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AI科技評論收錄了2017的50篇學術深度訪談，嘗試從“機器學習－計算機視覺－自然語言處理－多維度思考”四個層面去整合學者們以及研究院的科學家們的探索：面對AI 浪潮的風起云涌，他們都有哪些創新與思考？
2017年對于人工智能而言是風起云涌的一年。而對于學術界而言，更是新想法、新觀點如雨后春筍般成長的一年。
在這一年，雷鋒網學術頻道AI科技評論走訪了數十位師生及企業研究院的一線專家，在與他們對話的過程中，我們嘗試理解他們在時代環境下所作出的選擇，試著讀懂他們的求索與思考在歷史浪潮下會產生怎樣的浪花；而AI科技評論作為時代的見證者與記錄者，也希望能將這一年的訪談精華呈現給讀者們。
本篇特輯收錄了50位在學術界富有影響力的人士與AI科技評論在2017年所做的訪談實錄。
比如：
海內外奮斗于科研一線的高校教授與學生們，他們向AI科技評論闡述了自己所處的學科專業在人工智能如此火熱的境況下，自己如何順勢而為，從中突破創新的心路歷程；
又如：
BAT及一線創業公司的研究院科學家們，盡管投身工業界，他們依然從事著基礎科研工作，并著眼于產品的落地與變現。AI科技評論在與他們的交流中，也收獲了學術與產業如何“無縫銜接”的策略，每家企業又是如何定義研究院于自身業務中的地位的。
本特輯將50篇訪談分為四大欄目：
在機器學習欄目中，你可以了解到：騰訊究竟是如何訓練“絕藝”的；周志華教授的gcForest到底有何奧妙；田淵棟告訴我們，在AlphaGo之后研究智能圍棋的意義何在；港科大楊強教授為何覺得“有場景的人工智能才有前景”……
在計算機視覺欄目中，我們集齊了騰訊、百度、曠視、閱面等多位高管及首席科學家訪談，加上清華、MIT等知名高校的教授、學生采訪，他們是如何看待計算機視覺方面的最新進展的？企業又是如何審時度勢，調整自身定位，在CV紅海中展現自己的不可替代性和獨特優勢的？
在自然語言處理欄目中，從北大到清華，從微軟到阿里，我們采訪了多位學界和業界領軍研究者，他們在研究側重點上有何考量？目前NLP想要實現技術落地，最大的挑戰在哪里？
在多維度思考欄目中，你可以了解到：大數據時代，這個社會究竟發生了什么劇變；如何將物理學、運籌學、數學、工程學等與人工智能結合起來進行研究；腦機接口到底是科幻還是真實……
當然，以上提到的僅僅是知識冰山的一角。相信你能從這一特輯中，從多位學者的觀點中，看到未來，得到啟發。
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