2019年11月29日至12月1日，中国计算机学会（CCF）第七期启智会在苏州南园宾馆举行。本次会议由清华大学两位年轻的助理教授黄高和袁洋发起，CCF学术工委委员、清华大学教授朱军出席会议，并就当前机器学习的可解释性与推理做了演讲。参加人员还包括来自清华大学、 北京大学、北京航空航天大学、南开大学、重庆大学、中山大学、西安电子科技大学、旷视科技、图森未来的学者共13人。

会议围绕“人工智能的可解释性”、“小样本学习”、“深度学习的局限性”、“机器学习理论”等话题展开讨论。深度学习是目前非常热门的研究方向，且在很多领域都有很好的应用。但是近几年人们也发现了深度学习的研究出现了一定的停滞现象，很多技术因为种种原因无法直接落地，而且在有些问题上的表现出现了瓶颈。如果深度学习的技术存在局限性，那么这些局限性是源于它的哪些特点？通过提出新的模型或者框架，是否可能克服其中的某些局限性？是否存在一些新的突破方向，可以避免这些问题？机器学习的理论将如何与实际应用相结合？这些问题都非常重要，也是在不久的将来每一个机器学习方向的学者不得不面对的问题。

本期启智会采用报告、自由讨论与主题发言相结合的形式，从不同的角度对深度学习目前的技术能力与局限性进行了探讨，并交流了潜在的解决方案。与会专家围绕相关主题阐述自己的认识和相关观点，并且重点就交流神经网络结构设计、视频图像与自然语言的交叉学习等话题进行了热烈地讨论，并且交流了未来的几个值得探索的新研究方向。

从左至右：朱占星、龙明盛、袁洋、朱军、梁小丹、刘偲、黄高、刘知远、王乃岩、王楠楠、张磊

会议现场