人工智能的第三次浪潮使我們對未來社會充滿期望。但人工智能的落地也充滿挑戰，其中一個嚴重的挑戰來源於數據的缺乏：在很多實踐中，高質量的大數據並不存在。很多數據是以孤島形式存在的。同時，最近一些隱私洩露事件發生後，社會對隱私安全的要求也越來越高。本次講座中，楊強教授回顧了人工智能的最新進展，並對人工智能面臨的挑戰提出可行的解決方案。
10月26日晚，應巴曙松教授邀請，香港科技大學講座教授、國際人工智能聯合會IJCAI理事長楊強教授做客“北大匯豐金融前沿講堂”，為大家帶來主題為《人工智能和未來社會：挑戰與機遇》的講座。
北京大學匯豐商學院黨委書記、副院長任頲教授致開場詞，從金融科技的發展出發，談到了人工智能技術在金融領域的應用。任頲教授還詳細介紹了楊強教授。
任頲教授致辭並介紹楊強教授
楊強教授從人工智能的基礎知識開始講起，深入淺出地講解了人工智能的發展歷程、人工智能發展所面臨的挑戰以及人工智能的商業模式。
楊強教授介紹人工智能
人工智能的發展歷程
要了解人工智能的發展史，首先要了解其發展的驅動力、本質、里程碑和應用案例，其次要回答兩方面的問題，即這一波人工智能興起的原因和下一個冬天何時到來。人工智能源於人類對效率和自動化的追求，人工智能的實現要以數字化的實現為前提。從1997年IBM WATSON和美國的CMU大學合作的計算機國際象棋到2017年用於德州撲克的超級計算機，人工智能發展的里程碑大部分都是棋牌類遊戲。
楊強教授表示自己開始學習人工智能專業時正是第二波人工智能興起之初，他也見證了這波人工智能的冬天。楊教授結合親身體會引發聽眾對於人工智能興起於沒落的思考。楊強教授還提到了機器學習和強化學習這兩個概念，機器學習是Alphago的核心，強化學習則是對行為的優化，他通過醫學文獻查找和新聞推薦等生動的例子，詳細講解了這兩個概念。
講座現場
人工智能面臨哪些挑戰
楊強教授依次分析了小數據、數據割裂、隱私、安全和監管。他指出，大數據是一個偶然現象而小數據是一個普遍現象，小數據也很有可能是導致下一個人工智能寒冬的重要原因。楊強教授研究的遷移學習模型恰恰是針對小數據的問題來進行的，通過遷移學習，環境的細微變化不會對模型造成較大影響，能夠讓機器學習的模型像軟件工程一樣變得有望。數據割裂則來自於人們對隱私越來越高的要求、安全以及監管，這樣所形成的的數據孤島幾乎沒有希望合併起來，歐洲最近引入的GDPR（歐洲個人隱私保護法）可能只是一個開端。
楊強教授介紹人工智能面臨挑戰
人工智能的商業模式是什麼
第一，要有清晰的包括領域和邊界應用場景的定義，第二，要形成以人為核心的模式。清晰指的是能用數學公式表達，針對特定場景的人工智能算法能夠覆蓋到一個行業的是更容易成功的。以人為核心的人工智能，人和機器的位置可能會有變化，人可以定目標、收集反饋，以及進行數據標註，以後可能很多人會成為數據標註師，楊強教授表示，這也是我們培養下一代所要關心的。
觀眾全神貫注聽講
在本次講座的問答環節，楊強教授就大家提出的“醫療領域人工智能如何進行商業化應用”“智能客服、自動寫作和自動編輯有何發展前景”“人工智能應用場景成熟度和市場培育情況” “人工智能時代普通人如何進行自我提高和學習”等問題做了耐心、專業的解答。隨後，任頲副院長代表北京大學匯豐商學院向楊強教授贈送了禮物，對楊強教授的精彩演講表示感謝。
觀眾現場提問
任頲副院長向楊強教授送紀念品
楊強教授是香港科技大學講座教授、國際人工智能聯合會IJCAI理事長、AAAI執行委員會委員、CAAI副理事長以及AAAI/ACM/CAAI/IEEE/AAAS的fellow。他於1989年在馬里蘭大學獲得計算機系博士學位，曾先後在加拿大滑鐵盧大學和Simon Fraser大學任教。他的研究方向為遷移學習及其工業應用。他還是華為諾亞方舟實驗室的創始主任，香港科技大學的大數據研究所的創始主任，IEEE Transactions on Big Data和 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的創始主編。楊強教授還獲得2018年ACM SIGKDD傑出服務獎。
此次講座是“北大匯豐金融前沿講堂”的第50期。“北大匯豐金融前沿講堂”由北京大學匯豐商學院主辦，北京大學匯豐金融研究院承辦，深圳市資產管理學會作為學術支持。“金融前沿講堂”將繼續邀請業界權威人士講授金融前沿領域的理論知識與實踐經驗，為北大學子打造聚焦金融市場最新趨勢與動態的優質平臺。
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