10月29日，未來論壇八——計算機科學人工智慧在北京舉行。美國史丹福大學計算機科學系終身教授、人工智慧實驗室主任、谷歌雲人工智慧和機器學習首席科學家、未來科學大獎科學委員會委員李飛飛和加州大學伯克利分校計算機系教授Dawn SONG分別發表了主題演講。此外，針對科技和產業的結合，該論壇還邀請了學術界和工業界的六位嘉賓進行了深入探討。
據了解，AI論文發表中，有43%都是中國作者，根據高盛調研出來的數據，中國在AI論文發表的數量超過美國。在風險投資領域，斯坦福於2015年的研究表明，從1979年開始，美國主要資本市場這些公司的市值57%是VC推動的，這些公司僱傭了大概38%的美國資本市場的勞動力，反過來這些公司成為大公司之後，又投入82%的科研經費，今天所有這些大公司投入的這些資金，最早的一股溪水是來自VC行業。可見，AI在中國已經掀起新一輪的高潮。
視覺技術是重要基石
視覺作為最重要的一種感觀方法和認知方法，幫助人和動物在世界當中生存下來進行溝通。人類視覺系統在五億年前就不斷進化和發展，也是我們大腦當中最為複雜的系統，而且大腦中有50%的認知單位都有最為複雜和最為高級的感知系統。可見，視覺系統是非常了不起的。同樣，對於機器智能而言，視覺也是非常重要的基石。計算機科學家希望解決最為基本的問題是圖像識別問題，進過8年的發展，圖像識別錯誤率降低了10倍。
然而，圖像位置以及物體之間的關係信息是比較有限的。李飛飛表示其所在的實驗室根據深度學習，以及視覺化語言模式來預測和了解不同物體之間的關係。通過不同的標籤來對物體進行描述，然後通過圖譜建立物體間的聯繫。然後，在資料庫中將非常長的描述性段落與圖像對比，其結果遠超今天的圖像搜索技術結果。李飛飛說：「另一個概念LSTM希望在語言之間建立聯繫，實現對圖像場景的描述，這也是我們今年所做的工作。」
AI安全的部署
而隨著AI的普及，AI安全也不容忽視。勒索軟體永恆之藍，幾天之內就影響到了20萬臺的機器，覆蓋了150個國家。但如何通過部署AI來增強安全性呢？Dawn SONG表示深度學習越來越多地幫助我們提高安全性，比如人臉識別技術、自動的入侵監測分析和防禦的中間機制。因此，我們可以通過兩種方式應對襲擊，首先有意識地去誤導AI襲擊者，其次在學習系統提高安全性。
Dawn SONG說：「當然，學習系統安全性仍有很多挑戰，包括軟體層面、學習層面和分配層面。未來我們的方向就是如何更好地理解，安全對AI意味著什麼，以及如何建立一個更加強健的防禦系統。」
技術與產業相結合
就目前而言，很難說出哪個產業是無法和計算機科學相結合的，而計算機科學也已經為人類社會帶來了巨大變化，其研究成果向產業應用轉化的速度，幾乎讓其他科學難望其項背。
清華大學電子工程系長聘副教授表示：「學術界和工業界並沒有太大的本質，只是解決問題的定位不一樣。中國的半導體行業在這一波人工智慧起來的時候還是有一些機會，其原因有三：首先，目前人工智慧最大的市場在中國，其次具備政府的政策和資金扶持優勢，最後對人才的培養也越來越重視。」
景馳科技創始人兼執行長王勁認為汽車行業面臨非常大的機會，中國在AI和汽車方面進行緊密集合，希望通過AI和技術方面的領先優勢來爭奪產業的領導權。奇點汽車創始人兼執行長沈海寅表示，未來AI在汽車方面應用的確任重道遠，但是學術界和產業界結合，AI是很好的切入點。