“我們這些做人工智能研究的人，可以在自己的圈子里活得非常開心，每年發(fā)表大量論文，互相之間都覺得自己的東西很有用。但是任何一個技術真正產生實際產業(yè)價值，一定有很長的路要走?！蔽④泚喼扪芯吭焊痹洪L劉鐵巖日前在接受包括澎湃新聞在內的采訪時如此表示。
AI不是空中樓閣，它在很多現實領域可以創(chuàng)造價值，而門檻在于跨界共創(chuàng)。就AI研究者而言，人工智能技術要想與其他行業(yè)產生良好互動，需要具備兩個條件，一是學術研究的本質，二是平臺性。
抱著探索目的是智能化轉型跨界合作成功的一個基本前提，大平臺心態(tài)帶來公平性、公允性。在跨界中，原創(chuàng)技術和行業(yè)知識都重要，從科研角度簡單照貓畫虎或帶來誤導。
劉鐵巖說，對于作為AI用戶的企業(yè)、行業(yè)而言，也必須認知到人工智能工具不是拿來開箱即用的，而是要結合業(yè)務特點做深入的定制化和共創(chuàng)。“如果客戶有這個認知和耐心，我相信人工智能落地會比今天好得多?！?/p>
至于AI在哪些行業(yè)的跨界性更大，劉鐵巖表示，技術本身具有跨界性，在其他領域有應用的可能性?！暗覀內リP心一個技術的跨界，不如去關心一個技術創(chuàng)造過程的跨界。”也許研究者為AI落地醫(yī)療與AI落地金融所創(chuàng)造的工具完全不一樣，但劉鐵巖相信，創(chuàng)造的過程具有很大的借鑒價值。
劉鐵巖被國際學術界公認為“排序學習”領域代表人物，他是國際電子電氣工程師學會院士（IEEE Fellow），美國計算機學會杰出會員，卡內基梅隆大學兼職教授，諾丁漢大學榮譽教授，清華大學、中國科學技術大學、南開大學兼職教授、博士生導師，在深度學習、增強學習、分布式機器學習等方面發(fā)表了百余篇學術論文。
簡單使用AI工具并不會輕易創(chuàng)造產業(yè)價值，門檻在于跨界
“人工智能為企業(yè)帶來實實在在價值的例子比比皆是?！?/p>
劉鐵巖對包括澎湃新聞在內的記者表示，AI不是空中樓閣，它在很多現實領域有價值，并且可以創(chuàng)造價值。但只是簡單使用一些AI工具或算法，是不會輕易創(chuàng)造產業(yè)價值的，門檻在于跨界共創(chuàng)。
“我們這些做人工智能研究的人，可以在自己的圈子里活得非常開心，每年發(fā)表大量論文，互相之間都覺得自己的東西很有用。但是任何一個技術真正產生實際產業(yè)價值，一定有很長的路要走。”
這是學界和業(yè)界都必須要認知到的事實，人工智能學者要走出去跟企業(yè)、跟基礎學科的科學界合作。企業(yè)、行業(yè)也必須認知到人工智能工具不是拿來開箱即用的，而是要結合業(yè)務特點做深入的定制化和共創(chuàng)。
“如果客戶有這個認知和耐心，我相信人工智能落地會比今天好得多?！敝匀绱烁锌且驗椤昂芏嗫蛻粝Ｍ_箱即用”，“當打開箱子發(fā)現不那么好用時，就會出現所謂的排斥感、冷淡感，AI歷史上的幾次寒冬、幾次春天都已經重復了多少次。”
劉鐵巖說，AI技術一直在強勁增長，“我自己身處于人工智能研究圈里，我能夠感受到我們的創(chuàng)新從來沒有停止過，而且每一年都會有大量新的研究成果發(fā)表，有很多亮眼的工作。”實際上并不是AI技術不行，只是大家的期望值不恰當。沒有付出，只是等著收獲，這會導致AI落地遲緩。
他曾多次用運動員和裁判員來比喻跨界合作的心態(tài)?！捌髽I(yè)必須抱著運動員的心態(tài)來做事，而不是裁判員的心態(tài)。他們必須能夠真正下場，知道這是我們共同的比賽，成功需要雙方的努力。”
“這個心態(tài)太重要了。”劉鐵巖說，完全不同的態(tài)度導致的跨界結果一定是大相徑庭的。
2017年，微軟亞洲研究院“創(chuàng)新匯”成立，目標是以微軟亞洲研究院的科研智慧和微軟的創(chuàng)新技術為基礎，與不同行業(yè)、不同領域的現實需求接軌。
那時候，“創(chuàng)新匯”就有幫助企業(yè)數字化、智能化轉型的強烈決心。4年過去，與各行各業(yè)的跨界合作讓劉鐵巖覺得，一個企業(yè)是否真的勇敢，愿意開放地擁抱不熟悉的領域也非常重要?！皡⑴c ‘創(chuàng)新匯’的這些企業(yè)都抱著一個很開放的心態(tài)，才會跟我們去共創(chuàng)、去跨界。”
他認為，好的智能化轉型需要有一群既懂行業(yè)又懂AI的人，并且不只是抱著為一家企業(yè)或一個業(yè)務去獲得利益、減少成本這樣的小目標，而是對行業(yè)產生推動，最終實現數字化轉型。“雖然身在企業(yè)，但是胸懷行業(yè)、胸懷天下，轉型過程中這一點非常重要?！?/p>
至于哪些行業(yè)的跨界性更大，劉鐵巖表示，技術本身具有跨界性，在其他領域有應用的可能性?！暗覀內リP心一個技術的跨界，不如去關心一個技術創(chuàng)造過程的跨界。”也許研究者為AI落地醫(yī)療與AI落地金融所創(chuàng)造的工具完全不一樣，但劉鐵巖相信，創(chuàng)造的過程具有很大的借鑒價值。
原創(chuàng)技術和行業(yè)知識都重要，從科研角度簡單照貓畫虎或帶來誤導
就AI研究者而言，人工智能技術要想與其他行業(yè)產生良好的互動，在劉鐵巖看來，需要具備兩個條件，一是學術研究的本質，二是平臺性。
所謂學術研究的本質，也就是抱著探索的目的，而不是追求利益的目的，這是使得智能化轉型跨界合作成功的一個基本前提。
“如果我們是一個商業(yè)性的公司，追求的是利益，而不是學術的推進、研究的發(fā)展，那么很快就會變成技術外包。我們幫助企業(yè)解決了某個問題，創(chuàng)造了一些商業(yè)價值，他們也為此付費，大家就Happy Ending，也可能會一拍兩散，再找下一個用戶。”但要想真正改變一個行業(yè)，劉鐵巖認為需要有持續(xù)的決心，而絕不是做一兩個商業(yè)案例。
所謂平臺性，他認為，只有具備大平臺的心態(tài)，才能做到賦能其他行業(yè)并取得成功?！叭绻覀儽旧硎窃谀骋粋€行業(yè)里，不是一個平臺公司，可能就只希望獲得直接的商業(yè)回報鏈條，沒有公平性、公允性，也就不會把很多先進的技術寫成論文、做開源項目跟大家分享?！?/p>
“探索研究的心態(tài)和平臺的心態(tài)，它們兩個碰在一起就有可能跟行業(yè)碰撞出火花?！眲㈣F巖表示，人工智能企業(yè)如果缺乏了其中一個，跨界合作這條路就不會走得太長。
在探索中，現階段的AI跨界合作，是技術原創(chuàng)性更重要還是行業(yè)知識更重要？劉鐵巖認為，這兩件事都重要。
去年，微軟亞洲研究院發(fā)布了AI量化投資開源平臺“微礦 Qlib”，它涵蓋了量化投資的全過程，為用戶的AI算法提供高性能的底層基礎架構，從框架設計上讓用戶可以更容易地應用AI算法來輔助解決量化投資的各個關鍵問題。
對于金融從業(yè)者來說，Qlib平臺降低了使用AI算法的門檻，其內部集成了AI算法在金融場景下的十幾個使用樣例以供參考，為金融業(yè)提供了一個適應AI算法的高性能基礎設施和數據、模型管理平臺。
劉鐵巖說，在開發(fā)Qlib開源項目時，團隊發(fā)現了很多讓人大跌眼鏡的現狀?！坝泻芏鄬W術機構在做跟投資有關的研究，你會看到各種論文，里面甚至有很多天文數字?！?/p>
比如隨便一個模型就帶來了超過100%的超額收益；再比如回測過程中根本沒有考慮到漲停、跌停的情況，沒有考慮到最小交易量的限制。
“如果不把行業(yè)里的規(guī)則考慮進去，仿真是沒有意義的，你想做出1000%的超額收益都能做得到?！眲㈣F巖表示，在AI跨界合作中，他們意識到有大量技術陷阱存在。如果對行業(yè)知識儲備不夠，就有可能做出不切實際的成果。
AI落地其他行業(yè)也是一樣的道理，如果不深入理解其他行業(yè)的門道、規(guī)則和知識，而是簡單從科學研究角度照貓畫虎，就很有可能帶來誤導。（記者：張靜）
轉自：澎湃新聞
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