10月29日消息，在今日舉行的2017未來(lái)科學(xué)大獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮暨未來(lái)論壇年會(huì)上，美國(guó)斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系終身教授、人工智能實(shí)驗(yàn)室主任、谷歌云人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)首席科學(xué)家李飛飛,，加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)系教授 Dawn SONG，JingChi Corp 創(chuàng)始人、前百度高級(jí)副總裁、自動(dòng)駕駛事業(yè)部總經(jīng)理 王勁，清華大學(xué)電子工程系長(zhǎng)聘副教授 汪玉，香港科技大學(xué)教授,電氣電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)院士,國(guó)際人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAAI)院 士 楊強(qiáng)，南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副主任、國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(ACM)院士、電氣電子工程師學(xué) 會(huì)(IEEE)院士、國(guó)際人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAAI)院士 周志華在現(xiàn)場(chǎng)做了相關(guān)主題分享。

科技也作為戰(zhàn)略合作伙伴對(duì)未來(lái)論壇進(jìn)行了全程直播，并對(duì)該場(chǎng)對(duì)話討論問(wèn)題也做了簡(jiǎn)單梳理：

問(wèn)：怎么看AI和汽車相結(jié)合的機(jī)會(huì)？

王勁：汽車這個(gè) 行車面臨著非常大的機(jī)會(huì)，中美德日在進(jìn)行著全面競(jìng)爭(zhēng)，一是技術(shù)和人才的競(jìng)爭(zhēng)，二是產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，三是國(guó)家層面的法律法規(guī)和民眾接受度的競(jìng)爭(zhēng)。從應(yīng)用角度看，AI在汽車領(lǐng)域里有非常多的應(yīng)用，不僅僅是自動(dòng)駕駛。

問(wèn)：美國(guó)市場(chǎng)人才競(jìng)爭(zhēng)格局是怎么樣的？

李飛飛：四個(gè)字可以概括，全球稀缺，這是一個(gè)golbal的問(wèn)題。在學(xué)術(shù)界本身我一直在倡導(dǎo)需要投入更大做基礎(chǔ)教育和研究，雖然大家看到了一些讓人激動(dòng)的效果和場(chǎng)景，但還有一條很長(zhǎng)的路要走，不加大力度支持的話，會(huì)出現(xiàn)危機(jī)。產(chǎn)業(yè)界的話，因?yàn)槲疑硖幑雀瑁部吹搅斯雀鑼?duì)人才的重視。我們一直強(qiáng)調(diào)AI的可視化，我們也在從各方面鼓勵(lì)A(yù)I人才的增長(zhǎng)。

Dawn SONG：一方面大家都看到工AI人才稀缺，企業(yè)界和學(xué)術(shù)界應(yīng)該結(jié)合在一起，共同培養(yǎng)人才。另外，之所以我們現(xiàn)在有各樣的問(wèn)題，我們對(duì)AI和深度學(xué)習(xí)的了解還完全不夠。像這種問(wèn)題可能在企業(yè)界關(guān)心得比較少一些，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講，對(duì)全世界應(yīng)用AI都有著很大的影響。對(duì)整個(gè)在企業(yè)界或?qū)W術(shù)界這些還是非常新興的領(lǐng)域，需要很多的研究、很大的投入。

問(wèn)：如果和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做對(duì)比的話，今天的AI處于什么樣的時(shí)代什么樣的節(jié)點(diǎn)，可能到了1995年互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的階段了嗎？

周志華：實(shí)際上從學(xué)術(shù)來(lái)看，人工智能并不是一下爆發(fā)，而是一點(diǎn)一點(diǎn)地在往前走，這是過(guò)去20年發(fā)展成果集中被關(guān)注的時(shí)期。

王勁：無(wú)論在我上一家公司百度還是在現(xiàn)在的公司JingChi Corp，都可以看到對(duì)AI人才的需求，而且對(duì)比國(guó)外，中國(guó)更需要AI人才。

李飛飛：我特別想提醒大家：AI是一個(gè)只有60年的科學(xué)，Intelligence是一個(gè)特別博大精深的話題，我們看過(guò)去幾百年現(xiàn)代物理學(xué)的發(fā)展，牛頓對(duì)物理學(xué)的意義，如果從這個(gè)角度看，人工智能還沒(méi)有達(dá)到牛頓力學(xué)呢，不管是算法也好還是其他問(wèn)題也好。最近我一直在想我們是加力利時(shí)代的認(rèn)識(shí)還是洪荒時(shí)代的認(rèn)識(shí)……走了多少步到現(xiàn)在都還在發(fā)展。所以站著人工智能的角度，我自己帶著非常謙卑i的心看這個(gè)領(lǐng)域。站在科學(xué)的角度，任何一門科學(xué)走到一定程度都是交叉的。