9月10日，由四川省科協、省外事僑務辦、省經信委主辦，四川省人工智能聯盟承辦的第十七屆中國西部海外高科技人才洽談會人工智能高峰論壇在成都舉行。來自海內外人工智能領域知名專家學者和高等院校、科研院所、投資機構、企業家代表共200余人參加論壇，探討人工智能技術發展現狀。
發展人工智能，四川有一定基礎，但更多是差距。四川希望通過“海科會”達成兩項目的，一是為科研界提供一個研討平臺，二是為四川帶來更多的產業機會，促進四川的各項產業更上一個臺階。
論壇上，中國工程院院士譚建榮、中國科學院院士尹浩作主題報告，南京大學計算機科學與技術系主任周志華教授、香港大學工程學院院長助理霍偉棟教授作主題演講。這些學界大咖是如何看待人工智能的呢?
人工智能的熱點與當前挑戰
中國工程院院士譚建榮指出，人工智能經歷了兩次高潮，最近的一次高潮，是大數據技術挽救了人工智能，因為傳統的人工智能技術強調因果關系，大數據則強調關聯關系，這讓人工智能向應用更邁進了一步。
在譚建榮看來，人工智能有六大熱點，一是波士頓大狗，二是智能化手機，三是包括無人機和網聯汽車在內的智能無人系統，四是阿爾法狗，五是智能機器人，六是中國人工智能2.0。
“中國人工智能2.0”是2016年中國工程院院士潘云鶴牽頭啟動的重大咨詢項目，相較于舊人工智能技術，2.0版本包括大數據智能技術、互聯網群體智能技術、跨媒體智能、人機協同的混合智能、智能自主無人系統這5大關鍵技術。
譚建榮表示：“在人工智能領域，沒有一種算法可以包打天下，需要不斷研發創造新的算法。”
專攻人工智能研究的南京大學周志華教授非常贊同譚建榮院士的觀點。他指出現在的人工智能概念約等于深度神經網絡，但在圖像、視頻、語音之外的很多任務上，深度神經網絡并非最佳選擇，其存在很多缺陷，比如超參數太多、模型太過復雜、訓練所需數據太多、理論分析難等。
針對這些缺陷，周志華的團隊探索出一種新的人工智能模型，稱之為深度森林(Deep Forest)。據稱深度森林是世界第一個“非神經網絡”、不使用BP算法訓練的深度學習模型，超參數數目遠小于深度神經網絡，易于訓練，在很多任務性能上接近或超過深度神經網絡。利用這套新模型，周志華的團隊幫助某知名電商大大降低了非法套現風險，應用效果好于深度神經網絡。
周志華表示，現在大部分人工智能系統都建立在谷歌的TensorFlow生態上，這可能會造成新一輪的技術壟斷，深度森林模型擁有打破壟斷的潛力。
周志華還提到，隨著人工智能的高風險應用越來越多，比如自動駕駛等對安全性要求較高的應用，增強人工智能系統的魯棒性、提高系統的環境適應力，既是目前挑戰，也是未來方向。就在前幾天，美國國防部決定在5年內投資20億美元，用于支持數十項研究工作，就是旨在開發能夠進行學習并適應不斷變化環境的機器，這應該引起中國重視。
人工智能讓“萬物互聯”邁入“萬物智聯”
中國科學院院士尹浩指出，許多行業都開始了數字化轉型過程，物理世界和虛擬世界日益走向整合，“萬物控制”是業界面臨的下一個挑戰。
物聯網的本質可視為數據算法驅動的機器智能，國際網絡界已開始對于高性能、高智能的網絡體系結構展開先期研究。人工智能正在驅動物聯網，從“萬物互聯”邁入“萬物智聯”。
要實現“萬物智聯”，有一些前提條件，包括建立三大支撐體系和實現四個融合。三大支撐體系包括標準規范體系、安全保障體系、運維保障體系，四個融合則包括網絡融合、數據融合、流程融合、服務融合。
從小培養學生對人工智能的正確認識
香港大學教授霍偉棟向聽眾講解了人工智能對于當代教育的影響。他表示，技術更迭讓一些工作逐漸消失，將來會有70%的工作會由人工智能或機器人取代，而越來越多的工作需要電腦和科技知識。在這種背景下，傳統教育需要革新，以應對世界的快速變化。
霍偉棟指出，眼下人工智能正在改變教學形態，在提升教學效率的同時，還在提高教育的管理水平，并改善教育的評價方式，對教育體制產生了巨大沖擊。
他認為在人工智能時代，需要從小培養學生對人工智能的正確認識，幫助孩子理解技術并消除畏懼，豎立正確的人工智能倫理觀，做人工智能的主人。
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