认识达内从这里开始

10月29日，未来论坛八——计算机科学人工智能在北京举行。美国斯坦福大学计算机科学系终身教授、人工智能实验室主任、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家、未来科学大奖科学委员会委员李飞飞和加州大学伯克利分校计算机系教授Dawn SONG分别发表了主题演讲。此外，针对科技和产业的结合，该论坛还邀请了学术界和工业界的六位嘉宾进行了深入探讨。

据了解，AI论文发表中，有43%都是中国作者，根据高盛调研出来的数据，中国在AI论文发表的数量超过美国。在风险投资领域，斯坦福于2015年的研究表明，从1979年开始，美国主要资本市场这些公司的市值57%是VC推动的，这些公司雇佣了大概38%的美国资本市场的劳动力，反过来这些公司成为大公司之后，又投入82%的科研经费，今天所有这些大公司投入的这些资金，最早的一股溪水是来自VC行业。可见，AI在中国已经掀起新一轮的高潮。

视觉技术是重要基石

视觉作为最重要的一种感观方法和认知方法，帮助人和动物在世界当中生存下来进行沟通。人类视觉系统在五亿年前就不断进化和发展，也是我们大脑当中最为复杂的系统，而且大脑中有50%的认知单位都有最为复杂和最为高级的感知系统。可见，视觉系统是非常了不起的。同样，对于机器智能而言，视觉也是非常重要的基石。计算机科学家希望解决最为基本的问题是图像识别问题，进过8年的发展，图像识别错误率降低了10倍。

然而，图像位置以及物体之间的关系信息是比较有限的。李飞飞表示其所在的实验室根据深度学习，以及视觉化语言模式来预测和了解不同物体之间的关系。通过不同的标签来对物体进行描述，然后通过图谱建立物体间的联系。然后，在数据库中将非常长的描述性段落与图像对比，其结果远超今天的图像搜索技术结果。李飞飞说：“另一个概念LSTM希望在语言之间建立联系，实现对图像场景的描述，这也是我们今年所做的工作。”

AI安全的部署

而随着AI的普及，AI安全也不容忽视。勒索软件永恒之蓝，几天之内就影响到了20万台的机器，覆盖了150个国家。但如何通过部署AI来增强安全性呢?Dawn SONG表示深度学习越来越多地帮助我们提高安全性，比如人脸识别技术、自动的入侵监测分析和防御的中间机制。因此，我们可以通过两种方式应对袭击，首先有意识地去误导AI袭击者，其次在学习系统提高安全性。

Dawn SONG说：“当然，学习系统安全性仍有很多挑战，包括软件层面、学习层面和分配层面。未来我们的方向就是如何更好地理解，安全对AI意味着什么，以及如何建立一个更加强健的防御系统。”

技术与产业相结合

就目前而言，很难说出哪个产业是无法和计算机科学相结合的，而计算机科学也已经为人类社会带来了巨大变化，其研究成果向产业应用转化的速度，几乎让其他科学难望其项背。

清华大学电子工程系长聘副教授表示：“学术界和工业界并没有太大的本质，只是解决问题的定位不一样。中国的半导体行业在这一波人工智能起来的时候还是有一些机会，其原因有三：首先，目前人工智能最大的市场在中国，其次具备政府的政策和资金扶持优势，最后对人才的培养也越来越重视。”

景驰科技创始人兼首席执行官王劲认为汽车行业面临非常大的机会，中国在AI和汽车方面进行紧密集合，希望通过AI和技术方面的领先优势来争夺产业的领导权。奇点汽车创始人兼首席执行官沈海寅表示，未来AI在汽车方面应用的确任重道远，但是学术界和产业界结合，AI是很好的切入点。

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