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CCF YOCSEF 上海成功举办成立二十周年纪念活动暨“协同创新2020”IT科技展望综合论坛 --- 系列报道之“智能篇”
2019-06-24 阅读量:884 小字

引言

2019年6月16日,在CCF YOCSEF上海成立20周年之际,CCF YOCSEF上海学术委员会在上海浦东香格里拉大酒店成功举办了一场以“协同创新2020”为主题的IT科技展望大型综合论坛。活动以上海为中心、邀请长三角地区以及来自全国的信息技术领域权威学者和青年企业家分享前沿技术洞见,点评热点技术趋势,通过思辨的形式探寻2020年以及后十年有潜力科技创新问题、学术研究挑战与技术应用机遇,鼓励青年人才大胆探索,促进IT学科交叉融通。

此次综合论坛共分五个篇章:智能篇、产业篇、系统篇、未来篇、感恩篇,大会共同主席为上海交通大学李超和上海电力大学温蜜。论坛邀请到了包括中国工程院院士倪光南、日本工程院外籍院士李颉、复旦大学计算机科学技术学院院长王晓阳、清华大学计算机科学与技术系副系主任唐杰、苏州大学计算机科学与技术学院副院长张民等重量级报告嘉宾。大会得到了来自施耐德、浪潮、Intel、卫宁健康、上海乐言科技、Xilinx、美承、华为、上海兰忆网络科技、ZILLIZ等十多家企业的慷慨赞助,并得到了来自上海北鼎信息科技有限公司、上海海乂知信息科技有限公司、上海仁渝传媒、机械工业出版社华章公司等单位的大力支持。当日,活动吸引到200余名全国各地的参会者,现场气氛热烈。会后,包括新民晚报、东方网、中华网、新浪财经、腾讯在内的多家知名媒体对此次活动进行了报导。

智能篇

智能篇技术论坛主要关注数据和智能的新兴问题。论坛由YOCSEF上海的AC委员、复旦大学的卢暾和熊贇主持,邀请了复旦大学计算机科学技术学院院长王晓阳教授、清华大学计算机科学与技术系长聘教授唐杰、苏州大学计算机科学与技术学院副院长张民教授做主题发言。

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智能篇技术论坛开场

在演讲环节中,王晓阳教授就数据中的智能技术展开了演讲,他回顾了计算机发展从设计(design)的计算机系统,到近几年占据上风的运用进化(evolution)论的机器学习技术,并提出问题:是否可以利用神经网络学习进化出,而不是设计出一个知识机器?神经网络是否有能力做这件事情?如果有,那么它的能力边界在哪儿?同时,王晓阳院长鼓励年轻人科研的胆子要大一点,多做新颖的研究工作;唐杰教授通过回顾各个Web时代的技术应用,引出了最近5年可以称作是神经网络的重大突破之一的图神经网络技术,该技术通过运用简单的向量以表示图的复杂结构,进而使实际问题变得易于解决。唐杰教授还在自己的工作中发现,表示学习中矩阵分解将原来的网络分割成几个子网络,通过低通滤波对矩阵进行系数化,使得算法速度有很大提升。张民教授首先解释了人工智能是运用脑认知基础、机器学习与知识工程,以解决感知(计算机视觉、语音)问题和认知(自然语言处理)问题,同时他分析了目前人工智能处于一个从感知到认知的过度阶段,从而引出了自然语言研究的重要性。他预测自然语言处理也会像计算机视觉一样,或许在下一个三年的学术界和工业界爆发。张民教授认为,虽然目前自然语言理解性能取得了巨大提高,但是还存在众多问题,例如歧义问题。他同时总结到,在AI时代的自然语言处理,技术的进步、产业的需求和落地是非常重要的,没有产业需求的学科研究是失败的。目前NLP领域正处于历史上发展的最好时期,希望各位青年学者抓住机遇,共同推进自然语言处理的进步。

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上海电力大学副校长黄冬梅给王晓阳颁发感谢牌

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YOCSEF上海创始主席傅育熙给唐杰颁发感谢牌

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YOCSEF上海荣誉委员童维勤给张民颁发感谢牌

   随后的专题讨论环节的主题是:“从智能大国到智能强国:弯道超车是否面临釜底抽薪之扰?活动邀请到的嘉宾除了以上三位主题发言的教授,还有复旦大学计算机科学技术学院张文强研究员、华东师范大学王长波教授、同济大学曹楠教授和乐言科技CTO王昊奋博士,就以下4个问题展开了激烈地讨论。

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智能篇专题讨论现场


议题一:我国人工智能目前真的“弯道超车”了吗?

曹楠教授认为我国的人工智能技术目前并没有“弯道超车”,例如在芯片、基础理论方面还有待发展。张文强研究员认为中美贸易战中美国在核心技术和产业方面对中国的施压,说明了我国在这些研究领域上还未达到“超车”的水平,能不能跟随也是问号。王晓阳教授认为人工智能技术的应用是非常重要的,但就目前而言,国内在人工智能产业方面的应用还远远不够,所以谈不到“超车”。唐杰教授则谈到人工智能的发展就像运动员参加铁人三项一样,重要的是不要冲动、而是slow down,并能够持之以恒,并不是“超车”。王长波教授指出,目前人工智能在国内有很大的应用场景,有“超车”的可能性,但离“超车”还距离甚远。


议题二: 我国人工智能领域有优势吗?

王昊奋博士首先谈到,中国在很多比赛上产生了“微创新”,取得了比较好的成绩(例如,在很多会议上拿到Best paper奖项),这说明我们进入了某些研究领域的主流核心圈。政府对于人工智能专项立项、世界人工智能大会在中国的举办、AI芯片和大数据分析等方面的产业布局相对的完善,这些都表明了我国在人工智能领域具有一定的优势。唐杰教授则认为,快速发展靠产业,中期发展靠研究,长期发展靠教育,人工智能需要静下心来的顶尖研究者和教育者。只有做到以上几点,才能真正凸显出我国在人工智能领域的优势。王晓阳教授表示,我国在人工智能领域既有优势,也有劣势。其优势在于我国人多基数大、体制好;劣势表现在过于急躁。他强调我们要学会“排好队”、稳住阵脚,进而打赢人工智能这场“战役”。王长波教授认为AI发展重在教育,国内很多企业、高校、中小学都在推进,这是有望弯道超车的重要抓手,所以我们需要更多的人投身到AI教育中。曹楠教授也谈到,文化、娱乐产业能够驱动AI的发展,中国在这一方面是走在前面的。


议题三:人工智能的核心数据算法会不会被“釜底抽薪”?

王晓阳教授首先剖析了这个问题本身的背景是中美近期的竞争问题,所谓的“卡脖子”是从市场的角度来看的,“卡脖子”的本质原因是技术专利不在我们这边,造出来但不能卖。而中国是不是能够发展出自己的算法、算力,是非常有可能的,对科研人来讲,重要的问题是在底层长远的研究上多做努力。王昊奋博士认为,类似中美近期的竞争问题的出现,并不是一天两天的事情。如果不是完全市场化的话,我们总是可以在艰苦的条件下做好很多事情。如果我们被“釜底抽薪”,可能会有“阵痛”,但是最终不会影响我国人工智能领域的前进脚步。王长波教授认为我们需要更加重视AI的基础教育,在基础数学、算法方面,学术界需要投入更多的力量。张文强研究员认为如果“釜底抽薪”这一天真正到来,反倒有利于我们做出创新的东西。


议题四: 我国如何才能实现从智能大国到智能强国的转变?

王昊奋博士说到,现在很多企业都拥抱开源,而用只是第一步,能不能用是个问题;第二步是需要做大量的优化和适配,以形成自己的分支;第三步是形成产业联盟,制定自己的标准,并生产不被“卡脖子”的产品。曹楠教授认为技能是被逼出来(例如当数据不存在时候,我们会想着去收集更多的数据),这对于增强自身抵抗力是非常有好处的。王晓阳谈到自己的学生曾问他的一个问题:GitHub是不是也有可能关闭。他认为不管GitHub关还是不关,各有利弊,也许关的好处更大,因为这可以促进自身能力的提高,总体来说就是把自己的事情做好。唐杰教授接着王晓阳教授的话题,认为关GitHub对于学术研究没什么影响,这反而避免了“下包流”的一些行为。在经历长期的积累后,我们会在一些领域有重大突破,而这个过程更多的是体现出中国的度量。张民教授从自己培养学生角度进行了阐述,他要求学生做研究需要把最基本的算法重新写出来,以对所研究问题有深入地理解,进而有创新。他教导自己的学生,当遇到困难时,要变压力为动力,变困难为机遇。


      在讨论的最后,各位专家学者作了总结发言。王昊奋博士说到,不管世界怎么样,做好自己,兼顾短、中、长三线。王长波教授认为我国的人工智能还在路上,我们要做的就是扎扎实实地工作,学术界和产业界要共同推进我国人工智能领域的发展。唐杰教授用三个词:自信、坚持、集智,对专题讨论作了总结。王晓阳教授强调了做学术研究“扎实”的重要性。张民教授对年轻人给予了希望,现在形势一片大好,未来一片光明。张文强研究员对唐杰教授的总结作了补充,强调“开放”同样非常关键。曹楠教授希望研究人员聚焦基础理论研究,大力推进产业发展。

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智能篇主要嘉宾合影







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