上周，一年一度最火热的人工智能学术盛会NIPS 2017（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会）在美国长滩落下帷幕。据统计，超过8500名人工智能的行业参与者在一周内齐聚长滩，大会参与人数几乎是去年的两倍。
在会上，来自学术界和工业界的研究者们分享了前沿的研究成果与应用，除了话题纷繁多样的讲座和灵感碰撞的研讨会，会场的展台也同样吸引着众人的目光。在会下，这些同做一片研究的老友或者是网友们也在各种晚宴聚会中相遇，从大会论文和热点话题聊起，展开了热情的交流。
当地时间12月8日晚上，蚂蚁金服也举办了一场主题为Hello Ant的学术交流晚宴。一场绝佳的学术交流盛宴自然少不了来自学术界和工业界的交流与火花，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，机器学习教父级大牛Michael I.Jordan和蚂蚁金服首席数据科学家漆远博士也出席了这场晚宴，为大家带来了他们精彩的前沿洞察。
前沿学术交流：为世界带来平等的机会
对于科学行业的从业人员而言，能让自己的前沿研究真正能应用于人们的日常生活，为世界带来微小而美好的改变——没有什么比这更让研究者们激动了。
NIPS大会由NIPS基金会举办，该会议固定在每年12月举行，今年已经是第31年。本届大会主席在演讲中回顾到，在机器学习和人工智能还远没有如今这么火热之前，NIPS会议还是一小撮小众的专业研究者的聚会——三十一年前，第一届NIPS大会在美国丹佛举行，参与人数仅有100多人。随着神经网络算法在语音识别等领域显示出无可比拟的优势之后，越来越多来自工业界的眼光将目标投向了人工智能和机器学习，因此，NIPS大会也走到了聚光灯下。
毫无疑问，我们正处于一场技术革命的关键时期，而NIPS大会也是见证之一。包括人工智能在内，云计算、物联网、区块链等等都可能成为未来数字世界如水、电力一样基础的设施。蚂蚁金服也相信，科技是解决不平衡发展的绝佳路径。在人工智能领域，蚂蚁金服利用本身的优势进行持续研究与探索，积极与学术界展开合作，与学术界共同解决世界级难题，为世界带来平等的机会。
▲蚂蚁金服首席数据科学家漆远博士
在蚂蚁金服主办的Hello Ant 晚宴上，蚂蚁金服首席数据科学家漆远向现场来自中国、美国和欧洲170多个城市，近三四百名学者们分享了人工智能技术在蚂蚁金服业务得天独厚的应用场景。大数据，云计算和机器学习算法——这些人工智能的基础设施在蚂蚁金服几乎无处不在。此外，漆远博士还在NIPS大会应邀发表了题为AI and security at Ant Financial的主题演讲，介绍了蚂蚁金服在人工智能和安全方面的研究。
蚂蚁金服借用语音识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等技术，服务于丰富多样的金融场景，包括信用、智能推荐、风控、搜索、智能助理和营销等。借助前沿的人工智能技术，让每一个消费者日常的金融生活更智能、更便捷。
“事实上，蚂蚁金服拥有人工智能技术应用的丰富场景和数据。利用人工智能技术，我们能够为蚂蚁金服全球超过5.2亿的用户解决真正的问题，提供真正有意义的服务。”漆远博士说，“同时，我们也希望借由Hello Ant这样的晚宴机会，能够和学界的有识之士进行充分的交流和探讨。更重要的是，我们十分欢迎这些有志于在人工智能应用领域做出一番事业的优秀人才能够加入蚂蚁金服，共同用技术创造好的未来。”
谈笑有鸿儒：一场激情的学术交流盛宴
当天晚上，机器学习教父级大牛Michael I.Jordan也和大家分享了他对当前人工智能发展的见解。
▲美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，机器学习教父级大牛Michael I.Jordan
Michael I.Jordan教授表示，对于绝大多数人来说，谈到人工智能和深度学习，大家还是觉得很复杂。但从目前来看，人工智能和机器学习远远不是一门基础扎实的工程学科。它仍有很多方向和理论的工作需要完善。因此，我们不能将目前人工智能和机器学习的发展理解成一个奇迹，如同高楼非一夜而起，人工智能和机器学习仍必须经历长时间的发展的。
今年五月份，Michael I.Jordan教授在蚂蚁技术大会上，从蚂蚁金服CEO井贤栋手中接过聘书，正式成为蚂蚁金服新成立的科学智囊团主席，同时也成为蚂蚁金服首位技术顾问。Michael I.Jordan教授的重要贡献包括指出了机器学习与统计学之间的联系，并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络的重要性。他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法在机器学习的普及方面的工作而知名。作为一名桃李满天下的知名学者，他的学生包括Yoshua Bengio（深度学习大神之一）、Andrew NG（吴恩达，前百度学院院长）、贝叶斯学习领域权威Zoubin Ghahramani、斯坦福大学教授Percy Liang等人。
“蚂蚁金服在中国的发展非常迅速，这家令人称赞的公司比我所知道的任何一家西方公司的成长都要快。美国还是一个信用卡+现金的社会。尽管美国的Paypal，与支付宝有点类似，但是它的规模也不过是支付宝的十分之一，并且也不是所有人都在用。“Michael I.Jordan教授说。“蚂蚁金服有充分的业务场景进行前沿的学术研究。在支付宝上一个简单的金融功能背后通常蕴藏着海量的机器学习，包括欺诈监测，风险控制等等。”
张开双手：拥抱未来的无限可能
除了Hello Ant@NIPS 2017晚宴，你还可以在NIPS大会其他各个方面看到蚂蚁金服的身影。在展览会场，阿里巴巴和蚂蚁金服的展示吸引了众多学者的关注。此外，蚂蚁金服也有多篇论文在NIPS上发表。蚂蚁金服人工智能研究员宋乐教授一人就有多达5篇论文入选，在NIPS统计榜单上，位于“NIPS 2017发论文数量最多的人”排名第三。论文如下：
- Predicting User Activity Level In Point Processes With Mass Transport Equation.
- Wasserstein Learning of Deep Generative Point Process Models.
- InfoGAIL: Interpretable Imitation Learning from Visual Demonstrations.
- On the Complexity of Learning Neural Networks.
- Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs.
除了NIPS，过去一年中蚂蚁金服深入参与了多场国际学术顶级会议，包括ICML、IJCAI、SOSP等等，并在论文等方面研究成果颇丰。在未来，蚂蚁金服也希望能够继续与学术界和行业顶尖人才携手，一起用科技创造更好的未来。
福利：NIPS 2017更多论文，https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-30-2017 将网址复制至浏览器中打开即可查看。
