猎云注：不可否认，过去的2017年是人工智能的第一年。整整一年，人工智能技术继续发挥实力，在多个行业取得丰硕成果。国内涌现出一批人工智能创业公司，BAT巨头也在人工智能行业广泛部署。为此，雷锋盘点了2017年人工智能的几个热门事件。文章来源：雷锋。原文如下：
回顾2017年，人工智能的发展可谓洋洋得意，令人振奋。最振奋人心的消息是，国务院7月20日正式发布《新一代人工智能发展规划》，从此人工智能的发展上升到国家战略层面。
其次，给AI科技评论留下深刻印象的是第三次进化。5月27日，死灰复燃的围棋AI程序击败了人类第一围棋高手柯洁，进而引爆了全民讨论的AI。就在几个月后，团队发布了“自学”版，再次震惊世界。于是，“通用算法”诞生了，它征服了更多的人类象棋。一年三次大的进化，迫使外界一致惊呼AI的进步速度超过了人类的想象。
以下AI科技评论将盘点2017年人工智能行业的重大热点事件。
继李世石人机的“世纪大战”之后，升级再回来，进化了三次
1月3日，神秘围棋大师身份暴露，是王者归来。
2016年3月15日，在4: 1击败李世石后，DeepMind立即宣布AlphaGo进入封闭状态。直到2016年12月29日晚，一个注册为“大师”并标有韩国九段的“网棋玩家”先后踢开了在线围棋网站翼城和野虎。截至2017年1月4日晚，师父连续取得59场胜利，击败了15位世界冠军，分别是中国、韩国和日本的“当日第一人”柯洁、朴正焕和山雨。特别是在1月3日晚击败了世界头号围棋手柯洁之后，神秘大师终于在1月4日晚宣布自己是AlphaGo。
到目前为止，算法已经升级的AlphaGo已经正式回归外界。新AlphaGoMaster的技术解密在这里。
10月19日，DeepMind团队发布了AlphaGoZero，再次震惊世界。与之前的AlphaGo相比，这个版本的AlphaGoZero在AI开发上迈出了非常重大的一步，——‘自学’。技术解密到了。
12月7日，AlphaGoZero再次进化，通用算法AlphaZero诞生，征服了围棋之外更多的棋类。技术解密到了。
人工智能系统天平动打败了四名德国顶尖运动员
1月30日，在宾夕法尼亚州匹兹堡的里弗斯赌场，由卡耐基梅隆大学(CMU)开发的人工智能系统天平动(天平动)赢得了对德州扑克四大玩家的最后胜利。
Facebook人工智能研究所的田元东博士解释了德州扑克游戏背后的原理，在该游戏中，人工智能打败了人类。他认为相比AlphaGo，德州扑克这种信息不对称的游戏更有实用价值，未来的发挥空间也很大。技术解密在这里
百度首席科学家吴恩达离职创业
3月22日，机器学习公认的大师级人物吴恩达宣布离开百度，瞬间引爆全网。
吴恩达在他的公开信中说：“我将继续致力于使用人工智能来领导这个伟大的社会变革。”。除了推动大公司使用人工智能，还有很多创业机会和对人工智能进行更深入研究的机会。”之后，圈内人士一度盛传，吴恩达最有可能的去处是硅谷自主驾驶创业公司Drive.ai，因为“Drive.ai最初是由斯坦福人工智能实验室的几位研究人员建立的，吴恩达出生在斯坦福人工智能实验室。另外，CarolE。“人工智能驱动”的创始人之一赖利是吴恩达的妻子。后来，这一预测得到了吴恩达妻子卡罗尔雷利的回答：他不会加入人工智能。另一个猜测是，吴恩达将从事人工智能教育。吴恩达是在线教育平台Coursera的创始人之一，他很可能会回到原来的工作岗位。
经过几个月的等待，吴恩达的创业项目陆续向公众开放。第一个项目是Deeplearning.ai，这是一套深度学习在线课程。第二个项目是建立一个1.5亿美元的人工智能投资基金。第三个项目，Landing.ai，旨在用ai赋予传统制造业力量，并与富士康等多家制造企业达成战略合作。
谷歌正式发布第二代TPU，对抗英伟达GPUTeslaV100
5月19日凌晨，在Google I/O2017发布会上，Google正式发布了第二代TPU。
Google在2016年公布项目计划后，直到2017年4月才看到详细的文档和论文。TPU的目标很简单。它是为各种深度神经网络设计的，可以高速、高能耗地执行深度学习模型的推理任务。在当时的几个方案中，ASIC的功能是完全固定的，FPGA的速度优势并不大，GPU在模型训练上没有问题，但是推理任务的成本太高，TPU的灵活性略高于ASIC，推理任务的能耗比远远高于GPU。虽然本文比较的对象存在争议，TPU在某些任务上的表现也不理想，但以TPU为代表的定制芯片方案注定是深度学习大规模商业应用的必要基础。谷歌官方发布的第二代TPU大大提高了计算能力和存储能力。与NVIDIA上周刚刚推出的GPUTeslaV100相比，每秒可实现120万亿次浮点运算，Google的第二代TPU每秒可实现180万亿次浮点运算。最重要的是，它还可以支持模型训练。
国务院发布《新一代人工智能发展规划》
7月20日，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》。《规划》给出了三步走的战略目标：到2020年，人工智能的整体技术和应用将与世界先进水平保持同步，人工智能产业将成为新的重要经济增长点，人工智能技术的应用将成为改善民生的新途径。到2025年，人工智能基础理论将有重大突破，部分技术和应用将达到世界领先水平。人工智能将成为中国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设将取得积极进展。到2030年，人工智能的理论、技术和应用将整体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。除战略目标外，还提出了六项关键任务：
构建开放协同的人工智能科技创新体系。
培育高端高效的智能经济。
建设安全便捷的智能社会。
加强人工智能领域国防和民用技术的融合。
构建无处不在、安全高效的智能基础设施系统。
新一代人工智能重大科技项目前瞻性布局。
苹果第一篇机器学习论文获得CVPR2017年度最佳论文
夏威夷当地时间7月22日上午，CVPR2017获奖论文结果在夏威夷会议中心正式公布。苹果去年12月发表的SimGAN反互联网研究成为最好的两篇论文之一。本文提出了一种SimGAN训练方法，该方法由模拟器、细化器和鉴别器三部分组成。这种方法是在GANs之父IanGoodfellow的研究基础上提出的。文中提到的模型与GANs的区别在于输入值是合成图像，而不是随机向量。“SimGAN”中的“Sim”一词指的是“模拟器”一词，他们要解决的问题是提高合成图像的质量。但有趣的是，这篇论文获得了CVPR2017年度最佳论文，外界对此提出质疑，称其创新突破并不大。
ImageNet Challenge退出历史舞台，WebVisionChallenge取而代之
夏威夷当地时间7月26日，ImageNet大规模图像识别挑战赛正式退出历史舞台，未来将被WebVisionChallenge取代。ImageNet数据集的创始人之一李菲菲和他的学生邓嘉在2017年CVPR研讨会上做了主题演讲，他们对ImageNet过去八年的历程做了深刻的回顾和总结
自ImageNet成立以来，已经举办了8次挑战，由原来的算法识别物体的准确率从71.8%提高到现在的97.3%，识别错误率已经远低于人类的5.1%。所以这种竞争完成了历史使命，失去了存在的意义。相比手工标记的ImageNet数据，WebVision中的数据噪音更大，识别难度更大。另外，它的数据更多的是从网络上获取，所以成本要低很多，这也是WebVisionChallenge取代ImageNet Challenge的原因。
周志华教授当选为2021年国际犹太人大会项目委员会主席，杨强教授当选为国际犹太人大会理事会新主席
8月22日，宣布了2017年国际人工智能大会的最佳论文，收到了由人工智能首席科学家陶大成博士领导的悉尼人工智能研究所的13篇论文，陶大成博士也担任了会议的地区主席。在这13篇论文中，《TagDisentangledGenerativeAdversarialNetworksforObjectImageRe-rendering》获得了最佳学生论文奖(StudentBestPaper2017)。此外，HKUST计算机科学与工程系系主任杨强教授当选为IJCAI理事会新任主席，任期两年，即从本届IJCAI会议结束至2019年IJCAI会议结束。来自mainland China的人工智能学者周志华被任命为国际人工智能大会2021项目委员会主席，他也是美国人工智能大会2019项目委员会主席，因此他也是第一位在AAAI和国际人工智能大会两次高层会议上担任项目主席的中国学者。
阿里巴巴宣布成立达摩学院
10月11日，阿里巴巴CTO张剑锋在阿里云起发布会上宣布，阿里巴巴已成立全球研究院——阿里巴巴达摩院。达摩学院的英文名是“DAMO”，是“探索、冒险、动力观学院”的缩写。达摩研究所由独立研究中心、大学联合实验室和全球开放研究项目组成，涵盖量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、可视化计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等。涵盖机器智能、智能网络、金融技术等诸多工业领域。
2017中国计算机大会召开，顶级AI行业多头现场做报告
10月26日，由中国计算机联合会(CCF)主办、多方协办的中国计算机大会(CNCC2017)在福州海峡国际会展中心举行。雷是会议的独家战略合作媒体。会议主题为“改变世界”，邀请了近十位院士、300多位国内外计算机领域知名专家、国际国内著名IT企业家发表演讲。会议包括14份特邀报告、2个会议论坛、40多个前沿技术论坛和30多个专题活动。同时举办科技成果展，80多家企业参展。本次会议的规模成为迄今为止规模最大、人数最多的一次，近700家企事业单位和6000多名专业人士参加了展览。丘成桐、梅红、沈向洋、李菲菲、唐道生等众多学术界大牛出席了会议并做了专题报告。
深度学习教父GeofferyHinton发表了一篇关于“胶囊”的新论文，引起了学术界的关注
10月28日，深度学习教父GeoffreyHinton发表了一篇关于胶囊的新论文，立即引起了学术界的热烈讨论。雷锋。com也在第一时间对整篇论文做了精译。
为了避免神经网络结构杂乱无章，韩丁提出把专注于同一类别或属性的神经元打包在一起，就像胶囊一样。当神经网络工作时，这些胶囊之间的路径形成稀疏的激活树结构(整个树中只有路径上的一些胶囊被激活)，从而形成了他的胶囊理论。胶囊等网络结构符合人们“一次识别多个属性”的直观感受，但也带来了另一个直观问题，即如何训练不同的胶囊，如何让网络决定胶囊之间的激活关系。辛顿解决的关键问题是学习不同胶囊之间的连接权重(路线)。雷锋。网站翻译了wh
12月13日，在谷歌开发者大会上，谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李菲菲宣布，谷歌中国中心正式在京成立。该中心由李菲菲和谷歌云R&D负责人李佳博士共同领导。李菲菲将负责该中心的研究工作，并协调GoogleCloudAI、GoogleBrain和中国当地团队的工作。
谷歌中国中心专注于人工智能基础研究，与中国人工智能学术界建立了长期合作和密切联系。李菲菲表示，谷歌中国中心致力于中国人工智能长期研发合作的第一步，也期待在中国本土合作取得成果，为更多的学生和研究人员提供高质量的人工智能和机器学习教育支持。
以上是雷锋总结的2017年人工智能12大新闻事件。
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