參加2018全球人工智慧大會，一點總結

圖：jamie-street-539514-unsplash

上周日，有幸參加了這個全球人工智慧大會，現場學術大咖雲集，企業家，創業家，還有一群人工智慧從業者和愛好者。上午，搜狗總載小川，介紹了 NLP 兩款落地產品，錄音筆，AI 離線智能支持24種語言的翻譯產品。

後面清華的一位專註於NLP研究的副教授，介紹了當前 NLP 的最新發展動態，以及未來的方向。總結下來主要以下幾點：

1、人機對話，問答系統，是 NLP 的難點和未來的研究熱點，目前業界做的最好的 chatbox 產品，專家們一致認為是微軟的小冰。

2、NLP 並未取得實質性突破。目前，大數據與 AI 的崛起，推動了圖像處理和語音識別技術的實質性突破。但是 NLP 並沒有在這個過程中，像前兩個領域一樣，取得實質性突破。 這是為什麼呢？

3、NLP的獨特性。NLP不僅需要理解表面的文字，更需要透過文字理解背後的情感；而，圖像和語音是可以感知的。

因此，相對而言，NLP的研究道路更長，可以發揮大家才智的點會更多。

下午，給我印象最深的是吳信東教授關於大數據與大知識的報告。他在2013年創辦了大數據領域的頂級期刊：TKDE，其中一篇論文：Data Mining with Big Data ，連續四個月在全球下載量最多，至今引用次數超過1500+次。當時成立這個期刊時，邀請了很多當時的大數據頂級專家，分析了一個問題，什麼是大數據，其中一位包括裴健教授，他認為，大數據的大小是相對的，但是它會不斷變大，keep evolving.

吳教授，介紹了 HACE 定理，這可能是目前公認的比較權威的大數據的 4 個特徵，包括，Heterogenzeous，Autonomous sources with distributed and decentralized control, Complex, Evolving.

以上便是參會的一點總結，與讀者朋友們分享。希望能給大家帶來一點幫助和啟發，用心生活，認真總結，真情寫作，關心熱愛讀者，是演算法channel不變的宗旨。

結合例子和工作實踐，99%都是原創，已推170+篇，包括：基礎演算法，機器學習演算法例子闡述，深度學習入門，斯坦福大學 NLP 課程筆記，Python ，Pandas實踐入門系列 ......

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