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| 本文作者： 李雨晨 | 2017-11-27 19:09 |
2017 年 11 月 25-26 日，由 CCF 和 KDD China 聯(lián)合主辦的高端學(xué)術(shù)及技術(shù)系列性品牌活動(dòng)，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)科前沿講習(xí)班（CCF Advanced Disciplines Lectures，簡(jiǎn)稱 ADL）第 85 期在北京中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所舉辦，雷鋒網(wǎng)作為獨(dú)家合作媒體，進(jìn)行了全程報(bào)道。
人工智能和大數(shù)據(jù)不僅讓信息產(chǎn)業(yè)得到了蓬勃發(fā)展，也給當(dāng)前的商業(yè)和經(jīng)濟(jì)注入了新的活動(dòng)。本期 ADL 的主題為“智能商業(yè)和經(jīng)濟(jì)”，邀請(qǐng)了多位學(xué)術(shù)大咖和來(lái)自微軟、百度、萬(wàn)向集團(tuán)以及人工智能新貴的業(yè)界精英，全方位介紹了 AI +大數(shù)據(jù)如何與實(shí)體經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)對(duì)接，深度講解智能商業(yè)和經(jīng)濟(jì)中需要的基本技術(shù)、實(shí)戰(zhàn)案例和前沿研究。
本次講習(xí)班由微軟亞洲研究院主任研究員、美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)杰出科學(xué)家鄭宇主持。雷鋒網(wǎng)編輯亦到場(chǎng)聽(tīng)講。
6 位特邀講者分別是：
微軟亞洲研究院主任研究員鄭宇
電子科技大學(xué)教授、大數(shù)據(jù)中心主任周濤
萬(wàn)向區(qū)塊鏈 CTO 羅榮閣
第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家陳雨強(qiáng)
百度副總裁、 KDD China 副主席沈抖
天壤智能創(chuàng)始人及 CEO 薛貴榮
這次， 6 位大牛都準(zhǔn)備了滿滿的干貨，他們分享內(nèi)容涉及的領(lǐng)域包括智能地產(chǎn)、商業(yè)選址、物流配送、互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行信貸、智能電商、新零售、智能信息流、智能廣告等多個(gè)方面。
下面就來(lái)回顧一下本次講習(xí)班的主要內(nèi)容（按分享時(shí)間順序總結(jié)，排名不分先后）。
鄭宇，教授、博導(dǎo)，微軟亞洲研究院主任研究員、城市計(jì)算領(lǐng)域負(fù)責(zé)人、 CCF 杰出會(huì)員、上海交通大學(xué)講座教授、香港科技大學(xué)客座教授，擔(dān)任人工智能頂尖國(guó)際期刊 ACM TIS （SCI一區(qū)）的主編、 ACM 數(shù)據(jù)挖掘中國(guó)分會(huì)（KDD China）秘書長(zhǎng)， CCF ADL 工作組組長(zhǎng)、國(guó)際知名會(huì)議 ICDE2014 和 CIKM2017 工業(yè)界主席
作為本期課程的開(kāi)場(chǎng)嘉賓，鄭宇博士跟我們講述了大數(shù)據(jù)、人工智能等熱門領(lǐng)域的基本概念，“大數(shù)據(jù)其實(shí)是一種以數(shù)據(jù)為中心的思維方式和以數(shù)據(jù)解決行業(yè)問(wèn)題的途徑。”而且，針對(duì)目前人工智能在行業(yè)中的火熱狀態(tài)，他表示，并不是所有的場(chǎng)景都適合用AI，在應(yīng)用AI 之前，企業(yè)需要思考以下的幾個(gè)問(wèn)題：應(yīng)用的領(lǐng)域是否具有明確的規(guī)則，分析結(jié)果是滿意解還是最優(yōu)解，具有重復(fù)性還是一次性，如果只能用一次，那么成本就是一個(gè)需要思考的問(wèn)題。“
隨后，鄭宇博士分享了如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)從現(xiàn)實(shí)生活中的一手?jǐn)?shù)據(jù)中提取商業(yè)智能、提升商業(yè)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)商業(yè)應(yīng)用。他以基于人工智能的商業(yè)選址模型、物流配送優(yōu)化、共享經(jīng)濟(jì)、城市房產(chǎn)價(jià)值分級(jí)和評(píng)估等多個(gè)案例向與會(huì)者進(jìn)行解讀。
周濤，電子科技大學(xué)教授，主要從事統(tǒng)計(jì)物理與復(fù)雜性方面的研究。 2009 年獲教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)， 2011 年獲第十二屆中國(guó)青年科技獎(jiǎng)， 2014 年獲中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)， 2014 年起歷年入選 Elesvier 最具國(guó)際影響力中國(guó)科學(xué)家名單（物理天文類）。先后創(chuàng)立了數(shù)之聯(lián)、數(shù)聯(lián)銘品、國(guó)信優(yōu)易等知名大數(shù)據(jù)企業(yè)。
周濤的演講主題是“計(jì)算經(jīng)濟(jì)社會(huì)學(xué)”，他介紹了如何利用海量數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)感知社會(huì)經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)，預(yù)測(cè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，提前發(fā)現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)，量化選擇最優(yōu)經(jīng)濟(jì)策略等。
他表示，大數(shù)據(jù)和人工智能給社會(huì)帶來(lái)了很大的變化，對(duì)科學(xué)最大的沖擊，不是來(lái)自于計(jì)算機(jī)學(xué)科本身，很大程度上是來(lái)自于它對(duì)社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科的影響，把這些原來(lái)只是半定量或者定性分析的學(xué)科變成了一個(gè)定量化的學(xué)科。“計(jì)算社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)是一項(xiàng)注重實(shí)證研究工作，可以為宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展路線等方面服務(wù)。”
周濤表示，他們所做的工作就是通過(guò)海量事實(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)精確的分析去感知宏觀的經(jīng)濟(jì)社會(huì)是怎么發(fā)展的，然后來(lái)預(yù)測(cè)可能的風(fēng)險(xiǎn)。
羅榮閣，現(xiàn)任上海萬(wàn)向區(qū)塊鏈股份公司 CTO （首席技術(shù)官），主持區(qū)塊鏈技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用相關(guān)的工作。他擁有 15 年的IT技術(shù)規(guī)劃及管理方面的從業(yè)經(jīng)歷，曾在中國(guó)證監(jiān)會(huì)直屬的證券期貨交易所負(fù)責(zé)技術(shù)系統(tǒng)規(guī)劃工作，長(zhǎng)期與納斯達(dá)克交易所、紐約證券交易所、泛歐交易所等國(guó)際領(lǐng)先交易所集團(tuán)共同開(kāi)展核心交易系統(tǒng)研發(fā)合作。
羅榮閣在演講中表示，對(duì)比 Gartner 最近三年的新興技術(shù)成熟度曲線（Hype Cycle for Emerging Technologies），區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種新興技術(shù)在 2015 年還榜上無(wú)名，到了 2016 年則沒(méi)有經(jīng)過(guò)第一階段——?jiǎng)?chuàng)新萌芽（Innovation Trigger）就直接進(jìn)入到第二階段——期望泡沫高峰（Peak of Inflated Expectations），而 2017 年竟然幾乎進(jìn)入到第三階段——幻滅低谷（Through of Disillusionment）。以這種模式演進(jìn)的新技術(shù)，在歷史上并不多見(jiàn)。“業(yè)界是首先了解了‘加密貨幣’，然后才是‘區(qū)塊鏈’。雖然這種技術(shù)發(fā)展迅速，但存在一定的泡沫。”
羅榮閣認(rèn)為，區(qū)塊鏈的關(guān)鍵特性在于保護(hù)隱私傳播，實(shí)現(xiàn)博弈多方之間的協(xié)作達(dá)到共贏。此外，數(shù)據(jù)難以被篡改，在眾多參與者之間實(shí)現(xiàn)相互信任。而區(qū)塊鏈的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，金融機(jī)構(gòu)、公司、政府、跨產(chǎn)業(yè)都是潛在或者是正在應(yīng)用的領(lǐng)域。
陳雨強(qiáng)，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家。主持架構(gòu)了世界上第一個(gè)商用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)、中國(guó)用戶量最多的新媒體人工智能推薦系統(tǒng)，其工作被全球著名科技雜志 MIT Technology Review 報(bào)道。陳雨強(qiáng)在第四范式期間主持研發(fā)了國(guó)內(nèi)首個(gè)商用的人工智能全流程平臺(tái)，獲得中國(guó)智能界最高獎(jiǎng)“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（該獎(jiǎng)項(xiàng)代表國(guó)內(nèi)最高科研實(shí)力）。
陳雨強(qiáng)的演講主題為“高維度智能”，圍繞高維度機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，探討高維度機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案與傳統(tǒng)金融解決方案的差異及優(yōu)劣比較。同時(shí)，陳雨強(qiáng)分享了將高維度機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)等金融領(lǐng)域典型場(chǎng)景，并分析新的解決方案與過(guò)去方案相比的效果差別。同時(shí)，針對(duì)高維度機(jī)器學(xué)習(xí)不可解釋等局限性，提出了一些針對(duì)性的解決辦法。
他表示，工業(yè)大數(shù)據(jù)需要高 VC 維模型，因?yàn)閂C維反映了函數(shù)集的學(xué)習(xí)能力， VC 維越大則模型或函數(shù)越復(fù)雜，學(xué)習(xí)能力就越強(qiáng)；同時(shí)，模型一定要與待解決的問(wèn)題相匹配。如果模型過(guò)于簡(jiǎn)單，而問(wèn)題的本身的復(fù)雜度很高，就無(wú)法得到預(yù)期的精度。
隨后，陳雨強(qiáng)提出了一個(gè)問(wèn)題：特征工程在工業(yè)界是一個(gè)巨大的難關(guān)，如何解決特征工程？他認(rèn)為，特征工程需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)與業(yè)務(wù)都非常理解，以新聞推薦為例，其一階特征是每個(gè)用戶直接喜歡什么，二階特征則是用戶的擴(kuò)展興趣（喜歡大數(shù)據(jù)的人，可能對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)也感興趣），那么，我們就需要不用的算法，要使用不同的特征工程達(dá)到同一個(gè)目標(biāo)。
沈抖，博士，KDD China副主席，現(xiàn)任百度副總裁，目前負(fù)責(zé)手機(jī)百度、百度信息流總負(fù)責(zé)人，曾負(fù)責(zé)百度廣告和金融服務(wù)事業(yè)群組的研發(fā)管理工作。沈抖入選了“北京市海外高層次人才”，被聘為“北京市特聘專家”。
沈抖博士表示，人工智能等技術(shù)的發(fā)展帶我們進(jìn)入了新移動(dòng)時(shí)代，這個(gè)時(shí)代的一大痛點(diǎn)就是信息爆炸式增長(zhǎng)，而人的時(shí)間精力有限，如何從海量信息中篩選出對(duì)自己口味的有效信息成為一大難題。因此在合適的時(shí)間地點(diǎn)給用戶推薦他們真正需要的信息成為一大剛需。他以手機(jī)百度為例論述了在搜索的基礎(chǔ)上加入信息流，通過(guò)人工智能技術(shù)，為用戶推薦需要的信息，減少被垃圾信息干擾的案例。
沈抖認(rèn)為，內(nèi)容消費(fèi)是一種直接或間接以內(nèi)容產(chǎn)品和內(nèi)容服務(wù)為消費(fèi)對(duì)象的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，已經(jīng)發(fā)展成為了一個(gè)影響所有人日常生活的龐大產(chǎn)業(yè)。內(nèi)容消費(fèi)生態(tài)分為內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容質(zhì)量、內(nèi)容分發(fā)三個(gè)方面，他介紹了百度利用人工智能技術(shù)進(jìn)行的工作。
此外，手機(jī)百度還通過(guò) AR 等技術(shù)為用戶提供了更多的搜索體驗(yàn)。沈抖介紹，今年 5 月 18 日，百度與秦始皇帝陵博物院合作，通過(guò) AR 等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了破損秦始皇兵馬俑的“復(fù)原”，以及相關(guān)文物的信息智能化展示。
薛貴榮，博士，天壤智能創(chuàng)始人及 CEO 。原阿里巴巴旗下阿里媽媽大數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人，阿里媽媽首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，負(fù)責(zé)研發(fā)了阿里搜索引擎、數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、營(yíng)銷技術(shù)平臺(tái)等。在機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等方面國(guó)際會(huì)議發(fā)表論文 70 多篇，研究方向主要為機(jī)器學(xué)習(xí)、互聯(lián)網(wǎng)搜索、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷等。
“我們現(xiàn)在都知道商業(yè)數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值，但現(xiàn)在雖然數(shù)據(jù)量和我們處理數(shù)據(jù)的能力上去了，但是還有對(duì)于大多數(shù)公司和數(shù)據(jù)本身還是存在一些問(wèn)題，公司有自己的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)，但是種類和適量不夠，難以挖掘價(jià)值，而數(shù)據(jù)本身則是分散的，存在數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)市場(chǎng)缺少規(guī)模化與商業(yè)化應(yīng)用的環(huán)境。”薛博士在演講中這么說(shuō)道。
薛博士的演講主要論述了實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能化的一個(gè)重要基礎(chǔ)設(shè)施——數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP：Data Management Platform），包括 DMP 的定義、實(shí)現(xiàn)和核心技術(shù)問(wèn)題，展示了在營(yíng)銷和零售等場(chǎng)景下的典型應(yīng)用。他認(rèn)為， DMP 成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn)配置，同時(shí)也為企業(yè)帶來(lái)了巨大的商業(yè)價(jià)值。
薛博士講到，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需要思考思考三個(gè)問(wèn)題：誰(shuí)是你的消費(fèi)者，用什么屬性來(lái)描述你的消費(fèi)者以及消費(fèi)者下一步最有可能購(gòu)買的是什么。他表示， DMP 的目標(biāo)是收集整合全網(wǎng)數(shù)據(jù)，搭建數(shù)據(jù)提供方與數(shù)據(jù)消費(fèi)方的對(duì)接平臺(tái)，高效、安全撮合供需雙方交易，推進(jìn)數(shù)據(jù)流動(dòng)的商業(yè)模式。
2 天時(shí)間、每天從上午 9 點(diǎn)到下午 6 點(diǎn)，報(bào)告廳座無(wú)虛席。除了精彩的演講環(huán)節(jié)，講師們也非常注重與學(xué)員之間的溝通交流，每堂課都預(yù)留時(shí)間讓學(xué)員提問(wèn)前予以認(rèn)真回答。下課后許多學(xué)員紛紛圍上來(lái)繼續(xù)與講師交流，講師也是耐心予以解答。
下面是雷鋒網(wǎng)編輯在現(xiàn)場(chǎng)看到的一些盛況：
現(xiàn)場(chǎng)概況
學(xué)員踴躍提問(wèn)
講師和學(xué)員交流
這期主題為“智能商業(yè)和經(jīng)濟(jì)”，聚集了 6 位學(xué)術(shù)大牛，從理論到應(yīng)用，使許多學(xué)員對(duì) AI 和大數(shù)據(jù)如何與商業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行對(duì)接有了更深的認(rèn)識(shí)，并學(xué)到了許多實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，本期課程的學(xué)員，除了許多來(lái)自高校的大學(xué)生、研究生外，還有很多公司，包括知名互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)從業(yè)者前來(lái)向大牛學(xué)習(xí)。
本次課程早早就報(bào)滿，受場(chǎng)地限制并未提供更多名額，而且 CCF 還推出更多 ADL課程。為了讓更多人工智能愛(ài)好者、業(yè)界從業(yè)者、科研研究者們都能看到 CCF ADL 課程，人工智能培訓(xùn)平臺(tái) AI慕課學(xué)院獲 CCF 獨(dú)家線上視頻版權(quán)，完整再現(xiàn)各路專家現(xiàn)場(chǎng)授課、交流的場(chǎng)景。
點(diǎn)擊報(bào)名鏈接，雷鋒網(wǎng) AI 慕課學(xué)院已獲獨(dú)家視頻授權(quán)，或者掃描下圖二維碼，觀看此次大會(huì)視頻分享。
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