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中國人工智能應(yīng)用太窄 缺乏思想是最大問題

工業(yè)4俱樂部 ? 來源:YXQ ? 2019-06-17 15:18 ? 次閱讀
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身兼英國帝國理工大學(xué)終身教授、英國皇家工程院院士、數(shù)據(jù)科學(xué)研究所所長、歐洲科學(xué)院院士,毫無疑問,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)用目前的深層次問題,尤其是中國在這方面科研的能力,國內(nèi)多家媒體日前群訪了郭毅可教授。

2014年,郭毅可在英國帝國理工大學(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,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)資本有兩個瓶頸,一是實體資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不對稱,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,我們在人工智能方面的投資直線上升,但上升趨勢有所變化,一方面因為經(jīng)濟下行,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)狀和實際運用中的問題,要注重創(chuàng)新的質(zhì)量?!?/p>

中國人工智能應(yīng)用太窄 僅僅是人臉識別

問:您怎么看目前國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)的開放問題?

郭毅可教授:醫(yī)療數(shù)據(jù)開放不是一個簡單的技術(shù)問題,也不是管理問題,實際上是對數(shù)據(jù)的理念和體會不同。正常來說,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)在我們國家沒有對數(shù)據(jù)所有權(quán)進行鑒定。

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

要達到數(shù)據(jù)共享,最大問題是,要解決數(shù)據(jù)所有權(quán)。這在中國還沒有開始。

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

問:國內(nèi)人工智能目前應(yīng)用方面,您怎么看?

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

你要識別成衣,這是最困難的。應(yīng)用這么窄,有可能是快錢驅(qū)動的,這個地方很容易來錢,那都去做這個。

很顯然,人工智能并不是只能應(yīng)用在人臉識別上。

問:更寬的領(lǐng)域有哪些可以應(yīng)用落地?

郭毅可教授:應(yīng)用場景我覺得太多太多了,中國人說衣食住行,這都可以用。

“衣”我講過了,“食”就更沒問題了,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?它的營養(yǎng)和配置?如果能分析出來就非常有意義,肉多了可以點個青菜,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,但問題也很多,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:對比國外人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用,中國有哪些可以借鑒?

郭毅可教授:國內(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。基本上也就這兩個了,剩下的量化不算人工智能。

但實際上人工智能在金融產(chǎn)品上的應(yīng)用遠不止這些,我覺得一個非常重要用的好的:如何對一個投資有因果分析。比如對新聞的變化,可以獲得對某一類投資的風(fēng)險識別,而不是大眾化的,是個性化的。我覺得這種風(fēng)險識別很重要。

問:國內(nèi)像智能投顧風(fēng)險預(yù)測很少去做,所以只去賣標準化的產(chǎn)品。

郭毅可教授:對。風(fēng)險分析,“險”就是機會。我覺得不光是賣產(chǎn)品,最主要是讓客戶能有預(yù)測性。當(dāng)然,這個比較難,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。

中國最缺人工智能倫理

問:有統(tǒng)計說,中國AI人才缺口在百萬級,您是否觀察到?培養(yǎng)人才方面有什么經(jīng)驗?

郭毅可教授:百萬我不知道這個數(shù)怎么算出來的,不管是百萬,還是十萬,反正是缺很多。

中國缺人工智能,看如何定義了。我覺得中國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做事情的人,而這種缺口是很大,不僅是缺,而是不重視這個問題。

很多人覺得人工智能只要能用、能服務(wù)就可以了。實際上這種想法并不正確。人工智能做很多事情是一個錯誤觀點,舉例子,我看到過一篇文章,可以通過看銀行行長的臉來看銀行業(yè)績,技術(shù)上是做得到,不需要深度分析。但問題是,這樣的研究是對還是錯?

問:我聽說可以通過兩張照片放一起,就能預(yù)測到下一代長相,這是對還是錯?

郭毅可教授:要想清楚機器能做的事,并不都是對的,人們對制造武器的時候,對這個問題非常理解,這跟人工智能一個道理,也很重要。

問:關(guān)于倫理問題,您怎么看基因編輯?

郭毅可教授:這是兩碼事情。基因編輯倫理跟人工智能的倫理是完全不同的方向,基因編輯畢竟是技術(shù)手段,用和不用的問題,或者如何監(jiān)管,如何成熟,到了一定程度可以控制風(fēng)險以后,人們會對此有共識,現(xiàn)在去做是不負責(zé)任。

但人工智能不是這樣,人工智能是創(chuàng)造一個智能的機器,這個智能機器是在完全沒有理解機制上就使用它,所以,這個時候要對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別的話,都假定每個人是罪犯,你高興嗎?如果你每天的活動,都是可以被追查的,你開心嗎?

這里面有很多很多問題,所以在研究人工智能過程中,社會倫理一定要討論,一定要形成共識。

移動支付缺乏含量 缺乏思想是大問題

問:怎么看中國在人工智能方面的基礎(chǔ)研發(fā)方面和國外的差距?

郭毅可教授:我不覺得中國基礎(chǔ)科研差距大,已經(jīng)做得挺好的了。中國差距大的是在于原創(chuàng)性,比如一個算法率先由中國人發(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)。這是個大問題。

以英國為例,英國人的研究是以好奇為驅(qū)動力,不是經(jīng)濟發(fā)展目的,在中國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。

我覺得中國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:但在國內(nèi)的話,數(shù)據(jù)會經(jīng)常被濫用,很多數(shù)據(jù)可以買得到。

郭毅可教授:千萬不要這樣去想問題,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,由于中國沒有通用數(shù)據(jù)保護法,屬于個人的數(shù)據(jù)資產(chǎn),就會被濫用。在國外,數(shù)據(jù)被盜取被使用,懲罰力度很大。

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

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

我覺得當(dāng)中國一個企業(yè)富到一定程度,走到了無人區(qū),它需要拓展,會做得很好。

反過來講,我不認為中國支付是了不起的創(chuàng)新,國外為什么沒有用支付?很簡單,是因為保護隱私的問題,并不是人家沒有技術(shù),掃個二維碼要什么技術(shù),所以千萬別搞錯了,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年前英國帝國理工就掃過二維碼買咖啡,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)險大得多。

但這并不是說掃二維碼不好,它很好,只是為了便利而犧牲很多東西,國外沒有犧牲罷了。

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原文標題:英國皇家工程院院士郭毅可——中國人工智能缺乏思想是最大問題

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