文/木易
假如穿越回两千五百年前，当你问欧洲人万物从何而生时，他们大多数给到你的答复是荷马史诗中众神创世神话。只有极少数开始理性思考的哲人会告诉你，万物的创生是水，泰勒斯；是气，阿那克西美尼；是火，赫拉克利特；是数学，毕达哥拉斯。直到他们的思考被恩培多克勒系统综合，认为构成万物的元素主要有四种：水、火、土、气。
其中，除了毕达哥拉斯认为万物起始于数学是抽象思维，水、火、土、气都是物质实在。
如今，如果你要问世人，万物因何而生？受过现代科学教育的人给到的回答会是进化论、宇宙大爆炸、原子论、量子力学……
两千多年来，人类的认知一直因循着逻辑辩证不断穷究。直到今天，人类开始思考，除了我们所能耳闻目睹的物质，以及抽象的思维意识之外，还有哪些事物可以“生”万物？
对于这个问题，GMIC北京2018“AI生万物”主题峰会给到你关于“AI”的答案。
本届会议，不仅邀请到创新工场董事长兼首席执行官李开复，Facebook人工智能团队首席AI科学家Yann Lecun，卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchell，百度总裁张亚勤，以及红杉资本全球执行合伙人沈南鹏等世界顶尖人工智能专家学者、企业高层、投资人等参会演讲，业界一众科技独角兽、新兴企业也齐聚一堂。
在古希腊，除了探索自然的哲学家外，还有探索人类和社会本身的社会科学哲学家。苏格拉底、柏拉图和亚里士多德是探索人类哲学的“希腊三杰”。作为探索以人工智能为代表的新兴科学现代“三杰”之一，Yann Lecun在本届会议上第一个带来了“AI的最新技术趋势”主题演讲。
以下是OFweek人工智能网整理后的演讲实录：
杨立昆（Yann Lecun）：大家晚上好。我这边是晚上，你们那边应该是上午。非常抱歉我不能亲自到会场。我是杨立昆（Yann Lecun），来自Facebook，以及纽约大学人工智能研究团队。今天我想讲一下关于人工智能目前的进展情况，同时也介绍下深度学习的未来，以及我们所面临的关于深度学习各方面挑战，如何让机器变得更加智能。
首先，我们看一下当下的AI系统，目前所有的应用，不管是影像、声音，还是图像识别，翻译，以及测试等等，这些都是AI的应用。通过深度学习我们可以训练机器，比如说向它展示一个车的图像，它就会知道这是一辆车，下次向机器展示同一个图像你就会得到想要的答案。你可以看到在这种指导下的学习对于计算机学习来说是非常重要的。
深度学习，比如科学培训，机器进行端到端的培训可以完成各种任务，它会告诉你最后输出的是什么。机器会学习整个过程，是端到端的学习过程，通过这种方式机器计算机会更好的了解我们的世界。关于人工神经智能，我们知道神经网络是非常强大的。我只有在非常强大的计算机上才可以运用，需要有CPU加以辅助。在深度学习变得比较普遍之前，我们需要确保什么样的系统可以进行应用。
举个例子，这是我们在2009年、2010年在纽约大学合作的一个实验（见上图），可以看到它可以识别图像，可以看出马路上的建筑，天空以及路上的车和人等等。我们可以利用这样的技术识别一些车辆。
