AI先行者大会—深度好奇创始人、CTO：吕正东
2018AI先行者大会今天9：30就要在杭州召开啦，作为受邀嘉宾，会前DataFun社区特别采访了深度好奇创始人&CTO 吕正东老师。
深度好奇 创始人&CTO 吕正东
吕正东 博士
深度好奇™创始人 - CTO
· 留美计算机博士，新疆公共安全实验室首席专家，深度学习领域（尤其是自然语言处理方向）的国际权威。
· 2013年初创立华为诺亚方舟实验室的深度学习团队，从零开始建立软件及硬件平台，并在两年内带领诺亚方舟实验室在神经语言智能领域成为国际一流的研究机构。
· 2016年创立人工智能技术公司深度好奇，将包括神经符号模型在内的多项前沿技术应用于法律、公安、金融领域，大幅提升行业效能。其中，深度好奇的最新研究工作“面向对象的神经规划（OONP）”率先提出了复杂篇章理解的技术框架，获得学界和产业界的高度评价。
· 在2017年《人工智能杂志》关于神经语言智能的权威综述中引用的大中华区的十项工作中，吕博士及其团队的四项贡献获得了高度评价。
· 多项基于深度学习的自然语言处理技术专利的发明人，专利覆盖了语义匹配、问答、多轮对话和自动短信回复等。
以下为参访纪实：
Q:是什么契机让吕博士您选择了自然语言处理这一研究领域，自然语言处理在人工智能的发展中扮演着怎样的角色？
A：我在2010年之前做的是机器学习，但是一直对自然语言理解（NLP）有兴趣，虽然只是外围的兴趣。加入微软亚洲研究院，特别是之后加入了华为诺亚方舟实验室之后，我发现在深度学习的帮助下，我们可以用架构设计和机制设计这样偏机器学习的方式来理解NLP——这算是我选择NLP这一研究领域的契机。NLP在人工智能的发展中的地位非常重要，因为它靠近逻辑，离我们日常生活非常近，离人工智能的核心（如推理和知识表示）也非常近，同时又极度地困难。
Q:AI在深度好奇内部扮演着怎样的角色？有哪些应用方向呢？如何改变人们的生活方式？
A：AI是深度好奇业务的核心内容。深度好奇的应用方向主要围绕自然语言理解来进行，比如说公安、金融、法律等领域的文本理解和对话系统。这些技术主要是对领域内专家进行决策辅助，大幅度提升他们的效率。
Q：在将DL、NLP 等人工智能技术应用到服务领域，您和您的团队做了哪些工作，应用情况如何呢？DL、NLP等人工智能技术在服务领域上面临哪些挑战？
A：深度好奇技术的一个核心思想是将符号智能和神经网络去做深度的融合，也就是所谓的“神经符号主义”，并将它应用于不同类型的文本的理解。我们目前已经成功地将基于深度好奇自有技术的神经符号系统应用于公检法和金融领域。在服务领域上，人工智能技术面临的挑战一方面仍是技术高度没过“有用”这个bar, 另一方面，领域内数据的封闭和割据也阻碍了诸如NLP等人工智能技术在领域内的充分发挥。
Q: 在您的工作经历中，您有哪些经验可以分享给后来者？
A：做好博和精的平衡，做好理论和动手能力的平衡。
Q: 您在研究过程中收获了大量的理论研究成果，那么在您看来，理论与实践之间，AI有着怎样的联系与区别？您认为现阶段的AI发展存在哪些问题？
A：我在微软和诺亚方舟实验室期间的工作更多的是在用深刻的方法去解决一个定义得很清楚的问题，而实际的问题中往往会碰到诸如数据太脏、任务定义不清楚等困难，所以实践中最重要的部分可能是去把一个实际任务做分解，定义出可以用不同方法解决的子任务，同时找到那些有真正技术壁垒的核心任务。
Q: 在您看来，人工智能的发展曲线是怎样的呢，是否有规律可寻？（现在处于什么样的发展阶段，下一阶段的预期）
A：在现在这个阶段上，大家对AI的一些不切实际的的幻想正在破灭，所以产业界很多没有核心技术、核心数据的公司应该会倒掉，与此同时在学术界越来越多的人正在涌入这个领域，前沿的研究正在呈现多样化的趋势。
Q:面对人工智能将带来的巨大社会变革，我们该如何应对呢？
A：尽量让自己的工作能参与到这种变革，或者至少不被这种变革所颠覆。
Q: 您将在本次AI先行者大会上分享什么样的主题？侧重点将放在哪些问题上，旨在解开哪些疑惑，希望观众从中收获什么启示？
A：我会讲讲深度好奇在自然语言理解方面最新研发的黑科技，也会讲下这些黑科技如何用于深度好奇在不同领域的语言智能产品上。
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