CCAI2018现场参会现况

中国工程院李德毅院士发言

本次CCAI2018共包括8个大会报告，4个大会讲座以及3个专题讨论，由CCAI理事长、中国工程院院长李德毅；CCAI副理事长、中国科学院院士谭铁牛；CCAI副理事长、AAI/ACM/IEEE Fellow、IJCAI理事会主席杨强；CCAI副理事长、北京大学教授刘宏；中科院神经科学所所长、中国科学院院士蒲慕明；腾讯人工智能实验室主任张潼等多位专家、学者担任大会嘉宾。

我们CCAI2018『运筹OR帷幄』官方代表张玉坤还以小记者的身份和周志华教授进行了面对面的交流，请看他为我们带来的分享 ：

CCAI2018『运筹OR帷幄』官方代表张玉坤与南京大学周志华教授

周志华教授，中国计算机科学家，南京大学人工智能学院院长，机器学习与数据挖掘研究所所长，AAAI Fellow, IEEE Fellow, IAPR Fellow, ACM Fellow，AAAS Fellow，是国际上与人工智能相关的重要学会“大满贯” Fellow华人第一人，主要从事机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的研究。

著作：

面对面交流问答

Q:人工智能需要大量业界的数据，然而学校没有这样的数据，该怎样结合业界的数据进行应用呢？

A：其实这是一个误区，做人工智能也好、科研也好，是不是真的需要大量的数据呢？如果从人工智能解决实际问题的角度考虑，那么解决的问题大部分是以数据驱动为前提的，这种情况下数据就是必须的生产资料。如果从学校的角度来看就是完全另一码事，我们可以有很多各种各样的数据，这些数据从学生的角度其实就已经很足够了。学习的过程和实际解决问题的过程是两件事。

Q:针对人工智能相关领域的研究，南京大学有没有进行相关专业学生的培养？现在人工智能在工业界的应用和研究也很多，您认为对学生来说怎么才是比较好的培养模式？

A：我们成立了人工智能学院，同时考虑学生培养的情况设立了一些机制，人工智能的学生如果能从早期就接触一些真实的问题和真实的应用，可能对其成长是更有帮助的。所以学院除了一般的课程之外，还考虑了从大一到大四甚至研究生的实训课程，这个实训过程有不同程度的观摩和介入，如果学生要解决实际问题，那么就必须要跟企业结合，像京东在南京大学旁边专门开始了京东-南京研究院，它是一个专业的实训基地。我们同时与科沃斯和旷视都成立了联合研究院，这几家企业都是我们首批签约的实训基地，我们也欢迎更多的企业与我们开展更多的合作。

Q:自然语言处理（NLP）推理和贝叶斯最主要的区别是什么？

A：机器翻译，自然语言处理中最重要的问题是怎么把学习和推理相结合，而这方面在技术上有时很重大的挑战。贝叶斯是推断（inference），更多的是一种数据驱动，而自然语言处理涉及的更多的是逻辑，从知识的角度进行的推理。

Q:许多非CS背景的同学都希望转到人工智能方向上来，您对此有什么提议？

A：这个问题我想是不是在一个正常的轨道上，无论是在美国还是其他地方，百分之八十的教授都被企业挖走了，这就体现了人才的缺乏，既然缺乏人才，那么就会有更多的人进来，这是一个市场化的行为。

第一，人工智能对数学的要求比较高，它对数学的要求甚至比对计算机绝大多数分支都要高，我个人认为它是对数学要求最高的学科之一，数学课程与计算机课程是有很大的不同的。

第二，因为要做的分析都是要用有效的算法和强力的计算设备，所以计算机本身核心的课程和知识要有，我们这与应用数学和纯数学不一样，我们一定要形成有效的算法，所以数学和计算机知识都很重要，这两方面都能学好已经很不容易了。

第三，从解决实际问题角度来说，人工智能要解决的问题通常是实现都没有很好定义的问题，所以需要培养一种能力，就是怎样将实际问题进行有效的抽象，对现实问题的理解和沟通是很重要的，它需要的能力是很全面的。

张玉坤参会收获和感悟

首次非常感谢通过『运筹OR帷幄』平台有机会作为官方代表去参加本次CCAI2018大会。在会场不同的学者给出了他们眼中看待人工智能的视角和方法，例如沈向阳嘉宾以微软小冰为例介绍了微软把握人工智能的未来趋势，商业模式的观察和实践。杨强教授给出了解决了数据孤岛的方法：联合迁移学习，并将迁移学习的方法应用在微众银行的营销中，尤其是最后的论坛中“关于如何务实地推动人工智能的发展”等当下热点话题的讨论的很吸引人的眼球。对于我个人而言，迁移学习和元学习，NLP（自然语言处理）下的知识推理是我接下来比较感兴趣并且向探索的方向，感觉这次大会认识了很多学习人工智能方向的同学，收获满满。

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