【網(wǎng)易智能訊7月3日消息】2017年“人工智能（AI）”一詞遍地開花，迅速成為世界各地的熱門詞匯之一。而談起人工智能，在中國(guó)，人們最先想到的是前段時(shí)間在烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上出盡風(fēng)頭的AlphaGo。但在業(yè)界人士眼中，AI更加令人吃驚的標(biāo)志性變革還是德州撲克：既不需要準(zhǔn)備海量棋譜，也沒(méi)有充分公開的完美信息場(chǎng)景，化名“冷撲大師”的人工智能系統(tǒng)會(huì)直接根據(jù)對(duì)手的缺點(diǎn)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，通過(guò)博弈論選取最優(yōu)策略，一舉擊敗德?lián)漤敿飧呤郑钍廊梭@嘆人工智能的強(qiáng)大。

　　商業(yè)智能時(shí)代，量化決策勢(shì)不可擋，如何從洶涌的AI泡沫中找到正確方向，是學(xué)界和業(yè)界共同關(guān)心的議題。6月24日，由杉數(shù)科技和鈦媒體聯(lián)袂舉辦的深度AI系列論壇“AI大師圓桌系列”首場(chǎng)在京開講，斯坦福大學(xué)李國(guó)鼎工程講席教授葉蔭宇坐鎮(zhèn)，佐治亞理工學(xué)院終身教授藍(lán)光輝、明尼蘇達(dá)大學(xué)助理教授兼杉數(shù)科技CTO王子卓、紐約大學(xué)助理教授陳溪、清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授兼杉數(shù)科技科學(xué)家李建等教授助陣，從深度學(xué)習(xí)在時(shí)空大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用展開，詳細(xì)解剖商業(yè)智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，以及鮮為人知卻直指真實(shí)場(chǎng)景中復(fù)雜決策的運(yùn)籌學(xué)。

王子卓：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的定價(jià)策略系統(tǒng)詳解

　　明尼蘇達(dá)大學(xué)助理教授兼杉數(shù)科技CTO王子卓博士就定價(jià)策略系統(tǒng)展開詳細(xì)的介紹和分析，在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境下，實(shí)施智能定價(jià)的環(huán)節(jié)以及產(chǎn)品化需要很高的技術(shù)門檻，而完整的智能定價(jià)流程能給公司帶來(lái)顯著的收益。機(jī)器學(xué)習(xí)在定價(jià)策略中起了至關(guān)重要的作用，王子卓博士提到：“真實(shí)的商業(yè)場(chǎng)景中的問(wèn)題都是決策問(wèn)題，好的預(yù)測(cè)并不等于好的決策。”

李建：深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)算法的思想及應(yīng)用

　　清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授、杉數(shù)科技科學(xué)家李建從時(shí)空大數(shù)據(jù)入手，以深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的五個(gè)例子詳細(xì)的闡述了深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的難點(diǎn)、重點(diǎn)、要點(diǎn)。人們所熟知的深度學(xué)習(xí)往往是圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，或者說(shuō)自然語(yǔ)言處理。但是將時(shí)空大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)的并不常見。日常生活中，我們會(huì)遇到各種各樣的數(shù)據(jù)，同時(shí)，數(shù)據(jù)類型豐富種類繁多，例如GPS、訂單數(shù)據(jù)、天氣、路況等都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，需要把不同的數(shù)據(jù)組合起來(lái)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，以應(yīng)對(duì)這一復(fù)雜商業(yè)場(chǎng)景中所提出的實(shí)際挑戰(zhàn)。

陳溪：機(jī)器學(xué)習(xí)的核心思想及商業(yè)應(yīng)用

　　紐約大學(xué)助理教授陳溪認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)既包括有監(jiān)督的學(xué)習(xí)也包括沒(méi)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，但是只有機(jī)器學(xué)習(xí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，AI商業(yè)化需要將機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等技術(shù)融合起來(lái)，這些技術(shù)的融合才有可能構(gòu)建出新的數(shù)據(jù)分析模型。

藍(lán)光輝：凸優(yōu)化，機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)

　　佐治亞理工學(xué)院終身教授藍(lán)光輝圍繞大規(guī)模優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用展開，詳細(xì)分析了近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域取得的突破性進(jìn)展，在銀行、保險(xiǎn)、營(yíng)銷、通訊、醫(yī)療等領(lǐng)域上的應(yīng)用數(shù)不勝數(shù)。在商業(yè)應(yīng)用中，藍(lán)教授提到：“除了用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)，最重要的是要做決策，建立模型或算法。”

葉蔭宇：優(yōu)化算法的思想及應(yīng)用

　　斯坦福大學(xué)李國(guó)鼎工程講席教授、杉數(shù)科技首席科學(xué)顧問(wèn)葉蔭宇教授結(jié)合杉數(shù)科技的實(shí)例分別講解了運(yùn)籌學(xué)在路徑優(yōu)化、庫(kù)存管理、投資組合三大方面上的具體應(yīng)用。葉教授1982年就前往美國(guó)斯坦福大學(xué)讀書，從歷史的角度分析了當(dāng)下的AI熱潮，從古至今優(yōu)化算法一直是生產(chǎn)生活中重要的部分。尋求在滿足約束的條件下能夠最大化或最小化某一目標(biāo)的最優(yōu)決策，有助于大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商務(wù)決策。對(duì)于未來(lái)AI的發(fā)展趨勢(shì)，葉教授認(rèn)為未來(lái)數(shù)據(jù)會(huì)呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng)，為實(shí)現(xiàn)算法的大規(guī)模高效實(shí)現(xiàn)，要從實(shí)際的角度出發(fā)。在AI的具體應(yīng)用上，要充分發(fā)展可應(yīng)用于具體場(chǎng)景的高效算法同時(shí)，對(duì)于深度學(xué)習(xí)葉教授提出了“中醫(yī)”說(shuō)：“深度學(xué)習(xí)就像是中醫(yī)，因?yàn)橹袊?guó)文化注重效果，中國(guó)的數(shù)據(jù)相對(duì)公開，沒(méi)有很強(qiáng)的壁壘意識(shí)。”