7月22日上午9时，备受瞩目的“第三届中国人工智能大会”在美丽的杭州国际会议中心“杭州厅”拉开序幕。
同时表示，国务院刚刚发布新一代人工智能发展规划为我们带来了新的目标，此次大会汇聚了全球人工智能顶级专家进行深入交流和探讨，针对语言智能与应用、智能金融、人工智能科学与艺术、人工智能青年发展四个主题设立专题论坛。随后，杨强教授对今天即将发表主题报告的所有嘉宾进行了介绍。接着由中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅院士发表大会致辞，李院士表示，中国人工智能发展迅速，国务院刚刚发布人工智能发展规划，而我们选择这个好时候召开人工智能大会，体现了人工智能学会和杭州对于人工智能浓厚的兴趣，以及政府、学界、企业对此的大力推动。同时，经过60多年的发展，人工智能已经成为国际的新焦点，成为经济发展的新引擎，为社会建设带来了新机遇，同时也带来了新的挑战。我们中国的科技工作者，全体的同行对人工智能有着很深的感情，让我们在历史的机遇面前，共同将人工智能大会越办越好！
随后由中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛院士，阿里巴巴技术委员会主席王坚发表大会致辞。好了，接下来我们进入大会的精华部分，分别由香港科技大学计算机系主任杨强教授与蚂蚁金服首席科学家漆远主持。
D1-1《L3 的挑战与量产》：
在中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在主题为《L3 的挑战与量产》的报告中，从“L3 难在哪里？”、“如何突破 L2 的天花板？”、“量产 L3 的策略”三个方面出发，重点讨论了当前 L3 自动驾驶汽车所面临的挑战以及量产问题，精彩绝伦的演讲在现场引起了强烈的共鸣以及多次热烈的掌声。李德毅院士讲到，近年来，汽车辅助驾驶空前繁荣，从辅助人工驾驶（L1）转型到部分自动驾驶（L2）、再到机器自驾驶（L3），从早先的预警、提醒驾驶员跨越到机器自驾为主、固定驾驶员的角色不复存在，L3量产的势头已然不可阻挡，同时也为位置服务业（LBS）开辟了新战场。L3 释放了人对环境监控的要求，以及人的驾驶认知，但量产涉及到规模、可靠性和价格等多种因素，由此，李院士表示，定制量产 L3 应先用于特定场景，且自动驾驶汽车能否取代驾驶员掌控，取决于其能否处置特定场景下的意外情况，能否发出求助信息要求人工干预，或者在迫不得已时作出最小损失决策。
D1-2《深度学习的迁移模型》：
香港科技大学计算机系主任、AAAI Fellow 杨强发表《深度学习的迁移模型》主题报告，从深度学习模型的共性问题谈起，深度剖析如何使得深度学习模型变得更加可靠，使得在数据变化的情况下，模型还可以持续可用。迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点，且当前，深度学习的模型已经在语音、图像、推荐等众多领域非常有影响力，但是在如医疗、教育等领域还无法运用，究其原因，主要存在这样三点：我们遇到的数据往往都是小数据，而不是大数据；深度学习模型非常脆弱，稍微移动、离开现有场景，其效果便会大打折扣；再有就是应用问题。由此，杨强教授与学生一起，将迁移学习与深度学习相结合进行了探索实践，在现场通过解决大额消费金融的困境、跨领域舆情分析、互联网汽车分类问题等多个实际应用案例多角度地展示了迁移学习的深度模型所带来的优点。
D1-3《AI for Social Good》：
人工智能技术发展惊人，AlphaGo 更是引发了全球 AI 热潮，但我们该如何用其来造福社会？澳大利亚新南威尔士大学教授、AAAI 执行委员会成员 Toby Walsh 的报告便聚焦于此，现场为我们带来了《人工智能造福人类的那一面（AI for Social Good ）》的主题演讲，Walsh 教授表示，现在人们对于人工智能技术存在一些担心，但事实上，AI 是一种道德上中立的技术，它的好坏取决于被如何使用，可以用来提高繁华度、降低贫穷，提升医疗/教育质量，但也可能带来伤害，大规模的战争。而 Walsh 教授的研究即是基于人工智能的光明面，当前正在全球范围内对于器官银行、食品银行的合作探索。比如，在英国用聊天机器人来进行医疗服务，帮助用户诊断病情；在澳大利亚，与器官及组织管理局合作，帮助其重新设计用于将死者器官与病人相匹配的机制；与新南威尔士大学合作，为无家可归的人提供食物，与 AI 结合一起来改善人们的生活，并将食品银行慈善项目拓展到俄罗斯和美国，帮助解决扶贫和社会问题。
