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AI ProCon 2020落幕 百位專家與萬名開發(fā)者拉開人工智能新篇章

CSDN
2020-07-06 16:02 7930
7月4日,“2020年AI開發(fā)者萬人大會(AI ProCon 2020)”圓滿落幕。作為由CSDN策劃及主辦的系列技術“開發(fā)者大會”之一,本次大會吸引到了10000+開發(fā)者/學習者,全程采用線上直播方式,與大家共話AI技術風云。

北京2020年7月6日 /美通社/ -- 7 月 4 日,為期 2 天的2020 年 AI 開發(fā)者萬人大會(AI ProCon 2020),在過萬名開發(fā)者的關注下圓滿落幕。作為由 CSDN 策劃及主辦的系列技術開發(fā)者大會之一,本次大會邀請到中科院、卡內基梅隆大學、微軟、英特爾、阿里巴巴、騰訊、京東、快手等100+行業(yè)學術界及一線大廠 AI 技術領袖、核心業(yè)務線負責人參與,吸引到了 10000+開發(fā)者/學習者,并在這個特殊時期全力配合抗擊疫情,全程采用線上直播方式,與大家共話 AI 技術風云。

AI ProCon 2020
AI ProCon 2020

當前正值全球新一輪科技革命,產(chǎn)業(yè)變革蓄勢待發(fā),人工智能作為其中重要力量,為全球經(jīng)濟發(fā)展與社會進步產(chǎn)生重大而深遠的影響。為了讓開發(fā)者一站式學習及了解當下 AI 的前沿技術、AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展、AI 技術成長之路及企業(yè)技術實踐經(jīng)驗,本次大會設置了 20 大精彩主題論壇,覆蓋了 AI 技術、生態(tài)、行業(yè)、應用、職業(yè)規(guī)劃、投融資等話題。

同時,CSDN 在大會首日發(fā)布了AI 開源貢獻獎 Top5AI 新銳公司獎 Top10、AI 優(yōu)秀案例獎 Top30三大榜單,百度、華為、曠視科技、騰訊、微眾銀行、超星未來、埃睿迪、愛奇藝、京東智聯(lián)云、科大訊飛、聯(lián)想等企業(yè)均榜上有名。CSDN相信,榜樣的力量將成為促進 AI 行業(yè)不斷發(fā)展的重要基石!

大會上,專家們暢所欲言,金句頻出,分享了對各自專業(yè)領域的獨到見解,為大會留下許多具有前瞻性的精彩觀點。本文對為期 2 天的大會進行精華提煉。

人工智能過去與未來

作為主會的第一位演講嘉賓,中國科學院院士張鈸發(fā)表了主題為《人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與人才培養(yǎng)》的演講。張鈸院士基于以符號主義為代表的第一代人工智能和以深度學習為代表的第二代人工智能,提出了第三代人工智能的構想,在前兩代知識/數(shù)據(jù)+算法+算力的基礎上,將知識驅動和數(shù)據(jù)驅動相結合,旨在構建安全、可信、可靠和可擴展的人工智能技術,并推動人工智能的創(chuàng)新應用落地。

而想要實現(xiàn)張鈸院士提出的第三代人工智能,清華大學計算機系教授唐杰認為算法是核心、計算和數(shù)據(jù)是基礎。而目前,人們正處在從感知到認知的過程中。在算法方面,目前主要通過算法實現(xiàn)人工智能,而未來工程學方法和模擬法,可以提升算法的性能。主要原理包括模仿人類或其他生物所用的方法,例如遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡;在計算能力方面,目前主要是通過GPU來并行計算神經(jīng)網(wǎng)絡,而未來隨著量子計算和速度更快的芯片的誕生,計算能力將指數(shù)倍提升;在知識方面,現(xiàn)在的知識數(shù)據(jù)來自于互聯(lián)網(wǎng),往往較為碎片化,而未來則可以實現(xiàn)全世界常識的知識圖譜。在人工智能的長遠發(fā)展方面,唐杰教授認為未來十年的目標是實現(xiàn)認知與推理,這一步需要基于海量數(shù)據(jù)、知識庫來實現(xiàn);而未來30年,則有望看到計算機具有自我意識,基于認知推和記憶,讓機器與人更為接近。而在人工智能的發(fā)展中,自然語言處理是人工智能從計算智能到感知智能、認知智能、創(chuàng)造智能演進的必要技術。阿里巴巴副總裁、達摩院語言實驗室首席科學家、ACM杰出科學家司羅認為未來自然語言處理會向著以下三個方向發(fā)展:1. 深度語言模型突破式發(fā)展,引領重要自然語言技術取得進展;2. 公有云NLP技術服務從通用功能走向定制化;3. 自然語言技術逐步與行業(yè)/場景相結合,產(chǎn)生出更大的價值。加上自然語言技術平臺的應用,自然語言處理可以打通場景 -- 數(shù)據(jù)/知識 -- NLP應用技術 -- 更豐富的場景全閉環(huán)。此外,人工智能最終還是要落到應用上,華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 主任涂丹丹認為,目前人們正處于技術發(fā)展與社會環(huán)境互相碰撞的階段,在這一階段中,興奮、沖動、焦慮、困惑并行,如何抓住這波浪潮,成為了企業(yè)決勝的關鍵,并走向技術發(fā)展與社會環(huán)境互相促進、穩(wěn)定發(fā)展的階段。對此,TensorFlow中國研發(fā)負責人李雙峰也為大家分享了TensorFlow的最新進展。TensorFlow是AI開發(fā)中常用的框架之一,目前,TensorFlow的下載量已經(jīng)超過100,000,000,提交次數(shù)89,000+,代碼改動請求14,600+,貢獻者2600+。TensorFlow的生態(tài)發(fā)展也是沿著研究—生產(chǎn)力—全場景部署的路線推進。

在本議題的最后,由 CSDN 著重打造的高端對話欄目大咖來了也搬上了直播舞臺,其中,CSDN 創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤分享了一份《中國AI應用開發(fā)者報告》,報告顯示,在CSDN 3100萬的注冊開發(fā)者中,689萬開發(fā)者有閱讀、撰寫與研究AI技術的行為。其中,精準聚焦AI學習及應用的開發(fā)者人數(shù)達到了182萬,AI發(fā)展已經(jīng)進入高熱期。

CSDN 著重打造的高端對話欄目“大咖來了”
CSDN 著重打造的高端對話欄目“大咖來了”

此外,小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋分享了深度學習平臺小米 Cloud-ML,和移動端深度學習框架MACE、移動端神經(jīng)網(wǎng)絡框架基準測試項目Mobile AI Bench等AI開源優(yōu)秀案例。地平線創(chuàng)始人& CEO余凱分享了地平線最新“天工開物”AI開發(fā)者平臺,利用地平線新一代AI開發(fā)板可完成有趣的AI 可編程智能小車、AI 體感游戲機等開發(fā)應用案例。百度深度學習技術平臺部高級總監(jiān)馬艷軍分享開源的百度深度學習框架飛槳PaddlePaddle,含開源146個算法和全流程開發(fā)套件等內容。

20 大論壇同時直播,大咖金句頻出

除了大會主論壇,在 2 天的大會中共有 20 個分論壇也同步舉行,下面CSDN摘取了分論壇上部分專家的精彩觀點集錦

AI學習與實踐進階 

  • 華為云ModelArts開發(fā)總監(jiān) 周明耀:一圖看懂各種角色如何轉型搞AI
一圖看懂各種角色如何轉型搞AI
一圖看懂各種角色如何轉型搞AI
  • 滴滴出行專家工程師 趙永科:調參工作就是這么樸實無華且枯燥。

AI創(chuàng)業(yè)與投資

  • 南京清湛人工智能研究院創(chuàng)投基金創(chuàng)始合伙人 柯羅馬:隨著算力的強化,算法的進化,并與大數(shù)據(jù)的融合,弱AI進入到了場景應用爆發(fā)的后時代。在這個智能感知的后AI時代,制造業(yè)、醫(yī)療和自動駕駛等場景的AI應用是非常值得期待的投資機會。

計算機視覺技術與實踐

  • 華為海思技術專家 杜鵬:當今深度神經(jīng)網(wǎng)絡正在飛速發(fā)展,對芯片算力的需求也與日俱增,華為昇騰AI處理器芯片大致可以劃分為主控處理器、AI計算引擎、多層級片上緩存、視頻圖像處理模塊等,可以對整型數(shù)或浮點數(shù)提供強大高效的乘加計算力。

語音語義技術實踐與應用

  • 騰訊云高級工程師 紀友升:AI很火,在大家討論各種深度學習算法的同時,我們也希望將騰訊多年積累的AI能力通過騰訊云開放給廣大開發(fā)者與企業(yè)客戶,助力行業(yè)智能化升級,讓AI真正落地應用在日常生活中。
  • 京東智聯(lián)云自然語言處理架構師 陳蒙:傳統(tǒng)客服向智能客服升級轉型是大勢所趨,“新基建”是最佳契機智能客服的下一個大市場:智能營銷最高效的產(chǎn)品形態(tài)是人機融合,而不是完全取代具備復雜對話能力的語音外呼機器人大有可為。

大數(shù)據(jù)+AI中臺

  • 360金融首席科學家 張家興:數(shù)據(jù)產(chǎn)生AI,AI幫助數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值,把數(shù)據(jù)和AI融合在一起的中臺才是有價值的中臺。數(shù)據(jù)AI融合中臺,以平臺為基礎,打通各業(yè)務數(shù)據(jù),協(xié)調各種團隊提供AI能力,賦能業(yè)務。平臺、數(shù)據(jù)、團隊這是中臺的特征,缺一不可。

智慧教育

  • 騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群高級研究員 劉萌:基于課程知識圖譜,建立學生和班級用戶畫像,根據(jù)知識點掌握情況推薦個性化學習內容,踐行“因材施教”,有效提高學習效率。
  • 科大訊飛研究院研究主管 李鑫:智慧教育的三大核心場景:精準教學、個性學習、智慧教考。

AI行業(yè)新趨勢

  • 浪潮邊緣計算服務器高級產(chǎn)品經(jīng)理 張磊:擁抱5G,就必須走出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,大跨步邁向邊緣計算。邊緣計算很可能會是中國服務器行業(yè),乃至整個IT產(chǎn)業(yè)下一個在5G時代的機會和風口。
  • 《人工智能為金融投資帶來了什么》作者 袁峻峰:數(shù)字化時代市場需要算法,多智能體強化學習與博弈論、帕累托最優(yōu)結合是可行的研究方向之一;但如果市場中的新座次取決于誰擁有最強的機器、最多的數(shù)據(jù)、最厲害的算法,那亦是違背市場機制了。

AutoML技術實踐與應用論壇
精彩觀點:

  • 第四范式科學技術部資深研究員羅遠飛:為了進一步提高高維稀疏表數(shù)據(jù)應用效果,第四范式自主研發(fā)了自動深度稀疏網(wǎng)絡,在取得良好效果的同時,能夠顯著降低深度神經(jīng)網(wǎng)絡的應用門檻和調參代價。
  • 騰訊云高級工程師趙勇皓:借助 AutoML 算法,我們把工程師從沉悶繁重的調參中解放出來,讓算法去解決算法的問題,用魔法打敗魔法。

AI+多媒體技術實踐與應用
精彩觀點:

  • 快手多模搜索技術負責人陳凱:基于AI的多模態(tài)技術給短視頻直播業(yè)務插上了騰飛的翅膀。

AI前沿技術與研究論壇  
精彩觀點: 

  • 阿里巴巴代碼平臺技術負責人張玉明:如何解決研發(fā)過程中缺陷難查找、編碼效率低等問題,基于阿里自研的代碼管理平臺Codeup,通過“大數(shù)據(jù)+智能化”的手段為開發(fā)者給出我們的解法。

智慧醫(yī)療論壇 
精彩觀點: 

  • 深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家俞益洲:解決醫(yī)學影像輔助診斷需要有創(chuàng)新路徑,落地 AI 模型 = 創(chuàng)新AI 技術 + 領域知識和診斷流程,真正具有實用價值的AI模型必須與醫(yī)療先驗知識和流程緊密結合。

AI芯片論壇
精彩觀點: 

  • 地平線機器人BPU算法負責人羅恒:評估AI芯片真實效能,既要看多快又要看多準。

AIoT論壇
精彩觀點: 

涂鴉智能 AI 算法研究中心負責人俞偉平:僅僅只是把設備連接對消費者所產(chǎn)生的價值是遠遠不夠的,互聯(lián)互通才是真正的價值所在。

AI與企業(yè)戰(zhàn)略論壇
精彩觀點: 

  • 小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋:AI、IoT和5G三個時代的交匯,讓我們處在了一個智能新時代。AI技術的快速發(fā)展給我們提供了一個巨大的風口,也讓大家站在了同一起跑線上。如何圍繞企業(yè)的核心業(yè)務,打造核心的AI技術,將決定一個企業(yè)在這個智能新時代的成敗。AI的時代,仍然是擁抱開源的時代;AI的競爭,最終將是開放生態(tài)的競爭。

AI教育與人才培養(yǎng)論壇
精彩觀點: 

  • 騰訊智能教育高級研究員劉萌:基于課程知識圖譜,建立學生和班級用戶畫像,根據(jù)知識點掌握情況推薦個性化學習內容,踐行“因材施教”,可以有效提高學習效率。

AI開源與生態(tài)建設
精彩觀點: 

  • 華為計算開源生態(tài)部副總監(jiān)黃之鵬:開源社區(qū)不需要大神,每個開發(fā)者都是第一公民。

機器學習技術與工程實踐論壇
精彩觀點: 

  • 螞蟻金服集團共享智能部總經(jīng)理周俊:共享智能-隱私保護AI體系,通過多方安全計算、可信執(zhí)行環(huán)境等技術,在保障安全同時連通大數(shù)據(jù)孤島,確保多方數(shù)據(jù)拿不走、看不見、用得好。

知識圖譜與認知智能論壇
精彩觀點

  • 一覽群智基礎研發(fā)部技術副總裁劉占亮:人工智能以人為本,做人類的智能助手;從人工智能到智能增強,知識圖譜在金融領域的落地實踐;打通了人機協(xié)作智能決策的應用閉環(huán),助力行業(yè)AI實踐落地,讓AI成為真正的生產(chǎn)力。

推薦系統(tǒng)技術實踐與應用論壇
精彩觀點: 

  • 華為諾亞方舟實驗室技術專家董振華:“The  universe is made of stories, not of  atoms”,我對這句詩的理解是可觀察的世界太小、太局限,我們需要用反事實學習、推理技術對未知世界建模,突破當前統(tǒng)計機器學習只對關聯(lián)關系建模的局限,讓機器像人類那樣具有想象力、因果推理以及舉一反三的能力,它是通往強人工智能的關鍵路徑。

智能駕駛論壇
精彩觀點: 

  • 輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO于騫:自動駕駛技術存在突出的長尾效應,技術上已經(jīng)解決了90%的問題,但剩下的10%卻可能要花費同樣多甚至更多的精力,這10%包括很多邊界化難題。邊界化難題的發(fā)現(xiàn)和解決除了需要收集大量的數(shù)據(jù),更重要的是建立自動化生產(chǎn)的工廠,將源源不斷收集來的有效數(shù)據(jù),通過自動化的工具,加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式應對邊界化難題。

至此,2020 年 AI 開發(fā)者大會圓滿落幕本次大會聚焦 AI 技術領域,由數(shù)百名學術界與業(yè)界專家參與,吸引了10000+開發(fā)者關注,共同在此碰撞思想、交流經(jīng)驗、開闊眼界。未來,AI 開發(fā)者大會也將與開發(fā)者們并肩攜手,共同繪制人工智能技術和產(chǎn)業(yè)更加輝煌的未來。

觀看大會精彩回放:https://aiprocon.csdn.net/p/live

消息來源:CSDN
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