中国IDC圈3月24日报道， 为更好的了解当前大数据和人工智能领域的前沿应用和创新机遇，分享相关创新创业经验，清华大学智能技术与系统国家重点实验室邓志东教授在沙龙中就“大数据下弱人工智能产业的发展趋势”作了介绍。
邓志东介绍说，人工神经网络可看成是对生物神经系统的一种模拟或近似。自2006年开始，深度神经网络取得突破性进展，人工神经网络的研究进入第三次复兴。以深度神经网络为主要标志的（弱）人工智能的最新发展，已引起全球瞩目。比如说欧美很多国家的战略，对弱人工智能和类脑芯片进行了战略布局，Google、Facebook这些国际IT企业都在持续的发力，进行视觉、语音、文本等应用产品的开发。
以深度卷积神经网络为主要标志的AI加速发展，已成为重塑人类社会的基石。AlphaGO、DQN、IBM Watson、同声传译、语音识别等等见证了Deep Cnn的强大能力。消费类机器人、家庭服务、情感陪伴、无人机等已经成为目前全球最热的投资风口。
邓志东表示，随着AI与大数据、云平台、机器人、互联网及物联网等深度融合，人工智能技术与产业开始扮演基础性、关键性和前沿性的核心角色。智能机器正逐步获得更多的感知与决策能力，变得更具自主性，环境适应能力更强。智能及其应用范围从制造业不断扩展到家庭、娱乐、教育、军事等专业服务领域，开始逐步占据医疗、金融、保险、律师等现代服务业的核心地位。
“AI的学术与产业的距离正不断地缩短，人工智能的东西不仅具有学术价值，同时也具有产业价值。”邓志东举例说，IBM现在有两个转型，一个是IBM Waston，还有一个是云平台。IBM Watson医疗认知平台，结合深度学习后获得了更强的数据分析与挖掘能力，在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的医疗诊断水平。
谈到人工智能的最大挑战，邓志东认为，现在的困难是环境怎么理解、信息如何融合？传统的计算视觉方法，特别重要的是数据的预处理和特征的设计非常关键，现在神经网数据是原始的数据，而且还有大数据。