8月26-27日，由中國人工智能學會（CAAI）發起并主辦、中科院自動化研究所與CSDN共同承辦的2016中國人工智能大會（CCAI 2016）將于在北京·遼寧大廈盛大召開，匯聚全球頂級人工智能專家共論前沿技術與產業實踐。除了重磅主題報告，大會設置了“人工智能驅動的人機交互”、“機器學習的明天”、“人工智能青年論壇”和“人工智能產業論壇”等四大專題論壇，邀請來自知名院校及創新企業的專家擔任論壇主席，就當前人工智能領域的核心問題展開討論。
大會前夕，“人工智能驅動的人機交互論壇”聯席主席，騰訊科技公司微信模式識別中心技術總監陳波接受CSDN記者專訪，介紹了她與人工智能結緣的故事，人工智能技術在微信的應用與挑戰，人工智能對開發工作的影響，以及“人工智能驅動的人機交互論壇”的策劃思路。
騰訊科技微信模式識別中心技術總監 陳波
陳波，2010年開始組建微信模式識別團隊，現為騰訊科技微信模式識別中心技術總監，負責微信人工智能相關的研發于管理工作，團隊研究方向有語音識別、圖像分析、語義理解、微信大數據挖掘等，其研發成果廣泛應用于微信和騰訊其他產品中。對外提供的服務有微信語音識別、圖像分析、音頻指紋、微信語義客服機器人等，日服務量達數千萬。目前致力于創建微信對話機器人的平臺，更智能連接微信公眾平臺的服務。
采訪實錄
CSDN：能否介紹影響您選擇從事人工智能工作的因素？
陳波：我有幸在清華大學電子系智能圖文處理實驗室學習和工作了一段時間，主要做一些OCR和人臉識別的工作。這段經歷讓我接觸到世界一流的模式識別研究，帶我走進了AI的大門。當時的丁小青教授和劉長松副教授對我影響很大，除了學術水準，他們腳踏實地、嚴謹的工作作風也讓我今生受益匪淺。
后來加盟了騰訊，趕上了移動互聯網大潮，交互方式迎來新的發展契機，模式識別領域的研究顯得越發重要，我們許多研究成果逐步落地到微信產品中，帶給用戶全新的交互體驗和智能服務。目前我們基于LSTM的語音識別在微信上服務人數過千萬；我們基于語音識別、自然語言理解的智能客服技術給騰訊多個產品（包括微眾銀行、微信團隊、公眾號客服、騰訊游戲運營等）提供了高效率的智能服務，日服務量級也達到千萬級別；我們的圖像識別和音頻指紋技術也早已用于微信掃一掃和搖一搖中。這些讓我對人工智能技術充滿了更多的信心。
CSDN：最近一年的人工智能領域，有沒有一些讓您驚訝或者興奮的進展？
陳波：近年隨著各行業的數據越來越多，機器學習技術在工業界多種應用任務越來越多的嘗試，例如image、video、speech、NLP等大領域，算法創新和技術進展都層出不窮，通常結合工程上的“trick”，有些結果表現也非常亮眼，通常是在數據的內部表征方面有獨特之處。但同時我們也應該注意到，相應的理論分析在共性抽象上還遠遠不夠。
CSDN：您的機構在應用/研究人工智能技術時，遇到的主要挑戰有哪些？能否分享您的解決思路，以及最近的成果？
陳波：我們隸屬于公司，目前相對更注重技術創新在公司業務的應用落地。機器學習技術的進展非常多，同時挑戰也在持續。這里不提純學術上的挑戰，提綱挈領地從業務角度來談幾點：
1、隨著真實社交數據增加，數據分布變化多樣，噪聲復雜，高效的數據預處理方面的機器學習技術的研究和恰當使用可能會對最終結果有影響。
2、大多數傳統機器學習訓練方法對模型的表征折中，我們既希望它辨識模式的提煉總結，又希望它避免inference的負面“均衡”帶來的混亂。改變上述問題的框架創新是對于多個領域應用的general的挑戰。
3、在現實環境下，深度增強學習中狀態空間、action空間、reward等有“創意”的描述也是不小的挑戰。
4、一些國內外研究者已經對無監督預測學習、結合貝葉斯統計的深度學習、層級增強的memory，reasoning，planning的表征等一些學習框架的重新思考發起挑戰。
5、企業實踐與學術研究不同，通常單一的技術很難得到最好結果，所以在具體業務場景中，需要靈活有機地把多種機器學習技術從本質上思考，并有效融合、創新解決具體問題。這也是所有應用任務的一大挑戰。
CSDN：您最為看好哪些人工智能技術的前景？為什么？
陳波：從技術上說有如下幾點：
1、無監督預測學習，例如小孩的模仿、聯想等；
2、單例（有限例）學習；
3、結合貝葉斯統計的深度學習，使得融入由因到果或互為因果的relation變得容易；
4、層級增強的memory，reasoning，planning的表征方法；
5、深度增強學習；
6、動態neural turing machine及其變種。
上述技術的突破可能需要很多年，但它們的落地應用可以使得相當程度的機器智能改善人類生活，例如機器助理、自動駕駛、智能服務等。
CSDN：您認為未來的軟件工程師都需要學習哪些人工智能技術？
陳波：要看實際情況來定。原則是專業的人做專業的事，但可以從兩個層次來理解：
1、人工智能未來應該是一種工具，軟件工程師特別是應用開發層面的東西只需要會用就好了，這時候需要工程師對一些主流的開源AI工具、一些專業公司提供的AI云服務有基本的了解，能夠正確評估技術和匹配需求，將現有的成果正確引入到自己的開發工作。
2、人工智能應該是一種思維方式，工程師可以重新思考自己從事的工作：是否可以借鑒AI的思想去改善和提升現在的工作？比如安全領域，過去很多危險賬號的打擊都是case by case的，現在可以借鑒機器學習的方法來提升。這時候還是需要工程師能夠對AI的基礎有深入的理解，同時也要對開源的AI工具比較熟悉，將其適配到自己的工作中。
CSDN：請談談您為CCAI 2016進行的準備工作，能夠為聽眾解決哪些問題。
陳波： CCAI是倍受業界關注的人工智能盛會，做為本次會議人機交互論壇的聯席主席，我和顏水成老師從學術界和產業界邀請了多位人工智能技術教授專家和人工智能創新企業的技術領軍人物。在使用語音識別、語義理解和視覺計算等AI技術來提升人機交互能力和體驗上，他們都有著豐富的經驗積累。我們希望：
1、借助這次論壇討論請各位專家現身說法，通過分享各自領域使用人工智能技術提升人機交互體驗的現狀和難點，讓聽眾感知到人工智能驅動下的人機交互技術正在逐漸影響著每一個人的生活。
2、通過本次論壇嘉賓經驗的分享能引發新的創意，通過觀點的碰撞能產生創新的火花，為從業者更佳深入的理解和使用人機交互技術帶來的變革，為推動人機交互等人工智能技術更深入地應用和更蓬勃地發展帶來幫助。
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本文標題：微信陳波：人工智能技術實戰的五大挑戰
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