身兼英國帝國理工大學終身教授、英國皇家工程院院士、數據科學研究所所長、歐洲科學院院士，毫無疑問，郭毅可當屬華人在全球人工智能與大數據研究方面的頂尖專家。

如何看待人工智能研究與應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創立了數據科學院研究所，建立了歐洲最大的數據科學可視化演示平臺，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表演講稱，從數據資產到數據資本有兩個瓶頸，一是實體資產和數據資產的不對稱，二是數據資產的可交易性與數據的使用特征的矛盾。

“人工智能風起云涌，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展的現狀和實際運用中的問題，要注重創新的質量。”

中國人工智能應用太窄 僅僅是人臉識別

問：您怎么看目前國內醫療數據的開放問題？

郭毅可教授：醫療數據開放不是一個簡單的技術問題，也不是管理問題，實際上是對數據的理念和體會不同。正常來說，醫院不應該擁有病人的數據，病人的數據歸自己所以后，現在我們國家沒有對數據所有權進行鑒定。

理論上，你的數據包括檢測結果，都應該歸你所有，不存在醫院數據共享不共享的問題。如果說數據是歸病人的，病人發現有了這些數據之后，將來看病是有用的話，那他就會把數據取出來共享。

要達到數據共享，最大問題是，要解決數據所有權。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，所有權在誰的手上？如果我的照片你要拿去用，這還有肖像權的問題，所以，數據資產鑒定，是數據經濟發展非常重要問題，這個問題我們無法不去考慮。

問：國內人工智能目前應用方面，您怎么看？

郭毅可教授：我唯一的感覺是人工智能應用比較窄，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。應用這么窄，有可能是快錢驅動的，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用在人臉識別上。

問：更寬的領域有哪些可以應用落地？

郭毅可教授：應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量和新鮮程度？它的營養和配置？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，空調為什么不可以根據人的體溫傳感來調整溫度？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用。

問：對比國外人工智能在金融行業的應用，中國有哪些可以借鑒？

郭毅可教授：國內金融領域人工智能應用還是比較窄的。第一是在征信上，第二在交叉銷售、推薦產品方面。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品上的應用遠不止這些，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險識別，而不是大眾化的，是個性化的。我覺得這種風險識別很重要。

問：國內像智能投顧風險預測很少去做，所以只去賣標準化的產品。

郭毅可教授：對。風險分析，“險”就是機會。我覺得不光是賣產品，最主要是讓客戶能有預測性。當然，這個比較難，而且跟銀行商業模型不同，銀行主要是推銷產品，不太管風險。

中國最缺人工智能倫理

問：有統計說，中國AI人才缺口在百萬級，您是否觀察到？培養人才方面有什么經驗？

郭毅可教授：百萬我不知道這個數怎么算出來的，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績，技術上是做得到，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手段，用和不用的問題，或者如何監管，如何成熟，到了一定程度可以控制風險以后，人們會對此有共識，現在去做是不負責任。

但人工智能不是這樣，人工智能是創造一個智能的機器，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。比如在安防領域，假設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研發方面和國外的差距？

郭毅可教授：我不覺得中國基礎科研差距大，已經做得挺好的了。中國差距大的是在于原創性，比如一個算法率先由中國人發明，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生，這中間的差距比較明顯，也反映出我們缺乏思想，不缺技術。這是個大問題。

以英國為例，英國人的研究是以好奇為驅動力，不是經濟發展目的，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做研究。

我覺得中國真正要在人工智能方面下功夫的是，數據資源要搞好。人工智能最大的成功與失敗，不在于算法，是在數據。

問：但在國內的話，數據會經常被濫用，很多數據可以買得到。

郭毅可教授：千萬不要這樣去想問題，買得到的數據都不是好數據，數據大不是一個好事，數據精才是好事。

如果我們有好的算法，但是只有一堆爛數據，能夠學到什么？另外，由于中國沒有通用數據保護法，屬于個人的數據資產，就會被濫用。在國外，數據被盜取被使用，懲罰力度很大。

問；思想層面缺乏的話，是否會導致5G、人工智能原創性不夠？而另一方面，中國移動支付領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，華為有很多原創性的東西，5G在五年前、十年前外界都認為是不太現實的技術，你要求基站這么多，華為就看到了這一點，領先了同行。

我覺得當中國一個企業富到一定程度，走到了無人區，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，掃個二維碼要什么技術，所以千萬別搞錯了，以為掃二維碼是我們偉大發明，不是的，二維碼是日本人發明的。

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。