看 AI 站在学术大牛的肩膀上 圈 年的 2017
在刚刚过去的 2017 年，国内外人工智能界的突破层出不穷：在自然语言处理和计算机视觉领域，国内发展势头迅猛，在人工智能最前沿研究上，国外独领风骚。
2 月初，南京大学周志华教授在他的论文中提出一种新的集成机器学习方法 gcForest，利用级联森林（决策树集成）方法去学习生成模型，引发学术界大讨论。
3 月，腾讯 AI Lab 研发的围棋人工智能程序「绝艺」（Fine Art）击败日本开发的「DeepZenGo」（天顶），以 11 战全胜的战绩夺冠。
7 月，在斯坦福大学发起的 SQuAD（Stanford Question Answering）数据集测试榜单中，科大讯飞与哈工大联合实验室 (HFL) 提交的系统模型夺得第一，这也是中国本土研究机构首次取得该比赛的冠军。
9 月，清华大学黄民烈博士带领两位学生联合搜狗搜索团队一举获得了全球唯一开放域对话评测比赛 NTCIR-STC2 的冠军。
10 月，alphaGo Zero 横空出世，仅经过三天训练，就能以 100：0 击败此前击败李世石的 AlphaGo Lee；仅仅经过 21 天训练，就能达到击败柯洁的 AlphaGo Master 的水平。
12 月，腾讯 AI Lab 研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。
这一年，国内的科研实力让我们为之自豪，国外的顶尖成果让我们为之震惊。
知其然，更要知其所以然。技术背后的实现原理有哪些？到底是开创性的成果，还是灌水与炒作？
听听专家们的看法，或许能站在行业制高点看清背后的真相。
作为深耕 AI 领域的学术媒体，雷锋网学术频道 AI 科技评论借助自己的优势和行业积累，先后带来一系列大牛解读：
围绕去年的这些突破和成果，雷锋网学术频道 AI 科技评论特地推出一份 557 页的学术访谈特辑。这份特辑不仅收录了上述解读，还包括我们对一系列学者的采访，内容涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、运筹学、工程学、几何学等多个与 AI 强相关的领域。
这份特辑涵盖我们与以下学者的交流内容（排名不分先后）：
他们的研究领域涉计算机视觉、数学、信息处理、自然语言处理、神经生物学等多个方向。从这里，可以一窥最新的科研成果，领略到学术的无穷魅力。
除此之外，特辑中还有对一些优秀学生的访谈（排名不分先后）：
他们的优秀之处不尽相同，有的同学一连中了多篇顶会论文，有的同学在国门之外做出一系列备受瞩目的工作。从这里，可以看到这些同学身上的闪光点，督促自己进步。
此外，我们还与一系列业界领军人物进行过深入的沟通和交流（排名不分先后）：
我们有幸与他们交谈，谈论目前落地的技术、面临的难题、需要的人才等各个方面的内容。从这里，大家可以知悉业界的最新成果和需求，看到他们的远见，了解学界与业界的研究差异。
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