 的狂潮。「all in AI,AI in all」,业界的喧嚣不断。看起来,似乎只有学界最为冷静。
站在风口浪尖的人工智能,目前到底取得了哪些进展,未来会向什么方向前进?
管中窥豹,或许可以从过去一年间,一线专家学者的公开演讲中,一探究竟。
作为一家深耕 AI 的学术媒体,雷锋网(公众号:雷锋网)学术频道 AI 科技评论在过去一年间,有幸参加各种与人工智能相关的会议,接触到近百位学术大牛。
从谷歌开发者大会,到百度技术开放日,从中国人工智能峰会,到未来论坛,处处皆有我们的身影。
在会上,我们或是细心聆学术大牛的演讲内容,或是与他们进行深入交谈。会后,我们第一时间将自己的所见所得整理成文。
他们在会上,或讲解了目前人工智能的前沿研究,或陈述了公司的 AI 学术战略,或描述了对人工智能的展望,或表达目前的研究所面临的挑战。
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2017 年初,我们在「未来论坛」上,见证斯坦福大学李飞飞教授、美国工程院院士李凯、清华大学张钹等人教授围绕人工智能的突破和未来展开热烈讨论。
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同年 7 月,在「人工智能的本质创新」主题活动上,我们看到图灵奖得主姚期智院士阐述人工智能的路径和其所需要的最本质的创新。
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紧接着,在「中国人工智能峰会」上,南京大学周志华教授深入浅出讲解了人工智能的发展历程,并提出新的「学件」概念,展望人工智能未来十年后的发展。
除了以上学界领军人物,我们还听到很多来自业界的观点:
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2017 年初,在腾讯研究院年会上,腾讯副总裁姚星介绍了「低调」的腾讯 AI 部门,并深入讲解该如何提升机器学习的能力以及对 AI 的看法。
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4 月,在「百度技术开放日」活动上,前百度研究院院长林元庆详解了百度「最强大脑」背后的技术。
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9 月,在「华为全联接 2017 大会」上,前华为 AI 首席科学家裴健教授结合华为云的业务,介绍了企业做 AI 应用的难点与挑战,以及该如何利用 AI 产生价值。
人工智能的历史长河因为这些领军人物的精彩分享而激荡。过去一年间,这样的会议不计其数,雷锋网 AI 科技评论撰写过无数精彩的大牛观点文。现在,我们从这些文章中筛选出最最精彩的内容,整理成特辑,以飨各位读者。
该特辑的主要受众如下:
人工智能零基础读者,希望在短时间内快速了解各位大牛的前沿观点;
对人工智能有一定基础知识的读者,希望从宏观层面了解各大企业所持的 AI 学术战略;
其他对人工智能学术领域有兴趣的读者。
该特辑中包含如下领军人物的精彩观点:
工业界:
DeepMind 创始人 Demis Hassabis
DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman
特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy
Fast.ai 联合创办者 Jeremy Howard,
前百度首席科学家吴恩达
前百度研究院院长林元庆
谷歌大脑研究员 Ian Goodfellow
微软全球执行副总裁沈向洋
360 副总裁、 首席科学家颜水成
今日头条人工智能实验室主任李航
京东集团副总裁周伯文
百度副总裁王海峰
思必驰北京研究院院长初敏
腾讯副总裁姚星
腾讯量子实验室负责人张胜誉副教授
腾讯音视频实验室杰出科学家刘杉
京东集团副总裁裴健教授
旷视首席科学家孙剑
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学术界:
多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授
西安交通大学教授郑南宁院士
香港中文大学(深圳)校长徐扬生
美国科学院院士张首晟
斯坦福大学叶荫宇教授
斯坦福大学 Yoav Shoham 教授
南京大学周志华教授
斯坦福大学李飞飞教授
普林斯顿大学李凯教授
清华大学张钹教授
卡内基梅隆大学 Tom Mitchell 教授
卡耐基梅隆大学 Tuomas Sandholm 教授
MIT 大脑和认知科学学院院长 James DiCarlo 教授
……
相信大家在看到他们的精彩言论后,必定能有所收获,得到启发,加深对人工智能底层技术的了解,对大公司的 AI 战略有更全面的掌握。
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