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| 本文作者： 老王 | 2017-02-12 11:20 |
雷鋒網(wǎng)按：本周，人工智能產(chǎn)、學(xué)兩界的資深人士紛紛在頂級會議 AAAI 中亮相，分享了他們在各自研究方向的體會與心得。本期雷鋒網(wǎng) AI 科技評論周刊整理了清華大學(xué)朱小燕教授、麻省理工學(xué)院 Rosalind Picard 教授、百度副總裁王海峰、亞馬遜 AWS 機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān) Alex Smola 的分享。
在 AI 科技評論組織的 AAAI 中國之夜活動上，AAAI 現(xiàn)任執(zhí)委楊強(qiáng)教授、清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室主任、信息獲取課題組的學(xué)術(shù)帶頭人朱小燕教授、今日頭條實驗室總監(jiān)李磊、iFly.vc 合伙人沈瀚、物靈科技人工智能首席科學(xué)家吳惟心、iPIN 創(chuàng)始人楊洋在現(xiàn)場做了分享。
其中，清華大學(xué)朱小燕教授分享了她本人對從業(yè)者的一些建議，并提到了 NLP 學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)有何不同。
朱教授說，做計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，內(nèi)容應(yīng)該是跳起來能夠夠得著的，當(dāng)下不那么踏實，但是，條件好了就能夠使用。比如某研究院說要做能夠觀察人的面部表情情感變化，做能夠進(jìn)行情感交流的機(jī)器人。作為研究可以，作為概念產(chǎn)品可以試試，作為賺錢的產(chǎn)品就比較困難了。首先你就要叫計算機(jī)知道什么叫表情變化，大喜大悲容易，平時的細(xì)微表情變化就難了。又有多少人會察言觀色，會到什么程度？家庭陪伴機(jī)器人假定的服務(wù)對象多半是老人，老人臉上就更不容易識別出喜怒哀樂的變化了。這些做研究是可以，有能力的企業(yè)可以做這樣的研究做基礎(chǔ)沉淀和展示，但是做產(chǎn)業(yè)就要想清楚了。再比如做陪伴老人的機(jī)器人產(chǎn)品。如果是行走機(jī)器人就要想清楚，機(jī)器人腿腳不方便，老人腿腳也不方便，兩個腿腳不方便的在一起（笑）。這個東西還有不少問題需要解決。但是研究肯定是可以的。
身為“情感計算”之母的 Rosalind Picard，是該領(lǐng)域首屈一指的專家。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法工具日漸普及的今天，人們猛然醒覺“認(rèn)知”“情感”正是創(chuàng)造出真正的 AI 的瓶頸。于是，全世界的目光都投向了 Rosalind Picard 的研究。此次，AAAI 2017 邀請她前來做主題演講，介紹“情緒計算”學(xué)科的由來、情緒識別機(jī)器學(xué)習(xí)算法、以及能監(jiān)測人體焦慮、緊張情緒的傳感器的最新研究進(jìn)展。
Rosalind Picard是麻省理工學(xué)院（MIT）教授，在 MIT 的跨領(lǐng)域尖端科學(xué)實驗室 Media Lab 從事機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)的交叉研究，一手創(chuàng)立了 Media Lab 情感計算研究部。她同時是兩家初創(chuàng)公司 Affectiva 和 Empatica 的聯(lián)合創(chuàng)始人，前者研發(fā)情緒識別、監(jiān)測技術(shù)，后者生產(chǎn)整合這些技術(shù)的醫(yī)療傳感器，例如醫(yī)用可穿戴設(shè)備。但最重要的是，她的著作《Affective Computing》開創(chuàng)了計算機(jī)科學(xué)和人工智能學(xué)科中的新分支——“情感計算”。
深度 | 百度副總裁王海峰：百度在NLP領(lǐng)域都做了什么？
人工智能頂級會議暨 2017 屆 AAAI 大會召開，AAAI 今年首次設(shè)置了AI in Practice （應(yīng)用人工智能）環(huán)節(jié)，百度副總裁王海峰應(yīng)邀做了名為“百度的自然語言處理”（Natural Language Processing at Baidu）的主題演講。
王海峰在演講中提到，語言是思想和知識的載體，而對語言的處理和理解就顯得尤為重要。計算機(jī)領(lǐng)域中自然語言處理（Natural Language Processing: NLP）的目的，就是讓計算機(jī)能夠理解和生成人類語言。在百度，基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和語言學(xué)方面的積累，我們研發(fā)了知識圖譜，我們分析理解 query、篇章及情感，我們構(gòu)建了問答、機(jī)器翻譯和對話系統(tǒng)。NLP技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在百度的眾多產(chǎn)品上，比如搜索、Feed、o2o和廣告等。
演講主要針對知識圖譜、語言理解、篇章理解、語言生成、詩歌生成、文本摘要、自然語言處理應(yīng)用系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、對話系統(tǒng)等方向展開。
MXNet 在去年 11 月成為 Amazon AWS 的官方開源平臺。在本次的 AAAI 2017 上，亞馬遜 AWS 機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān) Alex Smola 做了主題分享，介紹了如何利用 MXNet 構(gòu)建一個可拓展的深度學(xué)習(xí)框架。雷鋒網(wǎng)旗下 AI 科技評論對此做了全程報道。
Alex Smola 是 MXNet 主要作者李沐在 CMU 的博士導(dǎo)師，后者在 Smola 加入亞馬遜期間一直在做 MXNet 開發(fā)和 AWS 上深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這也難怪在 Smola 演講最開始的感謝名單上，第一個名字就是李沐。
那么，作為亞馬遜的官方開源平臺，MXNet 又是如何實現(xiàn)「又快又好」的目標(biāo)呢？
Smola 指出，要構(gòu)建一個這樣集高效與個性化于一體的框架，首先不可避免地要涉及潛變量模型的設(shè)計。潛變量模型是一種結(jié)構(gòu)方程模型，區(qū)別于顯變量，指的是不能被直接觀測、需要通過間接數(shù)據(jù)體現(xiàn)的指標(biāo)。
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