身兼英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué)終身教授、英國(guó)皇家工程院院士、數(shù)據(jù)科學(xué)研究所所長(zhǎng)、歐洲科學(xué)院院士，毫無(wú)疑問(wèn)，郭毅可當(dāng)屬華人在全球人工智能與大數(shù)據(jù)研究方面的頂尖專家。

如何看待人工智能研究與應(yīng)用目前的深層次問(wèn)題，尤其是中國(guó)在這方面科研的能力，國(guó)內(nèi)多家媒體日前群訪了郭毅可教授。

2014年，郭毅可在英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué)創(chuàng)立了數(shù)據(jù)科學(xué)院研究所，建立了歐洲最大的數(shù)據(jù)科學(xué)可視化演示平臺(tái)，這在全世界只有2到3所。

1月14日，郭毅可在深圳舉行的第五屆深商全球大會(huì)上發(fā)表演講稱，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到數(shù)據(jù)資本有兩個(gè)瓶頸，一是實(shí)體資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不對(duì)稱，二是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可交易性與數(shù)據(jù)的使用特征的矛盾。

“人工智能風(fēng)起云涌，我們?cè)谌斯ぶ悄芊矫娴耐顿Y直線上升，但上升趨勢(shì)有所變化，一方面因?yàn)榻?jīng)濟(jì)下行，另一方面是我們要降溫，降溫的主要原因是要真正看到人工智能今天發(fā)展的現(xiàn)狀和實(shí)際運(yùn)用中的問(wèn)題，要注重創(chuàng)新的質(zhì)量?！?/p>

中國(guó)人工智能應(yīng)用太窄 僅僅是人臉識(shí)別

問(wèn)：您怎么看目前國(guó)內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)的開(kāi)放問(wèn)題？

郭毅可教授：醫(yī)療數(shù)據(jù)開(kāi)放不是一個(gè)簡(jiǎn)單的技術(shù)問(wèn)題，也不是管理問(wèn)題，實(shí)際上是對(duì)數(shù)據(jù)的理念和體會(huì)不同。正常來(lái)說(shuō)，醫(yī)院不應(yīng)該擁有病人的數(shù)據(jù)，病人的數(shù)據(jù)歸自己所以后，現(xiàn)在我們國(guó)家沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)所有權(quán)進(jìn)行鑒定。

理論上，你的數(shù)據(jù)包括檢測(cè)結(jié)果，都應(yīng)該歸你所有，不存在醫(yī)院數(shù)據(jù)共享不共享的問(wèn)題。如果說(shuō)數(shù)據(jù)是歸病人的，病人發(fā)現(xiàn)有了這些數(shù)據(jù)之后，將來(lái)看病是有用的話，那他就會(huì)把數(shù)據(jù)取出來(lái)共享。

要達(dá)到數(shù)據(jù)共享，最大問(wèn)題是，要解決數(shù)據(jù)所有權(quán)。這在中國(guó)還沒(méi)有開(kāi)始。

同樣的例子，比如說(shuō)安防攝像頭，我的照片你照了以后，所有權(quán)在誰(shuí)的手上？如果我的照片你要拿去用，這還有肖像權(quán)的問(wèn)題，所以，數(shù)據(jù)資產(chǎn)鑒定，是數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展非常重要問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題我們無(wú)法不去考慮。

問(wèn)：國(guó)內(nèi)人工智能目前應(yīng)用方面，您怎么看？

郭毅可教授：我唯一的感覺(jué)是人工智能應(yīng)用比較窄，比如都在圖像處理，都是人臉識(shí)別，老識(shí)別人臉沒(méi)意思，人唯一不穿衣服的地方就是臉，所以人臉識(shí)別相對(duì)是最容易的。

你要識(shí)別成衣，這是最困難的。應(yīng)用這么窄，有可能是快錢驅(qū)動(dòng)的，這個(gè)地方很容易來(lái)錢，那都去做這個(gè)。

很顯然，人工智能并不是只能應(yīng)用在人臉識(shí)別上。

問(wèn)：更寬的領(lǐng)域有哪些可以應(yīng)用落地？

郭毅可教授：應(yīng)用場(chǎng)景我覺(jué)得太多太多了，中國(guó)人說(shuō)衣食住行，這都可以用。

“衣”我講過(guò)了，“食”就更沒(méi)問(wèn)題了，既然能分析人臉，為什么不能分析食物的成分呢？為什么不能分析它的質(zhì)量和新鮮程度？它的營(yíng)養(yǎng)和配置？如果能分析出來(lái)就非常有意義，肉多了可以點(diǎn)個(gè)青菜，這也是人工智能。

“住”，比如家居方面，有些吸塵器已經(jīng)很不錯(cuò)，但問(wèn)題也很多，比如爬不了樓，如果讓吸塵器能爬樓，不是好嗎？

再比如像中國(guó)很多地方，溫差很大，外面很冷，屋里很熱，空調(diào)為什么不可以根據(jù)人的體溫傳感來(lái)調(diào)整溫度？這也是很容易的事情。

“行”，更不用講了，約車軟件都是很好的應(yīng)用。

問(wèn)：對(duì)比國(guó)外人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用，中國(guó)有哪些可以借鑒？

郭毅可教授：國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用還是比較窄的。第一是在征信上，第二在交叉銷售、推薦產(chǎn)品方面。基本上也就這兩個(gè)了，剩下的量化不算人工智能。

但實(shí)際上人工智能在金融產(chǎn)品上的應(yīng)用遠(yuǎn)不止這些，我覺(jué)得一個(gè)非常重要用的好的：如何對(duì)一個(gè)投資有因果分析。比如對(duì)新聞的變化，可以獲得對(duì)某一類投資的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，而不是大眾化的，是個(gè)性化的。我覺(jué)得這種風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別很重要。

問(wèn)：國(guó)內(nèi)像智能投顧風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)很少去做，所以只去賣標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。

郭毅可教授：對(duì)。風(fēng)險(xiǎn)分析，“險(xiǎn)”就是機(jī)會(huì)。我覺(jué)得不光是賣產(chǎn)品，最主要是讓客戶能有預(yù)測(cè)性。當(dāng)然，這個(gè)比較難，而且跟銀行商業(yè)模型不同，銀行主要是推銷產(chǎn)品，不太管風(fēng)險(xiǎn)。

中國(guó)最缺人工智能倫理

問(wèn)：有統(tǒng)計(jì)說(shuō)，中國(guó)AI人才缺口在百萬(wàn)級(jí)，您是否觀察到？培養(yǎng)人才方面有什么經(jīng)驗(yàn)？

郭毅可教授：百萬(wàn)我不知道這個(gè)數(shù)怎么算出來(lái)的，不管是百萬(wàn)，還是十萬(wàn)，反正是缺很多。

中國(guó)缺人工智能，看如何定義了。我覺(jué)得中國(guó)缺的是有人工智能思維的人，真正理解人工智能怎樣為社會(huì)做事情的人，而這種缺口是很大，不僅是缺，而是不重視這個(gè)問(wèn)題。

很多人覺(jué)得人工智能只要能用、能服務(wù)就可以了。實(shí)際上這種想法并不正確。人工智能做很多事情是一個(gè)錯(cuò)誤觀點(diǎn)，舉例子，我看到過(guò)一篇文章，可以通過(guò)看銀行行長(zhǎng)的臉來(lái)看銀行業(yè)績(jī)，技術(shù)上是做得到，不需要深度分析。但問(wèn)題是，這樣的研究是對(duì)還是錯(cuò)？

問(wèn)：我聽(tīng)說(shuō)可以通過(guò)兩張照片放一起，就能預(yù)測(cè)到下一代長(zhǎng)相，這是對(duì)還是錯(cuò)？

郭毅可教授：要想清楚機(jī)器能做的事，并不都是對(duì)的，人們對(duì)制造武器的時(shí)候，對(duì)這個(gè)問(wèn)題非常理解，這跟人工智能一個(gè)道理，也很重要。

問(wèn)：關(guān)于倫理問(wèn)題，您怎么看基因編輯？

郭毅可教授：這是兩碼事情?；蚓庉媯惱砀斯ぶ悄艿膫惱硎峭耆煌姆较?，基因編輯畢竟是技術(shù)手段，用和不用的問(wèn)題，或者如何監(jiān)管，如何成熟，到了一定程度可以控制風(fēng)險(xiǎn)以后，人們會(huì)對(duì)此有共識(shí)，現(xiàn)在去做是不負(fù)責(zé)任。

但人工智能不是這樣，人工智能是創(chuàng)造一個(gè)智能的機(jī)器，這個(gè)智能機(jī)器是在完全沒(méi)有理解機(jī)制上就使用它，所以，這個(gè)時(shí)候要對(duì)它有非常清晰的了解。比如在安防領(lǐng)域，假設(shè)所有的都使用人臉識(shí)別的話，都假定每個(gè)人是罪犯，你高興嗎？如果你每天的活動(dòng)，都是可以被追查的，你開(kāi)心嗎？

這里面有很多很多問(wèn)題，所以在研究人工智能過(guò)程中，社會(huì)倫理一定要討論，一定要形成共識(shí)。

移動(dòng)支付缺乏含量 缺乏思想是大問(wèn)題

問(wèn)：怎么看中國(guó)在人工智能方面的基礎(chǔ)研發(fā)方面和國(guó)外的差距？

郭毅可教授：我不覺(jué)得中國(guó)基礎(chǔ)科研差距大，已經(jīng)做得挺好的了。中國(guó)差距大的是在于原創(chuàng)性，比如一個(gè)算法率先由中國(guó)人發(fā)明，這種情況較少。

我們的研究是可以把別人的研究做到極致，但我們想不出怎么產(chǎn)生，這中間的差距比較明顯，也反映出我們?nèi)狈λ枷?，不缺技術(shù)。這是個(gè)大問(wèn)題。

以英國(guó)為例，英國(guó)人的研究是以好奇為驅(qū)動(dòng)力，不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展目的，在中國(guó)去追求以好奇為目的的研究，也不是很合適，但的確需要這樣的人，就是好奇好玩的心態(tài)做研究。

我覺(jué)得中國(guó)真正要在人工智能方面下功夫的是，數(shù)據(jù)資源要搞好。人工智能最大的成功與失敗，不在于算法，是在數(shù)據(jù)。

問(wèn)：但在國(guó)內(nèi)的話，數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常被濫用，很多數(shù)據(jù)可以買得到。

郭毅可教授：千萬(wàn)不要這樣去想問(wèn)題，買得到的數(shù)據(jù)都不是好數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)大不是一個(gè)好事，數(shù)據(jù)精才是好事。

如果我們有好的算法，但是只有一堆爛數(shù)據(jù)，能夠?qū)W到什么？另外，由于中國(guó)沒(méi)有通用數(shù)據(jù)保護(hù)法，屬于個(gè)人的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，就會(huì)被濫用。在國(guó)外，數(shù)據(jù)被盜取被使用，懲罰力度很大。

問(wèn)；思想層面缺乏的話，是否會(huì)導(dǎo)致5G、人工智能原創(chuàng)性不夠？而另一方面，中國(guó)移動(dòng)支付領(lǐng)域似乎走在了世界前列。

郭毅可教授：我沒(méi)有說(shuō)過(guò)5G方面缺乏思想，華為有很多原創(chuàng)性的東西，5G在五年前、十年前外界都認(rèn)為是不太現(xiàn)實(shí)的技術(shù)，你要求基站這么多，華為就看到了這一點(diǎn)，領(lǐng)先了同行。

我覺(jué)得當(dāng)中國(guó)一個(gè)企業(yè)富到一定程度，走到了無(wú)人區(qū)，它需要拓展，會(huì)做得很好。

反過(guò)來(lái)講，我不認(rèn)為中國(guó)支付是了不起的創(chuàng)新，國(guó)外為什么沒(méi)有用支付？很簡(jiǎn)單，是因?yàn)楸Ｗo(hù)隱私的問(wèn)題，并不是人家沒(méi)有技術(shù)，掃個(gè)二維碼要什么技術(shù)，所以千萬(wàn)別搞錯(cuò)了，以為掃二維碼是我們偉大發(fā)明，不是的，二維碼是日本人發(fā)明的。

我早在10年前英國(guó)帝國(guó)理工就掃過(guò)二維碼買咖啡，但只能局限校園咖啡，它不能用，是法律方面不允許，它比信用卡的風(fēng)險(xiǎn)大得多。

但這并不是說(shuō)掃二維碼不好，它很好，只是為了便利而犧牲很多東西，國(guó)外沒(méi)有犧牲罷了。