【分享主题】

机器学习在工业应用中的新思考

第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强分享人工智能在工业应用中的经验历程，以及其对于未来人工智能如何以更全局、智能、低耗的方式落地的思考。

【分享者说】

尽管从图灵测试算起，人工智能已经走过了跌宕起伏的 60 年，j2直播，但 AI 真正大规模应用在工业界的历史却只有十几年。深刻了解这十年间人工智能如何一步步成长为企业提升效率的动力引擎，有助于我们把握其未来的发展方向。

1.工业界正迎来人工智能的新高潮，企业正在思考如何构建人工智能能力，那么工业界设计好的人工智能系统应该关注哪些方面？

2.记忆与推理（或者说更宽或者更深）是推进 Scalable ML System 的两条路径。学术界中，记忆流派被忽视，推理流派被推崇；而工业界中，记忆流派正夜以继日的让科技巨头真正获利——这也被称为「宽与深的大战」。为什么在深度学习横行的时代，我们也需要高维度大规模的宽模型？它们适用于什么样的场景？这样的模型又该如何设计优化发挥其威力？

3.在机器学习圈之外更广阔的工业界，假如你面对的是一群有资深业务经验的「老中医」，但不是很了解人工智能、甚至对人工智能有莫名担心与恐惧，在这样的情形下，一个好的机器学习系统能不能帮助到他们？我们又需要做什么样的事情让他们能够真正理解并利用好 AI 技术？

带着对这些问题的思考，我将分享自己过去在今日头条、百度的一些经验，以及现在在第四范式即将实现的一些技术突破，我希望在人工智能高速发展之际，和各位业内人士共同探讨，实现人工智能工业应用与发展的关键路径。

【讲师介绍】

陈雨强，第四范式联合创始人、首席研究科学家，j2直播，世界级深度学习、迁移学习专家。在百度凤巢期间主持了世界首个商用深度学习系统、在今日头条期间主持了全新的信息流推荐与广告系统的设计实现。陈雨强曾在 NIPS，AAAI，ACL，SIGKDD 等顶会上发表论文，获 APWeb2010 Best Paper Award，KDD Cup 2011 名列前三，其学术工作在 2010 年作被全球著名科技杂志 MIT Technology Review 报道。

陈雨强曾任今日头条推荐系统负责人，设计建立了全新的今日头条新闻推荐与信息流广告系统。以支持千亿特征、千亿数据的流式机器学习系统，让每个用户阅读点击行为都能在秒级更新进模型，实现今日头条新闻推荐在个性化、准确性与时效性的飞跃。

陈雨强曾任百度商务搜索部架构师，在凤巢 CTR 预估系统中成功上线世界首个商业使用的深度学习系统，项目进入百度最高奖 final round，并于 2012 年获百度最佳新人。

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