1995年，比爾·蓋茨在自己的第一本書《未來之路》中預言道，在即將到來的二十一世紀中，“資訊高速公路”將會貫通整個現代社會。在這光速變遷的二十年裡，科技摩擦出的火花隨處可見，科幻與現實的次元壁逐漸被打破，而這條“高速公路”通往的下一站，將是人工智慧大行其道的新紀元。

今年，以“人工智慧·未來之路”為主題的第十九屆“二十一世紀的計算”國際學術研討會將於10月19日在中國哈爾濱市隆重開幕。本屆會議將由微軟亞洲研究院與哈爾濱工業大學共同主辦，並有幸邀請到多位全球電腦科學和人工智慧學術領域的大師級人物，包括“二十一世紀的計算”大會的老朋友、圖靈獎獲得者JohnE. Hopcroft教授，微軟公司全球資深副總裁Peter Lee博士和微軟亞洲研究院院長洪小文博士等等，他們將與大家攜手同行，探索人工智慧的未來之路。

本屆大會還將以微信群分享的形式進行同步直播，並邀請微軟亞洲研究院資深研究員秦濤博士擔任此次分享的主講人，從專家角度實時解說嘉賓演講（參與方式見文末）。

強大的嘉賓陣容，權威的專家解讀，小夥伴們是不是已經期待值爆表了呢？在正式享用這場學術饕餮盛宴之前，先來幾道精緻的“開胃小菜”：大咖演講精彩內容搶先關注，滿足你的好奇心！點選閱讀原文了解更多大會資訊。

Peter Lee: 人工智慧的手工性

微軟全球資深副總裁、美國計算機協會（ACM）院士 Peter  Lee

人工智慧已經到達一種前所未有的科技高度，大批科學家和技術人員正在人工智慧領域傾注他們的熱情與專業技術，商界領袖和學者們也同樣對人工智慧的產業應用充滿信心、翹首以待。

在微軟，人工智慧的元素滲透在幾乎所有的產品和服務中，為使用者帶來巨大的收益。然而，創造和部署這樣的人工智慧應用並非易事，需要大量的專業知識和手動設計的解決方案。在這個意義上，可以說我們正處於“手工AI”的時代。在本演講中，微軟全球資深副總裁Peter  Lee將著重解析當前人工智慧應用的手工性質，展望一個更加工業化的未來。

John Hopcroft: 深度學習高效運作的祕訣

康奈爾大學計算機系教授、1986年圖靈獎獲得者、電氣電子工程師學會（IEEE）及美國計算機協會（ACM）院士John Hopcroft

在人工智慧的驅動下，一場資訊革命正在轟轟烈烈地上演。15-20年前，支援向量機模型的出現點燃了這場革命的引火線，而最近，深度學習的快速發展將資訊革命推向新的高潮。眾所周知，深度學習在許多應用領域中都取得了標誌性的成功，但這種高效運作背後的原因卻知之甚少。

在本演講中，康奈爾大學計算機系教授、1986年圖靈獎獲得者John Hopcroft將帶領大家回顧機器學習的基礎知識，並分享深度學習領域中一些比較有趣的研究方向。

Lise Getoor: 從圖資料科學到有效推論

加州大學聖克魯茲分校計算機科學系教授、美國人工智慧學會（AAAI）院士 Lise Getoor

我們正處於資料爆炸的時代，圖資料無處不在，比如通訊資料，由金融交易網路、協作網路、組織層次結構、社交媒體等產生的資料。儘管這些觀測資料有一定價值，但侷限性也相當突出，比如往往會帶有很多“噪聲”，模型也不夠全面，對實際存在的深層社會、科學或技術結構只是淺觸皮毛。因此，大資料分析的挑戰之一就在於如何能夠合理利用這種大型、異構、不完整且帶有噪音的整合資料進行合理推論。

在本演講中，加州大學聖克魯茲分校計算機科學系教授Lise Getoor將介紹圖資料所需的一些常見推理模式，以及解決這些問題所需的一些關鍵功能。

Raymond Mooney: 深度學習革命

德克薩斯大學奧斯汀分校計算機科學系教授兼人工智慧實驗室主任、美國計算機協會（ACM）及美國人工智慧學會（AAAI）院士 Raymond Mooney

在很多具有挑戰性的人工智慧問題上，為深度神經網路而生的新機器學習方法已經初露頭角，展現出驚人的實力，深度學習的革命力量已經蓄勢待發。

在本演講中，德克薩斯大學奧斯汀分校計算機科學系教授兼人工智慧實驗室主任Raymond Mooney將簡要回顧機器學習的歷史和深度學習的基礎知識（包括卷積神經網路和迴圈神經網路），以及一些成功解決計算機視覺、自然語言處理和遊戲領域中不同問題的實際案例。同時，他還將分析當前深度學習在方法和整體範式上的一些限制因素。

滕尚華: 大資料和網路分析的可擴充套件演算法

南加州大學電腦科學與數學系教授、美國計算機協會（ACM）院士 滕尚華

身處大資料時代，我們對高效演算法的需求比先前任何時候都要突出。雖然大資料使我們進入了我們先驅者設想的漸近世界，但問題規模的爆炸式增長也對經典演算法的有效性提出挑戰：根據多項式時間表徵，以前被認為有效的演算法可能不再適用，有效的演算法應該是可擴充套件的。

在本演講中，南加州大學電腦科學與數學系教授滕尚華將討論一系列演算法技術，用於設計可靠的可擴充套件演算法，重點對新興的拉普拉斯正規化進行研究。

洪小文: 幫助機器和人類共同學習

微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長、微軟傑出首席科學家、電氣電子工程師學會（IEEE）院士 洪小文

近年來，機器學習計算機視覺、語音和自然語言處理等領域取得了長足的進步。然而，很多挑戰仍然存在，需要配合以更好的機器學習演算法。有些教學訊號和評估指標很清楚。還有一些場景，評估指標可以是主觀的，人們需要依靠現實世界的反饋來更好的學習。

在本演講中，微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文將介紹微軟亞洲研究院在幫助機器學習方面取得的最新成果，例如對偶學習和自生成資料學習。此外，他還將強調機器學習目前面臨的一些重要挑戰。最後，隨著人工智慧對社會的影響越來越大，人們還需要適應提高自己的技能，機器如何幫助人類學習同樣值得關注。

對無法現場參與的小夥伴們，微軟亞洲研究院也為你們準備了線上專屬福利！

福利一：大會微信群同步直播

感興趣的同學長按識別下圖二維碼即可直接進入“二十一世紀的計算”大會直播群。

群達到人數上限後無法加入的小夥伴也不要著急，長按識別下圖二維碼（或搜尋微訊號MSRAsia01）新增“微軟亞洲研究院”為好友，即可由小助手拉入直播群，參加“二十一世紀的計算”大會直播活動。

福利二：和研究員零距離交流互動

在直播過程中，我們特地為參與線上直播的同學們設定了與研究員交流互動的環節。如果你對人工智慧感興趣或者心存疑惑，都可以向我們的研究員提問哦！請盡情把你的問題向後臺砸過來吧！

另外插播一則預告，大會期間我們將推出有關本屆大會的調查問卷，屆時可通過點選微信公眾號底部選單參與，希望大家能夠積極互動幫助我們改進。

“二十一世紀的計算”大會再次起航，未來，人工智慧何去何從，將如何書寫，希望各位都能在本屆大會中都能收穫靈感一二。人工智慧的未來之路，我們誠邀您共同探索。

你也許還想看：

感謝你關注“微軟研究院AI頭條”，我們期待你的留言和投稿，共建交流平臺。來稿請寄：[email protected]。