百度吴华亮相2018世界人工智能峰会 与专家共议AI生态发展

2018年，我国人工智能发展的独特优势开始显现，技术革新和各类AI产业的落地正在催发广阔的市场。9月20日，在AI World 2018世界人工智能峰会的AI产业领袖论坛、AI之巅年度对话上，百度技术委员会主席、自然语言处理首席科学家吴华与南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华等学术界、产业界知名专家共同就“万物互联，人机共生”这一主题进行了探讨。

吴华（右一）在AI World 2018与与会嘉

资料显示，AIWorld世界人工智能峰会由新智元于2016年创办，本届大会汇聚了超过3000名国内外知名AI产业精英参会。吴华是世界知名的人工智能技术专家，在AI相关技术，特别是自然语言处理（NLP）上有很深的造诣。她是自然语言处理领域国际会议ACL首位来自中国本土企业的程序委员会主席。她还是国家科技进步奖二等奖得主，去年被美国福布斯评为“AI杰出女性”。

现场，吴华和嘉宾首先就AI技术和生态的话题进行了探讨。吴华认为，完整的AI生态需要具备大数据、落地应用、深度学习框架和芯片4个条件。其中，中国在大数据和应用层面具有一定优势，但深度学习开放平台和AI芯片领域则面临更多的挑战。她认为，构建完整的AI生态，软硬结合将是未来AI的发展趋势。

据了解，百度正在积极布局完整的AI生态，目前，百度AI的集大成者百度大脑已经形成了涵盖AI技术、平台、应用解决方案的全栈布局，开放能力120多项，每天调用次数超过4千亿次，为AI工程师、零“AI”基础的初入门者、以及来自各行各业希望用AI创新业务、业务转型升级的企业提供AI服务，使AI深入落地到金融、零售、制造、交通、机器人、农业等领域，驱动更多行业开启智能变革引擎，加速行业智能化升级。

针对近期的“深度学习寒冬论”，吴华从三个角度做出了阐释。吴华说：“从人工智能发展的历史来看，80年代主要是规则和专家系统，90年代和本世纪初传统的机器学习方法是主流，2010年之后，深度学习占了主流，推动了NLP、图像识别、语音识别等很多技术的发展。除非出现新的突破技术，否则深度学习还会是未来的主流。”从学术研究的角度来说，深度学习现在是依赖于大数据，是一个高能耗的学习方法，且结果不可解释，在小样本学习，可解释性以及和知识结合等方面仍需要在理论上进行更深入的研究。从产业的角度来看，百度推出的百度AI开放平台，以及AutoDL、EasyDL等组件，实际上是在降低门槛，赋能传统行业，这个工作才刚刚开始，同样需要长期、持续的投入。

周志华也认为，不应该只把深度学习的目光聚焦在互联网企业和传统数据类型上，深度学习可以赋能更多产业，很多传统产业都可以从这个技术中受惠，从这个意义上说，它离瓶颈还很远。他建议从更广义的角度去考虑深度学习。

2018年，“缺芯”成为国人心中至痛。吴华在现场也分享了自己对当下AI芯片的看法。她表示，时下中美两国在人工智能领域交锋不断，但从全世界范围来看，人工智能的大方向还是开放与共享。“中美人工智能的竞争，说到底是一个生态问题。”吴华坚信，未来中国将会开发出具有完全自主核心技术的AI芯片。她指出，中国要想在核心技术上不被欧美卡脖子，需要实现深度学习框架和AI芯片的联动研发。

百度早在2012年就已经开始进行深度学习研究，并于2016年开源国内首个深度学习框架PaddlePaddle。为了建成一个完整的AI生态，今年7月，百度发布了自主研制的中国第一款云端全功能AI芯片——昆仑。

同场各位嘉宾也一致认为，芯片之争的核心其实不在芯片本身，而在整个AI生态。不管芯片还是操作系统，在本质上不是技术问题，而是生态问题。

2018年是人工智能落地的关键一年，万物智联网络促进城市和产业智变升级。未来，软硬件结合、深度学习框架、AI芯片将会为人工智能发展提供新动力。人工智能技术一定会进入每个人的生活、进入每个行业。而在这之前，我们需要更多企业拿出开放的态度来踏实做事，为产业和智能生活赋能。