预告|微软AI讲堂将来到你的城市----南京站、哈尔滨站

2017 年 4 月 12 日 微软研究院AI头条

上周，微软AI讲堂第一站走进了清华大学，成功举办了主题为“拥抱智能，对话未来”的专家分享会。清华大学计算机科学与技术系教授、党委书记孙茂松老师以及微软亚洲研究院副院长周明博士两位自然语言理解领域的顶级专家分别从不同角度，聚焦人工智能领域的自然语言理解方向，为我们带来了题为《运用之妙，存乎一心——从机器翻译到古诗生成》，《自然语言对话引擎》的前沿分享（请见今日微信推送首条）。

不在北京的小伙伴不要着急，我们的“微软AI讲堂”系列活动还在继续。4月17号~4月18号，微软AI讲堂将来到东南大学站和哈尔滨工业大学站。南京和哈尔滨的小伙伴们，想要现场聆听大咖专家们分享见解，获得微软AI头条线下粉丝互动机会，就快快报名我们的活动吧~

东南大学站

日程安排：

时间：4月17日（星期一） 19:00-20:30

主题：“对偶学习：探秘人工智能的对称之美”

这场专家分享会上，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士将讨论人工智能算法在缺乏有标签数据的情况下如何实现有效的学习，并以机器翻译为例对基本的对偶学习框架进行展示。

近年来，人工智能取得了长足进步，在很多领域都达到了前无古人的高度。然而，我们发现以深度学习为代表的人工智能算法往往需要大量的有标签训练数据，这对于很多应用领域而言并非易事。

为了解决这个挑战，我们利用人工智能任务的对称性——很多任务是双向的，比如中到英翻译vs.英到中翻译，图像分类vs. 图像生成，语音识别vs. 语音合成——来为机器学习建立闭环、生成反馈信号，从而在缺乏有标签数据的情况下也能实现有效的学习。我们将这种新型的学习方法称之为“对偶学习”。

我们将以机器翻译为例对基本的对偶学习框架进行展示：从数学模型、到优化算法、到实验结果、到收敛性分析。之后，我们将进一步探讨对偶学习的概率本质，讨论它的正则化效应（从而提高泛化能力），并将其推广到更多的机器学习场景。

最后，我们将对偶学习的概率本质进一步升华，通过实验验证和理论分析的方式说明：即便是针对已经事先训练好的模型，也可以通过对偶学习来提高推断精度。

在报告的结尾，我们还将列举当前人工智能面临的更多挑战，并探讨如何通过技术革新加以解决。

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嘉宾介绍

哈尔滨工业大学站

日程安排：

时间：4月18日（星期二） 19:00- 20:40

主题：“拥抱智能，对话未来”

这场专家分享会上，大家可以听到微软亚洲研究院副院长潘天佑博士和大家分享的AI青年通关修炼秘籍，也可以从大牛研究员林钦佑博士和吕岩博士深入浅出的介绍中拿到知识计算与云计算的满满干货。

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人工智能的下一个风口：知识计算

随着Cortana，Siri和GoogleNow等智能助手在人们日常生活场景中应用越来越广泛，人类与计算机用自然语言沟通交流、解决问题的未来似乎并不遥远。在电影“2001：太空漫游”中与HAL免费聊天的场景或“Her”中萨曼莎的故事可能很快就会出现在我们周围。

我们一直面临的问题是：“我们准备好了吗”，如果答案是“否”，那么我们想问：“有什么必要的技术来实现呢？在这个演讲中，微软亚洲研究院首席研究员林钦佑将分享什么是知识计算，以及它将如何帮助AI智能未来的实现。

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云计算的听说读写

近年来，我们见证了云计算的强劲增长。对用户而言，云计算是隐于无形的，但可以通过有形的手势、声音和面部表情等与其进行互动。对机器而言，需要对用户界面中所涉及的多模态输入和输出等数据进行处理，并且人工智能的发展使机器具有了更强大的听说读写能力。然而，云与端的距离为云计算的听说读写带来了新的挑战，人与云的互动既需人与端的交互，也需端与云的互联。

云计算领域的前沿学者们一直致力于推进媒体技术以帮助计算技术的演进，通过利用新的媒体技术有效地虚拟化和聚合计算设备的输入和输出，从而启动诸多新的计算体验。在本次分享会中，微软亚洲研究院资深研究员吕岩将阐述多媒体计算、智能计算与云计算的相互关系，并通过云中的屏幕与智能视频分析两个项目，说明如何通过多媒体计算与智能计算为云计算带来自然的听说读写能力。

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嘉宾介绍