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32篇论文、7大事业群,这是腾讯在斯德哥尔摩的AI之夜

2018-10-02添加留言

机器之心原创,作者:Meghan Han。7 月,全球 AI 人才荟聚瑞典斯德哥尔摩,前来参加学界顶尖会议 ICML 和 IJCAI。在两个会议交接之际,腾讯在当地时间 14 日晚举办了 TAIC 大会,与三位特邀嘉宾、腾讯七大事业群代表探讨前沿 AI 研究与应用。

据机器之心了解,今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 接收,15 篇论文被 IJCAI 2018 接收。本次活动设有三个特邀 keynote,以及五个分论坛,介绍了腾讯在人工智能领域的多元探索和全方位布局。

IJCAI 第 27 届回顾和工程化的标准建立

作为特邀嘉宾,香港科技大学主任教授,腾讯微信-港科大人工智能联合实验室主任杨强教授在开场演讲中表示,「中国队虽然没有进入足球世界杯,但我们进入了人工智能的世界杯,能有今天非常不易。」

1969 年,人们在华盛顿举办了第一届 IJCAI 大会,自那时起,中国学者的出席人数和论文提交量逐年递增。1995 年,参会的韩家炜、张钹等教授还在一起讨论该如发扬中国学界的声音,而中国科学院的教授更为了中国承办学术顶会四处奔走。快进到 2018,中国学者递交的 IJCAI 文章数目已经超过了美国同行,并在一些子方向的研究上开始领先。

杨强教授提到今年 IJCAI 将颁发首个以人工智能领域创始人之一马文·明斯基命名的 Marvin Minsky Award,获奖团队是 Demis Hassabis 带领的谷歌 AlphaGo 团队。他鼓励台下观众,「目前我们看不到 Minsky 奖项花落中国。这个才是真正的 AI 世界杯,能不能入围取决于下一代的努力。」

亲眼见证人工智能过去十几年在发展上的「三起两落」,杨强教授强调了工程化落地的重要性,并认为我们应当谨防下一次泡沫来临。

Petuum 公司创始人兼 CEO、卡耐基梅隆大学计算机学院教授,机器学习系副主任邢波在接下来的演讲中表示,人工智能在工程化的路上任重道远。举一个例子,造飞机引擎的工程师会排列近上百万个零件,进行系统的配置和升级。但算法的部署上还达不到相似的「制造」标准化,欠缺可操作性、可解释性和可重复性。

该如何建立这个工程流程呢?「例如一个最简单图像分类的回归算法,现在没有统一标准或者用什么样的 API 来进行工程化。在工程化的过程中,为了提升模型,你可以加入贝叶斯先验条件,加入正则化,加入约束,还可以把不同的模型统一起来。这是一种思考方式,模型本身是可拆分、可组合的。好处是所产生的算法和模型能够更加适合做分析,能够提供一个导向性。我们还要考虑算法以外,用一个具体问题的适用性,把工程化思路走得更远。」

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