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中國(guó)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(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(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:您怎么看目前國(guó)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(gè)簡(jiǎn)單的技術(shù)問題,也不是管理問題,實(shí)際上是對(duì)數(shù)據(jù)的理念和體會(huì)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(guó)家沒有對(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(huì)把數(shù)據(jù)取出來共享。

要達(dá)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(guó)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(jì)發(fā)展非常重要問題,這個(gè)問題我們無法不去考慮。

問: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: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)景我覺得太多太多了,中國(guó)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(yíng)養(yǎng)和配置?如果能分析出來就非常有意義,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(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?;旧弦簿瓦@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。我覺得這種風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別很重要。

問: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:有統(tǒng)計(jì)說,中國(guó)AI人才缺口在百萬級(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:百萬我不知道這個(gè)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(guó)缺人工智能,看如何定義了。我覺得中國(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)問題。

很多人覺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,我看到過一篇文章,可以通過看銀行行長(zhǎng)的臉來看銀行業(yè)績(jī),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(duì)還是錯(cuò)?

問:我聽說可以通過兩張照片放一起,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)問題非常理解,這跟人工智能一個(gè)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(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(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 缺乏思想是大問題

問: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枷耄蝗奔夹g(shù)。這是個(gè)大問題。

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: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(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;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(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。

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

反過來講,我不認(rèn)為中國(guó)支付是了不起的創(chuàng)新,國(guó)外為什么沒有用支付?很簡(jiǎn)單,是因?yàn)楸Wo(hù)隱私的問題,并不是人家沒有技術(shù),掃個(gè)二維碼要什么技術(shù),所以千萬別搞錯(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)外沒有犧牲罷了。

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原文標(biāo)題:英國(guó)皇家工程院院士郭毅可——中國(guó)人工智能缺乏思想是最大問題

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