沈向洋：我有了一个IDEA( 三 ) _信息快讯

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第二批实验室成立
看准趋势，「想到的问题总有机会解决」
去年夏天，沈向洋在全球人工智能与机器人前沿研讨会上做了《从深度学习到深度理解》的演讲。结尾时他强调：接下来 5 年是人工智能最有可能突破的时候，肯定可以做出很多了不起的成果。
如今，在 IDEA 数字经济研究院一年之际，已经围绕 AI 技术，面向不同领域，建立了六大研究中心：AI 金融与深度学习中心、AI 平台技术研究中心、AI 安全普惠系统研究中心、认知计算机与自然研究中心，工业 AI 研究中心。创新展示会上发布的产品，就出自这六大研究中心。
在产品发布前，沈向洋回顾了几十年来人工智能几起几落的历程。 2016 年 AlphaGo 击败顶尖棋手李世石，如横空出世一般登上了各大媒体的头条，也让「深度学习」的力量家喻户晓。而这背后是科学家们接力式的研究。
1956 年的达特茅斯会议诞生了「人工智能」这一领域，之后计算机学家一直希望机器能够在「下棋」上赢过人类。达特茅斯会议参会者、人工智能鼻祖之一约翰·麦卡锡在 1968 年就和人打赌：十年内，人工智能就能够在国际象棋上超过人类。
在这个赌上，他输得很惨。不过在 1997 年， IBM 的深蓝系统击败了当时的国际象棋冠军。深蓝系统的打造者徐峰雄在 2003 年前往沈向洋所在的微软亚洲研究工作。沈向洋鼓励徐雄峰继续挑战围棋，徐雄峰表示用硬件的思路没有办法实现。这一难题，最终被 DeepMind 用算法的思路解决。
沈向洋鼓励年轻人：人工智能、计算机科学的发展永远有新的 idea 出来。所以我们永远不应该放弃，想到的问题总是有机会来做的。
站在如今的时间点上，沈向洋向人们分享了三个趋势：
第一，从摩尔定律到黄氏定律。过去，摩尔定律下半导体行业快速发展，驱动了一系列科技创新；如今，英伟达创始人黄仁勋大胆预测 GPU 将推动 AI 性能实现逐年翻倍；未来，黄氏定律能否代替摩尔定律，引领几十年芯片行业的发展，值得关注。
第二，从聚焦计算结果到重视计算过程。深度学习的出现，打通了各行各业的界限阻隔，计算也远超工具范畴成为平台，引发人们对于计算过程是否公开透明、安全隐私的担忧和重视。
第三，人口红利到工程师红利。中国的 AI 科技已经取得长足进步，未来发展还需要培养、积累更多的人才，人才是第一资源。
此次 IDEA 发布的六大产品中，在金融、医疗领域， IDEA 分别发布了两款产品「BIOS 医疗知识图谱」、「FinRLMeta」。这两款产品分别深入不同的领域，打造「医学智能辞海」、「金融超脑」。关于这两款产品沈向洋介绍， IDEA 研究院成立第一天就成立了金融 AI 部门，「今天有很多机会让我们用 AI 解决金融方面非常困难的问题」；目前用搜索引擎搜出的医学知识往往不理想，一个重要的原因就是医疗健康知识图谱质量不尽如人意。 IDEA 做的「医学辞典」已经收录了 407 万的核心医学概念，保证准确，同时还提供 API 开放接口，让知识图谱能够支持更多场景。

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