近日，英特尔-南京大学人工智能联合研究中心正式成立。双方将从产品、应用、生态建设等多个层面共同发力，致力人工智能技术创新与升级，加快不同AI解决方案的研发与部署，推动人工智能全面发展与落地，惠及大众。

　　那么，双方如何把学术新理论、新算法推动到市场应用？如何打造一个广泛的AI生态系统？活动中，笔者有幸采访到了南京大学人工智能学院院长周志华和英特尔中国研究院院长宋继强，听两位专家如何解读。

　　“深度森林”:深度学习不是只有深度神经网络模型一种

　　深度学习最大的贡献可以说是表征学习，通过端到端的训练，发现更好的特征，而后面用于分类的输出功能，往往也只是普通的一些经典而又简单的方法而已，所以，只要特征足够好，分类函数本身并不需要复杂。目前深度学习的成功都是建立在多层神经网络的基础上，那么这种成功能否可以复刻到其他模型上呢？

　　南京大学人工智能学院院长周志华老师尝试提出了一种深度森林模型。此外，还提出了一种全新的决策树集成方法，使用级联结构让深度森林做表征学习。“深度森林”的出现吸引了很多研究者的关注，这是一种基于决策树森林而非神经网络的深度学习模型。

　　虽然，目前深度神经网络模型是产业界和学术界追捧的对象。但是，目前的深度神经网络也有诸多缺陷，比如太多超参数、需要大量训练数据、理论分析难、黑箱模型，以及模型一旦选定复杂度即确定，通常远大于任务“所需”复杂度等等问题。“深度森林”并不是要替代深度学习，它本身就是一种深度学习，是首个不使用BP算法来训练的深度学习模型，这本身在学术上很值得探索。

　　从应用价值的角度讲，周志华表示，在图像、视频、语音之外的很多任务上，深度神经网络往往并非非常好的选择，不少时候甚至表现不佳，比如符号建模、混合建模、离散建模等问题上。“深度森林”在这些任务上可能有更好的表现。目前，深度森林模型已经有大型企业应用并取得了很好的效果。

　　人工智能联合研究中心只是个开始

　　英特尔-南京大学人工智能研究中心是英特尔并行计算中心(IPCC)计划的一部分，也是中国首家设立的聚焦在人工智能的IPCC。

　　周志华表示：“英特尔与南京大学人工智能联合研究中心的成立，不仅会进一步推动我们在人工智能机器学习算法方面的研究，同时会进一步扩大我们在机器学习和理论算法方面的研究，对芯片和架构进一步发展的影响。更重要的是，英特尔已经给各行各业的很多高端用户提供了技术支持和服务，通过跟英特尔的合作，能够进一步把我们的研究成果推向产业化应用，提供更好的发展空间。”

　　在“深度森林”算法研究方面，该类技术是一种基于不可微分单元(即树/树集成)的方法，具备适合多核芯片架构加速等特点，并且能够比基于神经网络的感知器更好地处理离散数据或列表数据，利用如英特尔至强可扩展处理器这样的核心架构设备达到最大程度的优化。

　　英特尔中国研究院院长宋继强表示：英特尔提供底层的硬件和系统支撑，我们会给出硬件的平台多核处理器，再加上FPGA组合的这样一些平台，还有一些软件库。英特尔的研发人员会和周教授他们团队一起来看怎么去优化某些算法，再下一步看在哪些行业去应用。

　　据介绍，英特尔现在给的方案是混搭型，其实是异构计算的方式。对于像英特尔现在拥有的多种芯片，例如Movidius、Mobileye、FPGA、至强等，只要选择合适的方式，把它用混搭的模式组合起来，就可封装成一个芯片。因为在人工智能的场景里面，并不是一套解决方案解决所有问题，因此AI芯片方面，英特尔给出的是端到端的策略。

　　此外，英特尔-南京大学人工智能研究中心还将为学员提供借助英特尔AI平台(包括硬件和软件)将AI技术用于解决实际问题的实践经验，进行以硬件和软件为导向的AI培训。英特尔架构对深度森林来说是理想的模型级并行加速器，双方的合作将进一步带来行业竞争优势和产业应用价值。

　　宋继强表示：“‘深度森林’是人工智能领域的一大创新，为人工智能算法打开了一扇新的大门。英特尔希望能和世界优异人工智能研究机构与学者合作，加速人工智能技术的创新和生态构建。相信在英特尔全栈式产品与技术支持下，未来双方的合作还会进一步促进AI的普及和应用，同时推进AI人才的培养，为人工智能发展不断提供动力。”

　　在为什么选择与南京大学合作的问题上，宋继强进一步表示：第一是找到最好的团队去做突破性的创新的合作；第二，利用他们已经有的形成产业化的合作关系和验证出来的效果，对硬件产生指导，所以我觉得这是我们英特尔看到的非常大的一些价值。

　　未来，英特尔还将在硬件上提供更多的方案，比如我们现在给南京大学提供的至强可扩展的方案，将来我们可以把异构计算的方式可以跟南京大学去合作，因为多种计算模式需要不同的硬件加速，探讨更好的技术上的改变和突破，这种技术方面的强强联合是非常重要的。

　　人才培养是人工智能发展的关键

　　人工智能产业发展最核心的要素是什么？人才！

　　人工智能的人才应具备哪些能力呢？周教授表示：第一，应该具有源头创新能力的人工智能能力；第二，应该具有能够解决企事业单位关键技术难题的能力，就是达到这两点，是我们认为我们培养的目标对象。同时，他要具有扎实的数学基础、计算和软件程序的基础、全面的人工智能专业知识。

　　在人才培养方面，南京大学在今年3月已经正式设立了人工智能学院，未来，还会引进一些有关芯片、有关硬件设计方面的课程和英特尔的合作，为南京大学在这方面的人才培养提供了非常好的补充和支持。

　　宋继强表示：英特尔-南京大学人工智能IPCC中心在技术层面和人才培养方面都有很大的意义，也希望这个中心能够在未来3年的时间里面发挥很强的技术突破和人才培养的能力，为人工智能事业发展做出更大的贡献。

　　写在最后，此次双方的合作不仅有助于促进人工智能技术的研究，还为人工智能培养出兼具出色软硬件工程实现能力的人才提供了条件，进一步推动了人工智能的普及，希望创新的人工智能算法与解决方案可以推动到更多的应用部署中去。