9月20日，AI WORLD 2018世界人工智能峰會在北京舉辦，聚焦探討了機器學習算法創新、人與機器共存共生等焦點話題。
在深度學習寒冬論的籠罩下，行業對人工智能理論天花板的突破愈發迫切。“機器學習教父”、1983年經典教材《機器學習：一種人工智能方法》作者之一的CMU機器學習系創始人Tom Mitchell認為，深度學習並非陷入窘境，而是需要更新看問題的角度。展望未來，一種方法本來就需要結合與集成。
“實際上在學術界大家一直沒有想清楚一件事情，就是我們為什麼要用這麼深的模型？今天深度學習為什麼會成功，裡面的關鍵是什麼？”南京大學教授周志華及團隊提出了一個猜測——深度神經網絡成功源於三點，有逐層的處理、有特徵的內部變換、有足夠的模型複雜度。那麼，機器學習界已經積累了很多模型，把它們變深之後是否也得到與深度神經網絡一樣乃至更好的結果？
應用神經形態計算與機器學習加速方面的專家、杜克大學副教授陳怡然提出，在理論層面，基於大數據和深度學習的人工智能技術高度依賴於系統的數據處理與學習能力。因此，硬件的計算能力成為繼數據、算法之後，另一制約人工智能發展的主要瓶頸，硬件計算能力與能效對於人工智能技術主要影響雲端和邊緣端兩大主要領域的應用。
人工智能會持續拓展人類智能界限，將來人類是否能夠控制人工智能？人類與機器共生的方式將有哪些？今年7月，包括馬斯克和哈薩比斯在內的2000多名人工智能學者在斯德哥爾摩IJCAI大會上簽署宣言，誓言不將他們的技能用於開發自主殺人機器。這次誓言行動由未來生命研究所發起，研究所創始人泰格馬克在此次大會上提到，殺手機器人和生物武器和化學武器一樣，都會對人類產生災難性的後果，人類若想贏得智慧競賽，就要禁止使用致命的自動化武器，投入人工智能安全性的研究。
目前，國內外巨頭紛紛提出人工智能戰略口號，蘋果、亞馬遜等巨頭邁入萬億美元市值大關，相比之下，國內企業與國外巨頭在市值上的差距越來越大。對此，與會嘉賓認為，目前智能世界還處於“初級階段”，比如，自動駕駛還會出現車禍，人工智能的普及門檻很高，國內企業正加速技術創新和學習，迎接智能世界“高級階段”的到來。
業界普遍認為，自動駕駛是人工智能技術集大成者，也是當前人工智能最具挑戰、最有吸引力的領域之一，儘管載人領域的無人駕駛商業化還需要一些時間，但部分垂直領域的商業化，包括物流、園區擺渡、環衛清掃已經逐漸開始。
仙途智能在2018年3月推出了全球首個無人駕駛清潔車隊，並投入實際運營和測試。其創始人兼CEO黃超認為，無人駕駛在環衛清掃領域存在特殊的技術點和價值，未來中國無人駕駛商業化路徑中，環衛清掃還存在巨大的市場機會。
同樣，在智能教育領域，智適應人工智能的語音語調自動糾正的學習系統，成為改變現在教育方式的一種路徑。而在醫療行業，如何實現精細化醫療監管，又不妨礙臨床療效和醫學創新，一直是行業難題。對此，復星集團首席人工智能科學家鄧侃指出，從海量病歷和醫學文獻的大數據中，使用前沿的深度強化學習技術，從海量病歷和醫學文獻的大數據中挖掘整理常見病的臨床路徑，成為人工智能醫療創新的模式。
“計算機視覺正成為人工智能應用的主賽道，並廣泛應用於智慧醫療、智慧出行、智能家居，成為人工智能商業化的主要場景。計算機視覺的下一個突破點在哪裡？我認為是邊緣智能。邊緣智能的深度算法處理能力較高，其自我成長模型能通過機器自我學習迭代，實現閉環神經網絡深度學習，讓物質世界數據可視化。”小蟻科技聯合創始人兼CEO達聲蔚說。
（經濟日報 記者：黃鑫 責編：李苑）
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