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。

  值得一提的是，2015年，習(xí)近平主席訪問英國帝國理工學(xué)院，專程去了他的研究所聽取匯報(bào)。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(tái)，這在全世界只有兩到三所。

  與此同時(shí)，中國甚至于世界上，科技投資領(lǐng)域最熱門的話題，眾所周知是AI、大數(shù)據(jù)、5G等。

  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?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。”

  如何看待人工智能研究與應(yīng)用目前的深層次問題，中國在這其中科研方面的能力，投資者網(wǎng)等媒體（下稱投資者網(wǎng)等）日前群訪了郭毅可。

  中國人工智能應(yīng)用太窄 僅僅是人臉識(shí)別

  投資者網(wǎng)等：你怎么看目前國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)的開放問題？

  郭毅可：醫(yī)療數(shù)據(jù)開放不是一個(gè)簡單的技術(shù)問題，也不是管理問題，實(shí)際上是對數(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)在我們國家沒有對數(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)。這是比較大的問題，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(jì)發(fā)展非常重要問題，這個(gè)問題我們無法不去考慮。

  投資者網(wǎng)等：國內(nèi)人工智能目前應(yīng)用方面，您怎么看？

  郭毅可：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，對吧。

  投資者網(wǎng)等：更寬的領(lǐng)域有哪些可以應(yīng)用落地？

  郭毅可：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，食就更可以了，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？這可以分析。如果這個(gè)分析出來，那就非常有意義，肉多了可以點(diǎn)個(gè)青菜，這也是人工智能嘛。

  住，更不得了了，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，能不是很好嗎？

  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。

  投資者網(wǎng)等：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：國內(nèi)金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用還是比較窄的，第一、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，我覺得一個(gè)非常重要用的好的是，如何對一個(gè)投資有因果分析？那就很有意思了。比如對新聞的變化，可以獲得對某一類投資的風(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)別是很重要的。

  投資者網(wǎng)等：國內(nèi)像智能投顧風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測很少去做，所以只去賣標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。

  郭毅可：對啊。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)測性。當(dāng)然，這種是比較難的，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)。

  中國最缺人工智能倫理 一定要討論

  投資者網(wǎng)等：有統(tǒng)計(jì)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(yàn)？

  郭毅可：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。

  中國缺人工智能，看如何定義了，如何是缺人工智能編程序的，這個(gè)好辦，很快上上培訓(xùn)課就可以了。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(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。

  我們覺得人工智能只要能用、只要能服務(wù)就可以了。實(shí)際上，這是不對的。人工智能做很多事情是非常錯(cuò)誤的，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(cuò)？

  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，這要小心點(diǎn)，這是對還是錯(cuò)？人工智能思維要想清楚，我覺得我們?nèi)庇腥斯ぶ悄芩季S的一批人。

  要想清楚機(jī)器能做的事，并不都是對的，人們對制造武器的時(shí)候，對這個(gè)問題非常理解，這跟人工智能一個(gè)道理，很重要。

  投資者網(wǎng)等：這個(gè)倫理問題，您怎么看基因編輯？

  郭毅可：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)對此有共識(shí)，現(xiàn)在去做是不負(fù)責(zé)任。

  但人工智能可不是這樣的，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)候要對它有非常清晰的了解，比如說安防，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)，都是可以追查的，都是知道的，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)支付沒啥含量 缺乏思想是大問題

  投資者網(wǎng)等：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：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，它的原創(chuàng)性的領(lǐng)軍，比如一個(gè)算法率先是中國人發(fā)明的，這種比較少。

  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，這個(gè)差距是比較明顯。這也反映出我們?nèi)狈λ枷耄蝗奔夹g(shù)。這是個(gè)大問題。

  以英國為例，英國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)。

  投資者網(wǎng)等：但在國內(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：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。

  在各種職業(yè)人群，各種分布里，能采取到具有代表性的是非常好的。我覺得真正比賽人工智能的不是算法。

  你想想看，你有很好的算法，我給你一堆爛數(shù)據(jù)，能夠?qū)W到什么？什么叫好的算法，就是很聰明的人，如果你給很聰明的人一堆垃圾，他就很聰明得到一堆垃圾。另外，由于中國沒有通用數(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。

  在國外，數(shù)據(jù)被盜取被使用，會(huì)罰使用者年收入的四分之三。

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

  郭毅可：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?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(xiǎn)大得多，我拿你手機(jī)一掃，你錢就沒了。

  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。