Yann LeCun platformu dışında, SSIST 17'nin başka hangi önemli noktalarına dikkat etmeye değer?
Cao Yuchen aracılığıyla
Yazın gelişiyle birlikte, akademik çevre küçük bir konferans zirvesine başlamak üzere. Yurtdışına bakıldığında, Temmuz ayında Amerika Birleşik Devletleri'nde düzenlenen CVPR, Kanada'da ACL ve SIGGKDD ve Ağustos ayında ICML ve IJCAI var. Çin'de, üçüncü SSIST 2 Temmuz - 4 Temmuz tarihleri arasında ShanghaiTech Üniversitesi'nde düzenlendi. SSIST'in tam adı Uluslararası Bilgi Toplumu Sempozyumu olan ShanghaiTech Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Sempozyumu'dur.Her yaz, çeşitli alanlardan en iyi konuklar farklı konulara dayalı akademik paylaşımlara katılmaya davet edilmektedir. SSIST'in temel amacı, genç Çinli araştırmacılara ve lisansüstü öğrencilere en son araştırma sonuçlarını ve endüstriyel teknolojiyi tanıtmak ve Şangay ve çevresini yaymaktır.
Bu kez SSIST tarafından belirlenen temalar yapay zeka, ağ güvenliği ve akıllı motorlardır. Organizasyon komitesi, katılımcıları (özellikle öğrencileri) makine öğrenimi, bilgisayarla görme, NLP, optimizasyon sorunları ve güvenlik sorunları dahil olmak üzere en son araştırma sonuçlarını sunmaya davet ediyor.
Bu üç günlük seminer, biri 2 Temmuz'daki sektör raporu, diğeri ise 3-4 günlük akademik rapor olmak üzere iki bölüme ayrılmıştır. Lei Feng.com AI Technology Review, Tsinghua Üniversitesi'nde doktora öğrencisi olan ve bu seminere katılan ve SSIST'in ilk elden haberlerini getiren Wang Yisen ile derhal temasa geçti.
Wang Yisen, Leifeng.com AI Technology Review'e, SSIST'in gündemden daha çok bir yaz kursuna benzediğini söyledi. Şöyle nedenleri vardır:
Öncelikle konuşmacıların paylaştığı içerik birbiriyle örtüşmüyor ve atölye gibi belirli bir konuya odaklanmıyor, SSIST aslında geniş bir kapsamla "açık bir yaklaşım" benimsemeyi tercih ediyor. SSIST'in resmi web sitesine bakarsanız, başlıktan kolayca öğrenebilirsiniz: İster LeCun ile Keynote Talk, Shen Xiangyang, ister büyük üniversitelerden profesörlerle davetli görüşme olsun, belirlenen konular nispeten geniştir. Wang Yisen, bunun kısa bir süre içinde her alandaki geçmiş araştırma deneyimini ve en son araştırma trendlerini makro olarak anlamak için iyi bir platform olduğunu düşünüyor.
CV alanını örnek olarak alalım:
Ayrıca sahnede sunum yapan konuşmacıların tamamı üniversite veya işletmelerin liderleriydi ve öğrenci yoktu. SSIST bir poster bağlantısı olduğundan bahsetmesine rağmen, olay yerinde bulunan Wang Yisen, Leifeng AI Technology Review'e forumun posteri sergilemek için belirli bir zaman ayarlamadığını ve sunum sayısının nispeten az olduğunu söyledi. Aslında bunu anlamak zor değil, sadece üç yıldır kurulan ve konuları her yıl ayarlanan bir seminer olarak SSIST şu anda akademik dünyada pek tanınmıyor.
Bu da başka bir yönden yansıtılır.SSIST tek yönlü bir çıktı konferansıdır. Asıl amaç, dinleyicinin davet edilen konuklar tarafından paylaşılan içerik hakkında daha fazla bilgi edinmesini sağlamaktır, bu nedenle öğrenciler arasındaki tartışma ve paylaşımlar nispeten daha azdır. .
Cao Yuchen aracılığıyla
Aralarında Yann LeCun'un paylaşımı Wang Yisen'i özellikle etkiledi. SSIST'e gelmesinin asıl amacı Yann LeCun'a koşmaktı. Görünüşe göre Yüce Tanrı'nın büyüsü sığ değil. Mart ayındaki Tsinghua Ekonomi ve Yönetim Okulu ve Haziran sonunda Ulusal Tayvan Üniversitesi dışında, Yann LeCun diğer okullardan gelen davetleri kabul etmemiş görünüyor. Bu sefer konuşmasının konusu "Yapay Zeka ve Derin Öğrenmede İlerlemenin Önündeki Engeller" ve LeCun'un konuşmasının içeriğine aşina olan öğrenciler kesinlikle PPT pastasına aşina olmayacaklar.
Wang Yisen aracılığıyla
Wang Yisen, SenseTime CEO'su Xu Li'nin konuşmasına da değindi. "A History of Artificial Intelligence" başlıklı bu konuşma ilk olarak kendi şirketi ile dalga geçti, örneğin SenseTime adının kökeninin "ticarileştirilmiş Tang Xiaoou" olmadığını özellikle vurguladı. "veya CEO'yu" baş titremesi "olarak tanımlamak, vb., kendini en çok bozan CEO mangası olduğu söylenebilir. Xu Li'nin konuşmasındaki sonsuz mizahi ifadelere ek olarak, aslında esas olarak Shangtang'ın girişimcilik konusundaki düşüncesini açıkladı.Wang Yisen, çok fayda sağladığını söyledi.
Cao Yuchen aracılığıyla
Xu Li konuşmasında yapay zeka yeteneğinin üç aşamadan geçme sürecinde sürekli olarak geliştiğini söyledi. Birincisi "insanlar kadar iyi değil" ilk aşaması, ikincisi halkı aşmanın ikinci aşaması, sonuncusu ise uzmanları aşmanın üçüncü aşaması. Xu Li, AI'nın şu anda ikinci aşamada olduğunu söyledi. Lei Feng.com'un AI Technology Review, yapay zekanın bilgisayar görüşü gibi bazı yönlerden insanları geride bıraktığını, ancak NLP'de hala insanları yakalama aşamasında olduğunu öne sürüyor. Ayrıca Xu Li, yapay zeka girişimcilik sürecinde yapılması gereken iki şeyin ayakta durmak ve kırılmak olduğunu belirtti. Li, "uygulamalardaki sorunları yeniden tanımlamaya", kırma ise "endüstriyel kırmızı çizgiyi aşan algoritmalara" atıfta bulunur. Wang Yisen'in görüşüne göre, bu iki özet "çok yerinde ve çivi kafasına vurdu".
Bu SSIST'e geri dönüp baktığımızda, Wang Yisen'in en büyük hissi, akademik seminerin sektöre olan ilgisinin giderek arttığı yönünde. Katıldığı AAAI 2017'de en sıcak gündem, teknik ayrıntıları tartışan bir atölye veya konuşma değil, Google, Amazon, Facebook vb. Davet eden "Uygulamada Yapay Zeka" adlı bir oturumdu. En iyi teknoloji şirketlerinin liderleri, yapay zekayı nasıl yaptıklarını paylaşmaya geliyor. Leifeng.com AI Technology Review, AAAI'ye katılırken konferans kapsamı ve raporları da verdi. AAAI'ye katılma sürecinde, öğrenciler sadece akademik sınır değişim deneyimini kazanmakla kalmaz, aynı zamanda büyük şirketlerin ne kadar büyük araştırma yaptığını da anlayabilirler.
Bu bağlamda, geçen hafta Leifeng.com'un AI Technology Review'de bahsedilen ACM EC'17'de benzer bir durum vardı. Bu başlangıçta teorik konferans şimdi sosyal sorunları artırmaya, uygulama düzeyinde dikkati ve tartışmayı artırmaya başladı. Bu şüphesiz hem akademi hem de endüstri için heyecan verici bir şey.
Akademi ve endüstrideki araştırma arasındaki farka gelince, Wang Yisen, 360 baş bilim adamı Yan Shuicheng'in konuşmasındaki bir resimle ikisi arasındaki farkı anlattığını ve bu durumun kendisine derinden ilham verdiğini söyledi.
Yan Shuicheng, akademide yapay zeka / derin öğrenmenin belirli sorunları hedefleme, yeni algoritmaları keşfetme ve doğruluk sınırlarını kovalama, yani modeller, platformlar, bilgi işlem kaynakları ve tahmine dayalı öğrenme gibi birden çok içerikten en yüksek doğruluğu entegre etme eğiliminde olduğunu söyledi; ve Endüstride yapay zeka bir ürün değil, değeri yansıtmak için belirli hizmetler / senaryolar ile birleştirilmesi gerekiyor. Yan Shuicheng, "İniş senaryolarına sahip yapay zeka gerçek aşktır (AI)," dedi. Başarılı bir ürünleştirilmiş yapay zeka teknolojisinin, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu içeriği, teknolojinin olgunluğunu, teknik engellerin olup olmadığını ve ürünün para kazanma modelinin gerçekleştirilmesini dikkate alması gerekiyor. Bilim adamları ve ürün mühendislerinin birleşimi mutlaka mükemmel bir algoritmaya sahip değildir, ancak kullanıcılara kusursuz bir kullanıcı deneyimi sunmalıdır.
Bu SSIST boyunca Wang Yisen, Leifeng.com AI Technology Review'e verdiği demeçte, bu seminerin bir başka bariz duygusunun da, ister gündem ortamı ister konuşmanın konusu olsun, herkesin yapay zeka balonunun farkında olması olduğunu söyledi. Bu nedenle, AI daha rasyonel olarak görülebilir. "Geçmiş görüşler, yapay zeka için sonsuz derecede iyimser ve büyütülmüş olabilir, her türlü eleştirel sesten yoksundur, ancak şimdi çok sayıda çalışma, zekanın ilerlemesini gerçekten nasıl teşvik edebileceğini düşünme eğiliminde olabilir."
Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Bölümü dekanı Profesör Yang Qiang'ın Lei Feng.com AI Technology Review ile yaptığı bir röportajda bahsettiği gibi, geçen yıl CCF-GAIR'den bu yana bir yıl geçti. Teknolojinin sürekli gelişmesiyle birlikte, herkesin AI'ya yönelik tutumu rasyonel olma eğiliminde. Bu, yapay zekanın gelişmesi için de faydalıdır. Gelecekte daha barışçıl bir akılla araştırma yapmanın ve sektörün uygulama olanaklarına dikkat etmenin akademik konferanslarda da genel bir trend olacağına inanıyorum.
Yerinde fotoğraflardan oluşan bir koleksiyonla birlikte (Cao Yuchen aracılığıyla):
Bir yumurta eklendi: LeCun kodu (Wang Yisen aracılığıyla)
(Bu makaledeki tüm resimler ShanghaiTech Üniversitesi'nden Cao Yuchen ve Tsinghua Üniversitesi'nden Wang Yisen tarafından Leifeng.com'un Yapay Zeka Teknolojisi İncelemesini kullanma yetkisine sahiptir, bu vesile ile teşekkür ederiz)
