【中国航空之家】6 月 18 日至 21 日,由 O'Reilly 与 Intel AI 主办的大型国际会议 AI
Conference(人工智能大会)北京站,在北京国际饭店会议中心顺利举办。
本次大会着眼于人工智能的前沿应用,紧贴技术落地的方向,分享在智能工程和应用中正在出现的最佳实践,揭示人工智能的局限及未被发掘的机遇,并讨论人工智能将会如何改变商业世界的版图。
AI Conference,探讨技术落地的盛会
AI Conference 是由来已久的 O'Reilly 会议的一个重要新生版块,除了北京站,还有 4月份已经召开过的纽约站,以及 9-10 月份将开启的伦敦站和圣何塞站。
本次的北京站邀请到的嘉宾,来自于谷歌、Facebook、微软、阿里巴巴、亚马逊、腾讯、SalesForce、IBM、MIT、伯克利、斯坦福及牛津大学等。此外,人工智能领域中数百名工程师、研究人员、开发人员、项目与产品经理、创新主管以及其他深度学习专家也都带来了创新的技术与观点,并和与会者一起就重要话题进行了探讨。
为期四天的大会,分为培训课和议题分享两个大部分。在前两天的培训课程中,在多位专业老师的指导下,学员们完成了项目的实战和进阶练习。主要的课程包含了量化互联网金融信用与反欺诈风控、 PyTorch深度学习、 TensorFlow深度学习等等。
而后两天的议题演讲部分,均分为 Keynote 环节和随后的详细 Session 部分。几十位行业专家,用他们各自的经历和洞见,带来了对 AI 技术的一些观点,涉及了多个方向的 AI 应用,综合起来,就编织成了一本恢宏的 AI 使用指南。
大咖云集的主题演讲
在两个上午的 Keynote 会场, O'Reilly 的 Ben Lorica 和 Intel 的 Jason Dai,以及来自 Computable 的 Roger Chen 作为主持人,带动了整个Keynote 演讲环节,他们简单明确的介绍和串联,让整个 Keynote 环节增色不少。
第一天里的演讲部分,Intel 架构、图形和软件副总裁马子雅、 LinkedIn 工程副总裁 Maria Zhang 、Google Brain 团队中移动和嵌入式 TensorFlow 的技术主管 Pete Warden ,加州大学伯克利分校 EECS 教授 Ion Stoica 先后登台,做了重要报告。
而第二天里,阿里巴巴集团的技术副总贾扬清、 MIT 电子工程和计算科学的副教授、权威专家 Tim Kraska 教授、 PlusAI 的联合创始人 & CTO Hao Zheng、 Alluxio 的 CTO 兼联合创始人 Haoyuan Li、 Intel 人工智能产品部 CTO 办公室的新兴技术主管 Abigail Hing Wen 等人,都带来了精彩的分享。
我们从其中三位的报告中就可以窥见主题报告的风采。
马子雅 博士是 Intel 架构图形和软件的集团副总裁,同时也担任系统软件产品部的数据分析总监,她负责 Intel 架构平台上的大数据解决方案,为客户提供最佳的数据分析和人工智能的体验。
她带来了《Unifying analytics and AI on big data for faster insights at scale》的主题演讲,讲述了 Intel 的三个客户的具体场景:电器制造商美的、韵达快递和 CERN 欧洲核子研究组织,以及该场景下如何高效处理海量数据的解决方案。
此外,她还着重介绍了 Intel 研发团队在 Apache Spark 和 BigDL 的基础上,又构建了 Analytics Zoo 大数据分析和人工智能平台,为客户提供 全栈式的人工智能解决方案。
来自加州大学伯克利分校的权威 Ion Stoica 教授带来了题为《AI and systems at RISELab》的演讲,在演讲中, Ion Stoica 教授提及自己近百人规模的实验室,一直专注于人工智能系统,尤其是分布式的研究。
针对近年来摩尔定律受到冲击的现状,和分布式计算的广泛应用, Ion Stoica 教授的实验室团队打造出了 Ray 这款构建强化学习模型和 AI 应用的平台,并且已经和阿里巴巴、蚂蚁金服等公司进行合作,进行打击反洗钱等金融欺诈行为的应用。
作为大会的重磅嘉宾,贾扬清以 Alibaba 集团技术副总裁的身份,进行了主题为《Why do we say AI Should be Cloud Native? 为什么人工智能和云计算是天作之合》的分享。
他强调了目前想要获得更精准的模型,必须通过大量的数据训练,就需要更加稳定的工作环境,对于基础架构的要求极高。好在当前大部分公司的基础架构都移到了云端,轻而易举就可以获得云端处理的能力。
算法工程师、数据科学家们,应该将更多的注意力放在算法本身,而将数据处理、安全、可视化,这些工作交给云服务解决。
此外,贾扬清还介绍了阿里的其他业务,包括用户推荐系统如何高效链接用户各种历史数据,提高推荐效率。也提到了双十一等特殊情况下,如何保障推荐系统稳定进行,以及推销了一波阿里云的弹性扩展特性。
涵盖多领域的 Session 分享
除了主会场的 Keynote 之外,分会场的 Session 部分,也异常精彩。 六个平行分会场进行了不同的主题方向的演讲,包括 Intel、Microsoft、Google、Dell、美团、IBM 、创邻科技等公司都带来了主题演讲。带来了企业中的 AI 案例研究及用例、实施 AI 项目时相关技术应用和工具等方向的分享。
比如广受争议的基因技术和 AI 的碰撞,在 TutumGence 的技术人员 Yue Cathy Chang 的分享中,被重新抛了出来。
Yue Cathy Chang 探讨了 AI 如何应用于基因组测序的不同阶段,用很通俗易懂的语言阐释了新的科技力量,在面对基因技术时的优势、创新以及挑战,当然也提到了前段时间备受争议的伦理问题。
透彻影像 CTO 王书浩则在分享中,向大家介绍了目前人工智能在病理影像辅助诊断的方法落地。王书浩称,中国的病理科相对还是不够成熟,认证的病理医生只有 1 万名左右,而美国病理医生是中国的7-8倍,因此国内在这方面的医生还是十分紧缺的。
但是依靠传统的培养方式速度太慢。好在,如今数字病理越来越普及,依靠人工智能系统,能够训练模型对病理切片进行影像分析,而且速度很快,20 秒便可完成 1G 的影像分析。依靠人工智能工具辅助医生进行病理诊断,不仅会减少癌症误诊与漏诊,而且效率也得到大大提高。
当然,分会场议题涉及广泛,从金融到矿业,从医疗到教育,都有涵盖,内容十分丰富,我们只是叙述了其中的两个,更多的深度内容,会在 O'Reilly 的官网陆续上线,部分演讲者的 PPT也会发布,欢迎持续关注 O'Reilly 会议官网查看( https://ai.oreilly.com.cn/ai-cn )。
无处不在的互动交流
除了演讲部分的精彩内容,大会也努力地设计了一些环节,让参会人员进行更好的互动,比如在主题演讲部分之前的「快速社交」环节,就让来自各地的技术人员,在轻松的氛围中迅速地打成一片,增加了各自的交流和互动。
在展厅区域,数十家品牌汇聚一堂,在现场为参会者们带来了很多实地的展示和沟通,其中不少公司都将最新发布的技术成果,在现场进行展示和交流。
在午餐环节上,此次会议的安排可谓别出心裁。为了让大家能方便地和演讲嘉宾近距离接触,设计了主题桌会 Q&A ,让业内大咖落座餐厅,和大家一同进餐,并进行愉快的互动。与会者和嘉宾们在饭桌上进行了深入的沟通交流,一直持续到下午的环节开始。
此外,在 20 日的活动尾声,还安排了「Attendee Happy Hour」——轻松时刻的聚会,在美食和音乐的衬托下,赞助商逐个登台对自己做了简单的介绍,参会者在进行了一天的知识补充之后,进入了这一社交环节。大家一起进行了轻松愉快的交流,结束了信息量满满的一天议程。
历经 4 天充实的培训与满满的干货分享, O'Reilly AI Conference 2019 北京站的全部议程,在上周五圆满落幕。在这个过程中,我们接触到了极具启发性的主题演讲与实用且信息量丰富的议题,共同探索最新人工智能进展、案例研究和最佳实践。
结束是为了另一个启程
纵观整个大会,「Put AI to Work」的宗旨被展现地淋漓尽致,无处不在的 AI,已经从方法落在了实际应用中,并激发更多的人去找到 AI 使用的方法和思路,以及更广泛的应用场景。
本届大会,充分利用了业内的优质资源,让每一位参与者都进入到了知识风暴之中,而大会所打造的良好的交流和互动方式,更是打破了各个领域之间的壁垒,让无数的思想观点在这里融合。 AI 技术的美好我们都能感受到,但在这样的一个机会下,我们才能有机会促发出更多技术改变生活的灵感和观念。
大会虽然结束了,但这更是另一个 AI 从方法到落地的开端。数千人在这里交流,探讨,分享,学习,虽然天下无不散之筵席,但大家思想碰撞的火花还会延续出更多精彩。
AI 的落地之美,仅凭借一次大会不能够完全阐释出来,但 AI Conference,这个推广和分享 AI 应用的大会,却一直在不断地完善,努力拉近技术和生活的距离。
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O'Reilly AI Conference Beijing,明年不见不散!