BAT大佬金句不斷，AI垂直論壇亮點頻出——2018 WAIC的干貨集錦看這里

圍繞人工智能，政學產研都有話要說。

近日，2018世界人工智能大會正如火如荼的進行中。昨天的主論壇上，BAT大佬、雷軍、李飛飛、吳恩達等產學界大咖紛紛出席，在論壇上分享自己對于AI技術、AI產業的觀察和心得。

主論壇上，各大咖金句頻出

在主論壇，即將退休的馬云表示，人類可能把自己看的太重要了，“AI”不應該翻譯成人工智能，機器智能更合適，因為“機器會有自己的思考和運行邏輯，而不是全然按照人類大腦的方式，更何況人類對自己大腦的認知也十足有限。”另外，他也強調，AI的發展應該“嚴防葉公好龍”，“按照固有思維打掉一個行業，從來很簡單。但要呵護其從小到大，并不容易。保護哭喊的落后力量，一定會阻礙創新。”

馬化騰在現場指出，AI是一場跨國家、跨學科的挑戰，是不能拒絕的國際性奧林匹克競技，也不能閉門造車，它的發展離不開全球協作。同時，“要充分考慮AI潛在的負面影響，必將帶來全面的挑戰。比如國內已經有黑產，利用數據，用AI方式，實現更精準詐騙，可謂道高一尺魔高一丈。”

李彥宏認為，在AI時代，公司應該有AI思維、有AI能力、遵循AI的理論。作為一家企業最頂層的管理人員，他也在現場給下面的職工打了一劑強心針，表示“我不擔心AI帶來的失業，因為每一次技術革命，都會帶來職業變革，也會創造更多的工作機會。”不過，“那些無法擁抱AI、利用AI、AI化轉型的公司，會死掉。”

現場，雷軍對小米選擇AI做了一個簡短的回顧，稱兩年前的自己很焦慮，“因為國際巨頭、中國巨頭都在領跑了人工智能時代，身側還有1000多家創業者，競爭非常激烈，對于小米這種不大不小的公司到底該怎么辦？”深度思考之后，用雷軍的話來說，小米別無選擇的決定將人工智能變為最重要的戰略。從目前的態勢來看，這個決定的正確性不言而喻。

值得注意的是，離職谷歌的李飛飛首度亮相，并提出了“AI三原則”——第一，AI必須更深層次地反映人的思維；第二，有責任引導和監測AI對人類發展所帶來的影響，雖然工程化是一個挑戰，但更要關注AI帶來的社會倫理挑戰；第三，AI應該增強人類而非取代人類，AI可以替代危險性工作，但人的素質會因為AI有不斷的發展。

這之后，從創業的角度，吳恩達總結稱，每一個公司都要有自己獨特的AI戰略，這些公司不要在一般的AI上和谷歌、百度、微軟競爭，而是專注于自己已經非常擅長的領域，然后建立自己的強勢和優勢。另外，他也指出，學習“大數據”對于人工智能性能的提升固然重要，但是，學習“小數據”同樣需要得到充分重視。

分論壇上，各高校、廠家亮出特色

主論壇之后，WAIC與會觀眾的目光被數十個分論壇瓜分。僅今天一天時間，同期舉行的就有20個論壇，其中，百度、騰訊、商湯科技、依圖、上海交通大學等均各自承辦了主題論壇，現場姚期智等業內泰斗人物均有出席，以自己的核心技術、主營業務為核心，面向公眾展示了自己的AI軟硬實力，亦或是針對行業問題給出自己的觀察和理解，得到了與會觀眾的極大關注。

譬如騰訊承辦的“AI無界 智未來”分論壇，通過主題演講，騰訊系代表展示了公司在創新AI、醫療AI、機器人、智慧零售、AI生態建設等多個方面的研究和成果。

此外，因為落實到產業，由中關村雙創服務機器人產業聯盟（RFC）承辦的“聚力AI 內容賦能”2018年首屆RFC機器人創始人影響力峰會、小i機器人承辦的“聽見聽懂 AI知你心”智能語音語義分論壇也頗受歡迎。

2018年首屆RFC機器人創始人影響力峰會現場，RFC聯盟理事長、歸墟電子創始人王景陽表示，服務機器人未來較大的爆發點主要看四個領域，分別是家電、教育、娛樂和商用，這些領域可做的市場還有很大。

這其中，人機交互是一個至關重要的環節，對此，Rokid CEO祝銘明稱，語音、語義技術整體上已經相當成熟，尤其是在專業領域，現在能拉開差異的地方主要看各自在領域內的耕耘和積累。“過去四年我判斷語音會是主要的發力點，未來三至四年，我個人認為一定是多模態交互。屆時，多傳感器語音、攝像頭綜合能力交互一定會產生。”而服務機器人一定會順應這種趨勢。這也就意味著，在未來，人機交互將不僅僅局限于現在的語音交互或是視覺交互，借由多種傳感器的數據收集分析等，服務機器人的交互方式將變得更為多樣化。

此外，基于工業機器人的發展規律，海爾服務機器人總經理楊軍稱，服務機器人在這方面是可以借鑒的。他表示，工業機器人的規律是先解決人不能做的事情，再到多機協作實現大規模批量生產，再到數字工廠可以實現大批量定制，映射到服務機器人，當前還處于第一階段，聚焦在智能假肢等人做不了的事情，未來將進一步提高這個“做不了”的層級，譬如精確治療手術等，最后才是進入家庭。

在智能語音語義分論壇上，香港科技大學計算機系教授林方真博士表示,人工智能在實際應用中需要有一個智能體，當中很重要的一部分就包括語音、語義的理解。這方面，可以利用大數據、機器學習、概率與統計來完成。

針對語音、語義理解這一人機交互過程，清華大學計算機系，智能技術與系統國家重點實驗室主任、教授朱小燕將之分為三個層次，分別是單輪問答、多輪問答、交互機器人。

不過，先不提對話輪次的可實現次數，僅就“理解”這一方面看來，用亞利桑那州立大學教授Chitta Baral博士表示，人類理解依據非常簡單的話是容易的，但是對于機器卻是不容易的。這其中，最大的挑戰在于機器需要具備很強的背景知識，才能夠準確理解語義。

另外，從廠商的角度，小i機器人CEO朱頻頻在現場明確指出，基于智能語音語義技術，Chatting Bot的應用方向有很多，包括類人聊天伴侶、教育產業應用等等，但在具體的商業化落地中，“盈利”終究還是一件難事。

就目前的情況來看，各種AI大會層出不窮。而在這背后，我們能夠明顯感知到的是，上到國家政府，下到企業創企，圍繞人工智能，大家都有很多事情要做，也有很多的觀察與想法。

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