GMIC港中文教授：做原创技术 中国才有未来

4月29日消息，在全球移动互联网大会(GMIC 2016)上，香港中文大学信息工程学系主任汤晓鸥做了“人工智能的明天，中国去哪儿”为主题的演讲。

全球移动互联网大会(GMIC 2016)

据了解，汤晓鸥从2000年开始从事人脸识别技术研发，除了人脸识别之外，在人脸检测、定位、表情、姿态等相关技术也有。他所在的香港中文大学多媒体实验室，在人脸识别领域位列世界第一。2014年，他领导的计算机视觉研究组开发了一个名为DeepID的 学习模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率，这也是有史以来首次超过99%的LFW识别率。这是在全世界首次实现人脸识别算法超越人眼识别准确率。

汤晓鸥称，学界一直在研究将计算机视觉、人工智能的技术用到日常生活中，但直到 学习出来，计算机的识别能力提升之后，这种大规模应用才能够实现。

汤晓鸥认为，机器学习是大数据训练的过程，大数据训练需要超大的数据，来训练无穷大的网络。这么大的数据，这么大的网络要训练，又需要大的机器，大的GPU集群，要进行并行运算。由于这些条件限制，机器学习只有谷歌、facebook这些大的科技公司才能做到。小的公司想做人工智能，是不大可能的。

中国在人工智能技术上并非处于领先地位，学界此前已经表达过担忧。汤晓鸥称，中国需要做原创技术，“中国原创技术应该去哪儿呢？我觉得不应该去B，也不应该去A，也不应该去T，我们应该去H(华为)”。(丁壮)

　　以下为汤晓鸥演讲实录：

大家好！

今天的会场真的很大，我以前其实做过很多报告，从来没有碰到过这么多没人坐的地方。非常感谢长城会邀请我来做报告，其实我还是比较难请的。一般来说，这是我第一次做学术以外有点商业性质的报告，为什么第一次没有给长城会，我认为长城会更加高端大气，更加适合我演讲的风格。再一个是其他的讲坛没有请我，所以我也没法去。

我昨天晚上写了一个讲稿，我的题目叫做《人工智能的明天，中国去哪儿》，看起来是很大的题目，其实我讲的内容比这个更大，如果讲明天，一定要从昨天开始，后来我决定从1968年开始讲，因为我是1968年出生的，之前的事我也特别不是清楚。

1968年出生以后，我发现外面很乱，学校都不上课了。我就问我妈妈说，这是怎么回事，她说是文化大革命。然后我想，算了，既然学校不开，我也不用上学了，所以就等了七年，七岁的时候上学了，结果在学校一呆，就呆了四十年，四十年下来以后，第一次接触人工智能是1992年，在MIT我上了一门课，我记得当时那位教授发明了人脸识别的算法。当时大家都很激动，这个算法好像能够在实验室里很好的识别人脸，他说这个东西将来非常有用，可以在公安各种各样的场合进行应用。

但是等了整整十年，也没见到用起来。所以我就在我的实验室也开始做类似的实验，等我开始做才发现这个东西根本不靠谱，根本用不起来。但是我们还是跟国家申请了很多钱，因为要反恐，所以我们花了很多钱，但是做的东西其实没有太大用。后来我去了微软，到微软就好办多了，因为微软不搞监控。它的东西主要是玩，玩的话就无所谓管用还是不管用了，你觉得不好玩，你就不玩了。

当时我们一直有一个想法，怎么样把计算机视觉、人工智能的东西用到日常生活中。因为我们有一个非常强大的团队，我们不想只是发一些文章，希望它真正用起来。但是在2005年，这个东西基本上用不起来。你们在日常生活中看不到人工视觉任何的用途。所以我在很长时间从2005年开始，我所有讲座的题目都叫生活中的计算视觉。

我希望把我们这些算法能够在生活中起到一些作用。但是当时有一个问题，因为我们未来在顶级会议上发文章，大家做工程的知道，如果你用几页纸的公式，你这个东西基本上是没有什么屌用的，所以这两个矛盾是非常尖锐的。一方面你要保留你的工作，一方面你要做点有用的东西。后来我们决定必须要找最聪明的人，把两件事情结合在一起做起来。

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。