AIR 014 | 楊強對話Michael Wooldridge：我們關注的領域有沒有大數據？

在8月12號CCF-GAIR峰會人工智能專場中，牛津大學計算機系主任Michael Wooldridge與香港科技大學教授楊強分別發表了有關人工智能前沿進展的大會報告與主題演講。演講后在兩位嘉賓進行了1v1高端對話。

Michael Wooldridge與楊強分別認為，下一個人工智能應用領域的風口會是在醫療與金融領域。而對于學術界與工業界的合作，他們均認為一個有情懷的領導者非常重要，并認為跨界的結合才能促進人工智能的普及與發展。以下是兩位嘉賓對話的全文：

提問：第一個問題是從投資的角度來看，現在人工智能在產業應用里面已經有很多風口，下一個可能投資的人工智能產業應用在哪里？第二個問題，兩位都是工業界和學術界聯合實驗室的主任，那兩者合作產生的經驗和啟發是什么？

Michael Wooldridge：下一個AI的應用，特別是在工業應用這一塊，我覺得應該是在醫療領域。為什么呢？因為在英國、美國，我相信在中國也是一樣，現在非常受歡迎的有手環，它能夠監控你的心率，你的血糖的水平，還有你走了多少步，蘋果手表也是這種可穿戴式的設備，現在我們在不斷監測身體的情況。而所有這些信息會給到AI，就能去實現一些健康的應用。

我不知道你們的情況，我生病的時候才去看醫生，現在這種應用就是讓醫生隨時跟你在一起，每天24小時監測。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，通過皮膚知道你運動的情況等等。所以通過智能手機能夠建議你什么時候要健身，什么時候吃太多或者是喝太多酒了。在英國，一種觀點是最大的應用就是在醫療，現在已經有這樣的一些記錄。英國國家醫療系統的病例，包括所有英國人的病例數據，用藥記錄。今天早上所講的AI就能夠運用到醫療領域，確實為我們整個醫療行業帶來新的發現，所以我覺得下一個風口應該就是在醫療。

楊強：回答這個問題我要反問兩句：第一是數據在哪里，我們關心的領域到底有沒有大數據；第二個有一點世俗，就是錢在哪里。有數據的地方，有沒有錢來驅動我們做人工智能的工作。我們可以看看周圍哪個領域數據已經準備得差不多了。這里我要提出一個概念：封閉系統。剛才我講邊界清晰問題，其定義非常清晰，即指這樣一個封閉系統，整個的商業流程都有數據的腳印，全部留下來。

我們看一下，今天在教育領域到底有沒有這樣的數據，在出行，金融和醫療領域有沒有。這些領域里面我比較看好的是金融，因為它每一步都太關鍵太重要，在很早以前就有很多人把所有的整個商業流程全部的記錄在案，這里用了數字化的方法，只不過存在那里沒有用在。雖然有很多不同的政治、經濟角度在影響它，但大家不要忘記，人工智能的商業成功只要系統比人好一點就可以了，就像在奧運會里面得到金牌只用比銀牌好一點。所以在信息的處理和未來預測方面，如果在一個封閉系統里面，在有大數據的前提，又有資金推動的影響下，我覺得金融差不多就會成功了。

Michael Wooldridge：對于第一個問題，必須是一個封閉系統，要有資金，要有大數據。對于第二個問題要說的是，我并不是DeepMind的負責人，我來自牛津大學，與DeepMind合作，也認識DeepMind，其同事也與我們有很多合作。我們了解DeepMind的進展，我覺得確實有成功的條件。

首先，DeepMind有領導力，其中一位創始人不僅僅是公司老板，同時也是技術專家。他真正了解技術，了解深度學習，而且也特別了解人類的大腦，這非常重要。你必須在管理層有一個人特別了解技術，而且是深層次的了解。另外不僅是了解技術，他們也有一個愿景，DeepMind的愿景非常清晰，他們有非常具體的項目，比如說阿爾法狗，他們非常聚焦這個項目去實現愿景。他們創造了一個小組，而這個小組確實吸引了其他研究者去參加。一般你可能去香港科技大學，去麻省理工大學學習，如果你是一個好的研究員，大學都會接受你。DeepMind創造了一個這樣的氛圍，它創造了一種知識的環境。人們知道在deepMind能有合適的資源，有合適的環境和氛圍去研究，所以吸引好的研究者很重要。

首先領導層要有技術層面的支持，像DeepMind的創辦人非常了解深度學習；第二他們有非常清晰的愿景，有非常聚焦的項目和愿景；第三點吸引出色的研究者。我想這是DeepMind非常成功的經驗吧。

楊強：我個人的經驗就在國內多一些。首先，2013年的時候我和李航成立了華為諾亞方舟實驗室，之后我和微信建立了聯合實驗室。有情懷的領導者非常重要，微信的張小龍大家都非常熟悉，他對人工智能有很多期待。微信在國內非常了不起，今天有很多國外報道說，facebook都在跟微信學習。微信為我們提供了非常好的平臺，做人工智能不能關在屋子里，拿一個象牙塔的姿態來做，而是一定要放開胸懷，讓我們做的東西能夠有更多的人去用，讓他們能夠受益。微信提供了這樣的平臺。

其次我們跟微信在很多問題的討論上有明顯的區分，特別難的學術問題我們可以給自己留下來。微信也非常熱衷給我們提供這樣一種資源，我們有十幾個教授，實驗室研究從機器人到自然語言處理，語音識別，圖象處理，圖象識別，包括對話系統等等。很多教授和學生都參與到里面，每個人都同時有一個香港科技大學的導師和微信的導師，有理論導師和實踐的導師。學生也覺得很受益，可以在任何時候把自己的實驗拿到微信平臺上去用。這也是我們得到的紅利吧，所以在這樣互相受益的情況下，做這樣的實驗室，我們才覺得是雙贏，有很好的情景。

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