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在人工智能时代，有才能的人拥有未来。 作为中国一家专注于智能分析和决策的人工智能企业，通盾科技于今年年初正式成立了人工智能研究所，并以人工智能研究所为核心载体，稳步推进人工智能战略的规划和实施。探索机器学习和深度学习的基本理论和算法，深入研究计算机视觉、语音和语言处理、联邦学习等人工智能核心技术，将智能应用推向市场，努力成为人工智能领域的“贝尔实验室”。 通顿人工智能研究所由美国著名常春藤盟校佛罗里达大学的终身教授李晓林领导，国际顶尖语音专家吴健雄博士担任副主席。李晓林教授创建了美国第一个国家深度学习中心，他的研究团队是世界上最早整合云计算、大数据、大规模深度学习和物联网研究的研究团队之一。 在加入通盾科技之前，吴健雄博士曾担任美国著名公司nuance的集团研究副总裁。nuance是全球智能互动技术服务的创始人。在他的领导下，他为苹果、三星、奔驰、宝马、奥迪和美国银行等许多著名的全球企业开发了智能语音助理。 此外，研究所还拥有一大批R&D团队，拥有智能语音专家、计算机视觉专家、自然语言处理专家、深度学习和联邦学习算法专家等100多名国内外人工智能领域的顶尖人才，所有算法研究人员都拥有硕士和博士学位。 研究所建立了智能语音、自然语言处理、计算机视觉和机器学习四个R&D核心小组，并取得了多项专利成果，深入参与了国家部委和中央银行发起的行业标准制定工作。学院的定位是联系授权、开放、共赢，并与浙江大学、西北工业大学、香港科技大学、中国建设银行、兆联金融等多所大学和金融机构建立了联合实验室。 除基础理论探索和核心技术研究外，研究所在推广智能技术应用方面也取得了可喜的进展。基于对金融服务业的深入了解，本所开发了多种金融服务场景的智能对话机器人，通过采用发音高度拟人化的不同对话策略，可以与不同的对话者进行有效沟通。人工智能将成为未来科学竞争的制高点。 从20世纪50年代感知器的引入，到20世纪80年代多层感知器和反向传播算法及专家系统，再到2010年深度学习的兴起，这项技术几乎每30年就会经历一次质的转变。直到深度学习的出现，人工智能技术才开始大放异彩，利用多层神经网络模拟人脑神经元的信息传递模式。回顾人工智能的发展历史，李教授将其分为三个阶段。他生动地说，“ai0.1是‘启蒙’阶段，技术发展还处于初级阶段；Ai1.0只是“一点知识”，但场景非常有限；现在它已经发展到人工智能2.0时代，通过技术识别人脸或猫脸是可能的。我称之为“一点点感觉”，这种感觉是相对有限的；在3.0阶段，我预计它将在2040年左右。人工智能技术可以说“很有感情，很有知识”，也可以做出智能决策，而智能决策恰好是通盾科技的发展战略。 人工智能研究所的诞生是为了服务未来。 以联邦研究为例，该研究所的主要研究和发展领域。可以理解和明确的是，这将是未来整个后深度学习时代的技术困境。依靠海量数据训练机器的人工智能模式需要进一步变革，因为许多领域实际上并没有海量数据作为基础。随着数据隐私保护的日益加强，数据共享也是一个大问题。研究所将解决方案转向联邦学习技术，并进一步提出了知识联盟的创新框架。这项技术的成熟将会给整个行业带来深刻的变化。 联邦学习只是研究所技术图书馆的冰山一角。通盾需要足够的勇气和毅力，采用研究院的形式来推动创新的发展，因为这意味着投入难以计量，注定无法立即实现收益产出。然而，作为一个信奉长远的“展望未来”的科技企业，它是非常有价值的。 李晓林教授表示希望该研究所能够成为人工智能领域的一流实验室，并为创新创造一个自由和宽松的环境。他还欢迎来自世界各地的顶尖人才在人工智能领域开展各种前沿课题的研究，为人工智能的发展做出巨大贡献。
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