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            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

            2017-05-27 20:55 記者觀察網 點擊次數 :

            前沿 | 學術大師大講堂回顧(上) — 邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              學術大師大講堂暨西湖學術會議

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              小編李上周五有幸到了現場,場面很宏大,想來120周年校慶之際也是大咖云集

              到現場的就有中國工程院原常務副院潘云鶴院士國家自然科學基金委副主任高文院士、浙江大學吳朝暉校長劉韻潔院士譚建榮院士李蘭娟院士、陳純院士等80余位業內專家,共同探討人工智能2.0中大數據智能和跨媒體智能的未來發展規劃

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              論壇精彩回顧

              院士篇

            在會議上,吳朝暉校長首先致辭,回顧了人工智能的“三起三落”,并指出本次AI潮流的主要特征有:產業熱、學界熱、國家熱,其希望能夠通過發展AI 2.0技術來提高我國的科技創新能力。

            隨后,陳純院士、李蘭娟院士和劉韻潔院士分別就“大數據智能軟件平臺”、“智能醫療大數據”“未來網絡智能服務”為議題展開了討論。

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              陳純院士首先回顧了大數據智能的進展,指出當前深度學習面臨的技術挑戰是:對神經網絡的搭建需要豐富的經驗,基于在線數據的增量學習還處于起步階段并以Google Beam框架為例,介紹了流式+批式處理統一的編程框架。同時,陳純院士介紹了流立方大數據智能軟件平臺,簡述了如何用機器學習去學習規則權重。他認為,對于深度學習平臺來說,僅開源代碼是遠遠不夠的,當前更需要的是統一服務、開放架構和統一標準。

              李蘭娟院士分享了人工智能在醫療領域的發展與應用,列舉了諸多國內外最新進展,諸如Stanford深度學習皮膚癌診斷、IBM Watson正在改變腫瘤臨床診斷與治療的運作模式。她認為,人工智能及相關技術的融合,可以提高醫療服務的供給能力,并且實現醫療精準化,希望在這一階段中可以培養培育一批骨干青年,服務國家經濟轉型。

              人工智能是一種具有巨大社會和經濟效益的革新性技術,它可能徹底改變我們的生活、工作、學習、發現和溝通方式。”劉韻潔院士在研討會上如是說。劉韻潔院士指出除SDN、NFV外,人工智能也將是未來網絡的重要組成部分,并以美國AT&T公司基于AI的軟件定義網絡和MIT的基于AI的網絡攻擊智能監測系統AI2為案例,表示人工智能助力未來“智能型”網絡發展已是趨勢。

              教授篇

              來自清華大學、北京大學、浙江大學、上海交通大學、復旦大學、中國科技大學等20余所高校教授圍繞人工智能架構、平臺及創新性應用等主題,分享了人工智能2.0時代的前沿成果。

              在上午場中,莊越挺教授、黃鐵軍教授、朱文武教授、徐雷教授以及陳云霽研究員的博士生分別就《知識計算引擎》、《神經形態計算》、《跨媒體計算》、《綜合推理》、《寒武紀神經芯片》為題進行了主題演講。

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

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            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              

            邁向人工智能2.0時代的大數據智能和跨媒體智能

              莊越挺教授在《知識計算引擎》演講中,以CMU NELL和IBM Watson為例介紹了知識計算引擎:NELL是一個永不停息的學習系統,從2010開始,不斷從互聯網網頁中學習實體和關系等信息,構建知識網絡Watson也是通過數據驅動學習方式在問答挑戰中戰勝了人類選手。同時,他指出當前知識計算存在的主要問題是:輸入單一,模態不關聯;可拓展性和可信度之間的平衡;知識可解釋性差,推理困難。



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