吴文俊人工智能科学技术奖
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中国人工智能最高奖揭晓,创新奖一等奖首次授予企业

2016年12月22日    来源:第四范式     
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[导读] 2016年12月17日,由中国科学技术协会、国家科学技术奖励办公室领导的、中国人工智能学会主办的“2016中国人工智能产业大会暨第六届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖盛典”在深圳举行,第四范式创始人、首席执行官戴文渊凭借“基于迁移学习的下一代机器学习平台”荣膺“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖。

  【2016年12月17日,深圳】2016年12月17日,由中国科学技术协会、国家科学技术奖励办公室领导的、中国人工智能学会主办的“2016中国人工智能产业大会暨第六届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖盛典”在深圳举行,第四范式创始人、首席执行官戴文渊凭借“基于迁移学习的下一代机器学习平台”荣膺“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖。“吴文俊人工智能科学技术奖(以下简称‘吴文俊奖’)”被外界誉为“中国智能科技最高奖”,代表着中国人工智能学界的重大突破与最高水准,第四范式是今年“吴文俊奖”获奖项目中唯一以企业载体获得该奖项的机构,打破了该奖历年只授予顶尖高校、重点实验室和科研机构的传统,引起学术界和工业界的极大关注。

  据悉,本次“吴文俊奖”最有分量也是最受关注的创新奖一等奖分别由浙江大学校长吴朝晖创新团队成果“脑机融合的混合智能理论与方法”、清华大学李刚“基于结构化稀疏处理的时敏目标雷达智能探测技术”、清华大学马惠敏“基于图像认知的心理测评方法及系统”、第四范式戴文渊“基于迁移学习的下一代机器学习平台”获得。创新奖旨在奖励于智能科学技术领域取得重大突破、做出卓越贡献的科技工作者和管理者。经由中国人工智能学会、高校及科研院所、团体会员单位和资深院士推荐,经过初审、答辩、专家组讨论、评分、投票、终审表决等环节,专业评委在200多个项目中严格评选出。评委会代表认为,这四个创新一等奖项目标志着我国人工智能领域的最高科研水平,并将对整个人工智能行业产生深远影响、带来巨大的科研价值以及社会价值。

  此次“吴文俊奖”一等奖获得者戴文渊是机器学习全球商业领军人物,他将“深度学习”、“强化学习”、“迁移学习”等国际公认的人工智能尖端技术推广到了工业界,转化为企业增长的智能引擎。正如中国科学院副院长谭铁牛对戴文渊的推荐语所说:“戴文渊不仅是迁移学习领域最早期的学者,同时也是人工智能在工业界的布道师,他把迁移学习等技术转化为推动产业发展的强生产力,并创造出巨大价值。”

  “迁移学习”成为明天,中国人工智能从“赶”到“超”

  “迁移学习”是指将通过某个领域大数据学习、训练好的模型,应用到与之相关联的新领域,以做到在新领域中,只需一部分数据或相对较小数据量就能实现机器学习,打破了人工智能需要大量数据的限制。第四范式首席科学家、全球人工智能领域杰出科学家杨强教授认为:“之所以说迁移学习是人工智能下一阶段,是因为机器发生了一个质的变化——不再是‘就事论事’,而是拥有人类‘举一反三’的能力,并可以基于此去预测、概述未来发生的事情。”

  “迁移学习”被国际人工智能领域公认为是继深度学习之后,下一个为人工智能带来突破的技术——在今年的AAAI、NIPS等人工智能顶级国际会议收录的论文中,关于“迁移学习”的论文已经占据重要席位;此前,DeepMind创始人Demis Hassabis在《经济学人》上公开表示Google正在探索迁移学习技术、斯坦福研究者也在利用迁移学习来帮助判断非洲各地区的贫困程度……

  在Google等国际人工智能巨头都在热切关注并大规模投入的迁移学习领域,中国学者目前占据全球TOP阵营——第四范式首席科学家杨强和创始人戴文渊该领域论文引用数分列世界第一位和第三位,排名第二位的是百度首席科学家吴恩达(数据来源于Google Scholar)。十年前,杨强教授率先利用迁移学习夺得世界数据挖掘大赛三项世界第一;近期,随着深度学习、强化学习技术频频遭遇数据量的牵制,吴恩达博士在NIPS2016呼吁学界在能够应用于小数据领域的迁移学习上加大投入;而青年学者、人工智能工业应用的业界领袖戴文渊,本次获得代表中国最高科研实力的“吴文俊奖”一等奖,标志着华人学者在国际人工智能领域“弯道超车”的契机已经来临。

  用“VC维”重新定义行业标准,机器学习新技术赢在“VC维”

  尽管迁移学习已经具备较完善的理论基础,现阶段的人工智能技术还需要与工业界深度结合、才能深刻改变人类的生产生活。而业界对于机器的智能暂时没有统一的判断标准,第四范式创始人、首席执行官戴文渊认为,“VC维”这个统计学指标,可以度量机器的智能水平,为机器学习在工业界的应用,树立行业标准。

  “VC维”是指机器的智力水平,VC维越高,机器的学习能力就越强,人工智能的工业应用效果就会越好。以图像识别领域为例,根据国际权威的ImageNet图像分类大赛数据,随着“VC维”从2010年的约30万上升到了2015年的大于1亿,图像分类错误率降低8倍,最终实现在识别正确率上,机器高于人类;此外,AlphaGo首先通过学习人类的30万盘棋局,而后通过强化学习自我对弈产生8000万盘棋局,最终迭代达到了数亿级别的“VC维”、战胜李世乭;值得关注的是,本次获奖者戴文渊曾主导架构的百度凤巢系统,刚上线时有千万维度,四年后做到了千亿“VC维”、将百度的变现能力提升8倍。

  戴文渊指出,互联网时代发展到今天,“跑马圈地”的机会已经消失,未来的机会在于可以抢到别人的地,这意味着需要比竞争对手做得更好、更贴合受众需求。如果企业用人工智能技术去指导企业经营,当前最重要的就是要去做高模型“VC维”——通过不断地提高模型的“VC维”,使得机器的误差率降低,从而实现更精细化地企业运营与决策。

  戴文渊认为,超高“VC维”是机器学习发展的趋势,业内在讨论深度学习、强化学习的应用效果时,“VC维”是核心衡量指标。而继深度学习、强化学习之后,迁移学习开启了一个全新的路径——“迁移学习”能够在相对较小的数据基础上做出超高维度的人工智能,从而将机器学习在工业界应用的范围极大拓展。第四范式已经在其重点服务的金融领域,以迁移学习的思路,利用“第四范式·先知”平台做出了超高“VC维”的机器学习模型,以某股份制银行信用卡中心的机器学习项目为例,当大额消费信贷业务的数据量难以支撑其应用机器学习技术时,“先知”平台把小额消费的数据应用到大额消费信贷的模型当中,以迁移学习等核心技术算法、把机器学习的“VC维”做高,最终实现了客户响应率提升200%的惊人效果。

  以“迁移学习”为代表的下一代机器学习技术和超高“VC维”的机器学习模型,将人工智能的工业应用提升到新的高度,能从根本上改变商业社会的竞争格局。戴文渊认为,基于过去的技术水平的固有认知,人们得出一些经验、总结出来一些结论,而新的技术将颠覆过去的分析方式,中国的经济总量在不断增长,中国的互联网经济产生了巨大的数据量,通过迁移学习可以把本来巨大的数据,做到更多的应用领域,超高“VC维”能够使机器“聪慧地”学习各类应用领域、将人工智能顶尖技术应用推广到各行各业,成为中国未来竞争力的重要指标。

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[责任编辑:yxl]
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