一文回顾大会 Day 1 精彩内容

丹棱君有话说：11 月 6-7 日，第二十届“二十一世纪的计算”学术研讨会暨微软教育峰会在北京举行。大会首日众星云集，这场汇聚了微软公司首席执行官萨提亚·纳德拉，微软全球执行副总裁，微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋，微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文，图灵奖得主、人工智能泰斗 Raj Reddy 教授与加州大学洛杉矶分校计算机科学系杰出校长讲席教授丛京生的研讨会，都探讨了些什么？

第二十届“二十一世纪的计算”大会暨微软教育峰会在今天开幕。

微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文进行了开场致辞。微软亚洲研究院成立的重要愿景，是充分发挥基础研究对微软公司以及整个学术界的潜力，基础研究离不开学术界之间广泛的合作，因此和学术界的协作一直是我们的使命之一。

微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席

兼微软亚洲研究院院长洪小文

两个月前，在上海举办的世界人工智能大会上我们宣布将成立微软亚洲研究院（上海）和微软-仪电人工智能创新院，我们要将人工智能渗透到真实的世界当中，利用微软人工智能技术为诸如金融、教育、物流等不同的行业创造新的价值。

中华人民共和国教育部国际合作与交流司副司长方军在随后的大会致辞中，首先对本次大会的成功举办表示热烈祝贺。他同时指出，现代经济和科技的快速发展，对教育服务经济社会的能力提出了新的要求。在加快中国信息领域教育发展的过程中，我们愿意与各国一道，携手并进。希望充分利用“二十一世纪的计算”国际学术研讨会暨微软教育峰会这一交流合作，分享创新的重要平台，互学互见，不断加深相互了解和信任，引领带动务实合作迈上新台阶。

中华人民共和国教育部国际合作与交流司副司长方军

萨提亚·纳德拉：好奇 探索 研究

一直以来，基础研究都是微软公司极其重要的一部分，好奇心存在于我们的基因中，驱动着我们开辟基础研究的道路，正如微软研究院的创立者比尔·盖茨和 Rick Rashid 所说，如果没有基础研究，微软将不复存在。

微软公司首席执行官萨提亚·纳德拉

微软亚洲研究院也将最新的研究成果不断转化入微软核心产品，转化为技术平台与服务。研究与产品的作用是相互的，技术突破驱动产品创新，产品应用又能反馈最真实的需求，从而反过来推动基础研究的进程。微软亚洲研究院还以最前沿的技术赋能各行各业，帮助企业提升生产力与竞争力。

微软亚洲研究院的贡献更在于对整个学术社区的影响和参与，这也是微软亚洲研究院的使命与核心。20 年来，微软亚洲研究院通过多样的合作方式参与着社区的共建，通过多项人才培养计划、研究支持计划，还有超 8 万人参与的“编程之美”挑战赛，鼓励女性在计算机领域成长的 Ada Workshop，让整个学术界与各大高校都从中受益。

最后，我想回到微软亚洲研究院创始人们最初的愿景——以“好奇心”驱动的基础研究，它不仅是微软长久发展的核心动力，也对全世界产生了巨大的影响。在微软亚洲研究院成立20周年之际，我很荣幸来到这里，共同见证这一愿景的实现，忠心祝贺微软亚洲研究院。

沈向洋：从实验室走向主流的人工智能

微软亚洲研究院无论是在微软内部还是在全世界都做出很多的贡献，所做的研究被应用到几乎所有微软的产品领域中，例如Azure、Windows、Office、Xbox、必应等。微软亚洲研究院的院友超过7000人，他们与我们共同成就了如今的微软亚洲研究院，其中的很多人都已经成为全球科技行业中的佼佼者。过去20年中，微软亚洲研究院的发展远超我们的预期。

微软全球执行副总裁，微软人工智能

及微软研究事业部负责人沈向洋

一直以来，微软关注的都是长远的、真正的挑战。未来二十年，我们会重点关注混合现实、量子计算、人工智能这三大领域。

比尔·盖茨创建微软研究院的时候就梦想着有一天能够产生通用的人工智能，但人工智能的发展存在很多挑战。首先，我们要确保人工智能对每个人都是公平的、安全和可靠的。为此，微软专门成立了埃忒尔道德委员会，关注包括偏见和公正、可靠性和安全性、人类的注意力和认知力、职能性和透明性、人机互动和协作、工程实践、情感应用等非常重要的话题。

我们非常荣幸地成为人工智能伙伴组织的发起人之一，现在有70多家公司都愿意在这个平台上分享和互助。我们希望予力世界上每一个组织和每个人，让他们成就不凡，这是我们的使命，在开发技术的过程中，我们必须考虑技术对于社会的影响。

Raj Reddy：AI 的历史与未来机遇

自人工智能诞生以来，“人工智能威胁论”始终为许多人所担忧，但人工智能不仅不会统治世界，在助力人类生活上还具有极大的潜能。

在过去的半个世纪中，人工智能的发展取得了重要的进展。人工智能的未来将去向何方？图灵奖得主、卡内基梅隆大学计算机科学系教授 Raj Reddy 提出了他的看法。

图灵奖得主、卡内基梅隆大学

计算机科学系教授 Raj Reddy

20 世纪的人工智能主要是对已有知识进行编程，用各种各样的方法让机器学习解决人类的任务。随着大数据成为21世纪科学研究的“第四范式”，数据驱动也让人工智能有了飞跃式的进步。语音翻译、自动驾驶等等基于海量数据与深度学习取得的重大成就，也逐渐深入人们的日常生活，惠及所有人类。

Raj Reddy 认为，未来人工智能有能力在两个方面成为人类的“智能助理”。短期来看，人工智能正在作为“认知放大器”延申人类的知觉，这种自主的、能够持续学习的机器智能将帮助人们节省精力，更轻松快速地完成工作、解决问题。

而在更长远的未来，人工智能可以为人类扮演“守护天使”的角色，预测海啸、地震、车祸等灾难的发生，并对人类及时发出警告，从而保护和拯救人类的生命。守护天使在社会服务中的应用也十分广泛，它可以参与人类的健康与教育事业，也可以成为针对每一个人的私人化、定制化的智能服务。

“守护天使”的实现与普及无法离开数据、计算能力、机器学习技术等条件的支撑，以及覆盖全人类、惠及全人类的数据生态系统。

丛京生：自动化可定制计算与加速设计的“民主化”

加州大学洛杉矶分校计算机科学系杰出校长讲席教授丛京生探讨了关于自动化的定制化计算的前沿。

十年前丛京生教授就认为，未来属于定制化的计算模式，传统的冯诺依曼架构正在为其处理器的通用性牺牲了大量的性能。在此后的几年中，许多研究工作在这个领域涌现，而相较于高度定制化的 ASIC 硬件，现场可编程门阵列 FPGA 以其更低的部署开销与更灵活的可定制性受到青睐。部分走在前列的组织机构已经将 FPGA 投入大规模商用，比如微软在几年前就将 FPGA 大规模部署进数据中心以加速必应搜索引擎。

加州大学洛杉矶分校计算机科学系

杰出校长讲席教授丛京生

定制化硬件在性能和能效比上拥有极大的潜力，但如何设计和优化定制化硬件，仍然是当前研究的重点与难点。这是因为应用需求的快速变化，比如 15 年前就有了基于 C/C++ 的 High-Level Synthesis （HLS），但它显然是不够的，各式各样新的应用场景都对编程模型和工具提出了新的要求。通常情况下，人们很难简单地得到足够高效的用于定制硬件的代码，而需进行大量的人工优化，这不仅极为耗时，更提高了进行定制化设计的门槛。

在设计良好的中间表示之上，基于模式匹配的自动优化将能够大大缩短开发时间，提升计算效率。丛京生教授介绍了他与研究团队对于 Systolicarray，stencils 等模式进行自动优化定制化计算的一系列工作，包括 Polyhedral（多面体）模型，专用后端等，来节省人工成本。得益于这些工作和工业界的努力，目前已经能够全自动地将 C 代码转化为高效的机械码并直接部署至 FPGA 硬件。目前自动生成的代码在效率上已经接近、甚至某些情况下超过了精细手工优化的水准，在 FPGA 上的计算性能更是远超原本在通用处理器上的水平。

丛京生教授表示，他们的研究愿景是定制化加速器设计的“民主化”，让人人都可以参与到定制化计算的设计当中。他们将进一步完善端到端的编译框架，帮助更多人实现他们的算法，赋能更多行业实现他们的应用。

明天，还将有图灵奖得主姚期智、卡内基梅隆大学计算机科学系杰出教授 Lenore Blum、深度学习“三巨头”之一 Yoshua Bengio 的精彩演讲，敬请期待！

直播链接：http://view.inews.qq.com/a/TEC2018110501229400

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