颜水成：人工智能行业观察与实践
极客时间编辑部
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人工智能领域存在着工业界与学术界的分别，近年来，随着 AI 高速发展，在这两个不同的世界里，分别发生了哪些大事件？最近，360 副总裁，首席科学家，人工智能研究院院长颜水成教授，从 AI 观察者和实践者两个角度谈了他对人工智能领域的洞察。
在过去的将近一年多的时间里面，颜水成觉得有两件事情对 AI 的影响是非常大的。
第一件事情是，在去年年初的时候，区块链和比特币爆发的时间点，很多 VC（风投）突然一下子好像对人工智能丧失了兴趣，把精力和投资的欲望完全转向了区块链。
另一件事情是，AI 又渐渐地开始回暖。今年，深度学习的三架马车：本·吉奥（Yoshua Bengio）、杰弗里·希尔顿（Geoffrey Hinton）和杨立昆，拿到图灵奖之后，又为 AI 注入了一个强心针，大家有更强烈的热情去推动 AI 往前发展。
在学术界，颜水成第一个观察是，AI 的论文的数目已经完全超越了所有学者能够阅读的极限。今年，AAAI 会议已经结束了，收到投稿量是 7095 篇，接收了 1150 篇；CVPR 收到了 5100 多篇论文，接收了 1300 篇。目前，ICCV 和 IJCAL 还在审稿当中，分别至少有四千多篇的投稿。
第二个观察是，门派已经逐渐消失了。以计算机视觉为例，之前有 Adaboost 派、Deformable Model 派、特征设计派，也有理论功底比较深的 And-Or Graph 派，但现在已经完全改变了，全民都想只用一招，就是 Hinton 的深度学习。
第三个观察到的现象是，现在论文的影响力出现了资源 Biased 的现象。像 谷歌、Facebook、微软这样的大公司，也包括国内 BAT 这样的公司，要写一篇好的论文，可以调用的 GPU 的数量可能是成百的，甚至更多，但是在高校里面，一般一个学生只能分到一块到两块 GPU，情况好点的话，也许有八块 GPU 可以去做一篇论文。
第四个观察是，在近一年时间里出现的重要的进展，它们的落地性还不是特别的好，比如今年的 BigGAN 和 StarGAN，它的效果是确实非常好，但是现在也没有想清楚这个东西到底可用来干什么，到底有什么样的商业场景。
另外，在端上的高效的模型已经成为热点，而且是刚需。也就是说，现在深度学习已经从“可以用”时代，逐步进入到“用的起”时代了。所以在过去这一年里，可以看到有非常多的相关工作和研究在进行。
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