AI技術誕生不足百年，在經歷了幾次寒冬之后，在最近20年實現了飛躍式的發展，人工智能正逐步占領金融、信息、醫療、自動駕駛等領域。身處于這個人工智能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全球人工智能技術大會」??將為你揭曉答案。

8月6日，??「AISummit全球人工智能技術大會」??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能學院副院長竇志成、Meta/Facebook人工智能研究院及高級經理田淵棟、科大訊飛研究院副院長潘清華、谷歌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能技術的現狀與趨勢、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

在主會場的開幕致辭中，51CTO副總裁兼總編崔康先生表達了對人工智能技術本質的理解與對大會的期許。他認為，人工智能發展至今，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。在人工智能高速發展的背景下，我們更應直面技術、產業與開發者之間的矛盾，并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加美好。希望本次??「AISummit全球人工智能技術大會」??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信息的自由流動，推動技術、產業與開發者的融合發展。

下一代智能搜索技術展望

搜索引擎從誕生之初到現在已經有二十余年，其形式與架構一直沒有發生很大改變。而隨著互聯網的發展與智能設備的普及，人們對信息，尤其是復雜信息的需求與日俱增，傳統的搜索方式已逐漸難以滿足人們日益高漲的信息需求。

中國人工智能高瓴人工智能學院副院長竇志成在《下一代智能搜索技術展望》的主題演講中表示，目前搜索引擎廣泛采用的關鍵詞為輸入與文檔列表為輸入模式已不再適用于現階段的信息獲取需求。未來的搜索將會有對話式、個性化、多模態、富知識、去索引五方面特征，并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遇與挑戰

近年來，深度學習在處理自然數據輸入方面成績斐然。然而，如何利用深度神經網絡處理結構化數據，為離散優化問題找到一條替代人力啟發式策略的神經網絡方案，仍然是業界尚未解決的核心問題。

在《現實世界場景決策的機遇與挑戰》主題分享中，Meta/Facebook人工智能研究員及高級經理田淵棟借助Meta/Facebook人工智能團隊的實際工作案例，詳細介紹了如何利用強化學習與搜索方法搭配神經網絡，從而尋找復雜優化問題的啟發式算法的實踐經驗。

人工智能技術發展趨勢探討

AI核心技術持續進步，向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。那么在現階段，AI技術發展還存在哪些挑戰呢？

在《人工智能技術發展趨勢探討》的主題演講中，科大訊飛研究院副院長潘清華為廣大參會者介紹了在教育、醫療、交通等領域中，AI技術在感知智能與認知智能方面的發展情況、落地場景與現存挑戰，并提出了認知智能2.0的全新概念與未來5到10年人工智能發展的五大趨勢?！癆I在賦能行業時，需要構建人機協同、持續進化的復雜系統，來深刻改變生產方式。未來AI技術在各行業的使用，一定會以在各行業構建不同的復雜智能系統來實現?！迸饲迦A表示。

影響谷歌人工智能芯片設計的十點認識

隨著數年來計算機處理器摩爾定律的失效，機器學習與人工智能應用日趨廣泛，帶動了對于算力需求的爆發式增長。在這種趨勢下，谷歌率先發現并提出了基于特定領域處理器的解決方案。

谷歌資深工程師及高級經理周宗偉在《影響谷歌人工智能芯片設計的十點認識》的主題演講中，解讀了谷歌在十年來人工智能芯片設計和人工智能應用部署中得到的十點認識，包括DNN應用在谷歌多年的發展經驗，以及谷歌對業界硬件與計算機體系結構發展趨勢的總結。周宗偉認為，芯片的開發者與使用者應關注芯片在長期使用中總得耗的資源，而不是單純對芯片的成本和芯片的價格進行設計?！叭斯ぶ悄苄酒闹圃毂旧聿⒉浑y，真正的難點是神經網絡應用編譯器硬件和軟件之間共同演化的長期過長?！敝茏趥ケ硎?。

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。算力的提升給業務帶來了巨大的影響，無論對于推薦廣告、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，未來芯片制程的物理瓶頸會越來越明顯，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，需要在算力供給方面尋求一些新的策略。在接下來的時間里，項亮則以火山引擎機器學習平臺為例，介紹了其團隊在調度層、訓練網絡以及存儲方面的最新研究成果。

多樣化搜索廣告文本生成及在線實時匹配

廣告文本生成的過程中，需要系統具備離線及在線系統，并需要生成模型有預訓練、引導式文本生成、文本質量評價、增強學習等細分生成模型，同時保證在線文本能夠進行實時匹配。

在主會場的最后一場演講《多樣化搜索廣告文本生成及在線實時匹配》中，微軟Bing廣告文本生成算法負責人劉屹為參會者詳細解析了微軟DeepGen中的文本生成技術，包括使用的基礎模型，多樣化生成等。劉屹表示，DeepGen的目標是為整個搜索廣告、文本生成提供全方位的支持。而在具體實踐方面，微軟則是通過IY與CTR的提高，來提升RPM，并在此前提下盡可能保證QBR的穩定。在演講的最后，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?！?/p>

結語

終點亦是新的起點，??「AISummit全球人工智能技術大會」??的成功舉辦，為現階段人工智能技術的研究成果作出了全面的總結，同時也為行業探索人工智能技術的未來演進與場景落地提出了更多新的可能。希望這場人工智能領域的技術盛會，能夠成為促進全球人工智能技術發展的一座新的里程碑。

正如51CTO副總裁兼總編、AISummit大會總策劃崔康先生所言，對于人工智能技術而言，我們希望AI是科技向善的手段，希望本次??「AISummit全球人工智能技術大會」??能夠為人工智能的未來樹立新的目標，并告訴廣大參會者，AI技術與AI開發者正在讓世界變得更加美好！

觀看視頻回放請移步AISummit大會官網：??aisummit.51cto.com??

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