新智元AI World 2017世界人工智能大会开场视频
中国人工智能资讯智库社交主平台新智元主办的
AI WORLD 2017 世界人工智能大会
11月8日在北京国家会议中心举行，大会以“AI 新万象，中国智能+”为主题，上百位AI领袖作了覆盖技术、学术和产业最前沿的报告和讨论，2000多名业内人士参会。新智元创始人兼CEO杨静在会上发布全球首个AI专家互动资讯平台“新智元V享圈”。
全程回顾新智元AI World 2017世界人工智能大会盛况：
新华网图文回顾
http://www.xinhuanet.com/money/jrzb20171108/index.htm
爱奇艺
上午：
http://www.iqiyi.com/v_19rrdp002w.html
下午：
http://www.iqiyi.com/v_19rrdozo4c.html
阿里云云栖社区
https://yq.aliyun.com/webinar/play/316?spm=5176.8067841.wnnow.14.ZrBcrm
新智元报道
来源： science； nautil
作者：弗格森
【新智元导读】
Science 近日以《面向一种基础计算问题的神经网络算法》为题，介绍了一项十分前沿的研究：通过果蝇嗅觉回路，发现了一种一直被人们忽视的搜索算法。通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升30%-50%。
该研究提供了新的搜索算法进化方式的思考。搜索引擎巨头，不管是国外的谷歌还是国内的百度，或者任何互联网和AI公司，搜索都是一个必须要解决的问题。随着数据库信息和数据来源的爆炸式增长，传统的搜索方法，比如线性搜索，需要突破。
Science 近日以《面向一种基础计算问题的神经网络算法》为题，介绍了一项十分前沿的研究：通过果蝇嗅觉回路，发现了一种一直被人们忽视的搜索算法。通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升了30%-50%。
该研究的主要意义有两个，首先，提供了新的搜索算法进化方式的思考。搜索引擎巨头，不管是国外的谷歌还是国内的百度，或者任何互联网和AI公司，搜索都是一个必须要解决的问题。随着数据库信息和数据来源的爆炸式增长，传统的搜索方法，比如线性搜索，需要突破。
另外，AI发展的一个重要突破路径就是对脑科学的研究：了解大脑如何以如此低的能耗，高效地完成令人惊叹的事情，这对AI未来的发展至关重要。在过去的十年左右，人们研对果蝇的大脑展开研究，计算了嗅觉回路不同部位的神经元数量，研究它们的激活特性，并追踪它们的突触之间的联系。这一项新的研究中，作者试图从算法的角度对相关研究成果进行分析，期待能获得洞见。
摘要
相似性搜索（例如，识别数据库中的相似图像或网上的类似文件）是大规模信息检索系统面临的基本计算问题。我们发现果蝇嗅觉通路通过计算机科学算法（称为局部敏感哈希）的变体解决了这个问题。果蝇通路将类似的神经活动模式分配给类似的气味，以便当经历类似的气味时，可以应用从一种气味学习的行为。然而，果蝇算法使用三种不同于传统方法的计算策略。这些策略可以被转换来提高计算相似性搜索的性能。这种观察有助于阐明支持重要感官功能的逻辑，并为解决基本的计算问题提供了一种概念上的新算法。
论文DOI：http://science.sciencemag.org/content/358/6364/793
"问，就会得到; 求，就会发现; 敲, 门就会对你打开"，马太福音七章七节一般被认为是对祷告的回应，但也可以说是关于搜索的力量。
搜索已成为信息时代的关键技术之一，助力行业巨头，帮助我们做好日常的琐事。但这不是它的终点，科学家们开始明白，搜索也为自然界的许多能力提供了力量。
Saket Navlakha 在 Salk 生物研究所工作，研究计算机科学理论、机器学习和系统生物学，他和他的同事们将这一领域称之为“自然界的算法”。进化需要算法，正如软件工程师所需要的那样，Navlakha说，因为它“还必须处理建立有效，可靠，低成本的系统，帮助动物和有机体生存”。他的希望是在自然界找到“新思想和新工程原则”，可以被人类科学家和工程师利用。
在上周五发表的一项研究中，Navlakha和同事 Sanjoy Dasgupta 和Charles F. Stevens就是这样做的。他们发现果蝇大脑对于开发相似搜索算法都有一些宝贵的经验教训。 Stevens 一直在研究果蝇的神经回路，特别是他们如何将不同的行为（如接近或躲避）与环境中的气味联系起来。 “当他开始告诉我这件事的时候，”Navlakha说，
“我意识到果蝇需要做的就是做类似的搜索。事实证明，在工程领域，这是几乎每一个科技公司都面临的一个非常普遍的问题，“果蝇的解决方案”改善了之前的工作”。
Nautilus专访：果蝇带来的这一个新想法，一直被忽视了
Nautilus采访了 Navlakha ，以下是详细介绍。
1. 果蝇的大脑如何启发更好的搜索算法？
果蝇和一般的计算机科学方法之间的主要区别之一是，计算机科学家通常会把他们的数据，无论是视频，图像或歌曲，做所谓的降维：他们把他们非常高维的对象，尽量多的降维，然后在这个较低维度的空间中寻找相似性。这就像做了一个主要的组件分析，用一个流行的技术来获取一些数据，并尝试绘制它，例如在二维空间，同时仍然保留结构，以便可以更好地形象化。果蝇实际上做的是，它不是将其缩小，而是将尺寸扩大得大得多，并且在高维度空间中创造了一个非常稀疏的点。
图：果蝇嗅觉回路和局部敏感哈希之间的示意图绘制
2. “果蝇扩展了维度”这句话是什么意思？
假设你有100个人，你想把他们分成若干组。计算机科学家通常的做法是将人挤进一个小房间。它们将会在这个非常低维的空间中造成拥堵。但是现在想象一下，把这100人带到足球场上。确定团队结构将非常容易，因为您可以放置这些人的空间非常多。这就是果蝇正在做的事情。它使用称为“随机投影”（random projection）的方法来实现这一点，这是一种改变数据维度的方法，同时仍然保持数据描述的对象之间的距离。
