5 月 27 日，《麻省理工科技评论》美国版 AI 主编 Will Knight 来到
北京，参加《科技之巅》新书发布会，
揭秘《麻省理工科技评论》到底是如何评判一个技术的颠覆性及商业价值，以及这些技术未来的发展前景
。并且将与
数位中国人工智能领域技术与商
业实践者进行深度对话。
讨论主题包括：
中美人工智能技术与产业发展及创业环境差异
、
关于AlphaGo未来发展与应用
等。
时间：2017 年 5 月 27 日 14：00—17：00
地点：北京市朝阳区亮马桥路 48 号四季酒店 3 层
分享嘉宾：
《麻省理工科技评论》AI 主编
Will Knight
票价：218 元（含《科技之巅I》以及《科技之巅II》Will Knight亲笔签名版，原价 186 元），以及会员微信群资格。
参与方式：添加DT君微信：deeptech02（本次活动须报名需审核）
新书尚未正式上市，本次活动是拿到新书最快的方式。因
名额十分有限，不保证报名皆能获得参会资格。
Will Knight是谁？他对科技有何独到的认知和见解？请您继续往下读。
去年，一辆奇怪的无人驾驶汽车出现在新泽西州蒙茅斯县的道路上。这辆由芯片制造商 Nvidia 开发的实验车和通用公司、Google和特斯拉所展示的自动驾驶汽车有所不同，
该车的 AI 技术能力得到了大幅的提升。
其中，最出彩的一点是它没有遵循由工程师或程序员所提供的指令。与之相反，
它完全依赖一种通过观察人类行为来训练自己如何驾驶的算法
。
图丨行驶在路上的Nvidia BB8自动驾驶汽车
从技术上来讲，无人驾驶是一项创举。但令人不安的是人类并不完全清楚汽车是怎么做出决策的。
如果有一天它做了一些意想不到的事情呢？例如失去控制撞上了一棵树，或者当红灯亮时却猛踩油门？
因为这个系统太复杂了，即使是设计它的工程师可能也无法分析出它发出某一指令的原因。而且，目前为止
还没有一套能够让AI自己解释自己行为的系统
。
图丨自动驾驶汽车将如何决策？
作为机器学习中最普遍采用的方法，深度学习代表了一个完全不同的计算机编程方式。这其中，逻辑解释已经是一个重要的问题，未来只会变得更加重要。
因为无论是投资决策、医疗决策还是军事决策，用户都不希望只依靠
“
黑匣子
”，
而想知道为什么神经网络会作出这一决策。美国国防部甚至也将机器学习的不可解释性定性为这项技术发展的
“
关键的绊脚石
”。
图丨《麻省理工科技评论》封面文章
The Dark Secret at the Heart of AI
上述内容来自一篇名为《
人工智能核心地带的黑暗秘密
》（The Dark Secretat the Heart of AI），作者是《麻省理工科技评论》AI主编Will Knight。该文被哈佛商业评论、Reddit、Techmeme等知名媒体广泛转载，
深度学习的不可解释性问题再一次被推到风口浪尖
。Will Knight本人也受邀出席全球各大科技峰会来分享他本人对AI行业发展的深入见解。
图丨《
麻省理工科技评论
》AI
主编 Will Knight
回到前文提及的那辆自主决策的无人驾驶汽车，其运用的技术原理正是今年年初被Will Knight推选为2017年“
麻省理工科技评论10大突破性技术
”之一的“
强化学习
”（Reinforcement Learning），让机器自主通过环境经验来磨练自己的技能。
此外，2017年十大技术榜单中的“
刷脸支付
”（Paying with Your Face）也是由Will Knight 推选入榜。一般情况下，由同一人同时推荐两项技术上榜的情况非常少见。
Will Knight在走访国内大部分相关科技公司后，发现面部识别技术在中国的应用远远超乎想象。
