5 月 27 日至 28 日，机器之心 SYNCED 主办的 2017 全球智能机器峰会（GMIS 2017）将在北京举行。从大咖参会、
「人机大战」
，到六场主题 Session 和 IME 主题展的设置，GMIS 2017 上有许多吸引眼球的亮点。在人工智能浪潮正在席卷全球的当下，这样的行业盛会究竟意味着什么？其又将为业界带来什么？离大会开幕还有 40 天的时间，机器之心在这里归纳了将在 GMIS 2017 上出现的六大亮点。
亮点一：众多大咖的首次齐聚，共议机器智能下一波浪潮
GMIS 2017 参会嘉宾的阵容异常强大，既有「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、人工智能「标准教科书」《人工智能：一种现代方法》的作者 Stuart Russell 、微软人工智能首席科学家邓力、香港中文大学教授&第四范式联合创始人杨强、纽约大学心理学教授 Gary Marcus 、阿尔伯塔大学教授&计算机围棋顶级专家 Martin Müller 、北师大教授吴思这样的国内外顶尖科学家，也有英伟达 AI Cities CTO Milind Naphade 、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 、科大讯飞执行总裁胡郁、蚂蚁金服 VP 漆远、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、今日头条副总裁马维英这样的全球工业界领域。
这是首次如此多的国内外顶级专家齐聚中国，下面机器之心对即将参会 GMIS 2017 大会的部分「大咖」们进行了简单的梳理介绍。
Jürgen Schmidhuber
，瑞士人工智能实验室 IDSIA 的科学事务主管，曾在上世纪九十年代中期提出了现已得到广泛应用的循环神经网络 LSTM，被誉为「LSTM 之父」。Jürgen Schmidhuber 和 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 有共同的人工智能愿景——实现通用人工智能。
Stuart Russell
，加州大学伯克利分校计算机科学教授兼加州大学旧金山分校的神经外科副教授，人工智能「标准教科书」《人工智能：一种现代方法》的作者；这本标准教科书被全世界 1300 多所大学选为教材。在当今深度学习所引发的人工智能热潮中，他也呼吁我们保持理性思考：「人工智能的应用越来越火爆，相应也带来了一系列挑战，因为人工智能并不是万能的，它不能代替人类思维，当发生突发事件时，机器就没有人脑靠谱了。」
Gary Marcus
，纽约大学语言与音乐中心主任、心理学和神经科学教授、Geometric Intelligence 联合创始人兼 CEO 以及畅销书作家。去年 12 月，他将自己的创业公司 Geometric Intelligence 卖给了 Uber 并帮助创立了 Uber 的人工智能研究团队，四个月后，Marcus 就宣布从 Uber 离职。作为纽约大学科学家，Gary Marcus 是人工智能领域的一名「反叛者」。为了推动实现通用人工智能的宏伟目标，他认为我们应该「更加认真地对待认知科学，尤其是发展心理学和发展认知科学。」
邓力
，微软深度学习技术中心领导深度学习应用开发的 Partner Research Manager、微软应用与服务组（ASG）首席人工智能科学家、华盛顿大学 Affiliate Full 教授。他曾首次提出了将深度神经网络应用到大规模语言识别中的构想并实际推动了相关技术的发展，其研究和实践显著提高了机器对语音的识别率，极大推动了人机交互领域的发展与进步。在去年 4 月的一次专访中，他告诉机器之心：「将来人工智能的成功一定是不同种类方法的整合，就像人一样，拥有各种思维方法的完整系统，应该很自然的把神经网络方法、贝叶斯理论方法，符号式逻辑推理等其他理论方法整合在一起。」
胡郁
，科大讯飞执行总裁、消费者 BG 总裁。中国科学技术大学信号与信息处理专业工学博士，教授级高工；国务院特殊津贴专家；中国优秀青年科技人才奖获得者；国家百千万人才工程-有突出贡献的中青年专家；语音及语言信息处理国家工程实验室执行主任；中国科学技术大学兼职教授、博士生导师；科技部 863 类人智能重点项目首席专家。胡郁分别荣获国家信息产业重大技术发明奖、国家科学技术进步二等奖各两次，并多次荣获安徽省、部级，合肥市级科技奖励，其在国内外核心期刊和重要国际会议上发表学术论文 60 余篇。1999 年，胡郁作为创始人之一创立科大讯飞公司。现担任科大讯飞执行总裁、消费者 BG 总裁，负责主持公司语音合成、语音识别、语音评测、自然语言理解等智能语音及语言核心技术的研究工作，总体牵头科大讯飞人工智能前瞻项目——讯飞超脑计划。其带领的科研团队在上述领域取得了丰硕的研究成果，在核心技术研究和产业化方面均取得了创新性成就。2017 年 1 月，他获得由中央电视台、中国科学院、科学技术部和教育部等8家单位共同评选出的「2016 年度创新人物」奖。
漆远
，蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家、创建了并领导着蚂蚁金服的人工智能团队。漆远博士 39 岁被评为美国普渡大学计算机系和统计系终身教授、40 多岁就成为国家千人计划特聘专家。目前，他作为阿里巴巴和蚂蚁金融的数据技术线负责人，致力于大规模机器学习平台的建立及其在智能客服、芝麻信用、小额贷款等领域的应用。
俞栋
，腾讯 AI Lab 副主任、前微软研究院的首席研究员、顶级语音专家；迄今为止，他已经出版了两本专著，发表了 160 多篇论文，是 60 余项专利的发明人及深度学习开源软件 CNTK 的发起人和主要作者之一。
马维英
，今日头条副总裁兼人工智能实验室主任、前微软亚洲研究院常务副院长。马维英博士的研究领域包括机器学习、自然语言处理、多媒体分析和理解、信息检索、互联网搜索技术、知识图谱和大规模数据挖掘。今年 2 月宣布加入今日头条后，他将如何代领今日头条用人工智能技术重新定义信息与内容的平台呢？这会是此次大会的精彩内容之一。
Martin Müller
，阿尔伯塔大学教授、计算机围棋顶级专家；其带领的团队在博弈树搜索和规划的蒙特卡洛方法、大规模并行搜索和组合博弈论方面颇有建树。参与了大师级围棋程序 AlphaGo 的设计研发的 David Silver 和黄士杰（Aja Huang）（他们分别是 DeepMind 的 AlphaGo 相关 Nature 论文的第一作者和第二作者）都曾师从于他。
吴思
，北京师范大学
脑与认知科学研究院/认知神经科学与学习国家重点实验室教授、博士生导师。吴思教授的
主要研究方向为计算神经科学和机器学习。通过和实验神经科学
家紧密合作，以数学理论和计算机仿真来构建神经系统的计算模型，解析神经系统处理信息的基本原理，并在此基础上发展类脑的人工智能算法。目前开展的工作主要包括：神经信息表达的正则模型-连续吸引子网络、神经突触短时程可塑性的计算功能、多模态信息处理的神经机制、类脑视觉信息处理技术等。已发表论文近百篇，作为第一或通讯作者发表的论文包括：神经科学顶级刊物
Neuron，Nature Neuroscience，PNAS，J. Neurosci.
，人工智能顶级国际会议NIPS (8篇)等。
亮点二：聚焦机器学习的前沿研究
近几年，深度学习的发展使人工智能出现了突破进展，但机器学习需要在无监督学习、迁移学习、强化学习等领域的研究取得新的进展。在 GMIS 2017 全球机器智能峰会上，将有十余位国内外嘉宾为我们带来机器学习技术的最新研究与系统性探讨。
在前沿研究的探讨上，微软人工智能首席科学家邓力和香港中文大学教授、第四范式联合创始人杨强将分别分享无监督学习和迁移学习两个热门研究方向的最新进展；此外，阿尔伯塔大学教授、计算机围棋顶级专家/ DeepMind 首席科学家 David Silver 博士导师 Martin Müller 、亚马逊 AWS 总监 Leo Dirac 、第四范式创始人戴文渊、清华大学副教授朱军等人将就机器学习的最新研究从不同角度带来精彩演讲。
