第一個(gè)由政府主導(dǎo)的人工智能峰會(huì)AI Everything于4月30日-5月1日在阿聯(lián)酋最大城市迪拜召開。AI Everything峰會(huì)旨在促進(jìn)人工智能領(lǐng)域的倡議、合作、伙伴關(guān)系、和突破，并促進(jìn)對(duì)政府、企業(yè)、社會(huì)和人類的積極影響。

大會(huì)邀請(qǐng)了來自125個(gè)來自世界一流企業(yè)的高管、高校學(xué)者、和意見領(lǐng)袖，為15,000多為參會(huì)者獻(xiàn)上了超過130個(gè)小時(shí)的精彩演講內(nèi)容，同時(shí)吸引了超過150家參展商。

演講嘉賓包括Coursera Landing AI創(chuàng)始人、斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá);

NNAISENSE聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家、LSTM之父的Jrgen Schmidhuber;阿聯(lián)酋人工智能部長(zhǎng)奧馬爾奧拉馬(Omar Al Olama);商湯聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO徐立博士;乂學(xué)教育-松鼠AI首席架構(gòu)師Richard Tong等等。

吳恩達(dá)：教育是推動(dòng)世界進(jìn)步的最好工具之一

Coursera Landing AI創(chuàng)始人、斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá)的演講主要分為三個(gè)部分：人工智能的新趨勢(shì);人工智能教育;企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型。

隨著全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng)，以及并行計(jì)算的算力逐年迭代，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的計(jì)算機(jī)技術(shù)取代了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，極大地提升模型的準(zhǔn)確率。吳恩達(dá)說，這也是 為什么這波人工智能浪潮在現(xiàn)在興起的原因。

一個(gè)人用不到一秒鐘的時(shí)間做的任何事情，都將會(huì)被自動(dòng)化，吳恩達(dá)說。

吳恩達(dá)認(rèn)為，近幾年人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了三個(gè)值得業(yè)界關(guān)注的新趨勢(shì)：

1. 小數(shù)據(jù)：實(shí)際的工業(yè)環(huán)境不可能針對(duì)每一個(gè)應(yīng)用提供成千上萬的標(biāo)注數(shù)據(jù)，吳恩達(dá)說隨著無監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、甚至零樣本學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步，模型將從很少的樣本數(shù)據(jù)中獲得表征。小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的發(fā)展也符合AI落地的實(shí)際情況。

2. 泛化能力：不是每一個(gè)數(shù)據(jù)樣本都是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，目前學(xué)界開展了許多圍繞數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)來提高模型的泛化能力。

3. AI正成為一種系統(tǒng)工程學(xué)科。如今的學(xué)者和研究員正在探索AI的可解釋性和原理性，為AI建立一套系統(tǒng)性的理論支持架構(gòu)。

隨著AI的普及，吳恩達(dá)表示相對(duì)應(yīng)的AI人才數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。我們需要在北京和硅谷之外的AI人才。教育是最好的解決方案，為了降低門檻讓更多人獲得純粹的AI教育，吳恩達(dá)先后創(chuàng)辦了在線教育平臺(tái)Coursera和深度學(xué)習(xí)教育公司Deeplearning.ai。

據(jù)美國教育媒體EdSurge報(bào)道，吳恩達(dá)的斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課自7年前開課以來，仍是Coursera上最受歡迎的課程。

最后，吳恩達(dá)談到了他去年剛剛發(fā)布的人工智能轉(zhuǎn)型指南(AI Transformation Playbook)，這一指南基于他在谷歌、百度以及Landing AI的多年經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出了能幫助傳統(tǒng)企業(yè)CEO們實(shí)現(xiàn)人工智能轉(zhuǎn)型的五大步驟：

1. 執(zhí)行試點(diǎn)項(xiàng)目從而獲得動(dòng)力

4. 建立公司內(nèi)部的AI團(tuán)隊(duì)

5. 對(duì)員工進(jìn)行AI技能培訓(xùn)

6. 制定人工智能戰(zhàn)略

7. 在公司內(nèi)部和外部建立良好的溝通渠道

乂學(xué)教育-松鼠AI Richard Tong：教育為何需要人工智能

乂學(xué)教育-松鼠AI首席架構(gòu)師Richard Tong發(fā)表演講

松鼠AI首席架構(gòu)師Richard Tong受邀參加了演講，分享了他對(duì)應(yīng)用人工智能和教育相關(guān)的意見。他談到了業(yè)內(nèi)是否缺乏合格的從業(yè)人員，以及大學(xué)和高等教育機(jī)構(gòu)在培養(yǎng)人類應(yīng)對(duì)人工智能進(jìn)步的能力上需要發(fā)揮什么作用。

首先，Richard介紹了乂學(xué)教育-松鼠AI和卡耐基梅隆大學(xué)(CMU)的一些科研合作項(xiàng)目，以及松鼠AI如何為智適應(yīng)教育制定行業(yè)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)化流程。Richard深度參與了IEEE自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)P2247工作組的工作，目的是調(diào)查自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)(AIS)的市場(chǎng)需求，包括智能輔導(dǎo)系統(tǒng)和其他相關(guān)學(xué)習(xí)技術(shù)，制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

其次，Richard稱這個(gè)時(shí)代最重要的是明白人們到底應(yīng)該學(xué)習(xí)什么，許多傳統(tǒng)意義上的技能在如今這個(gè)時(shí)代可能門檻沒有那么高了，甚至很容易被機(jī)器替代。舉個(gè)例子，如果你靠下圍棋或者國際象棋為生，在這個(gè)時(shí)代如果不依靠人工智能來幫助你，你將很難出人頭地。

即使是在高等院校，許多人的大部分時(shí)間都用來學(xué)習(xí)一些可能沒什么用的知識(shí)或技能，AI的作用是提高學(xué)習(xí)效率，將可以被自動(dòng)化的知識(shí)教學(xué)交給AI來做，人類教師的定位則會(huì)發(fā)生變化，負(fù)責(zé)諸如社交技能上的輔導(dǎo)、以及精神上的支持。

在隨后的演講中，Richard主要講述了如何讓人工智能在教育領(lǐng)域的表現(xiàn)更好，Richard總結(jié)出了七點(diǎn)人工智能在教育領(lǐng)域獲得成功的關(guān)鍵因素：

1. 能準(zhǔn)確地高效地診斷學(xué)生的知識(shí)狀態(tài);

2. 細(xì)粒度的引人入勝的教學(xué)內(nèi)容;

3. 合理的學(xué)習(xí)路徑;

4. 優(yōu)化的學(xué)習(xí)目標(biāo);

5. 及時(shí)的人為干預(yù)和補(bǔ)救

6. 不斷的激勵(lì)、反饋和參與，以培養(yǎng)學(xué)生的自信心和心態(tài);

7. 幫助家長(zhǎng)給學(xué)生提供充分的學(xué)習(xí)環(huán)境。

LSTM之父Juergen Schmidhuber：自我改進(jìn)的AI征服宇宙

雖然今年深度學(xué)習(xí)三架馬車(LeCun，Hinton，Bengio)榮獲計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最高榮譽(yù)圖靈獎(jiǎng)令從業(yè)者為之振奮，但有不少人為遠(yuǎn)在瑞士的Juergen Schmidhuber。Juergen在30年前提出的LSTM(長(zhǎng)短期記憶)至今仍是許多眾多語音識(shí)別和機(jī)器翻譯應(yīng)用的奠基算法，其帶來的影響力并不比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播、和注意力機(jī)制來的小。

這并不影響Juergen在AI Everything上的高談闊論，在演講中，Juergen概述了人工智能將如何改變文明的方方面面，并最終殖民宇宙，使其智能化。

演講的上半部分，Juergen主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)過去60年發(fā)展的簡(jiǎn)史：從1965年由Alexey Ivakhnenko和Lapa創(chuàng)建的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，到1970年Linnainmaa在其碩士論文中介紹了反向傳播，這些奠基算法都在影響后世人工智能的發(fā)展。

在這一過程中，LSTM當(dāng)然扮演了非常重要的角色：世界前五大公司都在使用LSTM來創(chuàng)建AI應(yīng)用，比如谷歌的語音識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯;蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa背后都是LSTM;Facebook一年用LSTM做45億次自動(dòng)翻譯。而去年OpenAI推出的Dota 2人工智能系統(tǒng)也是基于LSTM。

演講的下半部分則介紹了Juergen創(chuàng)立的人工智能公司NNAISENSE的一些工作：通過構(gòu)建實(shí)用化的通用人工智能系統(tǒng)，在工業(yè)、金融、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化。

Juergen的目標(biāo)當(dāng)然不局限于此，他希望建造一臺(tái)能夠自我改進(jìn)的AI，用一種人類絕不可能的方法殖民并改變整個(gè)太陽系、銀河系和宇宙。約爾根認(rèn)為，當(dāng)AI智能超過人類時(shí)，它們就不關(guān)心人類了而是關(guān)注其他超級(jí)智能AI，就像人類最感興趣的是其他人而不是螞蟻。

人類的興趣主要限于第三顆行星周圍的一層非常薄的生物圈，但太陽系的其余部分不是為人類制造的，而是為適當(dāng)設(shè)計(jì)的機(jī)器人制造的。一些20世紀(jì)最重要的探險(xiǎn)器已經(jīng)相當(dāng)于機(jī)器人太空船了，只不過不夠智能罷了。如果配上超級(jí)AI，甚至可以想象一下小行星帶中的先進(jìn)機(jī)器人文明。

小行星帶中包含許多用于無數(shù)自我復(fù)制機(jī)器人的材料。機(jī)器人的思想將以最快的方式穿越太陽系及其他地方。即使是不利于生物生存的地方，機(jī)器人和軟件依然可以存活下去，這就是Juergen腦海中超級(jí)AI征服宇宙的藍(lán)圖，而這還只是開始。

阿聯(lián)酋人工智能部長(zhǎng)：人工智能優(yōu)化國家預(yù)算策略

2017年，阿聯(lián)酋任命當(dāng)時(shí)年僅27歲的奧馬爾奧拉馬(Omar Al Olama)為人工智能國家部長(zhǎng)，也是世界上最年輕的國家部長(zhǎng)之一。在奧拉馬的領(lǐng)導(dǎo)下，阿聯(lián)酋公布了2031年國家人工智能戰(zhàn)略。過去幾年，阿聯(lián)酋也是世界上最活躍的人工智能發(fā)展國之一。

在本屆AI Everything大會(huì)上，奧拉馬分享了他對(duì)人工智能的見解。他提到世界上大部分國家的政府將年度預(yù)算的80%以上用于業(yè)務(wù)開支，只有20%用于改善國家的投資，他認(rèn)為，通過人工智提高效率，將讓政府擁有更多的預(yù)算，在改善政府工作方面進(jìn)行更多投資。

奧拉馬也回答了有關(guān)對(duì)特斯拉創(chuàng)始人伊隆馬斯克(Elon Musk)AI威脅論的看法，馬斯克稱，人工智能是對(duì)人類生命的唯一最大威脅，與核武器一樣危險(xiǎn)。

奧拉馬回答說，馬斯克指的是通用人工智能。這是一項(xiàng)人類無法控制或駕馭的技術(shù)。這是一件令人擔(dān)心的事情，但也是一個(gè)遙遠(yuǎn)的問題。50年后可能會(huì)發(fā)生，但也可能一千年后才會(huì)發(fā)生。

奧拉馬認(rèn)為，目前的人工智能只是狹義的人工智能，為了解決某一個(gè)任務(wù);但即使如此，如果狹義AI被用來制造自動(dòng)武器，后果依然不堪設(shè)想。奧拉馬說，世界各國政府有責(zé)任共同制定一項(xiàng)關(guān)于使用這類技術(shù)的國際條約。

我們需要確保負(fù)責(zé)任地部署人工智能，奧拉馬說，這樣我們就可以為我們的子孫后代留下一個(gè)更美好的世界。

商湯CEO徐立：人工智能的感知未來

商湯聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO徐立博士受邀介紹了商湯在感知領(lǐng)域的主要應(yīng)用。作為全球估值最高的人工智能獨(dú)角獸，商湯科技如何布局人工智能、提升機(jī)器的感知能力是此次大會(huì)頗為矚目的話題。

徐立稱，目前商湯的人工智能涉獵十多個(gè)垂直領(lǐng)域，覆蓋自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、娛樂、AR、人機(jī)交互等等。在演講中，他著重介紹了幾款商湯自主研發(fā)的人工智能感知應(yīng)用：

SenseRemote：這是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)解譯的一個(gè)應(yīng)用，目的是提升遙感數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理、分析能力。SenseRemote可以智能化地完成道路、建筑等信息提取、用地分類、飛機(jī)船舶等目標(biāo)檢測(cè)，地區(qū)變化監(jiān)測(cè)等，為自然資源規(guī)劃、生態(tài)保護(hù)、商業(yè)決策、應(yīng)急減災(zāi)等提供可靠客觀的數(shù)據(jù)支撐。

SenseKeeper人臉閘機(jī)：商湯在兩年前打造了一款內(nèi)置人臉識(shí)別技術(shù)、用于控制人行通道閘的人臉識(shí)別閘機(jī)SenseKeeper。能夠?qū)崿F(xiàn)人員身份驗(yàn)證、人員進(jìn)出管理和考勤管理。目前，這款閘機(jī)廣泛適用于辦公大廈、政府機(jī)構(gòu)和景區(qū)展館等場(chǎng)所。

SensePosture人體骨架檢測(cè)：這是商湯基于深度學(xué)習(xí)框架所研發(fā)的人體骨架檢測(cè)功能模型，可以在單幀RGB-D圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出人體的位置和姿態(tài)，并輸出對(duì)應(yīng)的17個(gè)3D人體節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。該技術(shù)可以覆蓋多種應(yīng)用場(chǎng)景，比如3D人體骨架檢測(cè)：基于RGB-D信息輸入，輸出人體節(jié)點(diǎn)的3D座標(biāo)，以及人體剪影深度圖：基于RGB-D信息輸入，將人體和背景分割，輸出人體剪影深度圖。