本文来源：网易智能
摘要：6月9日至10日，IEEE SMC学会（IEEE System，Man，and Cybernetics Society）与中国自动化学会、中国科学院自动化研究所、青岛智能产业技术研究院共同在京举办IEEE人工智能与控制论国际研讨会暨2018中国智联网大会。
6月9日至10日，IEEE SMC学会（IEEE System，Man，and Cybernetics Society）与中国自动化学会、中国科学院自动化研究所、青岛智能产业技术研究院共同在京举办IEEE人工智能与控制论国际研讨会暨2018中国智联网大会。
本次会议是IEEE协会首次在中国举办的人工智能专题研讨会，汇聚了全球人工智能领域的顶级专家及前沿成果。会议旨在共同探讨人工智能未来发展的机遇和挑战。
昨天上午的学术会议由香港城市大学Sam Kwong教授主持，IEEE SMC学会介绍了SMC学会的整体概况，并针对系统科学和工程、人机系统、控制论这三个研究领域做了技术报告。下午的会议由台湾科技大学苏顺丰教授主持，中国自动化学会副理事长兼秘书长、中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃重点介绍了中国自动化学会、复杂系统管理与控制国家重点实验室的情况。
随后，北京科技大学贺威教授作了题为“Intelligent Control of Autonomous Flapping-Wing Robotic Aircrafts（自主扑翼飞行器的智能控制）”的报告。复旦大学张军平教授作了题为“Deep Learning, An 116-year-old Grandmother——Prediction vs Interpretability（深度学习，一位116岁的祖母——预测与可解释性）”的报告。加拿大滑铁卢大学曹东璞教授作了题为“Parallel Cognitive Autonomous Driving: Framework, Development, and Applications（并行认知自主驾驶：框架、发展与应用）”的报告。美国丹佛大学张俊教授作了题为“Internet of Minds: The Concept, Issues and Platforms（智联网：概念，问题和平台）”的报告。
中国科学院自动化研究所韩双双博士作了题为“Parallel Networks: System Architecture, Techniques and its Application（并行网络：系统结构、技术及其应用）”的报告。中国科学院自动化研究所魏庆来研究员作了题为“Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems Via Local Iterative Dynamic Programming（离散非线性系统的局部迭代动态规划和最优控制）”的报告。参会代表与报告专家进行了广泛深入的讨论和交流。
会后，主委会邀请数位专家学者参加了媒体沟通会，进一步回答了媒体普遍关心的人工智能领域热点话题。
美国宇航局喷气推进实验室高级研究员 阿德里安·斯图卡
在回答“中国人工智能的发展是否会对他国构成威胁”这个问题时，美国宇航局喷气推进实验室高级研究员阿德里安·斯图卡（Adrian Stoica）认为，人工智能旨在让全人类受益，而不是个别国家，人们都希望为全人类创造更美好的未来。我们都有老龄化的人口，我们都希望有更好的交通和更清洁的空气，这并不是竞争，我们都生活在这个地球上，所以我们的需求是一样的，目标是一样的。
在回答“国家人工智能领域人才培养”的问题时，IEEE Fellow（IEEE院士）、中国自动化学会副理事长兼秘书长、中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，人工智能最核心的是人才问题，再有就是应用场景的问题。国家需要提供一个平台来推动这方面的人才培养，然后立即转到行业开发，把各种各样的应用场景做起来。因此，人工智能的技术不只应用到计算机学科，而应该用到物理、数学、化学、语文等所有学科的教育中。
德国马格德堡大学教授 安德烈·纽伦堡
多家媒体围绕“大数据与人工智能”的关系展开提问，在回答“欧盟GDPR的数据保护法对发展人工智能可能造成的影响”这个问题时，德国马格德堡大学教授安德烈·纽伦堡（Andreas Nuernberger）表示，目前有很多的公司希望有渠道进行人工智能的研究，但是，深度学习并不能解决所有的问题。
比如说，一开始你无法去培训一个没有数据的系统，因此你需要让这些系统更容易获得数据。他们或许会选择为数据获取支付费用，这其中就涉及商业模式和隐私问题。因此，这是一个哲学问题，也是一个伦理问题。
在回答“学术研究中利用小样本训练机器的方法目前进展如何”这个问题时，王飞跃教授认为，任何一个产品将来都要回答“数据源是什么，为什么要提这个数据源”这个问题。这个数据源就是要把小数据变成大数据，大数据再变成小智能的过程，我相信这是未来智能的统一路径。
中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任 王飞跃
在谈及“人工智能与区块链相结合的发展前景”时，王飞跃教授表示，多年来，大家把人工智能比喻成炼金术，炼金术拿一个小炉子，一点小火就可以炼丹了。人工智能以前是小火，只能解决玩具性的问题。发展了六十年，基本上除了最近几年能靠一些数据解决一些比较大的问题，像图像、语音、自然语言处理问题。
除此之外，还是有很多的问题解决不了。但是要做成产业就要熊熊大火，我觉得区块链将来就提供人工智能的熊熊大火。所以这两个是密切相关的，这是区块链智能。智能不能建立在土基上、沙基上，智能要建立在钢筋混凝土之上，我相信这就会导致整个社会的产业管理的范式转移。
加拿大滑铁卢大学驾驶员认知与自动驾驶实验室主任 曹东璞
在回答“距离无人驾驶走入寻常百姓家还需要多久”这个问题时，加拿大滑铁卢大学驾驶员认知与自动驾驶实验室主任、中科院自动化所客座研究员曹东璞认为，通用无人车的落地可能还需要较长一段时间，不同国家的情况也不一样。北美特别是美国可能会比欧洲、亚洲国家更早落地。主要是北美交通场景相对比较简单，路况比欧洲要好很多，人要比中国少很多。
中国的通用无人车，比如说轿车要想在城市公路完全自主行驶的话，我估计还需要一二十年的时间。短期内如果说落地的话，基本上还是定场景的，场景限定得越多，落地就越快。如果我们看定场景无人车的话，就会发现其实很多的定场景是有一些功能特点的。比如说，基本上会有运营、监管，还有应急接管，基本上这三个特点。
近期，不时传出语音助手被超声波控制、智能音箱泄露个人隐私等消息，这不免让人担心人工智能产品的安全问题。对此，美国宇航局喷气推进实验室高级研究员阿德里安·斯图卡（Adrian Stoica）认为，信息的交往、联络过程中，肯定会被一些消极因素所控制和利用。目前有一些法律和技术上的解决方案，但是任何一个技术都可能被坏人所利用，这是很小的一个方面，不可以阻挠我们继续发展技术。
香港城市大学教授 邝得互
香港城市大学教授邝得互（Sam Kwong）补充道：“我觉得人工智能现在获得了很多的关注，这只是一个开始，很明显有很大的发展空间。人工智能为研究开放了一个窗口，在很多领域进行研究的窗口。各个技术的开始都会有一些缺点或者说是漏洞，所以，我们才需要继续研究和关闭这些漏洞。”
最后，在谈及“AI芯片”话题时，王飞跃教授直言，我不认为现在有所谓的人工智能芯片。德国马格德堡大学教授安德烈·纽伦堡（Andreas Nuernberger）补充道：“我同意没有人工智能芯片这一说法。
现在芯片的发展加速了深度学习的过程，之前在图像方面也有这种深度学习，你现在把它们称作为人工智能的芯片，但这是出于某种特定的目的而生产的产品。我觉得现在物联网可以让过程变得更加可靠，可以确保这些网络和硬件的反应速度更快、更加可靠、更有活力。我觉得这些是智能硬件的现实世界，但是他们的代价很高，因为你需要更加复杂的基础设施，更多的技术，这和之前是不同的。”
此外，王飞跃教授还向媒体透露了明年中国自动化学会的活动安排。他表示，明年中国自动化学会将召开人工智能和控制论的国际大会，并且继续举办智联网大会。“这是中国自动化学会和IEEE的合作里程碑。”他说。据悉，中国自动化学会还计划在明年举办世界级的学生机器人大赛，出版人工智能会刊。
据了解，IEEE是世界上最大的学术专业组织，有来自全世界175个国家的40万名会员。目前，IEEE是全球最大的人工智能人才汇集地，全球最大的人工智能学术平台，同时也是全球最大的智能技术标准制定平台。
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