WAIC全球AI最強智庫論劍，依圖從“視覺”看智慧
9月18日，上海國際會議中心，由依圖科技承辦的世界人工智慧大會主題論壇《看見，智慧》召開。論壇從計算機視覺出發，匯聚霍金弟子、人工智慧領域奠基人、歐洲大腦計劃科學家、神經網路集大成者等國際頂級科學家，對人工智慧如何走向“通用”進行了探討。
1973年的疑惑：AI是否只是“海市蜃樓”？
目前，人工智慧的興起讓科技帶來的無限改變成為可能，人們也越來越相信人工智慧最終會走向通用智慧，實現類似人甚至超越人的智慧。
但在實際應用領域，人工智慧依然停留在初級階段，深度學習在過度依賴大資料的同時，也陷入了可解釋性差、知識性弱等問題。
而學界對人工智慧是否真正能走向通用的討論也一直沒停止過。早在45年前，一場關於“通用機器人是海市蜃樓”的著名辯論就顯示出科學界對人工智慧的懷疑。1973年，數學家萊特希爾就指出通用人工智慧是痴心妄想，人工智慧概念被過度消費，結果令人失望。
但愛丁堡大學機器人實驗室主任唐納德·米基則認為組裝機器人可以在人類指導下方便快捷地學習，他相信通用人工智慧會成為現實。
電腦科學家與認知科學家約翰·麥卡錫也表示，人工智慧就是要在組合爆炸中進行搜尋，在人類指導下學習。（此觀點也是現在的主流AI研究方式）
英國的心理學家和布里斯托大學神經心理學教授理查德·格里高利也提出了自己觀點，他判斷大腦可以人工製造。
爭議並未止息，回顧各方當時的論點，“反對派”提出的關於通用人工智慧、遷移學習阻礙等直到今天依然沒有解決，而其他幾位“科學家關於堅持模擬神經網路、用資料指導人工智慧學習等觀點也得到了現實發展的驗證。
2018年的碰撞：現有研發如何解決“深度學習”問題？
在上個世紀70年代，一位年輕的德國物理學家也開始研究神經科學和腦理論，並把計算機視覺問題作為腦理論的試驗場，並開發出世界上最早的人臉識別系統。
今天大會現場，來自法蘭克福高階研究所克里斯朵夫·馮·德·馬爾斯伯格教授，也帶來他的最新研究成果，闡釋了當前人工智慧“通往自主智慧的途徑”。
馬爾斯伯格認為，目前人工智慧確實陷入對資料過於依賴，同時解釋性、知識性不足等問題，通用智慧還十分遙遠。而要發展人工智慧，就要推翻一些過去的理論，才能進行顛覆式的創新。
以視覺舉例，如果用數學的模式來模擬大腦如何識別圖片，那麼研究上需要1G的容量創造一個大腦模型，另外1G訓練大腦模型，再用1PT的容量來描述畫面。要識別一張圖片上的物體，需要藉助“圖示”的概念，即圖片由不同的部件、以某種結構方式進行組織。而人腦則以“對映”的方式來運用“圖示”的概念，依次去描述物體的顏色、材料，及結構等。
而自主智慧，就是要模仿人腦的“對映”，從圖示中提取關鍵的資訊，再描述行為模式。 舉例來說，兩張圖片眾分別呈現出一個人的不同動作和表情仰視角度，人工智慧依然能判別其是一個人，實現對“同物異形”的判別。
這種識別，並不是由一種單獨的神經網路進行識別，而是由多層神經網路，提取關鍵資訊後，在資料庫中進行對比，然後進行對映，從而實現人臉識別。這就是神經編碼的多動態連結架構，對節點和連線線，對其之間的結構以及關係進行了重新探討。
後繼者的努力：依圖獲AI奧斯卡“SAIL”大獎，與聯合國工發組織合作
而視野轉回國內，成立於2012年，致力於讓深度學習技術推動產業發展的我國創企依圖科技，也是人工智慧的支持者，其目前已佈局安防、金融、醫療等領域。
在人臉識別演算法方面，依圖能迅速處理超大規模的人像資料，在十億級人像庫中實現秒級返回比對，首位命中率高 ，達到系統低達十億分之一的誤報率，可實現全人種、跨年齡段複雜應用場景識別。
其人像大平臺，基於自主研發的核心演算法，配合團隊中資深雲端計算和大資料專家的經驗，具有超高識別精度和超大資料規模的特點，還能支援實時全量搜尋和海量視訊流接入，從而實現了靜態比對，動態布控等多種人臉識別的典型需求。
另外，依圖還宣佈以基於自主演算法的“智慧人像大平臺”獲SAIL世界人工智慧創新大賽的“創新獎”，另外三支入圍的隊伍分別亞馬遜、工商銀行和清華大學。
今日，依圖還與聯合國工業發展組織上海投資促進中心簽署了合作協議，以人工智慧促進和加快發展中國家及轉型經濟體的可持續工業發展。
人工智慧的通用問題依舊是個會被一直爭議的問題。但在爭議中，不斷的研究和產業應用湧現出來，在進一步的證明中再反問自身。人工智慧的問題將在不斷前進中被解答。
近年來，粵港澳大灣區在打造創新驅動新引擎，科技創新帶動資源集聚等方面著力頗多，創新機制、產業升級、人才引流、協同發展等帶來了多方面的機遇。相應的，人工智慧、人才賦能正深刻地影響著商業步伐。
2018年10月18-19日，億歐將在深圳舉辦 ofollow,noindex">“引擎·引領” 2018大灣區國際科創峰會（BATi） ，集合智慧製造、智慧產品、智慧城市、智慧安防、智慧交通等一眾熱點問題展開探討，分析科技創新未來趨勢，盤點技術革命下的發展契機。
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