前言：
世界人工智慧大會國際前沿演算法峰會於2019 年 8 月 30 13:30-17:45在上海舉辦。其中邀請了4位重量級嘉賓進行了主題講話。對未來的研究方向有一定啟發。具體細節筆者忘記了，只能記錄大概的方向和主要思想。
需要學習的新知識：
比較新穎的知識：
michael i. jordan作為機器學習之父，提出了人工智慧領域的重要問題。(1) 如何進行少樣本學習。(2)如何進行少樣本學習的準確率估計。
針對問題(1):michael i. jordan提出，優化多個模型f1,
f2,.
..,f
nf_1,f_2,...,f_n
f1,f2
,..
.,fn
在少量有標籤樣本上的損失。除此之外，進一步讓各模型在無標籤模型上表現一致。
針對問題(2):michael i. jordan提出，設計多個估計函式，進而可以實現估計，也有一些現有的結果證明了估計的準確性。
楊強教授主要講解了4個部分。
(1) ai演算法能夠實現自動化嗎。
automl已經是人工智慧目前的乙個重要的研究方向，需要學習。楊強教授提到了其中一些工作，比如autoptl(保護隱私的自動遷移學習). 另外，autonlp仍然是一項很有挑戰性的工作.
(2) 資料問題
同樣，楊強教授仍然提到了資料問題。其主要提到遷移學習和聯邦學習兩個概念。前者解決資料稀疏性問題，後者解決資料碎片化問題. 而這也是筆者第一次聽說聯邦學習。
(3) 算力問題
楊強教授也提到了如何進一步提高人工智慧算力。其中提到了設計一種不考慮丟包而提高效率的新型協議。
(4) ai實現反欺詐
反欺詐問題是人工智慧研究中的乙個重要問題。反欺詐**於欺詐，而欺詐主要有 a.對輸入作假。b.對模型作假。
周志華教授認為深度神經網路之所以起作用，是因為其有3個機制:(1)逐層處理。(2)特徵變換。(3)足夠的表達力。其認為這一定程度反映了一種優秀學習方法的本質。由此出發，其介紹了自己的工作深度森林, 這樣具備上述3個機制的方法在有符號資料的任務上要超過神經網路。是對人工智慧研究方向的乙個很好開拓。
王立威教授介紹了多個話題，但是筆者只記得乙個，就是如何通過理論設計網路。其中，教授例舉了resnet和transformer兩個模型對應的微分方程。對網路結構給出了乙個很有意思的解釋，值得了解。
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