2016机器智能前沿论坛：技术大牛谈机器学习的未来
12月17日，由中国人工智能学会、中国工程院战略咨询中心主办，今日头条、IEEE《计算科学评论》协办的2016机器智能前沿论坛暨2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛颁奖仪式在中国工程院举办。论坛嘉宾包括中外顶尖的数据挖掘、机器学习以及自然语言处理方向的专家学者。13位行业顶级专家聚首，一同探讨机器学习的未来。
机器学习的未来在哪？
本次机器智能前沿论坛的演讲嘉宾汇聚了10余位人工智能学者和业界领袖，包括三位IEEE fellow（国际电气电子工程学会院士）和来自清华大学、北京大学、中科院自动化研究所、美国Santa Fe研究所（美国非盈利性研究机构，主要研究方向复杂系统科学）的学者，以及来自今日头条、微软和IBM的业界科学家。
本次论坛主席由香港科技大学教授，IEEE Fellow杨强担任。今日头条技术副总裁杨震原、中国工程院院刊《Engineering》执行副主编吴向发表了大会致辞。中国中文信息学会副理事长、清华大学教授孙茂松作为首个演讲嘉宾带来了题为《当巧妇遇到大米——机器翻译启示录》的主旨演讲。
演讲从宏观角度针对机器翻译的发展历程做了扼要总结和评价，并对深度学习这一机器翻译当前主流方法和技术应用于解决其他类似重要问题的现实可能性进行了讨论。
另外两位IEEE Fellow，国际人工智能领军人物、Santa Fe Institute教授David Wolpert和微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩针对机器学习的前沿趋势进行了分享。David Wolpert曾于1996年提出了“没有免费的午餐”定理，现在已广泛应用于机器学习领域。此次他就网络编码与社会群组组织这一研究课题在现场进行了分享。刘铁岩则在发言中提出一个机器学习新框架——对偶学习，并表示对偶学习将成为机器学习的新一波浪潮，极大地推动人工智能的前沿发展。
针对当下大数据的采集、存储、管理和分析过程中面临的挑战，IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中带来《大数据与认知智能》的演讲，提出了应对的新方向。
相较产业应用而言，学界在人工智能领域更偏向与前沿课题研究。
在大会语言理解与创作为主题的环节中，中科院自动化所副研究员刘康以“中文“深度问答的进展与挑战”为主题论述了他们在这一方向的研究进展，并对其中存在得一些问题和趋势提出了分析和展望。
清华大学副教授、卡耐基梅隆大学兼职教授朱军在《利用深度生成模型完成学习》的报告中向与会人员详细介绍了有监督和半监督场景下获得高准确度预测的判别式学习方法，具有记忆单元和注意力机制的生成模型，以及一种新的条件矩匹配的参数估计准则。
接下来机器学习和推荐为主题的环节中演讲嘉宾对当下人工智能的学术研究进行了更进一步解读。北京大学教授张志华的以《现代人工智能：一种机器学习的途径》为主题进行了分享，佐治亚理工学院助理教授宋乐从材料设计、个性化医疗到推荐系统和知识推理角度介绍了深度嵌入概率图模型。
今日头条科学家、头条实验室技术总监李磊博士发表了题为《自然语言理解与妙笔生文的机器人》的演讲。在演讲中他介绍了人工智能技术在媒体和内容方向中的前沿技术和应用，比如用机器学习怎样来做自然语言的理解，怎样跟人对话、问答以及怎样自动创作新闻。
2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛落幕，三位博士摘得桂冠
大会邀请IEEE计算机学会产品与服务总监Evan Butterfield以及今日头条技术副总裁杨震原对2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛的前十名获奖选手进行颁奖并授予证书。
2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛是由中国人工智能学会联合IEEE中国、今日头条举办的一场为期三个月面向全球的竞赛，旨在更有效率地将头条问答中普通人的问题推送给愿意回答的专家。今日头条目前已经积累了超过6亿用户，其中包括39万头条号作者，其大规模机器学习系统每天为这些用户推荐个性化的新闻，图集和视频内容。
本次比赛的任务是建立模型，预测专家可能回答某一问题的概率。值得一提的是，为更好的模拟现实情况，这次比赛所使用的数据，全部来自于头条问答的真实用户数据。
头条问答是今日头条新上线的一个移动社交问答平台，相比传统的问答社区，其更关注算法在问题分发中的作用。目前头条问答拥有较大的用户数据量，并且涵盖的较广的问题跨度，包括社会热点、体育娱乐、历史文化、科技财经等，为竞赛数据特征的丰富性提供了保障。
本次竞赛的参赛队伍超1000支，冠军队伍BrickMover由三名博士生组成。分别是来自中国科学院计算技术研究所的庞亮、来自Georgia Institute of Technology的张驭宇和戴俊涵。他们将获得今日头条提供的5000美元奖金。前三名的队伍针对此次的技术模型在下午的论坛中进行了交流和分享。
此次学界与业界联合推动的这场机器学习竞赛对双方而言也是一个交流的契机，今日头条上线四年在机器学习领域积累的真实数据，为学术界研究提供了帮助。 返回搜狐，查看更多
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