只谈「技术」,不谈「安全」?今晚,我们聊聊人工智能的AB面

聚焦隐私计算、Deepfake、对抗学习等AI安全领域,精彩全分享。

遥远的 1956 年,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,「人工智能」的概念正式诞生。这是一场历史性的会议,直到后来的几十年,人们才发现它对这个世界的改变是多么深刻。

转眼间,21 世纪的第三个十年已经到来。多年来的长足发展,让人工智能成为了一门广泛的交叉和前沿科学。深度学习算法的创新、高性能计算能力的提升以及移动互联网时代数据的增长,带来了人工智能在上一个十年间的爆发增长期。

高速发展之后,伴随着广泛的 AI 落地应用,人们的担忧也逐渐浮现。技术本身并无好坏之分,而是取决于它为谁所用,又为何而用?

自 2015 年公司成立起,五年来,机器之心与全球近 200 万 AI 从业者共同见证产业发展,见证人工智能与我们发生的每一次互动和进步。传播知识,促进产业智能升级,是机器之心的不变初衷。

2021 年 1 月,机器之心重磅发布「AI 中国」机器之心年度榜单及《2020-2021 全球人工智能技术趋势发展报告》,并同期启动机器之心 PRO· 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」行动。2 月 1 日 - 2 月 7 日,我们连续举办四场技术趋势研讨圆桌,邀请致力于技术突破的一线学者专家与技术领袖,共同探讨人工智能技术发展趋势。 

今晚,技术趋势研讨圆桌系列来到第四场,机器之心邀请了来自阿里巴巴、湖南大学、华为的常万里教授、薛晖博士、王泽博士一起聊聊人工智能技术的 AB 面。


基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库,我们通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域,并邀请了近 100 位专家学者通过问卷形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结,并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻舆论以及模型最佳表现(SOTA)等相关数据库进行了探索性数据分析,并形成了用以帮助技术趋势判定的量化指标 Synced Indicator (SI)。

在这一场圆桌论坛中,机器之心将和几位重量级圆桌嘉宾共同探讨「隐私计算」、「Deepfake」、「对抗学习」等 AI 安全领域的热门议题。

嘉宾介绍

常万里

2020 年入选国家海外高层次人才计划,现任湖南大学正教授,此前全职任英国约克大学终身教职,英国实时系统国家实验室副主任,主要研究实时系统,涵盖软件、硬件与通讯,与工业界合作深入,包括博世、劳斯莱斯,以及多家国际主流车企。常教授博士毕业于德国慕尼黑工大,获 2018 年最佳博士论文奖,本科毕业于新加坡南洋理工大学。现任职多个计算机领域国际顶级学术会议,包括 DAC 自动系统主席、RTAS 工业论文创立主席、ICRA 编委。
 
薛晖博士

阿里巴巴安全部旗下感知与认知智能实验室的负责人,研究领域涵盖算机视觉、自然语言处理以及人工智能安全,应用场景包括音视频及多模态内容安全、电商平台的知识产权保护、基于生物特征识别的身份认证以及新零售门店的数字化和安防应用等;研发的产品服务阿里巴巴集团内 20 多个 BU,超过 200 个场景,并通过云服务为 5000 多家企业客户提供智能化解决方案。团队在多个世界级竞赛中获得优异成绩,拥有 70 多篇国内国际专利授权,在国际机器学习和网络安全顶级学术会议(如 CVPR、NeurIPS、AAAI、ACM MM、ICASSP、Usenix Security 等)上发表 30 多篇高水平论文。
 
王泽博士

华为中软可信使能部主任工程师,MindSpore 框架安全特性负责人。信息安全博士,研究领域包括 AI 安全、网络安全、应用密码学,论文发表在 TDSC、TIFS、Esorics 等顶级期刊 / 会议。

参与方式

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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