AI公開課：19.04.24劉聰-科大訊飛AI副院長《人工智能的“頂天立地”之路》課堂筆記以及個人感悟
導讀
? ? ? ?劉聰，2001年進入中國科學技術大學，攻讀電子信息工程專業(yè)。2010年，劉聰博士畢業(yè)后正式成為訊飛研究院的一員。在智能語音領域取得不俗成績后，2014年，劉聰帶領團隊正式轉入計算機視覺領域。從“聽”到“看”，雖然機器的感官發(fā)生了變化，但他們卻憑借在語音識別與深度學習領域的深厚積累，在技術層面為二者搭起了一座橋梁。他帶領團隊，在2016年、2018年連續(xù)包攬國際英文多通道語音分離和識別大賽 (CHiME-4、CHiME-5) 的所有項目冠軍。
? ? ? ?近年來，他在國際知名學術期刊及會議上發(fā)表論文10余篇,獲得專利20余項。2019年1月，作為科大訊飛AI研究院常務副院長，劉聰憑借在智能語音和計算機視覺領域取得的成就，接連收獲了《麻省理工科技評論》2018年“35歲以下科技創(chuàng)新35人”、中國計算機學會（CCF）2018杰出工程師，以表彰他在語音識別技術和語音開放平臺方面所做出的貢獻。
問答環(huán)節(jié)
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王亦洲教授：AI時代，學術如何選擇方向？
劉聰副院長：其實，是時代不同，要找到與技術相關背后的基礎性東西，這個能力本身未來不會被淘汰的。
王亦洲教授：因為數(shù)據(jù)是壁壘，是否還有機會創(chuàng)業(yè)？
劉聰副院長：從技術創(chuàng)業(yè)來講，因為大公司擁有大量數(shù)據(jù)，坦白講很難。相對來講，NLP并沒有太多的數(shù)據(jù)，而且NLP細分場景非常多，這個方向的機會應該大一點。
王亦洲教授：AI的研發(fā)團隊都是博士生組成，碩士學歷，如何規(guī)劃自己的職業(yè)生涯？
劉聰副院長：對于訊飛來說，博士比例并不是特別高。其實，博士學歷換專業(yè)的可能性比較小，但是碩士換專業(yè)的可能性比較大一點。所以不用太擔憂。
王亦洲教授：替代80%人類的工作，預測發(fā)生時間，研究什么更能夠好的取代人類以及應該做什么準備？
劉聰副院長：其實不是取代而是補充，比如教師職業(yè)，AI并不是取代教師的職業(yè)，而是把人解放出來，取代某些工作。偏重復性的工作，更容易被取代。無監(jiān)督的方向值得拓展和研究。人機耦合或者人機協(xié)同，會逐步降低人參與的一定比例。
王亦洲教授：訊飛開放平臺的商業(yè)邏輯和優(yōu)點
劉聰副院長：開放平臺肯定是燒錢的，針對更多的開發(fā)者，希望技術更好的發(fā)展，賽道變大才會產(chǎn)生更多的機會，這是個生態(tài)。關于訊飛的優(yōu)勢，首先是數(shù)據(jù)優(yōu)先，其次先入為主，所以會更好。
王亦洲教授：語音識別是不是進入拼算力的時代？大學的科學研究何去何從？
劉聰副院長：會有些比較難的，比如方言等。以輸入法為代表，其應用場景是比較受限的。98%的水平。關于學術研究，還是要做扎實，創(chuàng)新性的研究，和產(chǎn)業(yè)界有機會結合一下。
個評：AI場景應用以及技術性資料，干貨非常多，多的我打字都累癱了。
備注：以上對話環(huán)節(jié)的文本編輯，為博主總結，與原文稍微有異，請以原文錄音為準。時間緊迫，如有錯誤，歡迎網(wǎng)友留言指出、探討。
現(xiàn)場PPT
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演講PPT
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頂天，即意味者中國人的語言要掌握在中國人自己的手中。
What
地球已經(jīng)有了大約46億年的時間，而通過分子生物學方法的推算，人類只在距今400—500萬年間。
科技文明進化歷程
- 能源時代
- 電子時代
- ???互聯(lián)網(wǎng)時代??
- 人工智能時代
人工智能的歷史使命
- 工業(yè)革命：把人類從繁重的體力勞動中解放出來。
- 信息技術：把全世界緊密聯(lián)系在一起。
- 人工智能：把人類從繁重的腦力勞動中解放出來。
三人共獲2018年度圖靈獎
90年代末期，日本在做計算機對話系統(tǒng)，歐美做專家系統(tǒng)，中國當時在做超算。其實，這個時候是互聯(lián)網(wǎng)的風口，人工智能不太受待見。
人工智能的不同階段
- 運算智能：能存會算。如果比運算能力和存儲能力，人類早已經(jīng)不是機器的對手。
- 運動智能：能抓會握、能走會跑。
- 感知智能：能聽會說、能看會認。從感知的角度來講，機器進步很快，與人類越來越接近。
- 認知智能：能理解會思考。
為什么發(fā)展了這么多年，也沒有出現(xiàn)類似牛頓、愛因斯坦式的人物？
???人工智能的魅力：人工智能的持續(xù)向前進化能力和無成本復制能力是人類自身所無法比擬的！
認知革命：語言是人類智慧的重要載體和基礎。語言的產(chǎn)生，產(chǎn)生更多圈子，解決了更加復雜的事情。
自然語言理解的難題：人類智慧是基于多模態(tài)的，不是純粹語言符號能閉環(huán)自洽的。語言只是人類智慧的載體和表層。
How
人工智能技術
- 弱AI：讓機器表現(xiàn)的“像”有智能?；诖髷?shù)據(jù)和深度學習支撐下不斷突破。這也是當前主流的技術路線。
- 強AI：讓機器真正的像人類一樣思考，目前還處于基礎研究狀態(tài)，以腦科學研究為基礎。
人工智能實現(xiàn)路徑：其中，NLP中的Bert已經(jīng)上億的參數(shù)了。
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡
- 全腦模擬：電子永生。
- 智能動力學
?
訊飛的一些成就和探究
語音識別：實現(xiàn)語音上的雞尾酒會效應
圖文識別
機器翻譯、機器閱讀
When
從技術到市場 VS 人工智能應用落地的挑戰(zhàn)
人類智能對人工智能的打擊無處不在。
人工智能優(yōu)勢 VS 落地建議
(1)、人工智能的優(yōu)勢
- 作為其他系統(tǒng)的人機接口
- 使用傳感器和大數(shù)據(jù)來達到超過人類的能力
- 相對穩(wěn)定性和可傳承性
- 面對海量任務的不知疲倦
(2)、人工智能落地的方向和節(jié)奏的建議
- 優(yōu)先對準現(xiàn)實中大量重復性腦力勞動
- 設置合理的技術任務臺階
- 優(yōu)先考慮人機結合的落地方式
科大訊飛產(chǎn)學科研之路
大數(shù)據(jù)的重要性：60%靠算法+40%靠數(shù)據(jù)
人工智能應用落地：兩種方式+五大方向場景應用
- 自然交互改變生活：語音交互為主、觸摸為輔的第三代人機交互?；谝曈X呈現(xiàn)的語音交互，90%信息輸出依靠語言、80%信息輸入依靠視覺。
- 智能學習顛覆行業(yè)：五大方向場景應用。
- AI+交互：實現(xiàn)最自然最便捷的溝通方式。
- AI+溝通：讓世界聊得來。
- AI+教育：智能批閱和因材施教。
- AI+醫(yī)療：真正解決看病難、看病貴問題。
- AI+司法：助力司法公正。
科大訊飛人工智能平臺
Who
未來AI走向何方
- 交互方式變革：GUI → TouchUI ?→ VVUI
- 單純的軟硬件模式轉型為軟硬一體的“云+端”模式
- 參與生態(tài)物種的多樣性和去寡頭化
- 面向最終的用戶的產(chǎn)品：大C ?→ 小C
- 中國特色的計劃經(jīng)濟與市場經(jīng)濟融合
- 商業(yè)生態(tài)模式：贏著通吃(中心化) → ?MOBE(去中心化)
創(chuàng)新，人工智能將無處不在！
每個領域，每個行業(yè)，乃至每個企業(yè)都將有自己的人工智能平臺，專注解決各自不同的人工智能問題，開發(fā)不同的產(chǎn)品和服務。
在中國，用人工智能建設美好世界！
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