2018年6月1日，中新人工智能高峰论坛在新加坡·南京生态科技岛举行，南京大学计算机科学与技术系主任、南京大学人工智能学院院长、欧洲科学院外籍院士周志华在论坛上带来“关于机器学习前沿的一点思考”的主题演讲。

周志华表示：“机器学习无所不在，很多AI应用背后关键支撑就是机器学习技术。”

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深度学习与神经网络

周志华指出，谈深度学习，必然要谈到深度神经网络。他说深度神经网络是由多层的、可参数化以及可微分的非线性模块所构建，它需要用BP算法来训练，但是在一些图像、视频处理任务上，深度神经网络并不是最佳的选择。“当我们重新审视神经网络模型的时候，是不是可以基于不可微构件进行深度学习？”

基于对深度学习的反思，周志华还提出了他们自己的“深度森林”模型，“这是第一个‘非神经网络’、不使用BP算法训练的深度学习模型”。目前，该套模型已经应用在蚂蚁金服的反套现检测上，并且被证明是目前性能最好的模型。

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机器学习技术的新任务

周志华表示，人工智能界很早就知道，对规则明确的棋类游戏，机器学习一定会超过人类。

以围棋对弈为例，它其实属于封闭静态环境的任务，而以往的机器学习也非常擅长解决这种封闭静态环境任务，但是今天的任务是如何在开放环境下做更好的机器学习，周志华强调最关键的就是鲁棒性：要求人工智能必须很好的应对未知环境，是通往鲁棒人工智能的核心环节。

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人工智能产业发展与人才

周志华认为，人工智能时代最贵、最缺的就是人工智人才，尤其是掌握机器学习技术，有能力从数据中获取价值的人才。

他还认为，高水平人工智能人才培养的“造血能力”差别，真的会导致产业核心竞争力的差别，而且高水平人工智能人才培养基地会直接促进人工智能产业集聚带形成。

当下，人工智能作为产业革命的引擎，正在全球范围内迎来新的发展高潮，其未来走势也为各国关注。

此次中新人工智能高峰论坛的举行，为全球大咖思想碰撞、行业人士互动交流提供了机会，聚焦人工智能产业发展，共商智慧城市建设，助力打造立足南京、面向世界的“生态科技城、低碳智慧岛”。返回搜狐，查看更多