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| 本文作者： 亚萌 | 2016-12-11 10:12 |
2016 NIPS 如火如荼进行了近一周时间，各位大佬也频繁在会场露面，并时不时搞个“大新闻”。雷锋网时刻关注着 NIPS 的一切动态，并把大家较为关注的论文以及学术大师的PPT整理出来，方便大家学习和参考。
Yann LeCun 最近可谓是学术界的网红，上周先后录了三段视频为大家普及人工智能知识，现在又飞到西班牙见见粉丝，也不忘随时更新下 Facebook。
Yann LeCun 受邀在今年的 NIPS 大会发表主题演讲。众所周知，深度学习通常分类为：无监督学习、监督学习和增强学习，而 Yann LeCun 在演讲中用“预测学习”替代“无监督学习”。他指出因为预测学习要求机器不仅能在没有人类监督的情况下进行学习，同时能够学习世界的预测模型。
吴恩达教授在 NIPS 上发表演讲：《利用深度学习开发人工智能应用的基本要点（Nuts and Bolts of Building Applications using Deep Learning）》。
吴恩达在现场用白板黑笔写的板书，已被小编做成了中文版 PPT，就是这么走心。
我们知道，机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。
而 Ian Goodfellow 就是“生成式对抗网络之父”，现为 Open AI 科学家，此前为谷歌大脑团队高级研究员，大学期间师从 Yoshua Bengio 大神。生成式对抗网络这个词就是他发明的，而且对机器学习领域的研究影响重大。他在 NIPS 2016 大会上分享了生成式对抗网络的研究成果。
这是 Yoshua Bengio 在 FB 上发的照片，师徒相聚，画面感人。
NIPS大会现场：最左为 Yoshua Bengio，最右为 Ian Goodfellow
PS：关注微信公众账号【AI科技评论】，在微信公众号后台回复关键词“大神”，获取PPT。
去年的NIPS大会是在蒙特利尔，苹果没去，只是几位员工低调地混在普通观众群里。
今年的西班牙，苹果去了，扛大旗的是苹果AI研究团队负责人Russ Salakhutdinov，他做了演讲，并兴奋地向众人宣布：苹果将允许其AI研发人员对外公布论文成果。
Russ Salakhutdinov表示，此举目的是为了从学术圈吸引更多人才到苹果公司工作。众所周知，苹果这家公司有着“保密”的文化传统，这使其难以从学术圈招到人才。因为在学术圈，公开研究成果与分享信息，是获得同行认可和取得进步的关键。
Russ Salakhutdinov此次NIPS西班牙之行，估计也将会扮演苹果首席HR的角色。或许不久，我们将亲见苹果的第一篇AI论文，拭目以待。
在NIPS会议期间，DeepMind 宣布，将把这一 AI 训练环境的整个源代码发布至开源社区 GitHub，并将其名称由 Labyrinth 更改为 DeepMind Lab。届时，所有开发者都能下载源代码并对其进行个性化设置，以此训练和测试原有的 AI 系统。
DeepMind 的这一举动又一次证明了该实验室对研究成果的开放态度。该公司上个月才宣布与动视暴雪 ( Activision Blizzard ) 联手将视频游戏《星际争霸 II 》转换为一个测试平台，以便所有 AI 研究人员都有机会制作出这款复杂游戏的人工智能系统。
DeepMind 的联合创始人之一 Shane Legg 表示，开放 DeepMind Lab 代码会让其他研究人员意识到它本身是否能被复制，研究人员可以在 DeepMind 的测试中评估他们自己的 AI 系统的表现。Shane Legg 说，“如果其他研究人员有兴趣的话，可以试试看会不会打败我们。”
本周的国内外社交媒体明星，无疑就是无人收银超市Amazon Go。
用户进入商店，穿过闸机的时候打开手机让其识别，这时手机里的系统启动，并随时准备更新物品清单。Amazon Go令人惊艳的部分就是，在用户拿走或放回物品的一瞬间，手机里的系统会自动更新清单。最后，用户拿着物品满意地离开，手机自动扣款。
简而言之，就是你可以径直走进超市，选好货品之后立马离开，不用在收银台前排长长的队伍，等待结账。
我们说，移动支付颠覆了既有商品交易方式，那么这种“抢劫式”的Amazon Go甚至连“交易感”都消灭了。
日前，Uber 已经对 Geometric Intelligence 进行全资战略收购。后者是一个由学界 AI 研究人员联合创立的 公司，它将成为 Uber 旧金山总部新设立的 AI 中央实验室的核心团队，将开展 AI 的基础研究。
这不会直接带来产品，但在将来很可能产生一系列的潜在应用，例如行车路线管理。这也是一个重要的信号：Uber 想要与谷歌、苹果、微软等“传统”互联网巨头，在 AI 基础研究上竞争。
Geometric Intelligence 的创始团队包括：纽约大学认知学家 Gary Marcus，剑桥大学机器学习教授 Zoubin Ghahramani，中佛罗里达大学计算机教授 Kenneth Stanley 和纽约大学神经语言学博士 Douglas Bemis。该公司一共有 15 名雇员，包括多名高级数据工程师和人工智能学者。该收购协议的其中一项是：他们必须保持其与学界的纽带。这意味着 Uber 与大学 AI 研究院之间开展合作的前景。
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