AI公開課：19.04.10顏水成—360副總裁《人工智能：觀察與實踐》課堂筆記以及個人感悟

導讀
? ? ? 顏水成，新加坡國立大學副教授、360集團副總裁、人工智能研究院院長。 顏水成畢業于北京大學，是伊利諾伊大學(UIUC)的博士后，在新加坡國立大學領導機器學習與計算機視覺實驗室。顏水成教授曾入選湯森路透發布的“2014年世界最具影響力科學家”，同時2014和2015兩次入選ISI Highly-cited researchers。
? ? ? 自2004年起，顏水成開始在計算機視覺、人工智能、多媒體等領域進行高質高量的研究工作和技術應用，目前在國際高質量期刊和會議上共發表約500篇論文，Google Scholar統計引用共計3萬余次，5篇文章單篇引用超過1000次。
? ? ? 在過去9年里，顏教授共獲得30多項榮譽和獎勵，其中包括IEEE Fellow和IAPR Fellow、2014，2015，2016年三次“湯森路透全球高引用學者”、“新加坡青年科學家獎”等。此外，他的團隊在五年內曾7次問鼎計算機視覺領域“World Cup”競賽 PASCAL VOC 和 ILSVRC的世界冠軍和亞軍獎項。由于在計算機視覺，機器學習和多媒體等領域的杰出貢獻，顏水成被授予新加坡青年科學家獎 (YSA)和青年教授研究成就獎。
? ? ? 2015年，顏水成應360的邀請，出任360公司首席科學家及人工智能研究院院長，并組建了一支小而精的人工智能研究團隊。
? ? ? 2017年7月，顏水成帶領360人工智能研究院與新加坡國立大學(NUS)組成的團隊參加ImageNet大規模視覺識別挑戰賽(ILSVRC-2017)中，在“物體定位”任務的兩個場景競賽中均獲得第一，同時在所有任務和場景中均取得了全球前三的戰績。

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目錄

問答環節

現場PPT

演講PPT

觀察

實踐

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問答環節

雷鳴教授：GAN、BERT、RL，這三個方向，會有什么樣的突破？
顏水成副總裁：GAN，會對視頻方向，比如文章配圖，可以采用自動生成與style相關，不會侵權等。但是不好的一點是，會利用明星的圖片作假，導致信息真假混亂。BERT在未來，會比較看好。RL有時候要保證當前利益，不想損失已得利益，怕不robust，會帶來弊端。
雷鳴教授：DL的發展與算力的關系，怎么看待？暴力求解？
顏水成副總裁：應該是算力和有效的數據，圖像的問題解決的不錯了，但是NLP還是不太好，要把詞的排列組合(不考慮語義)，需要的樣本更多，張量更大，尤其還需要多輪對話，尤其當下data還處于不夠。也許隨著數據增多和算力增強，NLP處理會更好，但是人機交互，在理論理解方面，還是很難做的更好！
雷鳴教授：關于多模態融合，理解視頻，還要結合NLP，前不久，微軟通過視頻理解來導航，如何看待？
顏水成副總裁：大家都在講AGI，有人強調可以通過訓練走向AGI，我個人認為AGI還有很長的路要走。關于多模態，其實人的認知，是有一個學習的過程，它是需要視覺和聽覺，要去了解它是如何協同工作的，比如，如何背下一首詩。融合機制，其實是比較簡單的，最后的decision，還是缺少。現在的多模態做的還是比較簡單的，還是需要一段路要走。
雷鳴教授：AI落地，兩種方法，自下而上，從身邊自身的應用，比如起床需要鬧鐘，累了需要騎自行車；2004年，我在美國參加party的時候，曾見過小扎，穿的比較時髦，關于小扎的成長，感悟，人真的不可貌相！關于視覺的發展，如何看待？
顏水成副總裁：視覺方向，教育是剛需，父母和奶奶也愿意為孩子在教育上花錢。用視覺幫助5G時代下的產品，尤其是AI眼鏡，特別好。視覺具有普適性，而大數據的互異形特別大，所以不太適用性。視頻分析的時候，資源的bias，中國和美國的高校，還沒有達到要做一些算力的要求。
雷鳴教授：對于自動駕駛，您怎么看？
顏水成副總裁：才開始有涉及自動駕駛，我們轉為自動機器人，其實也有路徑規劃等。以前對AI眼鏡，特別看好，但是五年過去了，其實沒差別多大。
雷鳴教授：未來還是很難預期，還是需要從量變走向質變。年輕人，需要更多感知社會發展的方向和趨勢，把握大勢者得天下。機會很好，但是競爭也更激烈了，社會永遠是公平的。由于AI的興起，帶來有哪些安全性課題(包括漏洞等)？
顏水成副總裁：AI本身就是軟件，所以黑客通過軟件可以進行攻擊。黑客有可能利用DL框架來進行攻擊，比如tensorflow、caffe等。以后AI會幫助自媒體產生內容，有些自媒體會造假信息，進而引發信息安全問題。雖然人也不完美，比較堅信，沒有完美的算法。
雷鳴教授：AI時代，還有哪些機會？自下而上，年輕人創業，更能直接解決身邊的問題。
顏水成副總裁：很大體量起來的是一個方向；可以尋找一個領域，找這個領域的專家，并且用你的AI，與其結合，能夠更快成功！有的人創業，就是喜歡到一定程度被收購。
雷鳴教授：AI人才已經飽和了么？從其他專業轉過來可以嗎？
顏水成副總裁：當下，中國人才沒有被飽和，其實，比如做語音的，國內就比如科大，就那么幾個實驗室，每年就那么有數學生。特別是自動駕駛，對CV領域人才的需求，會比較多。但是隨著時代發展，數據驅動的人才，會比CV人才需求更龐大的。
雷鳴教授：辦個培訓班，工資翻一番，哈哈。AI領域的人才，不會那么容易形成的，高端人才，始終是稀缺的。
顏水成副總裁：AI領域，算法模型，更新的非常快，在這個領域要不斷的學習，所以，也不是那么容易轉行的。五年后，AI和Big data。中國TTS的人才，就像熊貓一樣稀缺。
雷鳴教授：數據壁壘和技術壁壘，哪個更重要？像BAT大企業的數據不共享，對于初創企業，很難屯到數據。還是要建立起AI驅動的業務。現在如何商湯比人臉識別，幾乎不可能了，人家可以用大量的數據來打壓暴力算法。
顏水成副總裁：只有AI沒有數據，是不可能成的，所以必須要有數據。data有兩種一個是public data，另一個是private data。像public data，比如商湯都有了，已經有數據壁壘。
雷鳴教授：作為師兄，在學校如何積累，才能利于未來的成長？
顏水成副總裁：先想出自己究竟要干什么，若是學術界方向，呆在學校就可以了。若是工業界方向，自己盡早去了解商業。

個評：一個猶太人，開了加油站，另一個猶太人會想到開超市，而不是也開加油站，所以，我們也需要這種差異性思維。
備注：以上對話環節的文本編輯，為博主總結，與原文稍微有異，請以原文錄音為準，時間比較緊，如編輯有錯誤，敬請指出，歡迎網友留言探討。

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現場PPT

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演講PPT

觀察

學界研究：端上高效能

AI：學術界 VS 工業界

• 學術研究：更像戀愛中的男女。
• 工業研發：比較像結婚后的男女。

工業界研發

• 價值閉環：技術創新的核心價值，是對閉環內所有維度都有正向價值，才能讓技術真正為發揮價值！
• 數據閉環：算法模型、產品后臺、用戶交互，形成數據閉環。

關于創業：AI必須和具體業務/場景結合才能有價值，是閉環鏈條的加速器。

AI不是必殺技

AI創業：AI沒有完美的算法

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案例：識別商品，精細識別只有96%，無法再提高，采用人機協同，隨著數據越來越多，精確度會更加提高！

創業：5G+AI芯片是AI的兩大推動力

實踐

360的安全布局——大安全

360安全大腦

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四個AI引擎：賦能泛安全業務

• 交互引擎
• 運動引擎
• 視覺引擎
• 決策引擎：360金融Argus智能風控系統。

360人工智能的成果：包括深度學習算法原創貢獻。

觀察：AI回歸商業本質
實踐：大安全

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《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI公开课：19.04.10颜水成—360副总裁《人工智能：观察与实践》课堂笔记以及个人感悟—191017再次更新的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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