【重磅】 CCAI2018大会日程预告:30位人工智能领域顶级嘉宾分享最新成果

近日,中国人工智能学会主办的知名学术交流盛会——2018中国人工智能大会(简称CCAI2018)筹备工作正式开启。CCAI创办于2015年7月,今年的CCAI将登陆中国南方的科技与创新基地——深圳,现已有超过30位人工智能领域的顶级嘉宾确认出席,预计将有超过2000名来自世界各地的朋友共聚一堂,共同探讨和展望属于人工智能的新时代!


作为学会三大品牌活动之一(GAITC、CCAI、CIIS),CCAI2018是汇聚中国智慧和接轨世界前沿的顶级平台,肩负着“引领、协同、赋能”三大愿景。刚刚过去的四月底,国家主席习近平在武汉考察时再次强调,核心技术、关键技术、国之重器必须立足于自身。CCAI2018紧扣时势,设置了专题论坛“如何务实推进我国人工智能发展”,并邀请全球专家一起探讨“粤港澳大湾区的智能机器人”与我国“智能芯片”的发展方向。


 第一天

2018.7.28

▌08:40-09:00am


CAAI副理事长 
中国科学院院士

CAAI理事长 

中国工程学院院士

开幕式致辞


▌09:00-09:50am

微软全球执行副总裁
ACM/IEEE Fellow


沈向洋:人工智能未来就在眼前


▌09:50-10:40am

加州大学洛杉矶分校教授
IEEE Fellow


朱松纯:智能“暗物质”与“小数据、大任务”范式


摘要:近几年,计算机视觉和人工智能的每个任务都被转换为一种分类问题,并使用大量标注的样本以端到端学习的方式来训练神经网络, 并在各种数据集中取得好的成绩。我把这种基于深度学习方法叫做“大数据、小任务”,或者叫做“大数据、小智能”的研究范式。在这个报告中,我提出一种颠覆式的模式, 叫做 “小数据、大任务” 的研究范式, 使用少量样本但可以泛化到多种任务中。日常生活中,人类视觉系统受很多任务所驱动,视觉表达和计算机制等都源自于各种各样的任务。物体和场景的设计都由潜在的功能(Functionality)和物理(Physics)所决定,人类活动由潜在的社交意图(Intents)、因果(Causality)、和价值取向(Utility)所决定。这些潜在的、不可见的FPICU就是一种智能的暗物质“Dark Matter”,这些因素和变量在感知中是看不见的, 却控制着那些看得见的物体和场景的几何和外观特征。报告中会以示例对上述观点进行阐述。


▌10:50-11:40am


英特尔软件服务集团

副总裁


马子雅:通过分析和人工智能大规模智能地转变业务


摘要:数字经济正在创造新的体验并改变影响我们生活各个方面的商业模式。在当今竞争激烈的数据依赖型世界中,企业必须更加智能地竞争,才能有效地实现差异化,提供新产品并获得更快的结果。数据是未来的货币。这些数据包含我们真正想要提取的业务,运营和安全方面非常有价值的见解。尖端的业务分析和人工智能是实现这一目标的基础。从芯片到软件以及从云端到边缘,英特尔一直致力于提供最广泛的分析和人工智能技术产品组合,以实现可行的见解,并为企业大规模智能转型铺平道路。主题演讲将分享有关英特尔分析与人工智能战略的见解,并聚焦关键趋势,技术和解决方案,推动企业和社会发展。


▌11:40-12:30am


联想集团高级副总裁
联想创投集团总裁


贺志强:智能互联网时代,N倍数的产业机遇


摘要:继PC互联网、移动互联网之后,由“IoT+边缘计算+云+大数据+人工智能”五大核心技术链条组成的智能互联网时代已经到来,智能互联网必须要与产业深度融合,才能大幅提升行业效益,推动新物种、新科技和新平台的出现,带来N倍数的成长机会。


▌13:30-15:30am


北京大学教授
国家优青


王立威:机器学习简介—方法、应用与展望


摘要:机器学习是人工智能的主流研究方向之一。在本次tutorial中,首先我将对机器学习领域的主要技术方法,包括深度学习、概率图模型、boosting、在线学习等进行简要介绍。各种机器学习方法适用的应用有所不同,我将分析这些方法的优势与局限。其次,对目前人工智能领域最受关注的应用,包括人工智能医疗、金融、无人驾驶等,我将从机器学习技术的角度进行分析。最后,我将展望未来技术的发展方向与趋势,以及对产业应用可能带来的影响。


▌13:30-15:30am


苏州大学特聘教授
国家杰青


张民:自然语言处理方法和应用


摘要:语言是人类智能最重要的标志。自然语言处理主要研究如何用计算机来处理、理解和运用人类自然语言,是人工智能研究的核心问题之一,具有重要的科学研究意义和产业应用价值。自然语言处理已有近百年研究历史。近几年,随着相关科学技术的进步和产业界的强劲需求,自然语言处理研究和应用取得了巨大进步。那么什么是自然语言处理和自然语言理解?其研究历史、研究内容、研究现状、研究方法、技术应用、产业需求、挑战和未来的发展方向是什么?近两三年来,深度学习技术使很多人工智能问题的准确率得到显著提升,那么深度学习技术为自然语言处理带来了哪些新的发展机遇?本报告将就这些问题展开讨论。


▌15:30-17:30am


分论坛:粤港澳大湾区的智能机器人:分工与协作


简介:以工业机器人、服务机器人和特种机器人为代表的智能机器人技术和产业,被称为“先进制造皇冠上的明珠”,并列入《新一代人工智能发展规划》重点支持。粤港澳大湾区在智能机器人领域已初步形成完整的产业链,需求链和人才群。如何加强区域内部的人才流动、成果共享和产业分工,如何加强与长三角、京津冀等机器人技术产业聚集区的共享、分工与协作,是我国智能机器人事业发展面临的一个重大话题。该论坛将汇聚南北名家,政产学研精彩互动,为粤港澳大湾区智能机器人技术创新、产品升级,市场开拓和区域协同,在战略和战术层面提供权威、务实、激烈的高峰对话,同时为我国的机器人技术研发和产业发展献计献策。

▌15:30-17:30am


分论坛:智能芯片


简介:智能芯片是智能时代的核心引擎,经过几年研发,多家知名厂商均已推出自己的智能芯片产品,我国也诞生了寒武纪等一批世界级优秀创业企业,成为整个芯片行业的一个亮点。当前,智能芯片逐渐步入产业推广期,如何支撑刚性需求应用并获得市场成为当前智能芯片领域最为关心的问题。我国智能芯片研发和市场最新进展如何?智能芯片的刚需市场有哪些,智能芯片如何服务好手机、安防、家电、汽车等大需求?如何建立芯片-应用的生态环境,提升竞争力?对国家在智能芯片产业发展中有哪些政策建议?是当前业界的一些热点问题,本Panel邀请了寒武纪、云知声、深鉴等国内智能芯片龙头厂商,以及国际芯片领域著名学者以及整机、应用厂商专家们就这些一起研讨,希望能对业界发展提供些新思路。


 第二天

2018.7.29


▌09:00-09:50am

伊利诺依大学香槟分校
教授
ACM/IEEE Fellow

韩家炜:基于海量文本数据的结构化知识提取:数据挖掘、机器学习和自然语言处理的融合技术


摘要:现实中的大数据常常表示为一种非结构化,交叉和动态变化的文本数据。如何从大规模文本数据中抽取结构化知识是一个非常值得研究的任务。很多研究工作依赖于劳动密集型的数据标注,用有监督的方法去抽取知识。但是,这些方法不具有普适性,难以扩展,进而难以处理具有动态性或领域限定性的文本数据。我们认为大规模的文本数据其自身蕴含着大量的模式、结构或知识。通过将无领域限制的大规模文本数据和具有领域限制的知识库结合,我们可以充分发挥大规模文本数据的优势去处理非结构化数据转换为结构化数据的难题。

在这个报告中,我将介绍我们最近是如何借助大规模文本数据自身的力量去做大规模的知识抽取。主要包括关键短语抽取,基于远监督的实体识别和关系分类,基于模式的信息提取方法,多元分类的自动发现以及多维文本数据集的构建等方法。我们证明将数据挖掘、机器学习和自然语言处理三个技术进行融合是一个非常重要且极有前途的方向。


▌09:50-10:40am

伊利诺依大学芝加哥分校杰出教授
AAAI/ACM/IEEE Fellow


刘兵:终身学习,连续学习和元学习


摘要:传统的机器学习方法是在封闭的环境中进行单一的隔离任务的学习。它通常需要大量的标注好的训练数据才能进行有效的学习。这种学习方法只适合有限的,有完整定义的任务。在大量的实际场景中,这种隔离的学习范式不是那么的有效。比如我们不可能预训练聊天机器人,自动驾驶汽车或者其它任何人工智能体,使得它们能无缝的工作在真实世界的开放环境中。这是因为我们很难或者不可能永远让人类提供那些包含所有智能体能遇到的场景的知识或者标注数据。智能体因此必须在与环境的持续互动中能做到保留学会的知识,并且使用这些知识使得将来的学习变得更好。当遇到陌生的环境,智能体必须能够利用已有的知识来处理陌生环境并进一步学习。这种泛化的学习能力是人类智能特有的。没有这种能力,一个智能体恐怕很难称的上真正的智能。近些年,我们看到一些新兴的以终身学习,连续学习,元学习或者永无止境学习命名的研究趋势。它们试图给予智能体这种能力。在本演讲中,我会介绍这些话题和一些近期的进展。


▌10:50-11:40am

香港中文大学终身教授
腾讯优图杰出科学家
IEEE Fellow


贾佳亚:大规模图象理解、分割新进展


摘要:在这个报告中我们将展示我们在大规模图像内容理解和图像分割的最新进展。主要包括目前最好的语义分割模型PSPNet和实例分割模型PANet,也将会介绍一些图像内容理解和图像增强相关的方法。


▌11:40-12:30am

南大人工智能学院院长
AAAI/ACM/IEEE Fellow


周志华:深度森林初探


摘要:这个报告中,我们将对深度学习的要素进行讨论,并认为深度学习未必一定要通过神经网络模型实现。报告将介绍深度森林方面的初步探索,这是一种基于决策树森林而非神经网络的深度学习模型。


▌13:30-15:30am


中科院神经科学所所长 
中国科学院院士


蒲慕明:脑科学与类脑机器学习


▌13:30-15:30am


中科院计算所研究员
IEEE Fellow


陈熙霖:人脸感知的进展与未来


近几十年人脸识别取得了长足的进步,这一方向上的进步同时也极大地刺激了各方面对整个人工智能领域的期待。人脸识别的进展似乎成为了计算机视觉乃至人工智能进步的一个重要例证。在MIT Technology Review评出的2017年度的十大突破性进展中就包括刷脸支付。由此,似乎人脸识别已经得到了很好的解决,但事实上与非如此,正如西塞罗说的“世间一切尽在脸上”。对人脸的理解远非仅仅就是人脸识别,从人脸中获得更多的信息是人脸感知未来重要的研究问题。在这个专题讲座中将对自动人脸感知的问题、发展历史以及重要的方法加以回顾和总结。同时将从不同的角度分析人脸感知包括检测、识别以及多维度理解等面临的挑战和未来的发展前景。


▌15:30-17:30am


分论坛:我国人工智能如何务实推进?


简介:人工智能从概念提出到今天家喻户晓,已经度过了60多年曲折发展的历程。今天的人工智能技术已经渗透到了人类生活和社会发展的各个方面,无时无刻不在改变着人们的思维方式和生活方式。无论是学术界还是产业界,上至国家领导人,下至普通百姓,无不对这一神秘技术投入了极大的关注。2017年国家颁布的《新一代人工智能发展规划》为这一技术领域的快速发展注入了一针强心剂。然而,在繁荣表象的背后人工智能研究面临怎样的机遇和挑战?在不断满足社会发展和人类生活需求的同时,人工智能所扮演的角色是天使还是魔鬼?在打造创新中国、强大中国、小康中国的征程中,我国的人工智能发展应如何务实推进?本论坛邀请相关领域的顶级科学家和企业精英,对众多热点问题展开深入讨论,并对未来人工智能发展的前景和方向进行战略性预测和展望。


嘉宾们将与参会人员交流分享最前沿的科研成果及对未来趋势的研判,CCAI2018也将为各界精英搭建合作桥梁,欢迎认同如下愿景并力行不怠的机构成为“CCAI2018”的合作伙伴,共同为时代增光添彩!


引领

洞察先机,引领发展。在地区、行业、科研领域中处于领先位置,或希望通过科技创新成为地区、行业、科研领域中的领先者,有助于带动地区、行业、科研领域整体水平的提升。


协同

开放包容,协同共进。联合实体经济和AI领域的资源协同助力,对跨领域、跨行业、跨资源合作有成熟案例和合理规划,推动AI与实体经济的深入融合。


赋能

以人为本,赋能增益。参与建设或推行人工智能相关行业标准、技术开放平台、公共资源平台、公共服务项目。关注人工智能的社会影响,发起或参与AI科技伦理研究或讨论,积极推动科技普及和公众参与。


继2016年被加入国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》,2017年人工智能首次被写入《政府工作报告》,今夏举行的第四届CCAI必将将为中国的科技创新发展再添新动力,增强新动能,壮大新经济。愿全球人工智能界的机构和业界同仁与中国人工智能学会一道,共赴这场科技与智慧的盛宴!


更多大会详情、参会细节,请关注大会官网:

https://ccai2018.caai.cn/

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