9、人工智能与机器学习：现状、挑战与未来展望

人工智能与机器学习：现状、挑战与未来展望

1. 神经信息处理系统（NIPS）大会的起源与发展

NIPS 大会在机器学习和深度学习领域具有举足轻重的地位。它起源于 1987 年在丹佛科技中心举办的首届会议，当时仅有 400 名参会者。这一时期，不同领域的专家，包括工程师、物理学家、数学家、心理学家和神经科学家等汇聚一堂，试图探索人工智能的新途径。

在早期的 NIPS 会议中，学科间的交流面临着巨大的文化障碍。不同学科的专家有着各自独特的交流方式，如生物学家用特定代码交流，数学家和物理学家则依赖方程，这使得跨学科研究难以开展。然而，1987 年主会议后的基斯通研讨会成为了学科交流的转折点。参会者在这个更轻松的环境中自我组织成小组会议，真正开启了学科间的交流。

Ed Posner 是 NIPS 大会得以持续发展的关键人物。他是加州理工学院的信息理论家，也是喷气推进实验室的首席技术专家。他不仅有着对该领域的长远愿景，还创立了神经信息处理系统基金会来管理会议。Ed 为 NIPS 带来了智慧、实用的智慧和幽默感，他对加州理工学院的暑期本科生研究奖学金（SURF）项目的支持也备受赞誉。此外，他招募了 Phil Sotel 作为无偿法律顾问，确保了 NIPS 在规模和复杂性不断增加的情况下仍能顺利发展。

2. 深度学习与大数据时代

深度学习的发展与大数据的爆炸式增长密切相关。过去，一太字节的数据需要一整架计算机来存储，而现在，一个记忆棒就能实现。互联网公司的数据中心存储着大量的拍字节数据，全球的数据量自 20 世纪 80 年代以来每三年就会翻一番。

大数据为深度学习提供了必要的训练资源。没有互联网上数百万的图像和其他标记数据，就无法