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浙江大学庄越挺教授:人工智能前途光明 影响深远

本文来源于中国网 2017-09-11 14:59:00 我要评论(0
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导语:浙江大学庄越挺教授:“和以往几次人工智能的热潮不一样,这波人工智能真正在人工感知、深度学习方面有了突破性的进展,将影响深远。” 

9月7日,2017创新中国总决赛暨DEMO CHINA秋季峰会期间,由创业邦和联想创投联合主办的“智能互联网带来的行业颠覆”专场精彩收官。来自投资界、学术界和创业界的6位大咖——浙江大学计算机学院教授庄越挺、毅达资本创始合伙人周春芳、摩拜单车联合创始人兼CEO王晓峰、寒武纪科技创始人兼CEO陈天石、旷视科技(Face++)联合创始人兼CTO唐文斌,联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨一同展开关于“新智能、新产业、新时代”的巅峰对话,探讨了智能互联网对行业和人们生活的改变,并就“智能互联网时代是否存在AI平台级的创业机会”、“智能互联网最有可能从根本上改变哪些行业”、“有哪些AI技术急需突破”、“智能互联网对老百姓意味着什么”等关键问题进行了深入讨论。

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浙江大学教授庄越挺

浙江大学教授庄越挺,工学博士,教授/博导,国家杰出青年科学基金获得者,“百千万人才工程”国家级人选,教育部长江学者特聘教授,973首席科学家,教育部“网络多媒体智能信息处理技术”创新团队带头人,浙江省特级专家,国务院学位委员会计算机学科评议组成员。庄越挺教授享受国家政府特殊津贴,主要从事人工智能、跨媒体计算、计算机动画、数字图书馆技术等领域的研究,取得多项具有国际影响力的创新性研究成果,发表学术论文200余篇,其中60余篇发表在IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM、IJCV等国际权威期刊以及ACM Multimedia、CVPR、IJCAI、ICCV和AAAI等顶级学术会议上。曾获国家科技进步二等奖3次(1993,2005,2010)、浙江省科技进步一等奖2项(2003,2007)、浙江省科学技术奖自然科学一等奖1次(2015),中科院科技进步一等奖1次(1993),浙江省科技进步二等奖1项(2004)。庄越挺教授和潘云鹤院士带领的团队,在人工智能领域的研究,硕果累累,他们提出的人工智能的新方向“跨媒体”,已经列入国务院的“新一代人工智能发展规划”文件中。   

在“联想创投·智能互联网带来的行业颠覆”巅峰对话中,庄越挺教授分享了人工智能科研领域最前沿的观点。以下为庄越挺教授的发言实录:

大家上午好!我是来自浙江大学计算机学院的庄越挺。今天的嘉宾大都来自创投界,来自学术界的很少。但是我能感觉到大家对技术的渴望。虽然我在人工智能创投领域是一个新兵,但是我在人工智能研究上却是一个不折不扣的老兵。我在做硕士研究生就开始研究人工智能,当时是做专家系统,那时候很热,和目前Deep Learning热度颇有类似之处。后来我当了十年的浙江大学人工智能研究所的所长。往往历史有惊人的相似之处,我做研究生时人工智能很红火,经过多年的沉寂,现在人工智能又红火起来。 

这些年,我和我的团队做了许多人工智能方面的工作。其中在大数据这一块,浙大花了十多年的时间做了一个项目,这个项目很有影响力,叫做“高等学校中英文图书数字化国际合作计划”项目。我们是02年开始,对中国高校里的图书进行了数字化。到目前为止,我们数字化了260万册。因为现在很多资源一上来就是数字资源,这里很多同学和年轻人没有这个感受。我们有很多书,很多古籍,很多民国的图书只有纸质版的,没有电子版的。如果用户要去找一本书,要跑来跑去,有时候要跑到北大图书馆去找一本古籍,很辛苦。现在这个数字图书馆已经成为全球最大的公益性数字图书馆之一,这是教育部投资的一个项目,我们还没有想到直接盈利的方式,这是国家投资的项目,已经具有很大的国际影响力,我作为第一完成人,也获得了2010年度国家科技进步二等奖。

第二个项目,中国工程科技知识中心。它的思路是把中国工程科技方面的一些资料,不仅是图书了,还有很多专业数据库,全部数字化。我们做成中国最大的工程科技领域的知识中心,这个意义非常大,因为这样的项目之后,它的意义会超过Google,因为Google主要在网页当中,进不了很多专业数据库。

就技术点而言的话,我们也参加了一些国际比赛,我们团队也获得了一些重要的奖项。我们现在进行跨媒体方面的研究。以前很多工作主要是针对文本处理的,事实上很多知识不仅来源于文字,还有音视频,三维模型,动画等等当中,这就需要跨媒体研究。

当然,人工智能的发展也经历过几起几落。我们的心态要变好,不要因为人工智能热潮、大家都在推动人工智能,学术界就冲昏头脑,所有人都一窝蜂地去研究人工智能。也不要在低潮的时候,就放弃对人工智能的研究。我认为人工智能的曲折发展是正常的。其实这些年人工智能一直在进展。

我觉得现在人工智能做到两个层面,一个是感知,一个是认知。感知方面,现在做得比较好,认知方面差距还很大。原来从规则来说,把专家很多知识都总结出来。比如“我如果今天发烧,或者喉咙疼,可能就感冒了”,这是一条知识,以前按照这种知识去推理。但发现这个不够,后面就是有大数据来驱动。一只猫的图片很难识别,但是成千上万的图片通过不断的训练,到最后就能识别了。这里的问题是可解释性差,不知道它是怎么识别出来的,是哪个图片贡献了很多,使它能够识别出来。

从经验当中去学,深度强化学习,这是现在最热的,这部分内容往往在机器学习的书里会放到最后几章,这说明还有很多可以研究。我认为这里远远没有达到解决问题的程度,人工智能总是人类的终极目标。我记得以前老师说过机器下围棋能赢的话,人工智能的目标已经实现了,但是现在AlphaGO已经赢了,当解决了下棋之后,人们对人工智能便会提出更高的要求。我们应该对人工智能充满信心,前途是光明的,路还是很长,因为人类的要求总是不断的提高。

这一波的人工智能,我认为和以往人工智能不一样,这波人工智能真正在人工的感知、深度学习方面的确做了革命性的突破。对人工智能的未来,让我们拭目以待!

(编辑:姚道辉)
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