AISummit全球人工智慧技術大會主會場盛況壯觀，展示AI為世界帶來美好未來

AI技術誕生不到百年，在經歷了幾次寒冬之後，在最近20年實現了飛躍式的發展，人工智慧正逐步佔領金融、資訊、醫療、自動駕駛等領域。身處於這個人工智慧技術全面發展與落地的黃金時期，我們該如何看待AI的下一個十年？未來AI領域技術又會出現哪些創新？由51CTO舉辦的「AISummit全球人工智慧技術大會」將為你揭曉答案。

8月6日，「AISummit全球人工智慧技術大會」以線上直播形式如期開幕。在上午的主會場中，51CTO副總裁兼總編崔康、中國人民大學高瓴人工智慧學院副院長竇志成、Meta/Facebook人工智慧研究院及高級經理田徑棟、科大訊飛研究院副院長潘清華、Google資深工程師及高級經理周宗偉、火山引擎機器學習系統負責人項亮、微軟Bing廣告文本生成演算法負責人劉屹七位業內資深專家，從企業技術領導者的角度出發，為數萬名參會者解讀了人工智慧技術的現狀與趨勢、從業者需要關注的最新研究成果以及前沿技術在業界產生的影響。

高屋建瓴，剖析本質

在主會場的開幕致詞中，51CTO副總裁兼總編崔康先生表達了對人工智慧技術本質的理解與對大會的期許。他認為，人工智慧發展至今，已不再像是一門IT領域的細分技術，而更像是一種通用技術。在人工智慧高速發展的背景下，我們更應直面技術、產業與開發者之間的矛盾，並為其尋找新的解決路徑與案例線索。

同時，崔康先生表示，AI技術與AI開發者正在讓世界變得更美好。希望這次「AISummit全球人工智慧技術大會」能夠跨越技術、產業與開發者之間的矛盾與鴻溝，為技術尋求產業的落地，為產業尋求技術的突破，為開發者尋求職業前進的方向，促進AI資訊的自由流動，推動技術、產業與開發者的融合發展。

 

下一代智慧搜尋技術展望

#搜尋引擎從誕生之初到現在已經有二十餘年，其形式與架構一直沒有發生很大改變。而隨著網路的發展與智慧型裝置的普及，人們對訊息，尤其是複雜資訊的需求與日俱增，傳統的搜尋方式已逐漸難以滿足人們日益高漲的資訊需求。

中國人工智慧高瓴人工智慧學院副院長竇志成在《下一代智慧搜尋技術展望》的主題演講中表示，目前搜尋引擎廣泛採用的關鍵字為輸入與文件清單為輸入模式已不再適用於現階段的資訊獲取需求。未來的搜尋將會有對話式、個人化、多模態、富知識、去索引五方面特徵，並能夠處理多模態的信息，能夠處理與返回知識。在架構層面，未來也一定會突破現有模式，逐步過渡到以模型為核心的全新模式。

 

現實世界場景決策的機會與挑戰

近年來，深度學習在處理自然資料輸入方面成績斐然。然而，如何利用深度神經網路處理結構化數據，為離散最佳化問題找到一條替代人力啟發式策略的神經網路方案，仍是業界尚未解決的核心問題。

在《現實世界場景決策的機會與挑戰》主題分享中，Meta/Facebook人工智慧研究員及高階經理人田淵棟借助Meta/Facebook人工智慧團隊的實際工作案例，詳細介紹如何利用強化學習與搜尋方法搭配神經網絡，從而尋找複雜優化問題的啟發式演算法的實務經驗。

 

人工智慧技術發展趨勢探討

AI核心技術持續進步，多模態融合感知與軟硬一體發展，AI技術應用的廣泛落地，給予了各行業更優質的解決方案。那麼在現階段，AI技術發展還存在哪些挑戰呢？

在《人工智慧技術發展趨勢探討》的主題演講中，科大訊飛研究院副院長潘清華為廣大與會者介紹了在教育、醫療、交通等領域中，AI技術在感知智能與認知智能的發展、落地場景與現存挑戰，並提出了認知智能2.0的全新概念與未來5到10年人工智慧發展的五大趨勢。 「AI在賦能產業時，需要建構人機協同、持續進化的複雜系統，來深刻改變生產方式。未來AI技術在各產業的使用，一定會以在各產業中建構不同的複雜智慧系統來實現。 」潘清華表示。

 

影響Google人工智慧晶片設計的十點認識

隨著數年來電腦處理器摩爾定律的失效，機器學習與人工智慧應用日趨廣泛，帶動了對於算力需求的爆炸性成長。在這種趨勢下，Google率先發現並提出了基於特定領域處理器的解決方案。

Google資深工程師及資深經理周宗偉在《影響Google人工智慧晶片設計的十點認識》的主題演講中，解讀了Google在十年來人工智慧晶片設計和人工智慧應用部署中所得到的十點認識，包括DNN應用在Google多年的發展經驗，以及Google對業界硬體與電腦體系結構發展趨勢的總結。周宗偉認為，晶片的開發者與使用者應關注晶片在長期使用中總得耗的資源，而不是單純對晶片的成本和晶片的價格進行設計。 「人工智慧晶片的製造本身並不難，真正的困難是神經網路應用編譯器硬體和軟體之間共同演化的長期過長。」周宗偉表示。

 

大規模機器學習算力的技術演進

自2014年深度學習熱度提升起，GPU的算力至今已提升了數十倍。算力的提升為業務帶來了巨大的影響，無論對於推薦廣告、CV、NLP等都有著巨大的效能提升，同時也為大模型的落地做了鋪墊。

在《大規模機器學習算力的技術演進》主題演講中，火山引擎機器學習系統負責人項亮介紹了過去十年AI算力與算力相關模型的發展，以及火山引擎在AI算力方面的探索。項亮認為，隨著AI算力的持續提升，未來晶片製程的實體瓶頸會越來越明顯，模型的增大會也使其在實際業務中的落地也會愈加困難。想要實現大算力落地，需要在算力供給上尋求一些新的策略。在接下來的時間裡，項亮則以火山引擎機器學習平台為例，介紹了其團隊在調度層、訓練網路以及儲存方面的最新研究成果。

 

多樣化搜尋廣告文字產生及線上即時比對

廣告文字產生的過程中，需要係統具備離線及線上系統，並需要產生模型有預訓練、引導式文字產生、文字品質評價、增強學習等細分生成模型，同時確保線上文字能夠進行即時配對。

在主會場的最後一場演講《多樣化搜尋廣告文字產生及線上即時配對》中，微軟Bing廣告文字產生演算法負責人劉屹為與會者詳細解析了微軟DeepGen中的文字產生技術，包括使用的基礎模型，多樣化生成等。劉屹表示，DeepGen的目標是為整個搜尋廣告、文字產生提供全方位的支援。而在具體實務方面，微軟則是透過IY與CTR的提高，來提升RPM，並在此前提下盡可能保證QBR的穩定。在演講的最後，劉屹提到：「目前DeepGen已為Bing的廣告系統帶來了不小的提升，未來我們將在這一方向上繼續努力。」

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結論

終點也是新的起點，

「AISummit全球人工智慧技術大會」的成功舉辦，為現階段人工智慧科技的研究成果作出了全面的總結，同時也為業界探索人工智慧技術的未來演進與場景落地提出了更多新的可能性。希望這場人工智慧領域的技術盛會，能成為促進全球人工智慧技術發展的一座新的里程碑。

正如51CTO副總裁兼總編輯、AISummit大會總策劃崔康先生所言，對於人工智慧技術而言，我們希望AI是科技向善的手段，希望這次

“ AISummit全球人工智慧技術大會」能夠為人工智慧的未來樹立新的目標，並告訴廣大與會者，AI技術與AI開發者正在讓世界變得更加美好！

觀看影片重播請移步AISummit大會官網：

aisummit.51cto.com

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