人工智能(AI),是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能也是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作,目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。而我们希望能超越传统意义上的深度学习,借助我们的系统能力和算法的专业度,达到软硬结合。演讲嘉宾将通用领域的 AI 比喻成母鸡,特殊领域的 AI 比喻成小鸡,然后带我们一起深入了解“母鸡”与“小鸡”的关系。即在做到特殊领域的深度/机器学习之前,AI 要先学习通用领域的知识,就像 Google 的 AlphaGo 和 DeepMind 一样;而通用领域的 AI 仍然需要透过某个领域来验证,这个寻找领域的过程很艰难,需要特殊领域的人工智能验证通用概的 AI,如 Google 的 AlphaGo 选择了围棋。目前,通用领域的 AI 已经孵化出医疗分析及理财机器人,这两只“小鸡”。

廖世伟(Steve Liao):

廖博士在斯坦福,谷歌和英特尔的人工智能,大数据,机器学习等这些领域工作了22年,获得了谷歌最高奖,创始人奖。在斯坦福大学,廖先生从事的是最先进的程序分析和优化的研究;在2013年,他任教于台湾大学,教授大数据和机器人课程。在谷歌,他做的是基于机器学习的数据中心优化,安卓虚拟机和安卓计算引擎的研究。其目标是帮助云和移动用户享受高效的性能、稳定性和低能耗。廖先生终身目标是通过教育、创新和开放源代码或产品质量体系来实现对现实生活的真正影响。


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