2018-2023年中國人工智能芯片行業發展前景分析及投資風險預測報告
中國北上深三座城市的人工智能相關企業總數達447家，攀升速度迅猛。目前，幾乎所有互聯網企業的互聯網產品，都會或多或少加入算法和深度學習的功能，AI正在成為中國互聯網公司的標配。在AI賦能A...
周志華稱，從技術上看，神經網絡其實是個簡單的數學函數，通過迭代嵌套得出的系統。在一些圖像視頻處理任務中，深度神經網絡有時候并不是最佳的選擇。
今天上午，2018中新人工智能高峰論壇在南京舉行。會上，南京大學計算機科學與技術系主任、人工智能學院院長、歐洲科學院外籍院士周志華發表了演講，闡述了他對于機器學習前沿思考。周志華表示，機器學習無所不在，很多AI應用背后關鍵支撐就是機器學習技術。
周志華稱，從技術上看，神經網絡其實是個簡單的數學函數，通過迭代嵌套得出的系統。在一些圖像視頻處理任務中，深度神經網絡有時候并不是最佳的選擇。
“當我們重新審視神經網絡模型的時候，提出是不是可以基于不可微構件進行深度學習?”周志華介紹說，他的團隊最近提出了一個叫做“深度森林”的模型，這是一個“非神經網絡”，且不使用BP算法訓練的深度學習模型。周志華透露，這個模型目前已經與螞蟻金服合作，應用在反套現的檢測上，目前性能表現很好。
關于機器學習能夠解決的任務，周志華認為，圍棋屬于封閉靜態環境的任務，他不是“最難的任務”，以往的機器學習就可以解決這種封閉靜態環境任務。“我們今天面對的是動態開放環境下的機器學習挑戰，最關鍵的就是魯棒性。”周志華稱，這就要求AI必須很好的應對未知環境，是通往魯棒人工智能的核心環節。
在AI產業發展方面，周志華認為，目前AI廣泛應用的代表是互聯網行業，因為后者擁有大量的數據。但是，未來在一些數據量小的領域可能應用前景更大。
周志華在最后表示，AI產業發展真正需要的是人才，“與一般軟件產業相比，AI產業將更凸顯個人英雄主義”。
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