计算机语言信息处理 机器之心GMIS 2017释放众多前沿观点(2)

俞栋

在27日当天，还有多位专家通过主题演讲、圆桌论坛等互动形式，从科学家、企业家、技术专家的视角，分别解读了人工智能的未来发展。如英特尔 AIPG 数据科学部主任Yinyin Liu探讨分享了如何用同一种模型为不同行业提供解决方案，以及如何让各个行业的专家建议推动整个人工智能生态系统的发展;今日头条副总裁&人工智能实验室负责人马维英则分享了今日头条在人工智能时代，面对着信息流的机遇和挑战，如何利用人工智能促进人类社会的信息交流与写作。

27日下午的时间属于三场主题Session。在Session 1 机器学习 (Machine Learning)中，俄亥俄州立大学感知与神经动力学实验室主任&大象声科首席科学家汪徳亮详解了基于深度学习的语音降噪技术;地平线机器人创始人余凯则在以“深度学习引领驾驶革命”为主题的演讲中，分享了如何在自动驾驶中构建深度学习。接下来，清华大学智能技术与系统国家重点实验室朱军探讨分享了贝叶斯深度学习模型的计算平台：珠算;亚马逊 AWS 总监Leo Dirac介绍了MXNet在分布式机器学习训练中的优势。

汪徳亮

第二场Session 机器学习交叉研究( Interdisciplinary Research with Machine Learning)同样是干货满满。纽约大学心理学教授、 Geometric Intelligence 创始人&畅销书作者Gary Marcus认为，在通往通用人工智能的道路中，人们可以把解决复杂问题的思路用到 AI 领域的前进上，采用跨领域专家合作的形式。北师大认知神经科学与学习国家重点实验室教授、IDG/McGovern 脑科学研究所研究员吴思发表了主题为《视觉信息处理的动态法则》的演讲，他认为，人工智能应该向生物智能学习动态信息的处理，而要处理动态信息，预测是关键。在这一Session中，加拿大麦吉尔大学语言学副教授&科幻电影《降临》科学顾问 Jessica Coon与杉数科技联合创始人、首席科学家&上海财经大学交叉科学研究院院长葛冬冬分别分享了“外星人、田野调查和通用语法”及“在人工智能时代，运筹学能做些什么?”。这一场Session在圆桌论坛中结束。

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