6月1日，以“深度视野，对话将来”为主题的首届“中新人工智能顶峰论坛”在新加坡·南京生态科技岛召开。
本届顶峰论坛由南京市人民政府、新加坡企业开展局、江苏省经信委、江苏省商务厅、江苏省人民政府外事办公室作为指点单位，南京市商务局、南京市建邺区政府、中国人工智能学会主办，新加坡·南京生态科技岛管委会、中新南京生态科技岛开发无限公司承办，以及镁客网参与协办。
AI成熟吗？AI往年在哪个阶段？会不会又有一个冬天的到来，学者是怎样看人工智能？企业在做AI技术落地使用的时分又遇到了什么瓶颈？这次中新AI顶峰论坛给出了业内人士对这些成绩的考虑。
深度学习遇到的理想难题
在明天的中新AI顶峰论坛上，南京大学计算机迷信与技术系主任、人工智能学院院长、欧洲迷信院外籍院士周志华谈了他关于机器学习前沿考虑。“机器学习无所不在，很多AI使用面前关键支撑就是机器学习技术。”
图 | 周志华
周志华院士的第一点考虑是技术上的思索，他说深度神经网络是由多层的、可参数化以及可微分的非线性模块所构建，它需求用BP算法来训练，但是在一些图像、视频处置义务上，深度神经网络并不是最佳的选择。“当我们重新审视神经网络模型的时分，是不是可以基于不可微构件停止深度学习？”
基于对深度学习的反思， 周志华院提出了他们本人的“深度森林”模型，“这是第一个‘非神经网络’、不运用BP算法训练的深度学习模型”。 目前，该套模型曾经使用在蚂蚁金服的反套现检测上，并且被证明是目前功能最好的模型。
其次是机器学习处理的义务，以围棋对弈为例，它其实属于封锁静态环境的义务，而以往的机器学习也十分擅长处理这种封锁静态环境义务，但是我们明天的义务是如何在开放环境下做更好的机器学习，周志华强调最关键的就是鲁棒性： 要求人工智能必需很好的应对未知环境，是通往鲁棒人工智能的中心环节。
云知声开创人CEO黄伟则以为，我们的深度学习和过来比只是层次变得更深了。由于依托于互联网的红利，我们有很少数据，同时我们有英伟达GPU的根本单元，使得我们可以运用愈加复杂的网络来解析我们在以前不能处置的一些理想成绩。
图 | 黄伟
假如深度学习是AI十分关键的技术，那么数据则是深度学习模型的元根底。而AI的竞争其实也是数据知识的竞争。但很多AI落地使用都会遇到数据方面的成绩，欧洲迷信院院士、德国人工智能研讨中心迷信董事汉斯·乌思克尔特就提到了 外部数据和内部数据结合的难题。
图 | 汉斯·乌思克尔特
“以智能工厂为例，由于内部的数据来源都是非构造性的数据，比方视频、言语这样的文本信息，但是外部的数据是构造性的，所以结合起来就有难度。”
其实关于非构造性数据的转化成绩，在智慧查案零碎中，也存在着相反的成绩，南洋理工大学计算机迷信与工程学院教授、智慧国度研讨中心主任林国恩就在会上谈到了纸质文本内容数字化的成绩，“由于很多传统数据都是纸质的，所以在数字化的进程有很多人为的错误是难以防止的。”
一方面是非构造性的数据转换成绩，另一方面数据的研讨存在断层，联想集团副总裁、人工智能实验室担任人徐飞玉提到了“数据和知识方面高校有很好的人才，但是 大局部状况下数据是存在企业中，但是企业没有财力投入数据研讨，这是一个矛盾。假如大的互联网公司的数据和高校协作，那我们的提高会更大。”
图 | 徐飞玉
数据之外，如今使用最普遍的AI技术莫过于计算机视觉，但如今做计算机视觉技术的企业那么多，究竟要如何区分优劣呢？
云从科技结合开创人温浩表示，以人脸辨认为例，在一些关键性的使用范畴，比方公安安防方面，仅仅用一些开源软件的组合是不够的，技术需求全方位的积聚。
图 | 温浩
对 AI 有敬畏之心，不看繁华看门道
作为国际AI研讨第一人，中国工程院院士、欧亚迷信院院士、中国人工智能学会理事长李德毅院士讨论了AI是如何成为经济开展新引擎和社会减速器，其中的减速器指的就是AI+。
图 | 李德毅
李院士谈了AI对制造业、教育、医疗以及金融业的冲击，以教育为例，他提出几点成绩“今后我们还要不要花那么多工夫去学习外语？当前还要高考吗？将来学校是不是会呈现很多 机器人 教师？”
而从AlphaGo到围棋脑，李德毅院士还再三强调了我们要对AI有敬畏之心， “不要说我们做的东西是最智能的，大家不能看繁华，要看门道。做事情要务虚。”
而周志华院士在会上提到虽然目前AI的普遍使用代表是互联网行业，但是如今在一些数据量小的范畴，AI的使用前景能够更大。
以AI+医疗为例，科大讯飞近些年也做出了不少成果，科大讯飞轮值总裁陈涛提及了科大讯飞的认知智能案例：AI医生经过了国度执业医师资历考试，在90万考生中排名3700多位，同时，这个AI医生作为辅佐诊疗的零碎也曾经使用在医院。
图 | 陈涛
陈涛举了个AI停止精准医治的详细例子，去年他们协作的医院承受了一名患者，AI发现这位患者除了再生妨碍贫血之外，还有白血病。经过深度检测，AI医生以为病人应该转科室停止医治，最终经过一周医治后，病人出院了。
但是AI在医疗的使用中并不是好事多磨，新加坡迷信院院士、新加坡国立大学智能零碎中心主任黄铭钧解释了医疗数据零碎的运作状况，他指出，医学数据的搜集是十分复杂和专业的，以数据清算为例， “我们经过机器完成90%的一个清洁，最初还有10%的任务需求医生和护士来做。”
图 | 黄铭钧
无独有偶，依图科技人工智能迷信家吴双也持相反的观念， 他觉得人工智能反动是产业的数据层和决策层的片面晋级，但在这两头有很多不是人工智能能做的， 特别是在医疗范畴，医疗的信息化工程是十分复杂和片面的零碎。
图 | 吴双
关于AI落地的现状，专注于自动驾驶的主线科技开创人张天雷也谈到，“人工智能比拟热，真正把人工智能做到落实，我们发现当中还是有很多很多困难，根本上属于摸着石头过河。”
图 | 张天雷
而云知声的黄伟强调人工智能落地是需求深耕去做的，不是大家拿着一个计算机冲进一个行业，“霎时反动的行业，这是一个不实在际的梦想。”
虽然很多人觉得AI能够还处在晚期阶段，离我们真正了解的AI还有点远，但小i机器人开创人朱频频并不这么以为，他以为AI其实曾经就在我们身边了，并不是那种完全到达人类智能的才叫人工智能，给AI定义清楚行业就能有序的开展。
图 | 朱频频
更凸显“团体英雄主义”的 AI 产业，如何停止人才教育？
最近刚成为南京大学人工智能学院院长的周志华院士，一再强调了AI产业开展真正需求的是人才，他指出和传统软件产业不同的是：AI范畴内一般人的聪明才智假如能带来算法上的打破，能够就真的带来消费力。所以， 他以为“与普通软件产业相比，AI产业更凸显‘团体英雄主义’。”
基于AI行业的这个特点，也更深入地决议了我们对人工智能的人才培育是至关重要的。
关于如何培育人才，来自新加坡科技设计大学的张道昌校长分享了他们SUTD在创新初等教育上的几个方向：第一要打破孤岛，要有跨学科的学习；第二是培育技艺才能，有超越书本以外的知识；第三提供灵敏、有选择的多样化教育，因材施教；第四是教育方式的创新，比方数字化的技艺平台；第五是整合和行业的关系。
图 | 张道昌
加拿大西安大概大学教授、数据发掘及商业智能实验室主任、加拿大工程院院士凌晓峰则以为我们要能更好的学会使用新的知识，也就是发明力。同时，在孩子教育方面，要训练我们孩子的思想才能和办法。
图 | 凌晓峰
这也和新加坡理工大学副校长罗汉中的想法不约而同， 他提出在AI浪潮下，每个小先生都需求学编程。
图 | 罗汉中
在去年国务院印发的《新一代人工智能开展规划》中也提到，“在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐渐推行编程教育、建立人工智能学科。”
就像徐飞玉所说，“AI竞争最关键的是人才”，AI人才的培育是目前产业开展的重中之重，这也是一个国度AI制胜的根底战略。
最初，南京的AI在生态科技岛降落
同时，本届AI顶峰论坛还在会场布置了中新单方AI企业产品演示区，包括科大讯飞、小米、中科创达、云知声等在内的多家中方企业展现了在智慧城市、智能语音、智能家居、国产AI芯片等范畴的抢先技术及产品，新加坡企业则展现了安德医智医疗智慧影像、NDR手术机器人及智慧马拉松零碎。
图 | 参展企业
在国度鼎力助推的政策和产业背景下，本届中新AI顶峰论坛对生态科技岛作为国际首个“人工智能岛”开展规划也停止了研讨，智慧碰撞，为生态科技岛开展人工智能产业，同时吸引国际外优秀人工智能企业及科技领军人才落户提供智库支持。
另外，这次论坛上，在众多院士、专家和企业家的见证下，签约多项AI项目包括： 中新人工智能结合研讨中心、南洋高科技创新中心等重点项目、AI智慧马拉松项目。
图 | 签约
估计往年下半年，由南京市建邺区政府主办的首届AI马拉松赛事也将在生态科技岛举行。
最初，以此次中新人工智能论坛的召开为重要节点，AI从业者一方面看到专家学者是如何解读技术使用趋向、行业开展途径，另一方面经过引入新加坡AI开展的经历和效果，也将助力生态科技岛打造AI名片，当然，更重要的是提升南京在国度AI战略规划中的实践作用和战略意义，助力中国人工智能走向世界巅峰。