未來人工智能走向何處？JDD大會最燒腦論壇已提前揭秘

京東金融JDD大會“探尋數據產業與AI發展之道”圓桌論壇開始前，主持人京東集團副總裁、AI平台及研究部負責人周伯文將五位參與討論的嘉賓召集到後台，一起做會前交流，他們希望一會能共同為現場觀眾獻上一場“科技範兒”的腦暴。

作為JDD大會最重量級的圓桌論壇，嘉賓陣容格外豪華：哥倫比亞大學客座教授、Graphen CEO林清詠、中科院智能信息處理重點實驗室常務副主任、中科視拓董事長兼CTO 山世光、微軟亞洲研究院城市計算領域負責人、美國計算機學會傑出科學家鄭宇、IBM中國研究院研究總監蘇中和360集團副總裁、首席科學家、人工智能研究院院長 顏水成、IBM中國研究院研究總監蘇中。五位人工智能領域的前沿科學家用專業的預測、觀點的碰撞勾勒出未來人工智能的模樣。

共話未來AI

鄭宇首先發表了他對於人工智能趨勢的看法， 他説，未來AI的機會其實不在傳統的IT行業，而是在和傳統行業的結合，也就是説我們把AI加上交通、規劃、金融等爆發的力量比傳統互聯網行業裏面發揮的作用會更加的龐大。AI和金融結合的關鍵是如何把一手信息進行有效的融合，這是在商業裏面通過的一個制高點，而這裏面需要大數據的融合技術，其實這個技術比較欠缺，“AI遇到的真正瓶頸其實不是技術問題，而是人才的培養，尤其是能夠把傳統問題和人工智能算法對接，最後落地形成閉環的數據科學家”，鄭宇説。

“未來，人工智能在自然語言理解方面有很多的機會，一個很重要的點是如何把結構化的知識和非結構化的內容結合起來”，蘇中表示，他説如何把現實中海量數據，以及包括人在上面的行為數據和知識體系結合起來，讓互相之間能夠促進，讓結構化和非結構化的知識能夠進行一個很好的結合，“這一點很重要”。

顏水成則重點談到了語意和語音理解，他説，未來的圖像和語音會越來越成熟，一是因為市場上圖像人才數量充分，二是在圖像和語音領域很難建立數據壁壘，沒有私有數據，大家都是一些共性或者是少量的個性化的數據。這樣的話，國家層面説可以建立起一個龐大的語音庫，這個庫可以支持所有的圖像和語音的公司。

人工智能和大數據將為金融的貸後管理做些什麼，成為此場圓桌論壇聚焦的金融話題。在林清詠看來，貸後管理是一個非常重大的工作，如何去預測一個拿了貸款的企業會不會出狀況，這是全世界銀行都是關心的問題。此外，基於大數據和人工智能技術的金融產品，也已經實現了幫助各大投行監測交易員操作市場的過程，進而確保了對交易員可能在操作市場過程中謀取私利的人為因素風險的有效管控。

山世光則認為，諸如人臉識別等生物識別人工智能技術不斷完善，將在未來幫助金融機構和上級監管部門實現在公共安全的領域完成對一個精確人員的搜索，進而解決這些登上失信黑名單的貸後人員失聯問題。另一方面，隨着這種失聯成本越來越高，其實際上會倒逼整個社會徵信體系的完善，並會進一步消除那些潛在隱患，讓絕大部分金融用户迴歸到正常的金融秩序上來。

激辯無人零售

緊接着，主持人周伯文又拋出無界零售的話題，這也成為五位嘉賓觀點分歧最大的環節。山世光很看好無界零售，他認為從技術的角度來講，無界零售在支付環節一定會存在着誤差，有誤識別的情況。但是從我們解決這個問題的角度來講，應該關注如何去容忍這個誤差，以及這個誤差會帶來多少的損失。

顏水成對無界零售這個方向持有比較明顯的態度，“這件事對運營方來説有價值，對客户來説並沒有帶來額外的剛需體驗。另外，從支付的維度來看，無界零售還存在很大的問題”。

鄭宇和周伯文都認為，現在的無人零售店可以解決一個新物種的需求，短平快物流的需求；可以快速的感知客户對線上物品的需求。AI對零售的改變現在正在發生，將來有很多的空間可以去做，不光是線上，也有線下，線下對門店的改造，用各種各樣的去改造，線上線下結合。

蘇中卻説，他更喜歡去有人的商店，有更多的客人或者是和店員交流，“哪怕和機器人交流也比我自己拿完東西掃臉出去要好，從無人零售方便角度來説，是滿足了某些人的需求。但是我仍然支持有人，但是這個人也可以是機器人”。

圓桌論壇的最後，嘉賓對於科學家精神，尤其是如何看待科學家和AI企業責任之間的平衡，發表了各自的觀點。在這個環節，五位科學家均認為在從事人工智能的工作中，他們更希望技術能夠與實踐緊密的結合，也更希望能夠用技術為社會帶來更多的價值和進步。