就像前面所说的「人工智能前沿的重要参与者可能会继续来自美国和中国」，2016 年，我们看到了华人对人工智能发展所做出的贡献，华人力量也逐渐被国际所认可。

华人力量的彰显可从两个维度得见：1. 中国力量在国际学术组织和会议上的存在感和影响力愈发强大，可以看成是中国人工智能快速发展的一个标志；2. 一批优秀的华人学者为产业界所看重，其中最具代表性的美籍华人李飞飞。

1. 百度副总裁王海峰当选 ACL 会士

11 月 28 日晚，国际计算语言学会（The Association for Computational Linguistics：ACL）公布了 2016 年 ACL 会士名单。

截至目前，ACL 历史上在全球范围内累计评出过 40 位会士。而王海峰则成为了首位获此荣誉的中国大陆科学家，同时也是 ACL 目前最年轻的会士。ACL 会士评选委员会在对王海峰的评语中写道：王海峰在机器翻译、自然语言处理和搜索引擎技术领域，在学术界和工业界都取得了杰出成就，对于 ACL 在亚洲的发展也做出了卓越贡献。

参考文章：

2. 黄学东、周志华当选 2016ACM Fellow

2016 年 12 月 8 日，世界领先的计算机学会、全球最大的计算机领域专业性学术组织 Association for Computing Machinery（ACM）正式公布了 2016 年当选的 ACM Fellow 名单。今年共有 53 名成员入选。

新当选的 ACM Fellow 中，仅有两位华人：一位是美国微软首席语音科学家黄学东博士，贡献是「对口语语言的处理」；另一位是中国大陆学者、南京大学的周志华教授，当选理由是「对机器学习和数据挖掘的贡献」（for contributions to machine learning and datamining）。

3. 李飞飞加入谷歌

2016 年 11 月 16 日，谷歌宣布其雇佣了两位人工智能领域的顶级研究者：斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞、前 Snapchat 研究主管李佳，这两位华裔女科学家都是计算机视觉行业的专家。

在人工智能风起的今天，科技巨头从学术界拉拢人才已经成为了一种常态，而李飞飞加入谷歌的消息无疑也掀起了轩然大波。从另一个角度来讲，李飞飞作为第一代中国移民，最后成为谷歌人工智能团队新任领导者，也让我们看到了华人力量的崛起。

参考文章：

中国脑计划一体两翼战略，推动人工智能发展

2016 年 11 月份时，中国科学院神经科学研究所、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室、中国科学院自动化研究所在《Neuron》上联合发表了一篇概述论文《China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing》，介绍了「中国脑计划」在基础神经科学、脑疾病和脑启发计算上的研究进展。

在论文中，直播，作者们写到，「神经科学的一个普遍目标——理解人类认知的神经基础——应该成为「中国脑计划（China Brain Project）」的核心。此外，中国也应该投入资源和研究能力，以满足迫切的社会需求。由主要脑疾病造成的社会压力逐渐上升，所以现在迫切需要一种预防、诊断和治疗脑疾病的新方法。在大数据的新时代，受大脑启发而得的计算方法和系统对于实现更强的人工智能和更好地利用越来越多的信息至关重要。正是由于对这些问题的考虑，中国脑计划项目提出了「一体两翼」战略（图 1）。其中对基本神经回路机制的认知的基础研究提供了输入并且接受来自脑疾病的诊断/干预和脑启发智能技术（两翼）的反馈。」

此篇论文的作者包括：蒲慕明（Mu-ming Poo）、杜久林（Jiu-lin Du）、熊志奇（Zhi-Qi Xiong）、叶玉如（Nancy Y. Ip）、徐波（Bo Xu）、谭铁牛（Tieniu Tan）。

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神经机器翻译，不止谷歌一家

2016 年 9 月底，谷歌宣布将其神经机器翻译技术（GNMT）整合到了其谷歌翻译应用中，引起了很大关注。但实际上，利用人工智能做机器翻译的企业并不只有谷歌一家，中国的百度、讯飞、搜狗等公司都在 2016 年拿出了一些值得关注的机器翻译上的新应用。

在机器之心 2016 年对百度 NLP 团队和百度首席科学家吴恩达的采访中，他们就曾谈到百度其实也非常早的就进入到了神经网络机器翻译领域。已当选 ACL Fellow 的百度副总裁王海峰博士就曾告诉机器之心：「我们从 2014 年开始便尝试做基于神经网络的翻译系统，2015 年发布在线翻译系统的时，BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）指标已经比传统的 SMT（统计机器翻译）系统高六、七个点。我们同时还开发了离线版本，可以在手机上使用，当时学术界对于深度学习的翻译方法到底是否实用还有一番争论，我们很早就发现基于 Attention 机制的 Seq2Seq 深度学习模型是有用的，经过多次实验验证，在很多集合上超过了传统方法。同时，针对 NMT 本身存在的一些问题，进行了技术攻关，开奖，短短 3 个月的时间便完成了开发和上线。当大家还在讨论 Attention 机制时，我们已经结合了原有的统计方法上线。可以说，百度翻译是全球首个互联网神经网络翻译系统。」