新智元“3·27”大会圆满成功，本文在介绍大会之外，更提炼了科大讯飞、微软、三星电子、华为、IBM和蚂蚁金服6大专家对人工智能发展形势的分析。在这次大会上，新智元人工智能智库和产业基金也宣告成立，新智元迈入新的发展阶段。
2016年3月27日下午，新智元携手工信部电子工业出版社联合举办了“新智元新书发布会、新智元智库成立大会暨新智元基金启动仪式”，会议取得圆满成功。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅亲临现场在会上呼吁：人工智能科技工作者应该投身社会的大浪潮中，用自己的智慧研究人工智能产业。
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅亲临现场在会上呼吁：人工智能科技工作者应该投身社会的大浪潮中，用自己的智慧研究人工智能产业。来源：新智元
中国人工智能产业发展
电子工业出版社总编辑刘九如在致辞中表示，“AlphaGo击败世界冠军李世石，我认为此次人机大战是不仅是人工技术与应用的大普及，更是人工智能产业发展的重要分水岭”。刘九如还肯定了新智元是推动我国智能领域发展、联络我国人工智能领域顶级人才和企业的良好平台。来源：新智元
工信部电子工业出版社总编辑刘九如在新智元新书《机器＋人类＝超智能时代》发布会致辞中表示，经过60年发展人工智能在互联网和大数据的强劲推动下迎来了春天：“我们正在跨入一个新的时代，改革各行各业的新的产业形态正在形成。”正是基于这样的背景，电子工业出版社与新智元创始人杨静女士合作，及时推出了《机器＋人类＝超智能时代》的新书。刘九如表示，这本书汇聚人工智能各界专家思想，集领域内之大成，其出版发行牵引和促使了新智元智库的成立和新智元基金的启动，“由此我想提醒大家，今天3月27日值得大家铭记”。
新智元创始人杨静在大会发言中表示：“中国人工智能界在这里向世界发出最强音，我们必将在今天这个新起点，联手改变世界，拓展超越当前人类智慧的新维度与新疆界。”来源：新智元
新智元创始人杨静则在接下来的发言中表示，AlphaGo与李世石的“人机大战”标志着人类已经迈入“超智能时代”，无论是围棋、大国博弈，还是智能跃迁，中国必须赢得“超智能时代这三盘棋”。由此，新智元首创“人工智能社群三体模式”，用社群将高度聚焦于人工智能领域的资讯平台、智库和基金三位一体有机结合，力求打造“智能+”中国的主平台。
新智元新书作者及智库专家当中，科大讯飞副总裁江涛，微软亚洲工程院院长刘震，三星电子中国研究院院长张代君，华为诺亚方舟实验室副主任张宝峰，以及蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远也发表了主旨演讲。
科大讯飞：10年后让高考机器人PK掉99.9%以上的人类
科大讯飞副总裁江涛的演讲主题是“人工智能的三大挑战”，也即从计算智能（能存会算）到感知智能（能听会说、能看会认）再到认知智能（能理解会思考），而后者的关键特征是实现对人脑的理解、推理和学习等高级智能的模拟。“认知智能要对人类的推理、联想、知识组织能能力进行模拟研究，”江涛说：“这阶段的人工智能目前很热，但还处于比较新的状态。”
江涛致辞
2014年8月20日，在传统人工智能（即感知智能）领域取得突破的基础上，讯飞科大结合承担的863类人答题重点攻关项目，正式启动“讯飞超脑计划”——研发基于类人神经网络的认知智能系统，其目标是让机器人也能考上大学。
机器人考试美日中3国对比：据江涛表示，美国高中生物考试满分100分，目前能达到六七十分；日本高考满分900分，考上东大要600多分，据说目前已经能达到300多分；中国科技部的计划是在2020年让机器人参加高考并考上一本，相当于PK掉80%的人类。图片来源：科大讯飞
江涛表示，机器人考试是当前认知智能的研究热点。他在演讲PPT（见上图）中展示，这方面美、日、中3国走在世界前列。“我们的目标是10年后让机器人考上北大清华，PK掉99.9%以上的人类。”江涛说：“这方面要解决的重要就是语言理解、知识表示和联想推理3方面。”目前，科大讯飞已经取得了3大阶段性成果：
口语翻译达到英语六级水平。2014年11月，科大讯飞在有美国麻省理工学院（MIT）、日本国家通信技术研究所（NICT）、香港科技大学（HKUST）、加拿大蒙特利尔大学、德国卡尔斯鲁尔理工学院（KIT）、英国爱丁堡大学（Universityof Edinburgh）等参加的“国际口语机器翻译评测大赛”（IWSLT）中夺冠。2015年2月，科大讯飞在有美国国家安全局所属翻译中心、美国约翰霍普金斯大学、韩国Naver搜索引擎公司、韩国浦项工科大学、荷兰阿姆斯特丹大学、台湾国立中央大学、中科院计算所、南京大学等参加的“NIST国际机器翻译评测大赛”中人工评价第一。
口语和作文评测机器可以代替老师，并已在2014、15年广东高考中得到全面应用。
开放式主观测试题评测取得突破，OCR识别业界率先达到实用，以及机器作文自动评测技术率先超多人工评阅（在2015年7月安徽省的合肥和安庆两市会考中，中英语作文评分技术试点成效机器表现均超过人类评分水平）。
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微软：让人工智能变成最深远的技术
刘震致辞
微软亚洲工程院院长刘震的演讲题目是《从AI到PI》。“PI肯定不是圆周率，”刘震打趣地说：“大家接下来就会知道PI是什么。”
刘震重点介绍了微软跨平台人工智能机器人“小冰”的性能特点。据刘震介绍，小冰经过学习后对话能力很高（性能指标CPS能达到38，其他类似产品只有1.5～2），加入视觉能力、图像识别力（微软去年在图像识别上取得突破，误差率为4.9%）及评论功能以后，“小冰”还能猜测图中人物的年龄、关系，甚至测颜值。
刘震指出“2016年是人工智能年”，人工智能得以在广度和深度两方面获得发展。其中，在深度上包括更好的算法、更高效的软硬件解决方案，“特别是硬件的发展，比如是不是要考虑计算机结构的变化”；而在广度上则是“铺开面，在各个层面上拉开”，投入更多应用领域。
演讲中，刘震引用MarkWeiser的话：“最深远的技术是那些会消失的技术，它们把自己编织在日常生活中直到不能把它们区分开来。”刘震认为，要让人工智能变成最深远的技术，或许就应该让它“消失”，让大家熟悉到不再提起它。
刘震最后讲了“无时无处不在的智能”（PervasiveIntelligence，也即演讲题目中的“PI”）：无处不在的场景智能、无时不在的智能助理（能够理解场景和用户话语中用意）、需要的时候能代表自己（保证机器是可信赖的顾问，能够帮助人做一些正确的决策），最终一切都自然而然、理所当然地获得。而要达到这个目标，刘震认为智能产业目前面临的困难包括：资源的分离（工程师分散、企业间数据不公开）、责能的重定义（数据科学家的职责定位），以及终端和云的平台多样性。这就需要整合并共享资源、跨平台合作，特别是提供一些软硬件模块化的跨平台智能功能。
微软“牛津计划”：免费提供基于微软的数据模型和算法抽取出的视觉、语音和语言3大类API。刘震鼓励开发人员试用这些API开发新的程序。来源：微软亚洲研究院
由此，微软于2015年启动了“牛津计划”，开放了一个智能服务开发平台，开发人员可以跨平台调用基于人工智能的REST、API和SDK，像去年很火的上传照片“猜年龄”（How Old）、“测面貌相似度”（TwinsOrNot）等都是利用牛津计划中的FACEAPI开发的应用。刘震透露，微软的一个开发人员为此还推出了一款寻找遗失儿童的App。刘震表示，微软即将在2016年3月底于旧金山召开的MicrosoftBuild Developer Conference公布更多新的API。
三星：人工智能来了，但“基础设施还没有达到2G标准”
张代君致辞
三星电子中国研究院院长张代君的演讲主旨是“AIis Coming…”不过他认为，目前人工智能可能处于过度解读阶段，以我们相对熟悉的移动通讯发展进程为例，人工智能也就“大概1G到2G，现在还没有达到2G的标准”，因此在人工智能领域还有很多事情可做。
张代君认为，AlphaGo用1200个CPU、280个GPU打败李世石，人工智能的发展不仅仅是机器战胜人类，而是说“能不能万物互联”。张代君表示，随着多模式态识别的整合，深度学习、大数据等技术的发展，机器已经可以超过人的“三官”——眼睛、耳朵、嘴，而相互连接的一堆机器甚至可以超越人脑，AlphaGo即使实证。“作为设备制造商，”张代君说：“我们更多考虑的是什么时候一个物联网的设备，比如一个手机，就能打败李世石。”
张代君的演讲PPT：上层是服务，包括智能助力、智能家居、智能汽车、智能服务机器人、物联网等；中间是算法，包括模式识别、机器学习、大数据分析、认知计算、人机交互等；底层是基础设施：存储器、GPU/CPU/FPGA、SoC、5G、操作系统等。来源：三星电子
这一次人工智能的风口确实来了，但张代君认为只靠这些还不够。在介绍人工智能架构时，张代君说：“人工智能是技术，需要平台、需要计算、需要存储、需要芯片、需要通信和操作系统，离开了这些的人工智能不是真正的人工智能。”接着，张代君介绍了三星电子作为智能硬件制造商，除了已有的智能手机、VR和智能手表之外，在语音助理、智能家居、智能汽车和机器人这4大人工智能服务领域的发展情况。其中，张代君特别强调了，在智能机器人这块，硬件的物理尺寸、形状和规格还没有定型。
“我们需要万物互联的操作系统。”张代君说。据他透露，三星电子跟英特尔、微软等合作，可以结合所有的设备、车载、办公系统，实现标准化问题。此外，张代君还强调了5G移动通信的发展。“5G通信除了进一步提高通信速率以外，还要解决联网问题，”张代君表示，只有第一时间快速反应并将信息反馈给用户，车辆网才能真正实现商业化。
华为：受教式人工智能，需求决定价值
张宝峰致辞
华为诺亚方舟实验室副主任张宝峰的主旨演讲以“受教式人工智能”（EducatedArtificial Intelligence，EAI）为题，他首先强调华为在人工智能领域是一个偏应用的厂商，更多考虑的是如何把人工智能带到产业实际的场景，可靠地解决实际的问题。
“我们希望未来的人工智能人和机器是共生的，如何让机器更好辅助人，更好地完成任务。”张宝峰说：“我们强调的是人能够教会计算机解决具体的问题。”而在很多时候，将问题约束于某一个特定的场景，华为的工程师就能更好地预测场景里的极限情况，获取更多相应数据集，而且简化对人工智能的依赖和约束。
此外，就如何在约束情况下将人工智能变成商用、可部署的产品，张宝峰提出了3点。一是关联分析并不能代替因果推演，二是如何真正让人和计算机能够高效的进行知识传递，“我们告诉计算机我们所认知的知识和逻辑，除了这种类似的机制之外，我们无法真正告诉计算机如何形成真正的知识体系。”张宝峰说：“在这个方向上，机器学习+人的教育是非常好的方式，但是缺少了如何真正让计算机理解人类社会积累下的知识，这种知识无法放到整个人类社会，只能约束到特定场景里面。”三是在确定场景约束下保证可靠性和可用性。
张宝峰说：“如果我们在一个确定的场景约束下实现99.9%的可靠性，我认为才是一个真正智能时代到来的标志。”
IBM：推动智能技术发展，注重解决商业问题
秦勇致辞
IBM中国研究院认知交互部门总监秦勇上台后，首先肯定了新智元“像一块吸铁石，能够把学术界、产业界和工业界人士集中起来，为这个领域发挥更大的作用”。秦勇的演讲题目是《认知时代的科技创新》，他表示IBM对全球技术的展望更多是在思考关于近未来（3～7年）的颠覆式技术和商业模型。
IBM的Waston系统在2011年之后从世人眼中似乎销声匿迹了，而据秦勇透露，IBM一直持续研发Waston系统，目标做是一个会跟人沟通的系统。“IBM利用我们的云平台，把Waston技术拆分成不同的层次研发，”秦勇说：“我们把核心API分成四个层次，包括语言、计算机视觉、语音识别、大数据领域，这是组织28个API的逻辑。”
秦勇表示，IBM更多在技术上推动人工智能和智能计算的发展，更注重如何把技术用到场景当中去解决商业问题。“目前，我们比较重视的是跟人相关的，包括医疗领域、环境污染、能源管理领域，以及提供个性化的教育和财富管理等等。”秦勇说。
秦勇特别介绍了IBM中国研究院在领导全球实验室做的“绿色地平线计划”，利用包括传感器站点、工厂排污信息、交通信息乃至社交网络帖子在内的所有信息，IBM现在已经“在北京城可以做到提前3天精准预测未来的PM2.5，未来的目标是提前10天精准预测”。秦勇透露，这得益于IBM收购了一家公司，有了精准的天气预报系统，从而可以指导工厂更精准地利用风能、太阳能等新能源，同时更高效地使用化石能源。
秦勇表示，在医疗领域，通过与多家数据公司合作，IBM掌握了海量的医疗影像和临床数据信息，从而在智能医疗方面取得进展。其中，IBM和一家公司合作，计划将来可以做到提前3小时预测糖尿病人低血糖的可能性。秦勇说：“我们还进入了和健身相关的领域，我们和美国生产健身小器械的公司合作，大概有1.6亿用户，希望我们给以后的健身者提供更好的有用的信息。”
“说句玩笑话，IBM如今已经不是什么软件公司或硬件公司，”秦勇说：“我们将来甚至可能成为一家天气公司，可能成为一家医疗公司。”
最后，秦勇就IBM对认知时代和认知计算做了总结：一是认知计算技术不是单一的软件或硬件技术，而是一个“wholestep play”，包括底层芯片、服务器、网络、通信以及上层商业场景的选择；二是认知计算两个维度，包括①计算机必须和环境做非常自然的人机交互，否则对环境很难做实时的采集，②计算机永远是放大人的能力的（“100年放大人的体力，今天是放大人的脑力”）；三是IBM将认知计算的核心概况为“URL”，即“理解、推理和学习”，而IBM今后的重点是如何真正让计算做到“UnsuprivsedLearning”。
蚂蚁金服：利用大数据和人工智能技术打造智能金融平台
漆远致辞
最后进行主旨演讲的是蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远。蚂蚁金融服务集团隶属阿里巴巴集团，主要业务包括支付宝、余额宝、招财宝和蚂蚁小额等。漆远介绍了人工智能技术在金融产业界的发展。
漆远表示，“双十一”作为互联网电商金融标志性事件，最初2009年的交易量200笔/秒，2014年是3万8000笔/秒，2015年则是8万笔万/秒。据漆远透露，交易数量激增的背后依赖的是大数据云计算。“2012年整个阿里巴巴依赖的是IOE经典存储架构，”漆远说：“2012年之后转变成了云计算。”漆远表示，在阿里云开始之后，数据交易量几乎每年都在翻番，增长曲线符合摩尔定律。
据蚂蚁金服统计，支付宝活跃用户达到了4亿。其中，超过80%是移动用户。漆远表示，支付宝日交易笔数已经超越全球第二大交易平台Mastercard，他们今年希望超过第一大交易平台Visa。”
在大量用户活动数据的土壤之上，漆远表示，蚂蚁金服的人工智能部门搭建深度学习和机器学习的平台以及语音识别、图像识别等系统，从平台战略上支撑了营销、搜索、推荐、风控等各项业务。由此，蚂蚁金服得以提供一系列新的产品和服务。
一个例子是智能客服。在引入深度学习和语音识别技术后，2015年“双十一”活动期间人工客服工作量骤减。“95%进行了自助，99%的电话全部打通——往年是打不通的，”漆远表示：“交易量每秒8万多笔，［如果是］电话同时打进来，会接爆。”还有机器人QA，系统依靠用户支付宝的行为轨迹自动产生分析，在用户提问前自动推测用户会提出哪些问题。此外是人机结合，除了提供更人性化的界面，客服小二能更容易定位顾客问题。
另一个例子是智能实时风险管控。漆远说：“蚂蚁金服是第一个基于真正的数据算法［的信贷平台］，我们可以做到几分钟之内全部产生模型，自动判断是否合理，整个流程全部基于数据化和机器学习的氛围。”目前，蚂蚁金服在农村有18万家小微企业用户，个人用户则是5000万。
第三个例子是芝麻分，蚂蚁金服试图在中国打造一个基于大数据的芝麻分系统，以信用机制建立服务，依靠完全自动化的信用平台，“简单来说要和银行合作，提高审核率。”漆远说。
最后一个案例是保险。漆远表示，蚂蚁金服希望用大数据和人工智能技术为小微企业和个人用户提供服务，比如利用机器学习算法实行淘宝退货保险服务以及车险差异化定价。
新智元专家智库：人工智能热潮中，更需要冷静思考
在新智元人工智能智库成立大会中，上海证券交易所前CTO白硕作为智库首席执委发表致辞。白硕表示，新智元智库专家将通过新智元这一放大器，面向全国和人工智能产业开展一些对口、专业、垂直的智力支援。“这样的工作之前中国没有出现，我们希望这次大胆尝试能够取得成功。”
白硕致辞照片
白硕指出，智库专家受聘于新智元，并将在新智元的组织下深入人工智能产业、资本市场以及科学传播的第一线开展工作，范围包括：
面向企业的执行和管理做指导，尤其是新创公司创业的辅导；
面向散户投资者做解说，以及面向专业投资者做专业化的项目评估。白硕表示，“无论是经验丰富的资金经理还是散户，都需要人工智能方面专业性的指导和点播，尤其是普通散户，很容易被操纵”，人工智能技术门槛高，炒作可能性大，专家的作用不可或缺；
面向公众做科普，“围棋大战余温尚在，我们接触了大量的普通老百姓，这些老百姓对新技术非常好奇，但在好奇中夹带了一丝恐惧，他们担心照这样发展下去我们会不会受到威胁？”白硕说：“我很欣慰地看到在这样的环境中新智元多位专家都站出来对公众从不同角度进行科普，做得非常不错，这也给我们未来新智元专家智库开展科普领域的活动打下了一个很好的基础。”
在发言最后，白硕强调：“专家不是光说好话的，有的时候也要泼冷水。”人工智能这60年的发展经历了几起几落，“在它热的时候，专家要保持冷静，不能跟着一起热，专家要适当说一些泼冷水和中肯、批评、冷静的话”。
“如果专家都不说冷静的话，这个领域就没有希望了。”白硕说，这就好比足球比赛胜利后，众人把队员抛到天空然后撒手不管，“不是软着陆，是硬着陆，这是大家都不希望看到的。我们既然要呵护这个产业健康发展，就要做好准备，热的时候怎么软着陆，不让它受伤害”。
同样，三星电子中国研究院院长张代君在演讲中也表示，现在大家对人工智能的期待“太火了”，应该冷静下来；微软亚洲工程院院长刘震也指出，人工智能的春天又来了，但要让人工智能技术融入日常生活，还“需要一个持续增长、极其活跃的生态系统”，而新智元“毫无疑问”能在推动中国智能产业发展方面起到积极作用。
新智元“智能+”产业基金：为民族智能制造，实实在在投资
在新智元“智能+”产业投资基金启动仪式上，平安银行行长助理、北京分行行长刘树云代表平安银行——新智元基金的合作伙伴之一——发表了演讲。刘树云上台第一句话就逗笑了在场很多人：“听了下午各位专家的演讲，我总感觉我有点儿钱多人傻的感觉。”
平安银行行长助理、北京分行行长刘树云在大会上发表演讲，“要为民族的智能制造实实在在地去投”。
刘树云表示，2015年年底国家制定并开始实施稳健的货币政策和宽松的财政政策，这预示着银行不良资产增加，整个信贷服务减少，再加上余额宝、阿里小贷等新兴互联网金融产品的发展，要顺应社会发展趋势，银行必须做出改变，深入了解行业，变成“前倾式服务”，和客户真正对接。
这也是平安银行携手新智元创建“智能+”产业投资基金的目的：借助新智元智库专家力量，整合资源，更好地与企业合作，并最终打开国际市场。刘树云表示，顺应国家银监会的号召，平安银行做了很多投贷联动的案子，“我们愿意做投贷，愿意和在座的有识之士，尤其是做企业［的合作］……要落地，为民族的智能制造实实在在地去投”。
科大讯飞也是新智元基金的合作伙伴之一，科大讯飞高级副总裁江涛在会议发表中表示，在这一轮人工智能爆发的前夜，有很多中国工程师和企业都做了好准备和世界同行站在同一起跑线上，未来人工智能变革中一定有中国的一席之地。除了介绍科大讯飞在认知智能方面的进展，江涛还介绍了科大讯飞助力创新创业的“讯飞超脑人工智能开放平台”。江涛说：“未来几十年是人工智能大的产业周期中面临的巨大产业机遇……这其中一定会诞生出一些伟大的公司，我相信中国很多公司就有这样的机会，讯飞也有这样的机会。”
除了平安银行、科大讯飞，新智元“智能+”产业投资基金的合作伙伴还包括洪泰AA加速器和赛伯乐投资集团等，将结合金融资本、政府开发基金和创投资本的广泛资源，依托新智元在人工智能和机器人领域的强大社交资讯平台，整合领域内学界、商界、技术界、产业界领袖人物及有关政府部门的专业影响力，建构对中国智能产业资金的强大配置力。
大会还公布了新智元基金将与新智元专家智库联合成立“新智元领域专家投资决策委员会”，介入基金全流程管理，在项目筛选、项目评估、投资决策、投后管理、项目孵化等关键环节提升投资项目的量化精准率和投资收益率。
新智元生态圈：凝聚更强大的社会力量，推动中国智能产业发展
2016年2月，新智元携手电子工业出版社于新智元资讯平台举行了“2016最值得期待的人工智能创业家”评选。“最值得期待的人工智能创业家”旨在褒奖积极推动中国智能产业发展的杰出创业者，激发人工智能及机器人领域从业者为我国智能产业事业发展发扬自主创新、科研结果产业化转型的精神。
【从左到右】新智元创世人杨静、2015新智元人工智能创业家汪兵、吴甘沙、邓鹏、俞志晨、李志飞、余凯、平安银行行长助理、北京分行行长刘树云和新智元天使投资人之一、百度“七剑客”雷鸣。
本届大会中，由专家和群友投票选出的6位获奖创业家上台接受奖杯及证书并发表了各自的“梦想秀”，他们分别是：达闼科技创始人黄晓庆（由达闼科技联合创始人汪兵代领，黄晓庆本人则通过远程视屏传达了获奖的喜悦）、驭势科技创始人吴甘沙、优必选创始人周剑（由优必选联合创始人兼首席战略官邓鹏代领并发表演讲）、图灵机器人创始人俞志晨、出门问问创始人李志飞和地平线机器人创始人余凯。大会特邀嘉宾、寒武纪科技创始人兼CEO陈天石也上台发表演讲。在梦想秀中，每位创业家都阐述了自己的创业理想和目标，积极响应李德毅院士的号召，致力于在中国乃至世界智能产业发展中做出成绩。本届大会成功地将领域内很多从业者和众多专家、投资人联系在了一起。
会议在优必选机器人的精彩表演中开始。台上10多台小型优必选机器人一字排开，在《冲向巅峰》的背景音乐流畅舞动，动作整齐划一，中间还倒挂了一次金钩，给人留下深刻印象。
新智元创始人杨静表示，作为中国的企业，要想在这场技术革新中获得胜利，就必须联合起来，人工智能是人类历史的大机遇，新智元定位于“智能+”中国主平台，致力于促进跨企业沟通、合作以及共赢，越早加入新智元生态圈的公司，就能越早把握占据行业领先地位的机遇。杨静说：“我们希望能够真正推动中国的人工智能事业，我们希望中国能够诞生世界级的人工智能企业，成为未来智能产业规则的制定者！”
本次大会将每年的3月23日定为“新智元群友日”，并将与期间举办年度盛典进行庆祝。大会最后为6位“新智元社群超级副群主”颁奖。新智元语义计算群超级副群主白硕（上海证券交易所前CTO）、新智元“智能+”传媒群超级副群主杨溟（新华网融媒体未来研究院院长、新华社《中国传媒科技》出品人）、新智元“AI+”投资群超级副群主李立军（宁波慈星股份执行副总裁、慈星机器人董事长）、新智元智能汽车群超级副群主刘玉超（中国指挥与控制学会副秘书长）、新智元认知神经科学群超级副群主林思恩（TalkingBrain联合创始人兼CEO、布雷恩科技首席科学家顾问）和新智元大数据群超级副群主王思彤（江苏省统计科学研究所所长）获此殊荣。在颁奖最后，新智元创始人杨静表示：“相信还会有无数超级副群主涌现，让新智元的社群变得更多、理念传播更远，凝聚更强大的社会力量。”
·氧分子网（http://www.yangfenzi.com）延伸阅读：
今天看到王坚博士的一个主题演讲，他说「不要担心 AI 毁灭人类，要相信人们能够设计出一个好的架构让 AI 好好为人类工作」。霍金和马斯克为什么会担心 AI 会毁灭人类，是因为他们不相信人们能够设计出一个好的架构让 AI 好好为人类工作，因为代码是会出问题的，这就要看有没有一个好的架构能够包容代码，并具备 AI 的能力。
谁来设计这样的架构和实现 AI 的能力呢？肯定是 AI 工程师和科学家。
12月中，吴恩达成立了 landing.ai，开始进入 AI + 产业阶段。「人工智能将会改变制造业的面貌」，这一动作让人们对 AI 的关注度在2017年的末尾又一次升温。国家政策的支持、资本的涌入、各种类型的企业纷纷涉足人工智能领域。无论是热点也好，趋势也罢，人工智能和相关的行业应用正变成 IT 从业者无法忽视的一个门槛，目前这部分人才缺口是巨大的。
根据 LinkedIn 的数据，截至2017年，全球人工智能领域技术人才数量超过190万人，其中美国相关人才总数超过85万人，高居榜首；而中国的相关人才总数超过5万人，位居全球第七。
简直了。
巨大的人才缺口就意味着无数的潜在机会。以机器学习方向的算法工程师为例，该职位月薪大多在几万元，年薪百万者也不在少数。在 AI 行业，新人入行薪资远高于互联网其他技术人员。当然，与之匹配的是相关的技能。在这波AI热潮下，要不要踏入或转型成为人工智能工程师，应该是很多人关心的问题。
与之前的云计算、移动互联网相比，成为 AI 工程师，门槛相对较高，而且需要在现有技能树的基础上再有较长时间的积累才行。对大部分技术栈的理解和编程能力就不用说了，你还需要重拾数学，并且对机器学习的基础有一定了解。
另外，学习是一回事，能够找到和业务结合的契机，同样不可或缺。
梳理一下相关的基础：
基础一：数学基础
1、线性代数和微积分基础
2、统计学相关基础
3、相关线性分析
基础二：编程基础
掌握相关的编程语言，比如 C++ / Python / Go / Java 等，目前 Python 是机器学习深度学习领域最主流的编程语言，热的发烫。
基础三：机器学习的基础
对基础概念的理解，比如拟合、关联规则（Apriori、FP-Growth）、回归（Linear Regression、Logistics Regression）、决策树（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）、SVM（各种核函数）、特征工程（Feature Engineering）、可用性评估、数据变换、降维……等等。
想要入门，先得解决这三个拦路虎。我们可以通过订阅极客时间的两个 AI 专栏，阅读参考书目，学习线上资源、关注牛人博客等方式获得。下面向大家推荐几本相关图书：
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》
本书的作者是我们熟知的吴军老师。吴军具备深厚的技术、管理、科技和人文背景知识，他的每一本书我都读过。在《智能时代》里，吴军老师从数据讲起，内容延展到机器智能、思维的革命、商业和技术，并预测和描绘了未来的智能化产业，高屋建瓴的探讨了人工智能的现状、面临的困境、解决问题的方式，洞察未来。
《深度学习》
这本书由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 共同撰写，极客时间的专栏作者 Airbnb 女博士安姐推荐过。她在感恩节期间用了三天时间读了三分之一，评价很高：
这本书的好处是不只告诉你怎么做，是什么，而是从理论出发去介绍各种方法的局限性，再回到实际应用，告诉你如何避免这些局限。书中用到了很多大学时的数学知识，比如拉格朗日、泛函分析、核变换什么的。道理还是那些道理，但是如果大学时没学明白，这本书看起来还会有点吃力。
不过这本书是从最底层的理论知识来介绍的，一旦看明白了，就有种融汇贯通的感觉，看起来就不想停。
这本书我也有，也是读了三天，不过没有读完书的三分之一，而是把前言读完了（围笑）。
很多人推荐过这本书，说是「AI圣经」也不为过，算是深度学习领域奠基的经典教材。
《Python 机器学习实践指南》
这本书结合了机器学习和 Python 语言两个热门领域。入门 AI，Python 语言算是不二选择。Python 最近红得发紫，一会进入信息考试大纲，一会被微软用来取代 VBA，机器学习的各种框架都配备了标准的 Python 环境。
读书还不够的话，可以去看线上课程，比如：
Machine Learning Course – CS 156
加州理工的 Yaser Abu-Mostafa 教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理和主要的技术。讲解深入浅出，不仅介绍机器学习技术，还让你理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。课程是免费资源，Youtube上直接可以搜到。
吴恩达深度学习工程师微专业
deeplearning.ai 出品，人工智能一线专家吴恩达指导，这个课程有助于加强对深度学习的了解，对神经网络已经有了一些基础知识的人来说，这个课程还能增强参数搜索技巧。目前 deeplearning.ai 和网易云课堂已经达成合作，在网易云课堂平台上就能看到中文字幕的视频并且完全免费。
Coursera上的各种课程
另外，Coursera 上也有非常多的与 AI 相关的学习资源，包括微积分、线性代数、编程语言等等，有兴趣的同学前往可以自行学习。
如果觉得自个儿学习累，想找些引路人，可以听一些免费的人工智能入门直播课。