作為由中國人工智能學(xué)會(huì )發(fā)起的人工智能領(lǐng)域頂級盛會(huì )，CCAI代表著(zhù)國內最高水準的產(chǎn)學(xué)研技術(shù)交流。本次大會(huì )更是在前兩屆成功經(jīng)驗的基礎上，將全球人工智能領(lǐng)域的頂級專(zhuān)家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀人才匯聚一堂，圍繞著(zhù)當前AI熱點(diǎn)話(huà)題、核心技術(shù)，以及與會(huì )者共同關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行深入交流和探討，并針對語(yǔ)言智能與應用、智能金融、人工智能科學(xué)與藝術(shù)、人工智能青年發(fā)展四個(gè)主題設立專(zhuān)題論壇，對于我國人工智能的科學(xué)研究及在各行業(yè)落地有著(zhù)極大的推進(jìn)作用。
CCAI 2017中國人工智能大會(huì )
本次大會(huì )為期兩天，以“AI大師主題報告”、“專(zhuān)題論壇群雄論劍”的方式展開(kāi)，主題報告環(huán)節由香港科技大學(xué)計算機系主任楊強、螞蟻金服首席數據科學(xué)家漆遠、南京大學(xué)教授周志華，以及中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員宗成慶分別主持。中國工程院院士、中國人工智能學(xué)會(huì )理事長(cháng)李德毅，中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會(huì )副理事長(cháng)譚鐵牛，阿里巴巴技術(shù)委員會(huì )主席王堅分別發(fā)表大會(huì )致辭，總結過(guò)去一年產(chǎn)學(xué)研界在人工智能領(lǐng)域取得的豐碩成果，并熱忱地歡迎所有與會(huì )者的到來(lái)。
隨后，中國人工智能學(xué)會(huì )理事長(cháng)李德毅，香港科技大學(xué)計算機系主任楊強，澳大利亞新南威爾士大學(xué)教授Toby Walsh，螞蟻金服首席數據科學(xué)家漆遠，德國人工智能研究中心（DFKI）科技總監Hans Uszkoreit，美國微軟雷德蒙研究院首席研究員周登勇，南加州大學(xué)副教授Fei Sha，日本理化學(xué)研究所先進(jìn)智能研究中心主任Masashi Sugiyama，俄勒岡州立大學(xué)教授、AAAI前主席Thomas G.Dietterich分別發(fā)表了精彩的主題報告。
大師云集，世界級學(xué)術(shù)帶頭人齊聚，權威分享人工智能的創(chuàng )新發(fā)展
大會(huì )現場(chǎng)，9位海內外工智能專(zhuān)家分別從人工智能技術(shù)的兩面性、L3自動(dòng)駕駛挑戰、深度學(xué)習遷移模型、金融智能實(shí)踐，到構建強健的人工智能、機器學(xué)習在商務(wù)智能中的創(chuàng )新應用、眾包中的統計推斷與激勵機制、小數據方法模型以及弱監督機器學(xué)習研究最新進(jìn)展等進(jìn)行了深刻解讀與分享，在拓展人工智能邊界的同時(shí)也為其未來(lái)發(fā)展及應用實(shí)踐指明了方向。
大會(huì )首日第一個(gè)主題報告來(lái)自中國人工智能學(xué)會(huì )理事長(cháng)李德毅。在主題為《L3的挑戰與量產(chǎn)》的報告中，李德毅重點(diǎn)討論了當前L3自動(dòng)駕駛汽車(chē)所面臨的挑戰以及量產(chǎn)問(wèn)題，并表示定制量產(chǎn)L3應先用于特定場(chǎng)景，且自動(dòng)駕駛汽車(chē)能否取代駕駛員掌控，取決于其能否處置特定場(chǎng)景下的意外情況，能否發(fā)出求助信息要求人工干預，或者在迫不得已時(shí)作出最小損失決策。
香港科技大學(xué)計算機系主任楊強則從深度學(xué)習模型的共性問(wèn)題談起，在主題報告《深度學(xué)習的遷移模型》中，深度剖析如何使得深度學(xué)習模型變得更加可靠，使得在數據變化的情況下，模型還可以持續可用，更通過(guò)不同的應用案例多角度地闡述遷移學(xué)習的深度模型所帶來(lái)的優(yōu)點(diǎn)。
澳大利亞新南威爾士大學(xué)教授、AAAI執行委員會(huì )成員Toby Walsh的報告則更聚焦于如何發(fā)展可用于造福社會(huì )的技術(shù)，以《人工智能造福人類(lèi)的那一面》為主題，結合實(shí)際研究案例，詳細闡述人工智能技術(shù)的兩面性，以及如何來(lái)幫助現有的食品銀行，以及器官銀行。
螞蟻金服副總裁、首席數據科學(xué)家漆遠發(fā)表《金融智能的發(fā)展與應用》主題報告，在大會(huì )現場(chǎng)具體介紹了螞蟻金服在金融服務(wù)場(chǎng)景中如何發(fā)展AI技術(shù)--從新的深度學(xué)習模型到深度學(xué)習與圖關(guān)系的結合等--來(lái)應對這些挑戰，分析如何將新技術(shù)創(chuàng )新應用在場(chǎng)景中，以解決金融服務(wù)的關(guān)鍵問(wèn)題，如風(fēng)控與智能助理等，并且就當下金融智能面臨的開(kāi)放性問(wèn)題進(jìn)行了探討。
第二天的主題報告則都由來(lái)自海外的AI領(lǐng)域翹楚帶來(lái)。其中，德國人工智能研究中心（DFKI）科技總監Hans Uszkoreit分享了《機器學(xué)習在商務(wù)智能中的創(chuàng )新應用》，介紹如何分析各種來(lái)源的數據，用于執行眾多的商務(wù)智能任務(wù)，如供應鏈監控、市場(chǎng)調研和產(chǎn)品管理等。其所討論的方法包含了不同類(lèi)型的機器學(xué)習和基于知識的自然語(yǔ)言理解技術(shù)，充分利用知識圖表和各種結構化數據源，實(shí)現信息的互為補充。在此方法中，文本分析管道被嵌入在開(kāi)源大數據分析平臺Apache Flink中，能支持近乎實(shí)時(shí)地快速處理海量數據。
美國微軟雷德蒙研究院首席研究員周登勇（Dengyong Zhou）發(fā)表《眾包中的統計推斷與激勵機制》主題演講，具體總結了微軟雷德蒙研究院過(guò)去幾年在基本的眾包問(wèn)題的研究與工程上的進(jìn)展。具體來(lái)說(shuō)，主要集中在群體智慧與激勵機制兩個(gè)方面。在技術(shù)上更是融合了機器學(xué)習、統計推斷、博弈論、心理學(xué)以及人機交互，目前，周登勇及其團隊對于眾包的研究工作已經(jīng)應用到了微軟的諸多產(chǎn)品。
南加州大學(xué)副教授FeiSha則從《大數據如何幫助“小數據”？》切入，介紹其所在團隊在該方向的研究成果，并通過(guò)3個(gè)場(chǎng)景闡述多任務(wù)學(xué)習、領(lǐng)域適應及零樣本學(xué)習。該主題旨在從其他任務(wù)和相關(guān)大數據集中尋求幫助，以研究有關(guān)小數據的方法和模型。并且，報告還探討了相關(guān)方法的制定，以及如何將它們運用到實(shí)際問(wèn)題中。
日本理化學(xué)研究所先進(jìn)智能研究中心主任Masashi Sugiyama發(fā)表《弱監督機器學(xué)習研究新進(jìn)展》主題演講，總結了其與團隊在監督弱化分類(lèi)方面的最新研究進(jìn)展，包括兩組未標記數據分類(lèi)、正面數據和未標記數據分類(lèi)、半監督分類(lèi)的新方法以及補充標簽分類(lèi)。最后，還簡(jiǎn)要地介紹了RIKEN高級智能中心項目。
在主題報告的最后，俄勒岡州立大學(xué)教授、AAAI前主席Thomas G.Dietterich帶來(lái)了《構建強健的人工智能：原因及方式》演講。當前，人工智能技術(shù)正在各種應用中廣泛使用。由于其中一些應用可能會(huì )對人類(lèi)生活或經(jīng)濟造成威脅，因此我們需要尋找相應的算法和方法來(lái)確保人工智能系統行為安全。本報告即介紹了用于保證安全行為的方法，并綜合考慮“已知的未知”情況（對不確定情形有一個(gè)明確的模型）以及“未知的未知”情況（模型不完整或錯誤）。
群雄論劍，全球頂級AI專(zhuān)家共同探討人工智能難題及邊界拓展
除了精彩紛呈的主題報告，兩天大會(huì )還設置了“語(yǔ)言智能與應用”、“智能金融”、“人工智能科學(xué)與藝術(shù)”、“人工智能青年”4大專(zhuān)題論壇，近30位發(fā)言嘉賓就人工智能前沿研究和產(chǎn)業(yè)實(shí)戰展開(kāi)對話(huà)，并回答與會(huì )聽(tīng)眾的深度提問(wèn)。
7月22日下午的語(yǔ)言智能與應用論壇，由中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員宗成慶擔任論壇主席，論壇嘉賓包括中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院教授、CCF會(huì )士陳恩紅，阿里云智能語(yǔ)音交互技術(shù)總監初敏，香港中文大學(xué)工程學(xué)院副院長(cháng)黃錦輝，北京云知聲信息技術(shù)有限公司創(chuàng )始人梁家恩，奇點(diǎn)機智聯(lián)合創(chuàng )始人、ACL Fellow林德康，哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授劉挺，上海交通大學(xué)計算機系研究員、思必馳公司首席科學(xué)家俞凱。大家針對若干問(wèn)題展開(kāi)了深入討論，比如目前自然語(yǔ)言處理面臨的最大問(wèn)題是什么？什么方法或技術(shù)有可能成為深度學(xué)習之后的黑馬？學(xué)術(shù)界和企業(yè)界各自關(guān)注NLP技術(shù)的哪些方面？產(chǎn)學(xué)研合作的成功模式應該是什么樣子？在此過(guò)程中所閃現的真知灼見(jiàn)對正在進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域研究及技術(shù)開(kāi)發(fā)的參會(huì )者提供了非常有益的參考。
智能金融論壇的主席是螞蟻金服人工智能部技術(shù)總監李小龍，論壇嘉賓包括上海交通大學(xué)計算機系致遠講席教授鄧小鐵，香港智能金融科技有限公司（FDT-AI）聯(lián)合創(chuàng )始人兼CEO柳崎峰，喬治亞理工學(xué)院金融學(xué)教授、Alton M.Costley主席Sudheer Chava，普林斯頓大學(xué)運籌與金融工程系助理教授王夢(mèng)迪，香港中文大學(xué)計算機系副教授張勝譽(yù)。大會(huì )現場(chǎng)重點(diǎn)討論了如何運用大數據、云計算和人工智能來(lái)降低金融成本，提高支付、投資、貸款、理財、保險、事件分析、客服等各個(gè)方面的自動(dòng)化和智能化水平，從而提高金融效率并普惠更多的人群；如何采用大規模機器學(xué)習和海量數據結合，利用深度學(xué)習、增強學(xué)習、圖計算、知識圖譜等前沿方法，有效識別風(fēng)險，提升金融風(fēng)控能力；以及如何應用博弈論進(jìn)行金融市場(chǎng)機制和定價(jià)設計，在公平合理的基礎上激發(fā)市場(chǎng)活力等，并且展望了智能金融的下一步發(fā)展前景。
7月23日下午的人工智能科學(xué)與藝術(shù)論壇則完全由女性科技工作者和專(zhuān)家組成，由中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員、機器人中心副主任喬紅擔任主席，論壇嘉賓包括南加州大學(xué)計算機系名譽(yù)副教授、機器學(xué)習中心主任劉燕，清華大學(xué)計算機系教授、全球創(chuàng )新學(xué)院院長(cháng)史元春，北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院副院長(cháng)王蘊紅，中國科學(xué)院前沿科學(xué)與教育局副局長(cháng)王穎，清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系副教授張敏，《中國科學(xué)報》主任記者王靜現場(chǎng)以獨特而專(zhuān)業(yè)的視角審視人工智能技術(shù)進(jìn)步，辯析數據驅動(dòng)決策中所起的作用，共同探索人工智能科學(xué)與藝術(shù)結合的可能性。
人工智能青年論壇則由清華大學(xué)計算機系長(cháng)聘副教授朱軍和今日頭條科學(xué)家、人工智能實(shí)驗室總監李磊共同擔任聯(lián)席主席，大會(huì )現場(chǎng)，在李磊的主持下，美國華盛頓大學(xué)教授、犀牛科技創(chuàng )始人兼總裁陳一昕，清華大學(xué)計算機系副教授黃民烈，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副研究員蘭艷艷，浙江大學(xué)計算機學(xué)院教授潘綱，阿里巴巴人工智能實(shí)驗室研究員、杰出科學(xué)家王剛，東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授張敏靈分享了他們的最新研究成果，并對人工智能的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行深入討論。
歷經(jīng)三屆沉淀，中國人工智能大會(huì )CCAI持續匯聚了全球人工智能領(lǐng)域的頂級專(zhuān)家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀人才，不僅是中國國內級別最高、規模最大的人工智能大會(huì )，更已成為國內人工智能領(lǐng)域產(chǎn)、學(xué)、研緊密結合的高端前沿交流平臺。而本次CCAI大會(huì )在往屆基礎上，不僅集結了AI領(lǐng)域巾幗英雄、青年英才，更有多位世界級學(xué)術(shù)帶頭人重磅亮相并發(fā)表精彩演講。2017中國人工智能大會(huì )，以最具前瞻性的視野和國際化的內容組織、最前沿的國內外人工智能的技術(shù)趨勢和最貼近產(chǎn)業(yè)界的一流行業(yè)盛會(huì )，對推動(dòng)我國人工智能的發(fā)展與進(jìn)步有著(zhù)極大的價(jià)值和影響。
