• 2015中国人工智能大会在京成功召开

    CCAI2015(中国人工智能大会)于7月26日-27日在北京友谊宾馆隆重举行。本次大会由中国科学技术协会、科学技术部、中国科学院指导,中国人工智能学会发起主办、CSDN承办,旨在打造国内人工智能领域最大规模、规格最高的学术和技术的年度盛会,汇聚国内外顶级的专家学者及产业界人士,多位院士、IT巨头研究院院长、顶尖公司负责人将就最新应用实践分享主题报告,1000位+一线技术精英现场参与讨论。 [详细]

图文实录

  • 7月26日
  • 7月27日
  • 17:00五组讨论结束之后,“人工智能与机器人的未来”分论坛进入全体讨论环节,各位专家针对现场观众的问题作了详细的解答。 [详情]

  • 15:45第一个讨论方向:“什么是人工智能?什么是机器人?人工智能与机器人之间的关系是什么?” (1)科大讯飞高级副总裁胡郁表示:人工智能有两个层面:用人工方法使机器产生智能;机械或计算机行为表现出的行为看上去有智能。类脑或者人脑的项目更多是使机器真正有思考的能力。图形识别、语音识别等技术都是为了使得机器能够拥有更多像人的行为。人工智能与机器人是一个事物的两个方面。比如人工智能是计算机学科的名词,机器人是机器、电子学科的名词。 (2)哈尔滨工业大学教授、机器人研究所所长赵杰表示:概念随着技术发展而变化。到终极目标的时候,就是像人的机器。不仅是功能、外形,而是方方面面都像人。现在的不同,是由于技术发展不足产生的。人工智能与机器人之间的关系?这是简单也是复杂的问题。因为什么是人,有是很难定义的。哲学上看,具有感知、思考、决策和执行能力的机器,帮助人实现生产等目标。 (3)新松机器人中央研究院院长徐方表示:现有机器人都是人教它怎么做,不是它自己怎么做。而“教”的过程,就是工智能和机器人最主要的关系。 (4)小i机器人联合创始人、总裁兼首席技术官朱频频表示:足够的复杂性就能产生智能。智能不是人所独有的。更多机器人是自动化机器。机器人是人工智能的一种应用,智能机器人是人工智能的一种综合体现,是以人为目标,让机器可以完成人的工作。在研发过程中,会出现很多的不同。 [详情]

  • 第二个讨论方向是“人工智能在理论,技术方面有哪些主要进展?” (1)科大讯飞高级副总裁胡郁表示,最近5年人工智能发展很快,他认为最主要的表现在两点,人工智能的语音和图像方面发展。 (2)小i机器人联合创始人、总裁兼首席技术官朱频频认为云识别已经进入产业化应用,他表示人工智能未来的大爆发,三个要素不可或缺,包括非常强的计算能力,算法,大数据。 (3)中国科学院自动化研究所研究员乔红对于人工智能的发展有两个方向,一个是生物启发式,另外一个是完全功能式。 (4)科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为,最近5年人工智能之所以火热起来,用一句话表示就是机器人从离我们很远走到我们身边。主要原因第一是我们国家领导人重视,第二金融界认识到机器人是很好的方向,包括大企业的进入,这些因素都促进了人工智能和机器人的快速发展。 (5)北航机械工程及自动化学院教授王田苗补充道,人工智能和机器人的发展得益于工业机器人的需求快速增长,其次是国外的大型互联网公司收购人工智能和机器人公司。

  • 第三组讨论:“人工智能与机器人在下一个5年或者10年之内,是否会成为风口?最先走进实用的产品都是什么吗?” (1)新松机器人中央研究院院长徐方表示:工业机器人已经走进现实。未来,视觉和触觉会是重点。精密装配会成为可能。智能型工业机器人在未来5-10年会大行其道。最初是汽车等高端行业应用,现在使用范围很广泛,不适合人来工作的场景都可以用机器人来代替人。 (2)中国科学院自动化研究所研究员乔红认为:短期来看,IT/互联网在机器人方面的速度很快。 (3)哈尔滨工业大学教授、机器人研究所所长赵杰表示:现在开会必谈机器人。最初是机器人的人来做,人工智能更加高大上。人工智能和机器人结合后,会对机器人提出什么要求,毕竟机器人 是人工智能的一个体现,包含结构、功能等各方面。反过来,机器人的智能对人工智能也有需求,比如视觉,搬运物体的精度。融合的好,将是未来5-10年的发展亮点。 (4)科技部高技术研究发展中心研究员刘进长表示:政府的支持和扶植,人工智能与机器人肯定会成为风口。谈到发展,解决吃穿住行的刚性需求,比如家庭机器人的爆发会很快。 (5)科大讯飞高级副总裁胡郁表示:《从0到1》这本书中,有一句话适合人工智能与机器人:美国近些年投入很多资金研发能飞的汽车,最后缺得到了140字符(指的是 Twitter)。真实世界需要的是物理、综合的东西,但虚拟化和信息化却反而发展更快。此外,情感的交互也是浸入式体验的一种表现。所以纯虚拟化的人工智能在发达,也不能解决实体和情 感的需求。 (6)小i机器人联合创始人、总裁兼首席技术官朱频频表示:小i机器人在过去半年中,估值翻了近十倍。资本市场最认可的就是新技术的发展。无论是用机器人的方式来做智能机器人,还是从人工智能来做机器人,都是殊途同归的。无论是美国新研发出来的扫地机器人,还是中国智能吸尘器变化而来的扫地机器人,都是一样的。所以人的智能和机器的融合一定是下一个风口。

  • 第四个讨论方向:“如果有投资机会,你对什么项目更看好?” (1)小i机器人联合创始人、总裁兼首席技术官朱频频:投资有两方面,核心技术能力研发和符合产业发展趋势的外延方向,能够更好将企业核心能力进行输出。比如我们投资了美国的一家人脸识别,模拟真实情况。 (2)科大讯飞高级副总裁胡郁:用户角度考虑,人工智能与机器人会投资围绕小孩和老人的方向。 (3)新松机器人中央研究院院长徐方:民用服务机器人在智能方面还需要投入。包括语音还没有实现可以和人自由来交流。另一方面,在认知、深度学习等技术方面还要继续投入。

  • 第五组讨论方向:“我国在人工智能与机器人研究方面的优势、劣势和建议?” (1)哈尔滨工业大学教授、机器人研究所所长赵杰认为人工智能的发展一定需要关注技术的成本,技术的低成本化是不可忽视的话题。 (2)科技部高技术研究发展中心研究员刘进长对此表示,对于人工智能的发展第一需要真正深度的融合,除了技术上的,还有一个就是人的容忍度方面,包括人工智能和机器人的人才协同发展。第二企业需要求异发展,不能跟风。第三找一个适合的方向。 (3)中国科学院自动化研究所研究员乔红表示对于人工智能暂时的缺点,他建议一个是宽容,多一些宽容,还有一个就是企业和人才的联合,在这一点上他很赞同上面两位的看法。

  • 15:4027日下午的“人工智能与机器人的未来”分论坛由北航机械工程及自动化学院教授王田苗主持,他首先介绍了出席本次论坛的六位嘉宾,分别是新松机器人中央研究院院长徐方,哈尔滨工业大学教授、机器人研究所所长赵杰,科技部高技术研究发展中心研究员刘进长,科大讯飞高级副总裁胡郁,中国科学院自动化研究所研究员乔红,小i机器人联合创始人、总裁兼首席技术官朱频频。 他表示目前人工智能已经逐渐从实验室走进社会,走进生活,从概念走向产品,因此现在必须明白什么是人工智能,什么是机器人。 [详情]

  • 14:25“大数据的机遇与挑战”分论坛进入全体讨论环节,各位专家针对现场观众的问题作了详细的解答。 [详情]

  • 14:15考拉征信首席技术官葛伟平分享征信与数据的关系。他认为,数据和征信密不可分。征信涉及的数据种类比较多,所以要收集和利用能够反映能力或者意愿的数据,如信用类数据、理财数据、公缴数据、消费数据,在移动互联网时代可以通过位置信息验证身份有效性,互联网信息也可以加入评估。处理这些大数据,需要用Hadoop、Spark、Hive、Impala等技术。具体征信建模的方法,是采取传统统计理论和大数据技术联合建模,数据量越大,越能提升模型预测能力,处理能力越高,建模优势越明显。 [详情]

  • 14:05春雨移动健康CEO张锐具体分析了数字医疗核心——EHR。定义EHR有四个方面:实时健康流数据,历时疾病数据,节点健康水平数据和健康消费行为数据。其中,实时健康流数据主要采集的是 人体心率、心电、血压、血糖、运动、体温、呼吸等生命体征数据,主要是来自可穿戴设备等。历时疾病数据来自各医院,但由于信息孤岛,有很大的应用障碍。EHR带来的变化,首先是从看 医生到医生看你,从医生中心到用户中心,从医院中心到客厅中心,从治病挣钱到防病挣钱。目前还有一些问题需要解决,比如中国用户EHR数据画像,EHR上下游硬件和EHR接口标准等。 [详情]

  • 13:55中科院计算所研究员何清的主题是《大数据与人工智能》,他介绍到人工智能的突破的技术基础包括:分布并行计算环境,专家规则知识搜索,非结构化信息处理,类人认知学习过程。对于大数据下如何发展人工智能,他认为需要以认知科学为基础,以智能算法为中心,以计算智能为手段,逐层递进提升智能,另外,还需要软硬件交叉融合,多学科交叉的智能信息处理来实现。最后他介绍了大数据挖掘算法的特征和挑战。 [详情]

  • 13:45复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任朱杨勇表示,大数据是当前技术不能处理的数据集,这对人工智能从业者来说是好消息,因为可以有更多的事情可以做。今天之所以讲大数据,和以前讲信息化是有区别的,并不是带上大数据的帽子就是大数据,大数据是指为据测问题提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。大数据问题的关键技术挑战在于:找到隐含在低价值密度数据资源中的价值,在希望的时间内完成所有的任务。用数据解决问题,和解决数据的问题,结合起来就是数据科学。 [详情]

  • 13:35清华大学计算机系副主任、国家“千人计划”特聘专家朱文武表示,包含人、机、物所产生的数据无所不在,大数据将带来产业变革和商业机遇。数据科学,是数据爆炸将理论、实验、计算统一起来的学科交叉,从计算模型驱动转变为数据驱动,将带来数据计算突破。网络世界、物理世界和人类社会的三元空间大数据,其核心问题是异构关联、知识发现。如果能将数据驱动和知识驱动更好结合起来,大数据将有更多发展空间。类脑计算是现在提出的大构想,还需要时间。 [详情]

  • 13:3027日下午,“大数据的机遇与挑战”论坛在中国科学院大学教授石勇的主持下开始,他概括了今天下午的讨论方向,主要包括以下几个问题:1.大数据与人工智能,2.大数据的科学原理与数据科学3.非结构与半结构大数据的结构化问题 4.大数据的复杂性表达和数据社会 5.大数据的开放,产权与隐私问题 6.大数据与人类健康 7.大数据与信用评分及社会管理。 [详情]

  • 11:45科大讯飞董事长刘庆峰介绍科大讯飞人工智能最新进展。他表示,科大讯飞在语音交互的三个支持技术(语音合成、语音识别和自然语言理解)上都已经达到世界先进水平,已经连续多次斩获国际大奖。他介绍超脑认知智能的研究目标:让机器能理解会思考,具体包括语言理解、知识表示、联想推理和自主学习。 [详情]

  • 10:45合肥工业大学教授、国家“千人计划”特聘专家吴信东的演讲主题是“大数据知识挖掘”。在他看来,大数据已经成为全球火爆的技术话题,但究竟什么样的规模叫做大数据?从数据库、统 计学、数学等方面来看都有不同定义和解读。但对其核心技术的需求是一样的,数据关联和分析。2014年1月发表了《HACE Theorem》论文之后,IEEE XPLORE每月下载量都非常高。其中,HACE是heterogeneous、Autonomous sources、Complex、Evolving relationship的缩写,核心是通过数据特征找到数据关联。在合肥工大看来,大数据Processing Framework有四层:数据计算平台、专家系统、信息个性化保护、数据挖掘。 [详情]

  • 9:35微软全球执行副总裁沈向洋做主题报告《Computer Vision - The Past, Present, and Future》。他首先介绍了微软“Project Oxford”的初衷,Project Oxford主要是一个能够帮助开发人员创建智能应用的REST API与SDK开发包,是一系列能够智能解析数据并且能让你应用变得更加“聪明”的服务,它提供的REST API以及SDK,可使开发人员能够利用微软的自然数据解析算法功能,为其解决方案添加智能服务。 [详情]

  • 目前提供以下API:脸部API——微软基于云的脸部识别算法,可用来检测和识别图片中的人脸。视觉API——视觉API是一组先进的图像处理算法,可基于视觉内容返回信息,并生成图像。语音API——语音API提供最先进的算法处理语音,使用这些API,开发人员可以很容易地为他们的应用添加语音操控功能。在某些情况下,这些API还能够实现实时交互。智能语言理解服务——智能语言理解服务(LUIS)为向应用中添加语言理解功能提供了一个快速有效的途径。

  • 对于计算机视觉,他回顾了过去50年来的发展历程,经历的关键阶段,当前的发展现状以及接下来的发展趋势。同时,他详细分享了深度学习的奥秘,包括深度学习的定义,来自哪里,他表示深度学习之所以爆发主要原因第一是数据多,其次是计算速度快。 最后他提到Microsoft COCO系统和微软小冰的最新研究成果,小冰在推出1年,已经有几千万用户,他表示人工智能将集成到微软最新的操作系统中,对于计算机视觉,他预测接下来的研究方向是“两大一精”,即大数据、大计算、精准计算。

  • 8:35中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅发表主题报告《脑认知的形式化——从研发机器驾驶脑谈开去》。他表示,要想解释脑认知之谜有两条路,脑认知的神经学方法,和脑认知物理学方法。结合脑认知物理学方法研究生物脑叫形式化,主要是三个问题:脑认知的形式化可以不可以先关注脑认知的社会属性,作为主管世人脑是如何反应客观物理世界的?人脑是如何从外部环境中获得知识和技能的?人脑是如何根据已知解决未知的?人脑的想象力即如何形成创新的? [详情]

  • 他认为,脑认知的内涵包括记忆力、计算认知和交互认知。记忆比计算更重要。他解释说,脑认知的本质是统计认知,对世界的认知不是一次完成,需要多次反复,在不停的感知、认知行动过程中形成不确定性,这就是进化。动态演化过程从时间上看是积分,就变成记忆。计算认知方面,人脑没有多种计算,只有一个计算法——相似计算。交互认知具有二重性,除了脑认知的另外一个重要特点是脑通过感知系外部世界交互。后者受到冯·诺伊曼计算机的局限。

  • 基于上述三个方面,李院士分享了“驾驶脑”的研究,他认为要懂得忽略和聚焦,懂得抽象和分离。具体而言,机器驾驶选择性忽略脑认知对人体内分泌系统,对躯体神经系统、对心肺机能、对自身生存相关行为的控制和调节等,只关注安全驾驶这个特定注意。他演示了2012年设计成功的北京到天津高速公路全程的无人驾驶,全称没有人工干预。设计上包括感知、认知和行动三个功能,其中长期记忆、工作记忆和动作记忆非常重要,采用GPU加CPU加FPGA加ASIC的技术。 李德毅最后表示,如果人脑特定问题域的认知能力可以先局部地形式化,哪怕在微观上不具有组织结构的相似形。

  • 8:302015中国人工智能大会进入第二天,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅,微软全球执行副总裁沈向洋,合肥工业大学教授、国家“千人计划”特聘专家吴信东,科大讯飞董事长刘庆峰将发表重要演讲。本次主题报告上半段由中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛主持。

新浪微博 (#CCAI2015#)@CSDN云计算

7月26日

主题报告

清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任 马少平
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长 李德毅
中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长 谭铁牛
中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长 徐扬生
IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监 苏 中

分论坛:“机器学习与模式识别”

分论坛:“人工智能与认知科学”

7月27日

主题报告

分论坛:“大数据的机遇与挑战”

分论坛:“人工智能与机器人的未来”

大会展区

依图科技展台
博文视点展台
天诚盛业展台
慕课网展台
智齿博创科技展台

大会花絮

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