提高企业人力资源效率的关键：HR共享服务中心解决方案
06-18
8月13日18:00，为期两天的CCF-GAIR人工智能与机器人峰会完美落下帷幕。
在此期间，来自世界各地的学术界、工业界、投资界大咖齐聚一堂，为相关从业者提供了一场盛大的技术和经验分享会。
整个会议议程包括：人工智能、机器人和无人机、智能驾驶和投资者。
首先我们来回顾一下8月12日人工智能竞技场的演讲集。
中国工程院院士徐扬生：关于智能机器人的问题与思考 首先是香港中文大学校长专家徐扬生（中国工程院机器人与智能系统院士（深圳）根据自己30多年的机器人研究经验，总结了机器人智能的技术路径和历史。
历史和应用案例。
金山软件CEO张宏江：智能、大数据、云“人工智能发展这么快，离不开大数据、云计算。
”金山软件CEO院长、前微软亚洲工程院院士、计算机协会（ACM）院士、IEEE Fellow张宏江在《智能，大数据，云》中表示。
20年前，张宏江集团申请了复杂分布式架构的专利，但只能在实验室运行。
20年后的今天，它早已离开了实验室，整个计算处理过程都是在云端完成的。
它可以呈现在我们的移动设备上，供用户随时随地使用。
牛津大学计算机科学系主任：人工智能中的符号主义和神经网络应该融合和发展。
今年AlphaGo的出现，让世界第一次认识到现阶段人工智能的先进水平。
那么人工智能到底进步到什么程度了，人工智能是否会对人类构成威胁等问题随之而来。
在本次大会上，AlphaGo背后的DeepMind团队成员之一、牛津大学计算机科学系主任、牛津-DeepMind合作伙伴关系负责人、AAAI和EURAI Fellow Michael Wooldridge对强人工智能进行了深入分析。
以及弱人工智能、机器是否会有意识、神经网络AI和符号AI的区别与融合等，同时提出两种AI的解决方案，以及对人们在人工智能中遇到的矛盾提出自己的看法。
人工智能研究领域。
香港科技大学杨强教授：人工智能成功的几个必要条件 香港科技大学杨强教授在CCF-GAIR会议上提出了人工智能成功的五个必要条件：明确商业模式、高质量大数据、明确问题 定义和领域 了解人工智能的跨境人才的计算能力 我们知道，人工智能近年来发展如此迅速，深度学习是不可或缺的。
杨强教授正在研究一种新的算法模型。
它的运行原理是在深度学习的基础上加入强化学习和迁移学习，让一些成熟的数据模型可以更容易地应用到其他领域，而不必从头开始。
0 到 1 训练数据。
微软亚洲研究院执行副院长芮勇：计算机视觉从感知到认知的长征计算机视觉是人工智能的一个重要分支。
如何让计算机理解图像一直是研究领域的一大难题。
会议期间，微软亚洲研究院执行副院长院长与IEEE、IAPR、SPIE Fellow芮勇深入浅出地讲解了计算机视觉，并用生动有趣的实际应用案例，让人们直观地感受到了计算机视觉的奥妙。
简历。
加拿大皇家学会李明院士：如何利用深度学习处理NLP问题。
除了计算机视觉之外，自然语言处理也是人工智能的重要组成部分。
Siri和小冰都是自然语言处理产品，但用户对它们的印象只停留在娱乐层面，在回答问题方面还存在很多问题。
加拿大皇家科学院院士、滑铁卢大学教授、ACM和IEEE Fellow李明在CCF-GAIR会议上使用了不同于其他方法的深度学习模型，让机器人问答更加准确。
此外，他还提出了“语义距离”的概念，给NLP研究者带来了新的研究思路。
华为诺亚方舟实验室主任李航：我们在人工智能领域的愿景和实践是众所周知的。
谷歌、Facebook、微软、中国的百度等公司在人工智能领域都有比较深厚的积累，但很多人似乎并不了解。
事实上，华为已经开始布局人工智能，并建立了诺亚方舟实验室。
此次，华为诺亚方舟实验室主任李航讲述了华为诺亚方舟实验室在AI方向研发的产品和技术。
从搜索引擎到移动引擎，前谷歌科学家如何构建智能搜索。
语音识别已经达到了很高的水平，但语义分析还有很长的路要走。
因此，在整体语音识别率差异较小的竞争环境下，语义分析算法的好坏和适用的使用场景成为NLP产品最重要的条件。
在CCF-GAIR会议上，前谷歌科学家林德康从NLP的角度讨论了搜索引擎和语音助手的未来呈现形式。
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