图灵奖得主姚期智加盟旷视学术委员会担任首席顾问
11月5日，中国领军人工智能公司旷视科技Face++联合清华大学、清华交叉信息学院以“人工智能的本质创新”为题举办了一场特别的研讨会，同时宣布成立旷视科技学术委员会，并邀请中国科学院院士、首位图灵奖华人得主姚期智先生担任首席顾问，作为学术指导协助旷视加快推动产业实践。会上，姚期智院士与旷视科技Face++三位创始人印奇、唐文斌、杨沐，以及首席科学家孙剑博士分别针对人工智能在理论、算法、工程和产业各个层面的本质创新展开了热烈的讨论。
旷视三人组回家求学 回溯纯正的“Yao文化”
提起姚先生和他的“姚班”业内都不陌生。作为世界现代密码学、理论计算机科学、量子计算等领域的奠基人和图灵奖唯一华人得主，姚期智先生创办的“姚班”培养出了一大批中国计算机科学的顶尖人才，其门生也早已遍布国内外 AI 产业和计算机科学研究的各个关键领域。旷视科技Face++的三位创始人——印奇、唐文斌、杨沐正是出身于姚班（其中旷视CTO唐文斌曾是首届“Yao Award”的一等奖得主），而旷视研究院的团队中也有相当数量的姚班学徒。
到底“姚班”拥有怎样的魅力？会上，来自旷视科技Face++的姚班学子们纷纷分享了各自对于“Yao 文化”的理解。杨沐认为，姚班让创新变成了生活习惯，有鼓励“解决没有人解决的问题”的培养机制。印奇认为姚班培养人才拥有三个要素：第一是有一套清晰的思维框架和野心，让同学们能够形成一套各学科通用的方法论；第二是姚先生能够为学生们提供接触世界顶级牛人的机会，见识到行业的“天花板”，第三是为同学们提供了很多能够把理论应用到实践的机会。而唐文斌则将这次座谈视为一个“回家求学”的过程：“我们在创业中包括在做技术、做产品、做产业的过程中，一直在思考的只有一个问题——怎么样能够更快速推动这行业的发展。但是到目前为止也没有特别好的答案，所以趁着今天这个机会我们回到母校、回到姚班向姚先生来请教关于人工智能最本质的问题。”
姚期智——理论创新的本质是跨界学科的探索
我们知道，人工智能发展到现在和之前的理论奠基是分不开的，但是随着技术的进一步探索，我们也清楚深度学习未必能够成为解决问题的终极理论，所以在当今人工智能实践当中，基础理论的下一个创新点在哪里？对此，姚期智院士给出了自己的看法：“深度学习确实是给人工智能、给整个人类，对于‘什么叫做智能’这件事情开了一个窗口。虽然还不能够完全让我们解决这种问题，但是给了一些提示，这才是让人们兴奋的一点，也使我们的研究有了更大的动力。但从基础理论来讲，如何用跨学科的方法找到人工智能的奥秘才是我们当下面临的最具挑战性的问题。”
图：中国科学院院士、图灵奖得主、旷视学术委员会首席顾问姚期智先生
姚期智院士认为，这是人工智能最好的时代，给了新一代人才成为下一个牛顿和爱因斯坦的机会。会上，姚院士同时也给出了人工智能行业所需人才的两点要素——聪明、实战经验。
“聪明对于人工智能人才来讲是一个很重要的特质，因为如果你是用人工智能来解决问题那么原先学习的很多东西都可以不学，如果你足够聪明，经过两年的培训，你就有可能成为机器学习领域非常顶尖的专家并解决很尖端的问题。” 姚期智院士同时强调，一味的追求学术论文积累而不注重实践，也会出问题。姚院士在做比喻的时候讲到，“你在武当派练内功以后，你的剑法学的很好以后，但是你没有实战经验，那你肯定出问题，出去碰到高手可能一下子就被解决了，所以这个实战经验是非常的重要。”
孙剑——算法创新的本质是实用
图：旷视科技Face++首席科学家、旷视研究院院长 孙剑
针对在算法上的创新，旷视科技Face++首席科学家兼研究院院长孙剑博士指出：“人工智能是一个跨学科的研究。在研究算法如何创新之前，我们要明确算法的三个重要方面，首先是要对算法要解决什么样的问题有明晰而深刻的理解，其次是你的算法在特定时期对于解决问题是否具有通用性，也就是说通用性越强，算法影响越大；最后是有没有同行或业界在用，是否解决痛点并触及问题的本质。”孙剑博士补充，“我们希望做到的是能够公布出来让业界看到，并主动去用甚至不得不去用的算法，这样才能够称为算法的本质创新。”
正如2015年由孙剑博士团队开发 ResNet ——ResNet 的诞生不仅横扫了 ImageNet 和 MS COCO 五项顶级世界竞赛冠军、揽获了 CVPR 2016 最佳论文奖，也被 AlphaGo Zero 所引用从而大幅提升了决策的效率和精度 ，但这些都不本质——其真正的创新价值在于具有通用性的 ResNet 成为了视觉乃至整个 AI 界的一个基础，因为能够解决核心的问题才能使其成为计算机视觉最流行的架构之一。
印奇——产业创新的本质是在对的场景中反复实践
图：旷视科技Face++创始人兼CEO 印奇
旷视科技Face++做了六年的产业，是中国最具创新性的人工智能前沿科技之一。而对于产业上的创新，旷视科技CEO印奇有自己的心得体会。“定义一个问题往往比解决一个问题更难，也更重要。 举个例子来讲，在金融安全领域，旷视的产品有很好的应用场景，目前也基本覆盖了所有互联网金融的头部用户。一开始我们认为对于用户来讲人脸识别本身是最重要的技术，但随着对行业的深入我们发现活体技术和防欺诈技术才是戳中用户痛点的、更本质的关键。而我们对这个行业问题本质的定义是基于深扎到这个行业和场景之中不断的实践才能得出的。”
对此，孙剑博士补充和研究机构不同的体验是，大的研究机构是“自上而下”的研究，或许在做工作的时候是看似不本质的创新却有可能带来意想不到的结果，比如说 ResNet。而在旷视工作的一年多时间里，孙剑同时推动“从下到上”的研究，从需求发掘到靶向研究，和大家一起明确地看到哪些是触及本质的研究方向，才能让研究成果真正的应用到产业当中。而旷视科技Face++成立学术委员会正是希望能够和世界上最优秀的科学家一起共同解决问题，形成产学研的跨界闭环。
定义人工智能最重要的 Next Big Thing
最后姚期智院士在回答“人工智能和人的智能最终是否是一组解”的时候给出了终极答案——量子计算或许是人工智能的理论基础。他提出：“我们人类想要模仿自然界，这个是一个最后的关口，我们一旦做好量子计算机就能够模仿宇宙中各种东西的运转，包括设计材料。所以我们可以把量子计算，看作是一个我们对于老天竞争的第一个事情。”
图：姚期智院士接受旷视研究院院长孙剑博士授聘书
人工智能越来越热，也有越来越多的人涌入这股洪流之中，在聒噪的环境中冷静下来，找到人工智能本质创新的解，才是通往下一关的钥匙，此次对于人工智能本质创新的探讨就是旷视科技Face++寻找问题答案的解法之一。而为何在此时成立学术委员会，印奇表示：“在公司的业务场景创新当中，我们已经看到一些非常明确，且更本质的问题，需要借助更好的理论框架去解决。同时作为行业领军企业我们也这样的责任，去发掘一些本质的问题、做本质的创新，探索一些更正确的产学研相结合的模式。”