6月9日至10日，IEEE SMC學會（IEEE System, Man, and Cybernetics Society）與中國自動化學會、中國科學院自動化研究所、青島智能產業技術研究院共同在京舉辦IEEE 人工智能與控制論國際研討會暨2018中國智聯網大會。
本次會議是IEEE協會首次在中國舉辦的人工智能專題研討會，匯聚了全球人工智能領域的頂級專家及前沿成果。會議旨在共同探討人工智能未來發展的機遇和挑戰。
昨天上午的學術會議由香港城市大學Sam Kwong教授主持， IEEE SMC學會介紹了SMC學會的整體概況，并針對系統科學和工程、人機系統、控制論這三個研究領域做了技術報告。下午的會議由臺灣科技大學蘇順豐教授主持，中國自動化學會副理事長兼秘書長、中科院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍重點介紹了中國自動化學會、復雜系統管理與控制國家重點實驗室的情況。
隨后，北京科技大學賀威教授作了題為“Intelligent Control of Autonomous Flapping-Wing Robotic Aircrafts（自主撲翼飛行器的智能控制）”的報告。復旦大學張軍平教授作了題為“Deep Learning, An 116-year-old Grandmother——Prediction vs Interpretability（深度學習，一位116歲的祖母——預測與可解釋性 ）”的報告。加拿大滑鐵盧大學曹東璞教授作了題為“Parallel Cognitive Autonomous Driving: Framework, Development, and Applications（并行認知自主駕駛：框架、發展與應用 ）”的報告。美國丹佛大學張俊教授作了題為“Internet of Minds: The Concept, Issues and Platforms（智聯網：概念，問題和平臺）”的報告。中國科學院自動化研究所韓雙雙博士作了題為“Parallel Networks: System Architecture, Techniques and its Application（并行網絡：系統結構、技術及其應用）”的報告。中國科學院自動化研究所魏慶來研究員作了題為“Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems Via Local Iterative Dynamic Programming（離散非線性系統的局部迭代動態規劃和最優控制）”的報告。參會代表與報告專家進行了廣泛深入的討論和交流。
會后，主辦方邀請數位專家學者參加了媒體溝通會，進一步回答了媒體普遍關心的人工智能領域熱點話題。
在回答“中國人工智能的發展會否對他國構成威脅”這個問題時，美國宇航局噴氣推進實驗室高級研究員阿德里安·斯圖卡（Adrian Stoica）認為，人工智能旨在讓全人類受益，而不是個別國家，人們都希望為全人類創造更美好的未來。我們都有老齡化的人口，我們都希望有更好的交通和更清潔的空氣，這并不是競爭，我們都生活在這個地球上，所以我們的需求是一樣的，目標是一樣的。
在回答“國家人工智能領域人才培養”的問題時，IEEE Fellow（IEEE院士）、中國自動化學會副理事長兼秘書長、中科院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍認為，人工智能最核心的是人才問題，再有就是應用場景的問題。國家需要提供一個平臺來推動這方面的人才培養，然后立即轉到行業開發，把各種各樣的應用場景做起來。因此，人工智能的技術不只應用到計算機學科，而應該用到物理、數學、化學、語文等所有學科的教育中。
多家媒體圍繞“大數據與人工智能”的關系展開提問，在回答“歐盟GDPR的數據保護法對發展人工智能可能造成的影響”這個問題時，德國馬格德堡大學教授安德烈·紐倫堡（Andreas Nuernberger）表示，目前有很多的公司希望有渠道進行人工智能的研究，但是，深度學習并不能解決所有的問題。比如說，一開始你無法去培訓一個沒有數據的系統，因此你需要讓這些系統更容易獲得數據。他們或許會選擇為數據獲取支付費用，這其中就涉及商業模式和隱私問題。因此，這是一個哲學問題，也是一個倫理問題。
在回答“學術研究中利用小樣本訓練機器的方法目前進展如何”這個問題時，王飛躍教授認為，任何一個產品將來都要回答“數據源是什么，為什么要提這個數據源”這個問題。這個數據源就是要把小數據變成大數據，大數據再變成小智能的過程，我相信這是未來智能的統一路徑。
在談及“人工智能與區塊鏈相結合的發展前景”時，王飛躍教授表示，多年來，大家把人工智能比喻成煉金術，煉金術拿一個小爐子，一點小火就可以煉丹了。人工智能以前是小火，只能解決玩具性的問題。發展了六十年，基本上除了最近幾年能靠一些數據解決一些比較大的問題，像圖像、語音、自然語言處理問題。除此之外，還是有很多的問題解決不了。但是要做成產業就要熊熊大火，我覺得區塊鏈將來就提供人工智能的熊熊大火。所以這兩個是密切相關的，這是區塊鏈智能。智能不能建立在土基上、沙基上，智能要建立在鋼筋混凝土之上，我相信這就會導致整個社會的產業管理的范式轉移。
在回答“距離無人駕駛走入尋常百姓家還需要多久”這個問題時，加拿大滑鐵盧大學駕駛員認知與自動駕駛實驗室主任、中科院自動化所客座研究員曹東璞認為，通用無人車的落地可能還需要較長一段時間，不同國家的情況也不一樣。北美特別是美國可能會比歐洲、亞洲國家更早落地。主要是北美交通場景相對比較簡單，路況比歐洲要好很多，人要比中國少很多。中國的通用無人車。比如說轎車要想在城市公路完全自主行駛的話，我估計還需要一二十年的時間。短期內如果說落地的話，基本上還是定場景的，場景限定得越多，落地就越快。如果我們看定場景無人車的話，就會發現其實很多的定場景是有一些功能特點的。比如說，基本上會有運營、監管，還有應急接管，基本上這三個特點。
近期，不時傳出語音助手被超聲波控制、智能音箱泄露個人隱私等消息，這不免讓人擔心人工智能產品的安全問題。對此，美國宇航局噴氣推進實驗室高級研究員阿德里安·斯圖卡（Adrian Stoica）認為，信息的交往、聯絡過程中，肯定會被一些消極因素所控制和利用。目前有一些法律和技術上的解決方案，但是任何一個技術都可能被壞人所利用，這這是很小的一個方面，不可以阻撓我們繼續發展技術。
香港城市大學教授鄺得互 (Sam Kwong）補充道：“我覺得人工智能現在獲得了很多的關注，這只是一個開始，很明顯有很大的發展空間。人工智能為研究開放了一個窗口，在很多領域進行研究的窗口。各個技術的開始都會有一些缺點或者是說漏洞，所以，我們才需要繼續研究和關閉這些漏洞。”
最后，在談及“AI芯片”話題時，王飛躍教授直言，我不認為現在有所謂的人工智能芯片。德國馬格德堡大學教授安德烈·紐倫堡（Andreas Nuernberger）補充道：“我同意沒有人工智能芯片這一說法。現在芯片的發展加速了深度學習的過程，之前在圖像方面也有這種深度學習，你現在把它們稱作為人工智能的芯片，但這是出于某種特定的目的而生產的產品。我覺得現在物聯網可以讓過程變得更加可靠。可以確保這些網絡和硬件的反應速度更快、更加可靠、更有活力。我覺得這些是智能硬件的現實世界，但是他們的代價很高，因為你需要更加復雜的基礎設施，更多的技術，這和之前是不同的。”
此外，王飛躍教授還向媒體透露了明年中國自動化學會的活動安排。他表示，明年中國自動化學會將召開人工智能和控制論的國際大會，并且繼續舉辦智聯網大會。“這是中國自動化學會和IEEE的合作里程碑。”他說。據悉，中國自動化學會還計劃在明年舉辦世界級的學生機器人大賽，出版人工智能會刊。
據了解，IEEE是世界上最大的學術專業組織，有來自全世界175個國家的40萬名會員。目前，IEEE是全球最大的人工智能人才匯集地，全球最大的人工智能學術平臺，同時也是全球最大的智能技術標準制定平臺。