2017年度人工智能熱門事件大盤點！

回首2017，人工智能的發展可謂是高歌猛進，激動人心。其中令人興奮的的消息莫過于在7月20日國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》，從此人工智能發展上升至國家戰略層面。

其次令AI科技評論印象深刻的是AlphaGo的三度進化。5月27日，卷土重來的圍棋AI 程序AlphaGo戰勝人類名列前茅的圍棋高手柯潔，自此引爆全民討論AI。短短幾個月之后，DeepMind團隊又重磅發布“無師自通”版AlphaGo Zero，再次震驚世人，緊接著“通用算法”AlphaZero 誕生，攻克了人類更多的棋類。一年之內三次重大進化，這不得不讓外界一致驚呼AI的進步速度比人類想象的要快。

下面AI科技評論就為大家盤點2017人工智能界都有哪些重大熱門事件。

繼李世石人機“世紀大戰” ，AlphaGo升級再復出，三度進化

1月3日，神秘圍棋大師Master身份曝光，它就是王者歸來的AlphaGo。

2016年3月15日，AlphaGo以4：1大勝李世石后，DeepMind隨即宣布AlphaGo進入閉關狀態。直到2016年12月29日晚，一個注冊為“Master”標注為韓國九段的“網絡棋手”接連“踢館”在線圍棋網站弈城網和野狐網。截至2017年1月4日夜，Master 斬獲了59連勝，擊敗15位世界佼佼者，其中包括中國、韓國、日本各自的“當今靠前人”柯潔、樸廷桓和井山裕太。尤其是在1月3日晚執白中盤戰勝世界名列前茅的圍棋手柯潔之后，神秘的Master終于在1月4日晚間宣布自己就是 AlphaGo。

至此算法升級的AlphaGo正式對外復出。新版AlphaGo Master的技術解密在這里。

10月19日，DeepMind團隊重磅發布AlphaGo Zero，再次震驚世人。相比之前的AlphaGo，該版本的AlphaGo Zero實現了在AI發展中非常有意義的一步——”無師自通”。技術解密在這里。

12月7日，AlphaGo Zero再進化，通用算法AlphaZero誕生，除了圍棋以外，攻克了更多棋類。技術解密在這里。

人工智能系統Libratus戰勝四位德撲優質選手

1月30日，在賓夕法尼亞州匹茲堡的Rivers賭場，卡耐基梅隆大學（CMU）開發的人工智能系統Libratus戰勝四位德州撲克優質選手，獲得終勝利。

對此Facebook人工智能組研究院田淵棟博士解釋了這次AI戰勝人類游戲德州撲克的背后原理。他認為相對于AlphaGo，德州撲克這種非對稱信息博弈的實用價值更大，未來有很大的發揮空間。技術解密在這里

百度首席科學家吳恩達離職創業

3月22日，機器學習界公認的大師級人物吳恩達宣布從百度離職，這一消息瞬間引爆全網。

吳恩達在自己的離職公開信中說道：”我將繼續致力于用人工智能引領這場重大的社會變革。除了推動大公司使用人工智能，也還有很多創業機會，以及更深入進行人工智能研究的機會。” 之后圈內人士一度盛傳吳恩達有可能的去處是硅谷自動駕駛初創公司Drive.ai，原因是“Drive.ai初由斯坦福人工智能實驗室的幾個研究員成立，而吳恩達就是斯坦福人工智能實驗室出身。另外Drive.ai的創始人之一Carol E. Reiley是吳恩達的妻子。之后這一預測被吳恩達妻子Carol Reiley回應：他不會加入Drive.ai。另一個推測是吳恩達會做AI教育。吳恩達是在線教育平臺Coursera創始人之一，很有可能做回老本行。

隨后經過幾個月的苦苦等待，吳恩達的創業項目陸續對外公開，靠前個項目是Deeplearning.ai,一套深度學習在線課程。第二個項目是成立1.5億美元AI投資基金。第三個項目是Landing.ai，旨在AI賦能傳統制造業，已與富士康等多家制造企業達成戰略合作關系。

谷歌正式發布第二代TPU，對標英偉達GPU Tesla V100

5月19日凌晨，在谷歌I/O 2017大會上，谷歌正式發布了第二代 TPU。

從2016年谷歌公布了這一項目計劃之后，一直等到了2017年4月才看到詳細的文檔介紹以及論文。TPU的目標很簡單，為多種深度神經網絡設計，能夠高速、高能耗比地執行深度學習模型的推理任務。在當時的幾種方案中，ASIC的功能完全固定，FPGA的速度優勢不大，GPU做模型訓練沒問題但推理任務成本太高，TPU的靈活性稍高于ASIC，并提供了大幅高于GPU的推理任務能耗比。雖然論文中的對比對象有爭議、TPU在某些任務中的表現也并不理想，但以TPU為代表的定制芯片方案注定將會是深度學習大規模商業化應用的必備基礎設施。谷歌正式發布的第二代TPU，運算能力、存儲能力都有大幅提高。相比較上周英偉達剛剛推出的GPU Tesla V100，每秒達到120萬億次浮點運算，谷歌二代TPU較高可達到每秒180萬億次的浮點運算性能。重要的是它還可以支持模型訓練。

國務院發布《新一代人工智能發展規劃》

7月20日，國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》。《規劃》給出三步走戰略目標：到2020年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑。到2025年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。除了戰略目標之外，還提出了六項重點任務：

構建開放協同的人工智能科技創新體系。

培育高端高效的智能經濟。

建設安全便捷的智能社會。

加強人工智能領域軍民融合。

構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系。

前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。

蘋果首篇機器學習論文獲CVPR 2017優先論文

夏威夷當地時間7月22日上午，CVPR 2017獲獎論文結果在夏威夷會議中心正式揭曉。蘋果去年12月發表的對抗網絡SimGAN研究成為兩篇優先論文之一。該論文提出了由三部分（模擬器 Simulator，精制器 Refiner，再加上一個判別器 Discriminator）組成的SimGAN訓練方法。該方法是在“GANs之父”Ian Goodfellow的研究基礎上提出來的。論文里提到的模型與GANs的不同之處在于輸入值是合成圖像，而不是隨機向量。“SimGAN”中的“Sim”指的是單詞“模擬器”，他們想要解決的問題是提升合成圖像的質量。不過有趣的是，該論文獲CVPR 2017 優先論文慘遭外界質疑，稱其創新性突破不大。

ImageNet挑戰賽退出歷史舞臺，WebVision Challenge作為取代

夏威夷當地時間7月26日，ImageNet大規模圖像識別挑戰賽正式退出歷史舞臺，今后由WebVision Challenge作為取代。ImageNet數據集創始人之一的李飛飛和他的學生鄧嘉在CVPR 2017期間的一場workshop上做了主題演講，他們對ImageNet 八年來所走的路做了深情回顧和總結。

ImageNet創辦至今共舉辦八屆挑戰賽，從初的算法對物體進行識別的準確率只有71.8%上升到現在的97.3%，識別錯誤率已經遠遠低于人類的5.1%。因此這類競賽已經完成了它的歷史使命，失去了存在的意義。WebVision 中的數據比人工標記的ImageNet數據擁有更多的噪聲，識別難度會更有挑戰性，另外它的數據更多是從網絡中獲取，因此成本也要低很多，這也是WebVision Challenge取代ImageNet挑戰賽的原因。

周志華教授當選IJCAI 2021程序委員會主席，楊強教授當選新任IJCAI理事會主席

8月22日，IJCAI 2017優先論文公布，由優必選AI首席科學家陶大程博士領導的優必選悉尼AI研究院有13篇論文被接收，同時陶大程博士還擔任了此次會議的Area Chair。在這13篇論文中，《Tag Disentangled Generative Adversarial Networks for Object Image Re-rendering》這篇論文一舉斬獲優先學生論文獎（Student Best Paper 2017）。此外AAAI Fellow，香港科技大學計算機科學與工程學系主任楊強教授當選新任IJCAI理事會主席，任期為兩年，也就是從這屆IJCAI結束開始，到2019年IJCAI結束。國內大陸人工智能學者周志華被任命為IJCAI 2021程序委員會主席，同時他也是AAAI 2019的程序委員會主席，因此他也是靠前位在AAAI和IJCAI兩大優質會議都擔任程序主席的華人學者。

阿里巴巴宣布成立達摩院

10月11日，阿里巴巴 CTO 張建鋒（花名行癲）在阿里云棲大會上宣布阿里巴巴成立全球研究院——阿里巴巴達摩院。達摩院英文名稱為「DAMO」即「The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook」的縮寫。達摩院由全球建設的自主研究中心、高校聯合實驗室，全球開放研究計劃三大部分組成，涵蓋量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、下一代人機交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。

2017中國計算機大會召開，優質AI界大牛現場做報告

10月26日，由中國計算機學會（CCF）主辦，多方協辦的中國計算機大會(CNCC 2017)在福州海峽國際會展中心召開，雷鋒網是大會的為數不多戰略合作媒體。大會主題是“人工智能改變世界（AI Changes the World）”，共邀請近十位院士、300余位國內外計算機領域知名專家、聞名國際國內IT企業家到會演講。會議包括14個特邀報告、2場大會論壇、40余場前沿技術論壇及30余場特色活動，同期舉辦科技成果展，匯聚80余家企業參展。此次參會規模成為該會迄今為止較大，參會人數多的一次，共計有近700家企事業單位，超過6000名專業人士參會參展。丘成桐，梅宏，沈向陽，李飛飛，湯道生等多位學術產業界大牛到場做了特邀報告。

深度學習教父Geoffery Hinton發布“Capsule”新論文 ，引發學界關注

10月28日，深度學習教父Geoffrey Hinton關于Capsule（膠囊）的新論文一發出，馬上引起了學術界的熱烈討論。雷鋒網也在靠前時間對全篇論文進行了精譯。

為了避免神經網絡結構的雜亂無章，Hinton提出把關注同一個類別或者同一個屬性的神經元打包集合在一起，好像膠囊一樣。在神經網絡工作時，這些膠囊間的通路形成稀疏激活的樹狀結構（整個樹中只有部分路徑上的膠囊被激活），從而形成了他的Capsule理論。Capsule這樣的網絡結構在符合人們“一次認知多個屬性”的直觀感受的同時，也會帶來另一個直觀的問題，那就是不同的膠囊應該如何訓練、又如何讓網絡自己決定膠囊間的激活關系。Hinton這篇論文解決的重點問題就是不同膠囊間連接權重（路由）的學習。雷鋒網對全篇論文內容進行了精譯。

Google AI 中國中心在北京成立，由李飛飛、李佳領導

12月13日，在谷歌開發者大會上，谷歌Cloud人工智能和機器學習首席科學家李飛飛宣布，Google AI 中國中心（Google AI China Center）于北京正式成立。該中心由李飛飛和 Google Cloud 研發負責人李佳博士共同領導。李飛飛將會負責中心的研究工作，并統籌 Google Cloud AI, Google Brain 以及中國本土團隊的工作。

Google AI 中國中心的研究重點是人工智能基礎研究，并與中國 人工智能學術界建立長期合作的緊密聯系。李飛飛表示，Google AI 中國中心致力于中國人工智能長期研發合作的靠前步，同時也非常期待能在中國本土合作上有所建樹，為更廣大的學生及研究人員提供高質量 AI 及機器學習的教育支持。