人工智能在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，减少了大量原先由人力完成的繁重的工作，提高了生产效率，帮助每个人的生活变得更好。但随着人工智能在越来越多领域呈现“过人”之势，也有不少人担心人工智能会对人类社会带来威胁。未来已来，身处巨变当中，智能化时代的来临必将给人类以更多启示和指引，让人类在这条前进之路上越走越远。10月14日，工学分馆特邀武汉大学计算机学院彭敏教授做客第十八期“创客沙龙·创客心分享”活动，与我们畅谈人工智能的学术研究、产业发展等方面的专业知识与最新情报，90余位来自全校各学院的学生齐聚工学分馆服务大厅。本次活动由图书馆与武汉大学大学生创新实践中心、“小咖轻询”创业团队联合举办，工学分馆馆长卢林、副馆长杨淼等参加了活动。

彭敏教授从“何为人工智能、人工智能的前世今生、机器怎样学习、怎样的学习算深度学习”等方面为大家详细讲解了人工智能的发展历史和现状。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，即研究如何将人的智能转化为机器智能，或者是用机器来模拟或实现人的智能。2006年,加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton在《科学》发表了关于深度学习的一篇文章,表明含隐藏层的神经网络可以学习到数据的特征,并且训练过程可以通过逐层初始化解决。自此,深度学习开始对学术界和工业界产生巨大影响，标志着人工智能研究开始步入正轨。目前的人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，即机器学习、模式识别、人机交互三项人工智能技术的落地实现形式。彭教授介绍了几种常用的机器学习的算法，包括贝叶斯网络、支持向量机、K最近邻等。彭教授从深度学习的起源讲起，深度学习的概念源于人工神经网络的研究，也被称作深层结构学习或分层学习，即试图模拟人脑的机制来解释数据，在此基础上建立神经网络。彭教授还向大家介绍了深度学习几种常用的模型：卷积神经网络、循环神经网络和图神经网络。

讨论环节，同学们提出如何将人工智能与传统行业结合、如何开始人工智能的学习、人工智能是否可以提升人类的学习效率等问题，彭敏教授都一一解答。她最后总结说，人工智能的发展仍面临着许多的困难，想要从专业领域过渡到应用方面还有漫长的道路，5G时代的到来也许会成为人工智能发展的推手。此外，随着越来越多的人才被吸引进了这个领域，人工智能的科研、就业竞争也变得越来越大。我们只有熟练掌握自己领域的知识，成为领域的专家才能把握人工智能时代的脉搏，追求长足发展。