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2022WAIC世界人工智能大会下一代可信AI论坛:探索价值创造的实践新范式

发布时间:2022-09-03 19:16原创专题 评论

9月3日,2022世界人工智能大会(WAIC)“下一代可信AI——认知兴起,因果探路”主题论坛于上海世博中心开幕。此次论坛由零犀科技和中国通信工业协会人工智能专业委员会联合主办、集智俱乐部协办,旨在聚焦不同视角,探索AI可信、可解释、安全可靠等方向的发展与应用创新,深入探讨下一代AI的技术实现、商业路径,以及产业级创新创造的价值范例。

2022WAIC世界人工智能大会下一代可信AI论坛:探索价值创造的实践新范式


论坛现场,国家科技部原副部长吴忠泽在线参会并致辞。现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授,“贝叶斯网络”之父,图灵奖获得者、美国国家科学院院士朱迪亚·珀尔(Judea Pearl),北京大学讲席教授、北京大学公共卫生学院生物统计系主任、北京大学北京国际数学研究中心生物统计和信息研究室主任周晓华,重庆大学教授、博士生导师刘礼,以及零犀科技CTO曾文佳等嘉宾带来主题演讲。

吴忠泽在致辞中指出,“我国高度重视人工智能的发展。部分领域核心关键技术实现重要突破,但也要清醒地看到,AI技术目前处于弱人工智能向强人工智能过渡的关键阶段,技术路线、产业形态、商业模式等方面都具有很大不确定性。”朱迪亚·珀尔则从两种范式谈起,描述了以数据为中心的范式正在向以科学为中心的范式偏移的“因果革命”正在发生。

零犀科技CTO曾文佳表示:“AI的探索必然导向实践,实践的目的必然是创新与价值创造。在这样的目标下,AI已经开始迈向可信、可解释、强鲁棒性、可迁移的实践范式。”零犀科技的因果AI架构,使得全面深维理解用户成为可能,在服务式销售的场景里,通过因果决策引擎计算成单概率,排除营销噪音,借助模型驱动不同的销售变量在合适的时间以合适的方式介入,从而以低于“纯人”的成本达成高于“纯人”的效果。

紧接着,周晓华教授分享了因果推荐系统在工业界的应用及挑战。他指出:“推荐系统的应用场景已非常广泛,一个可以适用不同场景的因果分析框架或因果启发推荐方法将为推荐系统提供新的应用机会和研究视角。”长期致力于因果AI学术探索的刘礼教授也讲道:“因果关系理论与现有机器学习系统的结合开拓了机器学习领域的新思想和新途径。在越来越多的工程实践中,过往以数据为中心的‘大计算’逐渐转向以‘数据理解’为目的的探索中。”

此外,由零犀科技编制撰写、中国信息通信研究院进行方向指导的《基于用户需求的人工智能商业化探索分析报告》(下文简称“报告”)也于现场正式发布。报告围绕AI商业化的本质,下一代AI商业化的突破重点、技术要求,以及未来展望作出分析探讨,并提出了建设性方向。来自中国信息通信研究院人工智能部副主任曹峰围绕报告解读道,AI商业化应聚焦于企业自身与用户本身,并运用新的技术和理论更好地挖掘用户“未被完整表达”的潜在需求。这其中,AI的可信问题也尤为重要。

主题演讲后,“人工智能的发展现况与未来可能性”的高峰对话也在现场举行。零犀科技创始人兼CEO夏仲璞作为这一环节的主持人,与Bitrock投资合伙人朱晖,360金融CTO王继平,中国通信工业协会人工智能专业委员会理事长方中华,中国信息通信研究院人工智能部副主任曹峰和重庆大学教授、博士生导师刘礼展开深度交流。

2022WAIC世界人工智能大会下一代可信AI论坛:探索价值创造的实践新范式


从左至右依次为:零犀科技创始人兼CEO 夏仲璞,Bitrock投资合伙人朱晖,360金融CTO王继平,中国通信工业协会人工智能专业委员会理事长方中华,中国信息通信研究院人工智能部副主任曹峰,重庆大学教授、博士生导师刘礼

夏仲璞邀请来自投资界、产业界、协会、科研机构、学界的嘉宾,从不同角度就AI过去几年的发展情况与问题,和下一步AI发展的方向与路径,以及未来AI将带来的变革进行展望。朱晖围绕应用场景、技术成熟度、可用性、数据质量四个方面总结了现阶段AI技术为传统行业带来新兴生产力与释放出的行业产能,并指出作为投资人一方面希望继续支持行业发展,另一方面也希望给行业带来正向支持。方中华则指出,AI的发展非常迅速,但我们也要正视其阶段性出现的问题。为了进一步推动AI在国内的发展,政府侧在AI企业服务、AI人才培养与培训,以及加强国际交流等方面起到积极的促进作用。王继平基于金融科技领域强调了AI的稳定性和可信问题,他指出AI已经悄然改变了我们的世界,但仍旧处于较初级阶段,而未来AI也需辩证性发展,拥抱变革的同时也需警醒可能出现的问题。而曹峰就亟待解决的AI工具体系、模型管理、可信落地等工程化挑战分享了个人观点,强调了AI产业应用的“标准化”要求。最后,刘礼从学术视角出发,分析了AI现阶段在科研与创新上面对的不同难点,并特别指出在AI的创新应用方面,不仅要知其然更要知其所以然,重视数据量的同时也要重视数据的质量问题,在更加鲁棒、稳定、可解释的技术方向上探索发展。

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