本次活动由CIO时代APP总编朱启明主持，中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师罗平作为本期活动的嘉宾，发表了题为《AI是什么？》的主题分享。本次活动吸引了业内专家、IT公司技术人员、周边高校相关专业学生等近百人的参加。现场爆满，座无虚席。

 

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师    罗平

 

　　他在活动上主要详细介绍了AI的发展历程、热潮及AI威胁论，机器学习、深度学习的认知，实用型、功能型的AI的特征以及如何投资AI产业等主题内容。

 

　　AI的发展历史

 

　　1956年，机器定理证明智能跳棋程序标志着人工智能的诞生。然而，机器翻译笑话百出以及定理证明发展乏力，任使务失败、目标落空。到1970年，医疗、化学、地质专家系统遍地开花，使人工智能转向应用，在发展过程中，神经网络研究受阻，多项研究发展也较为缓慢。直到2000年左右，随着我国提出感知中国的理念，IBM提出智慧地球的概念，以及深蓝战胜国际象棋冠军等，互联网推动了AI的创新应用。2010年开始，云计算、大数据、物联网的等新一代信息技术的变革，深度学习和大数据兴起带来了AI的爆发。

 

　　机器学习的三要素

 

　　1、优化目标建立；这里的目标主要是基于大量标注数据，计算出使得损失函数最小的模型参数。2、优化求解过程；3、模型预测过程

 

　　对AI的冷静思考

 

　　AI涉及到模型、数据和计算三个方面的内容，在人工智能的大潮下，我们需要思考AI的边界在哪里，即能解决哪些问题，而又有哪些问题是无法解决的。人工智能是仿生学的反向工程，简化的数学模型加上高性能计算，开发实用型和功能型的AI，是实现AI的途径。

 

　　AI对产业的影响

 

　　AI的到来，一方面使人们产生了对机器取代体力的担忧，另一方面则是对机器取代体力的担忧。事实上，新技术并不会创造新的就业，在未来，一些行业很有可能被AI所取缔。AI本身是没错的，它是势不可挡的。而且可预见的是，未来大部分行业，都用不上人类。所以我们更要思考，站在行业发展的角度，掌握最新技术进展以及行业需要的趋势，深入生存。

 

　　如何投资AI产业

 

　　在行业基础上，要考虑垂直领域以及通用场景的特征、应用价值；在数据基础上，要对数据的规模、成本、壁垒有所考量和预测；在模型基础上，从x到y的映射关系是否稳定存在可以评估AI的效果，另外，在人才储备方面，要求行业和AI人才。

 

　　活动现场
 

　　在活动的提问讨论环节中，他对到场嘉宾所提的问题依次做了详细的解答，他以极其新颖的行业观点和专业性的讲解，赢得了阵阵掌声，大家纷纷表示不虚此行。活动最后，现场嘉宾进行了合影留念。

 

合影留念
 

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