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清华人工智能论坛成功举办

2016-06-06
      2016年6月6日,由清华海峡研究院、北京清华工业开发研究院、清华数据科学研究院共同主办的清华人工智能论坛举办。论坛邀请了清华人工智能领域的权威专家和校友产业界代表相聚清华,学术泰斗与产业嘉宾思想碰撞,共同为人工智能发展把脉。清华大学副校长薛其坤院士出席活动并致辞。来自学术界、产业界、投资机构、政府部门以及媒体单位共500余人参加活动,另有3000余观众通过在线视频直播收看了论坛实况。

薛其坤副校长致辞
 

      薛其坤在致辞中代表清华向到场来宾和听众表示欢迎。薛其坤指出,清华大学在人工智能研究领域历史悠久,学科设置齐全,研究实力雄厚,几十年来为推动中国人工智能学术研究与产业发展做出了重大贡献。从1990年“智能技术与系统国家重点实验室”的建立到今天,清华始终坚持基础理论探索与应用基础研究和应用技术开发并重的原则。当前清华的人工智能研究内容覆盖智能控制、模式识别,自然语言处理、数据挖掘等众多方向,凝聚了一批名师学者,取得了众多科技成果,培养和造就了一大批推动业界发展的中坚力量。此外学校还在量子计算和类脑计算等基础前沿研究领域超前部署,并已取得一系列进展。希望本次活动能促进海内外产学研方面的紧密合作,响应国家“建设世界科技强国而奋斗”的号召。
       
当前 “人工智能”是社会热点话题,但清华的人工智能学者身处热潮之中却保持着冷静的头脑。本次论坛的报告风格求真务实,清醒地剖析了人工智能和模式识别技术目前发展所面临的困境,探讨了人工智能技术和产业的现状,并以深刻、敏锐的视角展望了中国人工智能的未来产业之路。
     
中科院院士、清华大学计算机系张钹教授首先做了题为《人工智能产业面临的机遇与挑战》的报告。他回顾了人工智能的前世今生,清晰地指出了其产业发展的机遇,包括高校科研和未来创业的方向。张钹认为,目前人工智能已经从基于专家知识推理的范式进入到了数据驱动时代,其产业化面临更好的机遇。强人工智能虽然相距遥远,但利用既有的技术已经可以实现具有相当智能水平的机器。同时张钹也针对当下浮躁的“人工智能热”,告诫我们要冷静地面对人工智能。


张钹院士在演讲
 

      清华大学自动化系教授、博士生导师张长水做了题为《图像识别与机器学习》的演讲。他列举了图像识别技术中面临的问题,回顾了机器学习发展的历史,介绍了图像识别中的“词袋(bag of words)方法”。他强调了深度学习在图片理解中的重要作用,希望图像识别技术能让我们的生活更加“质量化”。
     
清华大学电子工程系教授、博士生导师王生进做了题为《脑电识别与脑机交互》的演讲。王生进介绍了人脑与类脑的研究动态,分析了该领域在疾病诊断诊治、感知认知研究等领域的研究现状。他列举了部分国际上已经取得的成就,如利用脑电波控制老鼠运动、控制机械手臂等,指出了脑机交互急需突破的三项关键技术,并对未来的研究提出了展望。
     
微软亚洲研究院常务副院长、清华校友芮勇博士在《人工智能趋势之四化》的报告中讲到,当前人工智能的产业趋势呈现“四化”特征,即大数据化、自适应化、可穿戴化和增强化。其中大数据化就是指使用人类产生的各种数据来训练机器,使得机器有更高水平的智能。芮勇随后提出AI+HI(机器智能+人类智能)将是未来发展趋势。计算机比人类强的是存储能力和记忆能力,因此能代替人类做大量烦琐单调的计算工作。而对一些复杂的客服问题,人和机器要共同合作。
     
搜狗公司总裁兼首席技术官、清华校友王小川做了题为《Alpha Go的幕后与思考》的报告。王小川首先分析了赛前赛后公众对比赛的评判,指出这次比赛可谓是一场人工智能的启蒙运动,而Alpha Go的胜利改变了人与机器的关系。他预测人工智能可能将会取代任务确定性高、输入信息封闭有边界、输出答案标准可评价的职业。人工智能不是纯粹的学术研究,也有着广阔的应用前景。在圆桌论坛环节,嘉宾们各抒己见,从不同角度阐释了人工智能在产学研结合方面的思考。
     
清华大学计算机系马少平教授总结清华与搜狗公司多年的合作经验时表示,研究机构和公司要做到优势互补,才能推动人工智能技术更好地服务于人类生产生活。清华大学博士生导师郑方教授表示,不能指望所有的问题靠一个人工智能就全部解决。大范围产业化还需要产学各界共同努力。


 

      参会观众表示本次活动非常有意义。在Alpha Go人机大战之后,社会上普遍出现了“机器威胁论”。本次活动张钹院士明确地告诉我们,人类特有的意识是我们最后一道防线,而机器要突破这一道防线,路还很遥远。与其担心机器取代人类,不如愉快地和机器合作。

 

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2016-06-06

清华人工智能论坛成功举办

2016年6月6日,由清华海峡研究院、北京清华工业开发研究院、清华数据科学研究院共同主办的清华人工智能论坛成功举办。来自学术、产业、投资、政府部门以及媒体单位共500余人参加活动。
      2016年6月6日,由清华海峡研究院、北京清华工业开发研究院、清华数据科学研究院共同主办的清华人工智能论坛举办。论坛邀请了清华人工智能领域的权威专家和校友产业界代表相聚清华,学术泰斗与产业嘉宾思想碰撞,共同为人工智能发展把脉。清华大学副校长薛其坤院士出席活动并致辞。来自学术界、产业界、投资机构、政府部门以及媒体单位共500余人参加活动,另有3000余观众通过在线视频直播收看了论坛实况。

薛其坤副校长致辞
 

      薛其坤在致辞中代表清华向到场来宾和听众表示欢迎。薛其坤指出,清华大学在人工智能研究领域历史悠久,学科设置齐全,研究实力雄厚,几十年来为推动中国人工智能学术研究与产业发展做出了重大贡献。从1990年“智能技术与系统国家重点实验室”的建立到今天,清华始终坚持基础理论探索与应用基础研究和应用技术开发并重的原则。当前清华的人工智能研究内容覆盖智能控制、模式识别,自然语言处理、数据挖掘等众多方向,凝聚了一批名师学者,取得了众多科技成果,培养和造就了一大批推动业界发展的中坚力量。此外学校还在量子计算和类脑计算等基础前沿研究领域超前部署,并已取得一系列进展。希望本次活动能促进海内外产学研方面的紧密合作,响应国家“建设世界科技强国而奋斗”的号召。
       
当前 “人工智能”是社会热点话题,但清华的人工智能学者身处热潮之中却保持着冷静的头脑。本次论坛的报告风格求真务实,清醒地剖析了人工智能和模式识别技术目前发展所面临的困境,探讨了人工智能技术和产业的现状,并以深刻、敏锐的视角展望了中国人工智能的未来产业之路。
     
中科院院士、清华大学计算机系张钹教授首先做了题为《人工智能产业面临的机遇与挑战》的报告。他回顾了人工智能的前世今生,清晰地指出了其产业发展的机遇,包括高校科研和未来创业的方向。张钹认为,目前人工智能已经从基于专家知识推理的范式进入到了数据驱动时代,其产业化面临更好的机遇。强人工智能虽然相距遥远,但利用既有的技术已经可以实现具有相当智能水平的机器。同时张钹也针对当下浮躁的“人工智能热”,告诫我们要冷静地面对人工智能。


张钹院士在演讲
 

      清华大学自动化系教授、博士生导师张长水做了题为《图像识别与机器学习》的演讲。他列举了图像识别技术中面临的问题,回顾了机器学习发展的历史,介绍了图像识别中的“词袋(bag of words)方法”。他强调了深度学习在图片理解中的重要作用,希望图像识别技术能让我们的生活更加“质量化”。
     
清华大学电子工程系教授、博士生导师王生进做了题为《脑电识别与脑机交互》的演讲。王生进介绍了人脑与类脑的研究动态,分析了该领域在疾病诊断诊治、感知认知研究等领域的研究现状。他列举了部分国际上已经取得的成就,如利用脑电波控制老鼠运动、控制机械手臂等,指出了脑机交互急需突破的三项关键技术,并对未来的研究提出了展望。
     
微软亚洲研究院常务副院长、清华校友芮勇博士在《人工智能趋势之四化》的报告中讲到,当前人工智能的产业趋势呈现“四化”特征,即大数据化、自适应化、可穿戴化和增强化。其中大数据化就是指使用人类产生的各种数据来训练机器,使得机器有更高水平的智能。芮勇随后提出AI+HI(机器智能+人类智能)将是未来发展趋势。计算机比人类强的是存储能力和记忆能力,因此能代替人类做大量烦琐单调的计算工作。而对一些复杂的客服问题,人和机器要共同合作。
     
搜狗公司总裁兼首席技术官、清华校友王小川做了题为《Alpha Go的幕后与思考》的报告。王小川首先分析了赛前赛后公众对比赛的评判,指出这次比赛可谓是一场人工智能的启蒙运动,而Alpha Go的胜利改变了人与机器的关系。他预测人工智能可能将会取代任务确定性高、输入信息封闭有边界、输出答案标准可评价的职业。人工智能不是纯粹的学术研究,也有着广阔的应用前景。在圆桌论坛环节,嘉宾们各抒己见,从不同角度阐释了人工智能在产学研结合方面的思考。
     
清华大学计算机系马少平教授总结清华与搜狗公司多年的合作经验时表示,研究机构和公司要做到优势互补,才能推动人工智能技术更好地服务于人类生产生活。清华大学博士生导师郑方教授表示,不能指望所有的问题靠一个人工智能就全部解决。大范围产业化还需要产学各界共同努力。


 

      参会观众表示本次活动非常有意义。在Alpha Go人机大战之后,社会上普遍出现了“机器威胁论”。本次活动张钹院士明确地告诉我们,人类特有的意识是我们最后一道防线,而机器要突破这一道防线,路还很遥远。与其担心机器取代人类,不如愉快地和机器合作。

 

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