It’s Big, With Intelligence—纽约峰会人工智能和大数据分论坛回顾

本届峰会的人工智能和大数据分论坛的嘉宾星光熠熠:鄂维南(781)校友,罗杰波(846)校友和熊辉(9010)校友都是学界知名教授;陈向力(802)校友,郑薇(804)校友,罗小强(856)校友,杨漾(9718)校友以及主持人杨竞霜(86少)校友则都是工业界“大佬”,横跨IT,自动化和金融等不同领域。学界和工业界的顶尖智慧大脑在短短的两个小时之内碰撞出来精彩的智慧火花,让与会同仁高呼过瘾。

论坛现场

 

中国科学院院士,普林斯顿大学数学系教授,北京大数据研究院院长,北京大学数据科学研究中心主任鄂维南校友首先给与会者带来了“大数据与智能化”的专题演讲。演讲中鄂维南校友从信息化,大数据和智能化等三个方面给出了自己深刻的见解。他以时下热点Alpha Go为例说明人工智能的核心就是会学习的机器,并且详细说明了人工智能在金融,医疗等领域发挥的巨大作用以及大数据对人类发展的作用:推动人类生产效率的发展以及生活方式和社会结构的变化

鄂维南校友在演讲

接着鄂维南校友以中国和科大作为立足点,讨论了在中国大环境下落地人工智能项目的前景:作为国家重点扶持的高新产业,国内现在非常看重人工智能和大数据项目,对人才的需求量极大。然而同时我们也不得不正视其中的一些问题,包括人才缺失,体制落后以及缺乏长远规划等。

鄂维南校友指出为了从体制上解决这一难题,以北大为首的国内院校开始打造新平台。例如北大的博雅大数据研究院,采用双编制吸引人才,并且建立深度强化的学习研究室,由此带动了健康医疗大数据研究中心等一系列项目。而身处合肥的科大则正在筹备大数据学院,今年将会开始招生。科大还将与合肥政府一起打造集合产学研为一体的合肥大数据研究院,将会致力于把合肥打造成“综合性科技创新中心”,不断拓展人工智能和大数据等信息产业。

鄂维南校友精彩的讲解引得台下一片掌声,在场的海外学子都为祖国以及母校在人工智能和大数据领域的大踏步发展而兴奋不已。

本届峰会的海外杰出校友奖的获得者,美国国家工程院院士,前任GE全球副总裁陈向力校友,主要从“人工智能对工业界既是机遇又是挑战”的角度讨论了如何充分积累行业和运营经验以及硬件的发展是怎样推动现今大数据浪潮等相关内容。

陈向力校友在发言

作为U.S. Bank风险管理总监郑薇校友是把大数据技术应用到金融界的先驱之一。她深入介绍了大数据在金融行业是如何被广泛运用于风险控制,信用监测以及运营决策等方向。同时她还给大家指出虽然金融行业最早使用大数据技术,但是其数据分析行业却面临着15-20万的人才缺口,这对于立志在这个方向寻找工作的校友来说是最好的时代。

郑薇校友在论坛中

 

随后,Rochester University教授罗杰波校友用5个V:Variety,Volume,Velocity,Veracity,Value来解读人工智能和大数据的核心:深度学习和数据挖掘。此外他还结合个人研究方向“计算机视觉和数据挖掘”来讨论如何从大数据中提取智慧,从而改变生活。

罗杰波校友在演讲

 

Linkedin高级经理和纽约数据相关性部门负责人罗小强校友着重给大家介绍了大数据在IT行业中各个领域中的应用,其中他重点就社交网络在大数据支持下的商业应用,语音识别以及语言理解等三个方面谈了自己的看法。

罗小强校友在演讲

 

Rutgers University商学院教授熊辉校友主要跟大家介绍了大数据在商务环境中的应用。他谈到企业问题归根结底是人的问题,而未来企业发展的动力重点在企业文化和人才的组织管理。相较于传统的人力资源分析方法,大数据推动下的智能人才管理更能优化对人才的筛选和匹配。

熊辉校友在演讲 

此次分论坛最年轻的嘉宾中国轻工集团长沙长泰机器人有限公司董事长杨漾校友作为机器人行业的顶尖代表,提出的很多见解让人耳目一新。比如机器人行业是即将消亡的行业;正是由于机器工作者无法保证正确,更加需要人类与机器的结合等。他指出中国的机器人发展现状是人工智能与传统机器人的结合。

杨漾校友在发言

论坛现场座无虚席

 

每当一位嘉宾发言结束,台下的与会者都报以热烈的掌声。在提问环节,主持人峰会共同主席,校友会董事,瑞信集团投资银行董事总经理杨竞霜校友率先向嘉宾们提出了我们应该如何应对即将来临的人工智能和大数据时代并且找到工作的问题。嘉宾们各自给出了不同的建议,但大家都一致认为:打好基础并且走差异化路线是成为职场人物的不二法门,时刻保持对新知的渴望和永远学习的思维方式则是通往成功的必经之路

杨竞霜校友在提问

 

面对人工智能的负面影响这一问题,嘉宾们笑答“这是一个信息裸奔的时代”,并且和大家一起讨论了未来世界信息,权利和资本之间的互相转化。

嘉宾们在回答问题

 

最后一组问题则是关于“深度学习”的优势和劣势。嘉宾们归纳总结道:现有的深度学习存在“模型不唯一,不同领域对错不一”等一系列问题。深度学习目前只能达到五岁左右的智商,只能学习和模仿,现在的深度学习还没有达到看图说话的能力。但我们无需推翻现在的深度学习,可将其视为基石,在此基础上,高级推理能力需要依靠强化学习,迁移学习等其他方法来实现。

与会者们踊跃提问

嘉宾们两个小时的精彩讲演以及干货满满的问答讨论,给对人工智能和大数据感兴趣的与会者们献上了一份诚意十足的大餐。不论是刚刚涉足该领域的年轻校友,抑或是有着多年经验的资深校友都通过论坛对人工智能的不同方面的内容,产生了新的认识,让人回味无穷。

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文字:王罗俊(0701/0717)

摄影:赵若灿(08少),钱宇颖(1214)

编辑:彭   晨(SA07232)