|Bengio、杨强、唐剑领衔！探讨如何构建AI学术研究和产业落地的桥梁
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当今人工智能大环境下存在泡沫 ， 这是大家的共识 。
若是说有改善的办法 ， 那其中之一就是要看AI学术研究和产业落地的紧密程度 。
对于这个话题 ， 作为图灵奖得主、蒙特利尔算法学习人工智能实验室（Mila）创始人的Yoshua Bengio是有话语权的 。
Bengio一直都很看好中国的AI学术发展和产业落地 ， 他也对接触过的大量的中国AI人才表示赞赏 ， Bengio也一直想找个合适的机会和中国的学者以及AI从业人员探讨相关话题 。
终于！在今年十月 ， Bengio联系到了微众银行和滴滴出行这两家中国企业 ， 想要以《探讨如何构建人工智能学术研究和产业落地的桥梁》为主题 ， 做一个人工智能学术系列论坛 。
本活动由图灵奖得主Yoshua Bengio教授与微众银行首席人工智能官杨强教授、滴滴智能控制首席科学家唐剑博士领衔 ， 由微众银行(WeBank)、滴滴出行(Didi Chuxing)和加拿大蒙特利尔学习算法研究所(Mila)共同主办 ， AI研习社协办 ， AI科技评论作为独家合作媒体共同举办 。
为何是Mila？
答曰 学术研究 。
Mila是全球规模最大的深度学习研究组织 ， 是由Yoshua Bengio一手创建和领导的 。
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Mila最早成立时只有三个人 ， 而现在则有450人 ， Mila曾接受了来自谷歌 340 万美元的资助 ， 加拿大政府已向蒙特利尔大学投资超过 2 亿美元 。
在论文发表上 ， 只说今年 ， Mila在ICML 2020上被接收22篇论文 ， 在NeurIPS 2020上被接收23篇论文 ， 称得上世界顶级AI实验室。
为何是滴滴？
答曰 产业落地 。
其实早在去年6月 ， 滴滴就与Mila达成深度合作 ， 双方将围绕智能驾驶、深度强化学习、AI 赋能社会等热点课题进行前沿科学研究、顶级人才培养和广泛的学术交流 。
Bengio提到 ， Mila一直在关注处在AI和机器学习研究前沿的公司 ， 滴滴在强化学习研究、前沿科技探索等方面进展迅速 ， 已经做了许多公司没想过要做的事 ， 在我们努力推进人工智能的下一个发展前沿时 ， 我们需要与像滴滴这样的公司进行合作 。 值得一提的是 ， 滴滴也是 Mila 搬入新园区后第一个达成合作的中国工业界伙伴 。
滴滴出行是领先的一站式移动出行和生活平台 ， 致力于提升用户体验 ， 创造社会价值 ， 建设安全、开放、可持续的未来移动出行和生活服务新生态 。 与此同时 ， 也在积极携手全球高校、科研机构探索交通前沿科技的边界 。
通过盖亚科研合作计划、盖亚数据开放计划、雅典娜人才培养计划、学术交流等项目 ， 滴滴和学界开展了全面而深入的合作 ， 提供真实场景、海量脱敏数据资源 ， 助力尖端科技应用转化 ， 解决世界级重大交通难题 。
为何是微众银行？
答曰 普惠·连接 。
在去年12月NeurIPS 2019联邦学习国际研讨会“微众银行人工智能之夜”上 ， Mila与微众银行达成战略合作 ， 这不仅是Mila在中国范围内第一次牵手金融公司 ， 更是一次践行双方共同发展理念的良好契机 。
Mila秉持“人工智能造福人类（AI for Humanity）”的理念 ， 坚信技术的价值在于服务人类；而微众银行一直本着“让金融普惠大众”的使命 ， 秉承“科技·普惠·连接”的愿景 ， 倡导人工智能应为产业与大众服务 。
微众银行在行业内首次提出工业级的联邦学习和联邦迁移学习技术方案 ， 用于在保护用户与机构数据安全和隐私的情况下 ， 破解大数据应用中的“数据孤岛”难题 ， 使得参与方可以在安全合规的前提下实现共同建模与AI能力协作 。
除了积极探索将联邦学习技术应用于反洗钱、反欺诈、信贷风控等金融领域外 ， 微众银行开源了自研的全球首个工业级联邦学习框架FATE ， 撰写出版了联邦学习全球首本专著《联邦学习（Federated Learning）》 ， 领衔国际国内标准制定 ， 与多家企业与研究机构共同成立“联邦学习产业发展联盟” 。 从理论研究到落地实践 ， 联合产学研多方力量 ， 推动联邦学习全球生态建设 。
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