【CCAI 2016】人工智能青年论坛：论青年正确拥抱AI的姿势
8月26日至27日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会发起主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）在北京辽宁大厦盛大召开，这也是本年度国内人工智能领域规模最大、规格最高的学术和技术盛会，对于我国人工智能领域的研究及应用发展有着极大的推进作用。大会由CSDN网站进行专题直播，并由百度开放云提供独家视频直播技术支持。
本次大会除了邀请8位全球顶级人工智能专家详细解读当前人工智能领域的热门/前沿研究，还设置了4大专题论坛，邀请近30位学术界和产业界的专家共同探讨人工智能的技术趋势与实践经验。在27日下午的的“人工智能青年论坛”上，新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任熊辉、中科院自动化所模式识别国家重点实验室副主任王亮、清华大学计算机科学与技术系副教授张敏、天眼查CEO柳超和时趣首席科学家王绪刚等分别就人工智能对青年而言是泡沫还是机遇这一核心问题发表了自己的见解，并与现场观众就这一问题展开讨论。
本次分论坛由清华大学计算机科学与技术系特别研究员崔鹏和百度公司金融服务事业群组执行总监沈抖共同主持。
崔鹏：论坛旨在降低青年冲浪人工智能的风险
崔鹏在分论坛开始时首先介绍了本次青年论坛的议题《当青年遇上人工智能：机遇还是泡沫？》他希望通过本论坛的讨论，让青年对人工智能有正确的认识。
崔鹏认为人工智能是不存在边界的，正是由于人工智能的无边界效应，在带来巨大的发挥空间的同时，也带来了诸多的不确定性。
接着，他谈到了目前关于人工智能的两个针锋相对的观点：一是又一轮泡沫，人工智能早点1950年就早已被提出，在此之后曾出现了多次浪潮，今天的人工智能的春天现象的出现和前几次浪潮有着相似之处，同时万能论、奇点论、资本角逐以及研究过热导致人工智能概念的超卖，进而容易引发新一轮人工智能的寒冬。另一种观点是机遇，认为泡沫本身就是科学与技术发展的推动力，当今的人工智能春天有着特殊理由：数据量、计算能力、学习理论三方面的发展都和以前有着天差地别。
崔鹏认为人工智能对于青年而言是一个放大的机遇包括两个层面：一是青年是人工智能的主力军；二是人工智能的黄金时代也是当代青年的黄金时代。 但人工智能对青年也是一个放大的泡沫，当今青年对人工智能的泡沫缺乏亲身经历，无法预知泡沫爆炸所造成的伤害。
他最后表示，本次论坛的意义就是让大家认清应该如何看待人工智能的春天，发现机遇和泡沫，以及青年应该保持哪种态度去参与，并在冲浪时降低风险。
熊辉：人工智能青年的不易、变易和简易
新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任熊辉表示从大机器到硬件到软件再到云端存储、联通性，再到大数据，再到智能知识，人工智能的发展就是人类自我解放的过程，不断了解自我的过程。
他谈到任何科技创新都有着炒作周期，这就意味着泡沫必然会产生，也必然会破灭，但整体曲线是呈现向上发展的趋势，我们需要做的是如何正确地面对这一问题。
紧接着，他从青年的角度出发探讨了人工智能的三大层面：不易、变易、简易：
- 不易意味着人工智能的发展是一种必然，将在长时间维持朝阳；人工智能的技术复杂性不断增加，进入门槛将会逐步增高。人工智能的“不易”对年轻人意味着工作机会和前景，同时意味着自我能力的挑战。
- 变易意味着人工智能的发展道路和方向必然是不断变化的。人工智能的“变易”对年轻人意味着能否修炼出自己的视野，能不能做一个Paradign Pioneer。
- 简易的含义是人工智能的大道至简，人工智能的发展的本质是人的自我发现、自我重塑、自我提高和自我实现的过程。人工智能的“简易”对年轻人意味着专注和坚持。
自动化所王亮：人工智能未来可能再次受制于计算能力
中科院自动化所模式识别国家重点实验室副主任王亮认为在当今人工智能的黄金时代，青年应该顺势而为。
王亮谈到人工智能历史源远流长。从1956年正式确立了人工智能的研究领域到80年代末投资者大量撤回投资。人工智能研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现。尽管在政府官僚和风投资本家那里经历了大起大落，AI领域仍在取得进展。深度学习在2006年的兴起直接推动了人工智能各个领域的飞速发展。对待人工智能，在繁荣时期，我们应该顺势而为，历史有很多个在繁荣期人工智能的里程碑事件；在低谷期，我们应该逆势而上，正是由于先辈们在逆境期的坚持，才使得人工智能进一步迎来了第二次和第三次春天。
王亮谈到人工智能是大势所趋，人工智能尽管经历了诸多起落，但还是在各子领域取得了巨大的进步，且发展强人工智能的最终目标始终没有改变。
现在人工智能的再次兴起并不是偶然，也不是刻意为之而产生的泡沫。它的再次爆发具有必然性，这是因为大数据和高性能计算时代的来临。这两方面因素在一定程度上解决了之前导致人工智能遇到低谷的缺陷，因而促使了人工智能的再次爆发。
需要警惕的是：人工智能未来的发展可能会再一次受制于那时相对低下计算能力! 因为我们无法预料，如果要实现强人工智能，到底需要多么强大的计算能力以及多么大规模的数据量。
但就目前而言，人工智能还是机遇，例如，循环神经网络让语音识别误识率降低至0.7%，可以用于语音助手、智能交互等；卷积神经网络让人脸识别误识率降低到0.001%，从而可以有金融安全、城市安防等行业应用。Google、Facebook、百度等各大IT公司也意识到这一点，纷纷进行AI战略布局，成立研究院，发展人工智能技术。智能医疗、无人车、智能教育等领域也在探索产业化。
当然，当前人工智能也存在一些挑战：
- 语义理解：基于统计模型、缺乏语言能力离实现人机交仍存在巨大的技术差距；
- 模型结构：大规模模型参数需要学习速度慢、复用性差；
- 学习方式：大规模标记数据的监督学习泛化性差、无法利用大量无监督数据；
- 多模态：当前图片/文本/语音独立处理较少考虑多模态的互补和协作关系。
演讲结尾，王亮总结道：当年轻人遇上人工智能，首先要了解人工智能的发展历程；要熟悉人工智能的发展现状；要学会使用“能否解决现实问题并产生社会价值”的实践标准来正确区分机遇与泡沫，在认清当前全球进入智能化时代的大趋势下，年轻人应当顺势而为，抓住机遇迎接挑战，针对当前人工智能还存在的问题和局限，积极探索多学科交叉的新思路、新方法，推动人工智能健康发展。
清华张敏：我们离真正的智能还缺少什么
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室副教授张敏认为当今时代是热情与冷静并存的最好的时代。她在分享中探讨了三个问题：
第一，人工智能应该是什么样？
张敏从三十年前马希文教授为《人工智能的极限：计算机不能做什么》的序言谈起，该序言中提到了三个问题：
- 计算机能不能完成一些迄今为止主要靠人的大脑活动完成的工作？
- 计算机能不能完成一切这种工作？
- 计算机能不能像大脑一样地完成这些工作？
对于第一个问题，三十年前的回答就是肯定的。但对于第二和第三个问题目前的回答，正确的答案应该是人脑和电脑相互交叉和共生的系统，而不是相互替代。
第二，我们离真正的智能还缺少什么？
对于这个问题，张敏从一个三岁小孩的认知故事入手。她用了小孩子学说话、对图片人物情感的感知等四个例子表明我们离真正的智能的差距：目前几岁小孩子所具有的基于小样本的学习与纠错、复杂语义理解与推理、无监督学习和主动学习能力、情绪与情感的感知与自然激发远远超过了我们目前研究的人工智能的水平。
第三，对当下的看法。
张敏认为当今是一个最好的时代，但这不意味着是一个最辉煌和收获最多的时代。最好的时代意味着青年有大量的可研究的问题，有许多的方向，而非单一路径。高潮、低谷等因素共同组成了一个冷静与热情并存的百花齐放的时代。
天眼查柳超：深度学习补全了人工智能的短板
天眼查CEO柳超认为要辨析人工智能时机遇还是泡沫，首先需要明确人工智能的定义，在他的理解中：人工智能的定义是赋能于人。
他认为当今人工智能处于最好的时代。首先技术的进步，摩尔定律、奎德定律、尼尔森定律表明了在长时间内技术能力会呈现翻倍的增长，从而使得人工智能走出低谷期。除了计算、存储、宽带之外，当今深度学习带来的分析更是补全了人工智能的短板，使得我们能够完成一些之前不能完成的申请。
其次是人文进步，大量的文学作品和电影将人工智能的概念普及于大众，使得人工智能深入人心。最后是资本助推，技术进步和人文进步必将引起资本的进步，随着大量资本的注入也将会反馈使得技术和人文进一步发展。三者循环交叉共同推进时，必然形成了现在最好的时代。柳超表示天眼查中的AI依旧是赋能于人，赋能于人是实现人和机器互补，在人工智能上面借助数据和技术，实现人、数据、技术三位一体的和谐理念。
接着，他借助天眼查梳理《欢乐颂》背后的投资版图，详细讲解了天眼通通过技术展示出人所看不到的东西，通过数据和人工智能赋能于人。
分享结尾，他总结到：当今人工智能正处于最好的时代，天眼通的人工智能理念是赋能于人，通过人、数据、技术三位一体使得人可以看清数据所淹没的世界。
时趣王绪刚：运用人工智能提升人机协同的工作效率
时趣首席科学家王绪刚认为人工智能的走向是向着提升个人工作效率的方向发展，未来的人工智能将代替一些简单思索流程性的东西，提升整体的决策和商业的效率。
在营销的过程中需要很多人参与的工作，如品牌、广告、设计、运营过程中都需要很多分析性的工作，在这个过程中，人工智能的算法就可以进行一些统计的分析，如广告监测、预测性挖掘客户群等。
分享中，王绪刚结合时趣中实际案例，讲解了在日常工作如何运用人工智能提升人机协同的工作效率：首先在传统行业进行设计产品时需要进行市场调研或通过问卷来采集反馈，现在的做法是通过线上公开的论坛或电商公开的数据对产品进行决策，时趣也是采用类似的方法，通过一些特定算法提取特征，并结合口碑等各方面对产品的评价完成决策过程。其次，在营销过程中，利用时趣开发的引擎根据行业或人群的标签来定向识别潜在的顾客，进行数据上的决策支持。第三点是2C行业中的海量数据，通过聊天机器人的方法加上消费者行为的统计，完成人群画像，实现个性化一对一沟通。最后，在销售中，通过对历史购买数据等信息的分析，判断客户是否值得发放优惠券等等，进而提升销售效率。
最后，他总结道：在做人工智能的未来的研究或者探索方面，首先看到商业上的需求，只有从问题出发才能找到真正想要的答案。
Q&A
“人工智能青年论坛”进入讨论环节。所有嘉宾针对现场观众关于人工智能的问题，一起解答和讨论。
问题一：未来人工智能能不能帮助解决老年人生老病死，如残疾人、耳聋、眼花等等这类的问题？如果可以，发展方向又是什么样的呢？
熊辉：目前整个世界的发展呈现老龄化，因此关于智能疗养院、智能设计等方向发展是非常快的。我们的目的是帮助这些老人自动发现生活中的困难或者是需要智能化的过程。因此从个人观点出发，现在行业内，这个方向已经有了几年的发展了；关于发展方向，目前美国很多养老院都已经开始自动化的数据收集和处理。
柳超：关于老年人的医疗智慧这类人工智能，我觉得还应该关注在效率提高方面。并不是把多么艰深的视觉问题解决了就真的帮助残疾人，而是在于如何将有限的资源合理分配给最需要患者，问题不在于如何用机器将医生做的更棒，而是将医生派到最需要的地方。
问题二：人工智能的第一个行业标杆爆款产品会在什么时候出现？在人工智能的产业存在无人机、无人车包括监控等等产品，那这个标杆性的爆款产品将在哪个细分领域并且何时会出现？
崔鹏：从我们接触到的很多的行业包括领域里面来看，目前我觉得人工智能最有可能产生大范围的应用和推广很有可能就是QA系统。因为机器的知识系统某种程度比人类更完善，你支持的丰富程度是完全没有办法和机器媲美。
王绪刚：我觉得是无人驾驶，如果我们把它定义为AI，那它有可能会是最先成熟的，。这是结合我个人开车时的切身感受，驾驶实际上是一个人和机器非常紧密协同的事情，但是人在做判断的时候，不需要特别复杂的逻辑；而现在很多拥堵的情况可能会导致无人驾驶的爆发，另外在营销层面，现在可能有一些广告的投放了。
王亮：爆发性产品应该走到我们的日常生活中去，我们知道人工智能的最终目的是希望他能够为人而服务，我个人认为爆款产品就是能为大众提供便捷服务，同时产生比较重要的社会价值，我个人感觉有可能现在所使用的智能机可以看作是一个爆款产品，现在大家都使用智能机，而且有些智能手机已经增加很多人工智能可用的商业化方面的东西，以我个人的观点，其实已经爆发性产品已经出现了，已经走到我们生活中。
柳超：搜索引擎，谷歌、百度搜索引擎。如果我们没有这样的搜索引擎，我们现在搜索会是什么样的？假如百度、谷歌全都关掉，想像一下这个生活。搜索引擎已经实现了，他相当于是以前的上知天文下晓地理。如果这个过程如果还不算，我觉得下面将发生的事情想要大范围的赋予这么多人的超能力，确实很难。
张敏：这个问题已经发生了，我个人认为在过去近20年内搜索引擎已经彻底改变了我们的生活。如果是下一个爆发点，从学术界来说，现在远远没有做到足够智能，后面还有很多路要走。但问答可能是搜索下一步更智能化的发展方向。
熊辉：个人观点认为无人车的普及更大的问题可能还不是技术方面的问题，而是在伦理和法律上的问题。我相信无人车肯定会有他的市场，但这个市场可能是刚开始会是一个相对来说比较限制性的，就是说是服务于一些限制性的产品或者一些特定的路。未来的聊天机器人我觉得可能会是一个爆发点，这个东西无论是技术的普及性还是社会需求性，还是从心理上接受程度，我觉得都是属于相对比较容易接受的，而且我相信就说这一款的产品不会太长时间就会出现。
本文为现场实录，未经嘉宾本人确认。CCAI 2016更多精彩信息，请关注CSDN独家直播专题。
作者：刘崇鑫
责编：周建丁（[email protected]）
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