英国皇家工程院院士：郭毅可中国人工智能缺乏

身兼英国帝国理工大学终身教授、英国皇家工程院院士、数据科学研究所所长、欧洲科学院院士，毫无疑问，郭毅可当属华人在全球人工智能与研究方面的顶尖专家。

郭毅可教授

2014年，郭毅可在英国帝国理工大学创立了数据科学院研究所，建立了欧洲最大的数据科学可视化演示平台，这在全世界只有2到3所。

1月14日，郭毅可在深圳举行的第五届深商全球大会上发表演讲称，从数据资产到数据资本有两个瓶颈，一是实体资产和数据资产的不对称，二是数据资产的可交易性与数据的使用特征的矛盾。

“人工智能风起云涌，我们在人工智能方面的投资直线上升，但上升趋势有所变化，一方面因为经济下行，另一方面是我们要降温，降温的主要原因是要真正看到人工智能今天发展的现状和实际运用中的问题，要注重创新的质量。”

如何看待人工智能研究与应用目前的深层次问题，尤其是中国在这方面科研的能力，国内多家媒体日前群访了郭毅可教授。

中国人工智能应用太窄 仅仅是

您怎么看目前国内医疗数据的开放问题？

郭毅可

医疗数据开放不是一个简单的技术问题，也不是管理问题，实际上是对数据的理念和体会不同。正常来说，医院不应该拥有病人的数据，病人的数据归自己所以后，现在我们国家没有对数据所有权进行鉴定。

理论上，你的数据包括检测结果，都应该归你所有，不存在医院数据共享不共享的问题。如果说数据是归病人的，病人发现有了这些数据之后，将来看病是有用的话，那他就会把数据取出来共享。

要达到数据共享，最大问题是，要解决数据所有权。这在中国还没有开始。

同样的例子，比如说安防摄像头，我的照片你照了以后，所有权在谁的手上？如果我的照片你要拿去用，这还有肖像权的问题，所以，数据资产鉴定，是数据经济发展非常重要问题，这个问题我们无法不去考虑。

国内人工智能目前应用方面，您怎么看？

我唯一的感觉是人工智能应用比较窄，比如都在图像处理，都是，老识别人脸没意思，人唯一不穿衣服的地方就是脸，所以相对是最容易的。

你要识别成衣，这是最困难的。应用这么窄，有可能是快钱驱动的，这个地方很容易来钱，那都去做这个。

很显然，人工智能并不是只能应用在上。

更宽的领域有哪些可以应用落地？

应用场景我觉得太多太多了，中国人说衣食住行，这都可以用。

“衣”我讲过了，“食”就更没问题了，既然能分析人脸，为什么不能分析食物的成分呢？为什么不能分析它的质量和新鲜程度？它的营养和配置？如果能分析出来就非常有意义，肉多了可以点个青菜，这也是人工智能。

“住”，比如家居方面，有些吸尘器已经很不错，但问题也很多，比如爬不了楼，如果让吸尘器能爬楼，不是好吗？

再比如像中国很多地方，温差很大，外面很冷，屋里很热，空调为什么不可以根据人的体温传感来调整温度？这也是很容易的事情。

“行”，更不用讲了，约车软件都是很好的应用。

对比国外人工智能在金融行业的应用，中国有哪些可以借鉴？

国内金融领域人工智能应用还是比较窄的。第一是在征信上，第二在交叉销售、推荐产品方面。基本上也就这两个了，剩下的量化不算人工智能。

但实际上人工智能在金融产品上的应用远不止这些，我觉得一个非常重要用的好的如何对一个投资有因果分析。比如对新闻的变化，可以获得对某一类投资的风险识别，而不是大众化的，是个性化的。我觉得这种风险识别很重要。

国内像智能投顾风险预测很少去做，所以只去卖标准化的产品。

对。风险分析，“险”就是机会。

我觉得不光是卖产品，最主要是让客户能有预测性。，这个比较难，而且跟银行商业模型不同，银行主要是推销产品，不太管风险。

中国最缺人工智能伦理

有统计说，中国AI人才缺口在百万级，您是否观察到？培养人才方面有什么经验？

百万我不知道这个数怎么算出来的，不管是百万，还是十万，反正是缺很多。

中国缺人工智能，看如何定义了。我觉得中国缺的是有人工智能思维的人，真正理解人工智能怎样为社会做事情的人，而这种缺口是很大，不仅是缺，而是不重视这个问题。

很多人觉得人工智能只要能用、能服务就可以了。实际上这种想法并不正确。人工智能做很多事情是一个错误观点，举例子，我看到过一篇文章，可以通过看银行行长的脸来看银行业绩，技术上是做得到，不需要深度分析。但问题是，这样的研究是对还是错？

我听说可以通过两张照片放一起，就能预测到下一代长相，这是对还是错？

要想清楚机器能做的事，并不都是对的，人们对制造武器的时候，对这个问题非常理解，这跟人工智能一个道理，也很重要。

关于伦理问题，您怎么看基因编辑？

这是两码事情。基因编辑伦理跟人工智能的伦理是完全不同的方向，基因编辑毕竟是技术手段，用和不用的问题，或者如何监管，如何成熟，到了一定程度可以控制风险以后，人们会对此有共识，现在去做是不负责任。

但人工智能不是这样，人工智能是创造一个智能的机器，这个智能机器是在完全没有理解机制上就使用它，所以，这个时候要对它有非常清晰的了解。比如在安防领域，假设所有的都使用的话，都假定每个人是罪犯，你高兴吗？如果你每天的活动，都是可以被追查的，你开心吗？

这里面有很多很多问题，所以在研究人工智能过程中，社会伦理一定要讨论，一定要形成共识。

缺乏含量 缺乏思想是大问题

怎么看中国在人工智能方面的基础研发方面和国外的差距？

我不觉得中国基础科研差距大，已经做得挺好的了。中国差距大的是在于原创性，比如一个算法率先由中国人发明，这种情况较少。

我们的研究是可以把别人的研究做到极致，但我们想不出怎么产生，这中间的差距比较明显，也反映出我们缺乏思想，不缺技术。这是个大问题。

以英国为例，英国人的研究是以好奇为驱动力，不是经济发展目的，在中国去追求以好奇为目的的研究，也不是很合适，但的确需要这样的人，就是好奇好玩的心态做研究。

我觉得中国真正要在人工智能方面下功夫的是，数据资源要搞好。人工智能最大的成功与失败，不在于算法，是在数据。

但在国内的话，数据会经常被滥用，很多数据可以买得到。

千万不要这样去想问题，买得到的数据都不是好数据，数据大不是一个好事，数据精才是好事。

如果我们有好的算法，只有一堆烂数据，能够学到什么？，由于中国没有通用数据保护法，属于个人的数据资产，就会被滥用。

在国外，数据被盗取被使用，惩罚力度很大。

思想层面缺乏的话，是否会导致、人工智能原创性不够？而另一方面，中国领域似乎走在了世界前列。

我没有说过方面缺乏思想，华为有很多原创性的东西，在五年前、十年前外界都认为是不太现实的技术，你要求基站这么多，华为就看到了这一点，领先了同行。

我觉得当中国一个企业富到一定程度，走到了无人区，它需要拓展，会做得很好。

反过来讲，我不认为中国支付是了不起的创新，国外为什么没有用支付？很简单，是因为保护隐私的问题，并不是人家没有技术，扫个二维码要什么技术，所以千万别搞错了，以为扫二维码是我们伟大发明，不是的，二维码是日本人发明的。

我早在10年前英国帝国理工就扫过二维码买咖啡，但只能局限校园咖啡，它不能用，是法律方面不允许，它比信用卡的风险大得多。

但这并不是说扫二维码不好，它很好，只是为了便利而牺牲很多东西，国外没有牺牲罢了。

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