加州大学伯克利分校教授John Canny：AI最大的挑战是数据

2018年6月13日，由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地，产业升级”为主题，现场聚集超过5000位AI行业内外人士，共同探讨AI目前面临哪些挑战，当下如何商业落地，未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构，除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外，14-15日将举办包括AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

在全球AI领袖峰会上，加利福尼亚大学伯克利分校教授&虎博科技联合创始人John Canny在当天与多位嘉宾围绕“资本对话创业”展开了一场精彩讨论，他本人的演讲要点如下：

1）数据确实是我们最大的挑战。所以我们要提升机器学习，提升人的学习能力，提升数据的容积，同时又必须生成个性化的、符合客户要求的数据；

2）未来，当我们的制度变得越来越多，很多资源来自于非正式的途径时，到那时，我们能够得到的回答也会变得更加复杂；

3）我们要想真正地理解用户，不仅需要和客户直接沟通、交流，有的时候还需要改变我们的目标、改变我们的目标客户群体，这其实也是我们正在面临的挑战。

【John Canny圆桌对话实录】

我是John Canny教授，来自于加利福尼亚大学伯克利分校，2017年，我和在硅谷多年的搭档和好友、前美团点评高级副总裁陈烨联合创办了金融服务类的AI企业——虎博科技。

人工智能落地，最核心的挑战是什么？

虎博科技是做金融服务的，数据对我们来说是人工智能应用在金融领域落地的重要因素，数据确实是我们最大的挑战。

针对这个挑战，我们既要加强机器的机器学习能力、提升人的学习能力、提升数据的容积，同时又希望能够生成个性化的、符合客户要求的数据，数据还必须是来自多方面的、具有代表性的。

这就对我们的算法提出了要求，我们必须要改善数据、改善算法，虎博科技有能力迎接这种挑战，但同时也要用积极的心态面对这些挑战。

中美在人工智能的产业应用方面，存在哪些差异？

不光是人工智能应用在中美两国存在差异，在金融领域有着同样的问题，因为中美两国在投资行业的结构组成是不一样的。

美国有很多专业的机构投资者，但在中国相反，个人投资者的占比很高。机构投资者一般更在乎投资的专业性和效率，个人投资者做决策则往往依赖多个信息源，他们会根据企业所说的内容对企业形成一种意见。

所以，针对个人投资者的话就需要一种数据，这里的“数据”指的并不是基础数据，而是更多来自社交领域或社交领域相关的数据。所以我认为，针对中国的个人投资者，创业者需要关注具体项目信息的分析。

面对海量的数据，人工智能如何匹配个性化需求？

在海量数据处理方面，我们正在面临很多非常有趣的挑战，有些已经解决了，有些还在学习当中。比如说，当我们问一个问题、通过调研的形式得到数据时，我们能够理解别人为什么会这样问出这些问题，因为这说明他们缺少这种信息，但这个信息和我们提问的方式、内容其实是不完全一样的，而我们正在面临这样的挑战。

未来，当我们的制度变得越来越多，很多资源来自于非正式的途径时，到那时，我们能够得到的回答也会变得更加复杂。很多数据可能是虚假的，也可能会有很多纯粹是八卦的信息。

所以，当我们把很多信息进行整合的时候，我们不仅要把数据提供给用户，还必须告诉用户——这些数据如何使用、它们有什么用途等等。这是我们在处理海量数据时面临的更有趣的挑战，也是沟通交流方面的挑战。

也就是说，我们必须要知道用户最想要的信息是什么、我们如何才能提供这些信息，还得让用户知道该如何使用这些信息。

新技术如何与新商业相融合？

各行各业都面临着新技术的冲击，我们要想真正地理解用户，不仅需要和客户直接沟通、交流，有的时候还需要改变我们的目标，或者说改变我们的目标客户群体，从而选择不同的目标客户。

这一点其实也是我们正在面临的挑战，同时也是我们要真诚地面对的事情，只有这样，才能让新商业围绕核心目标，从而突出它的核心价值。

比如说，我们经常会遇到这种情况，我们这个APP的样品往往跟我们最初开始想的点不太一样，所以经常要面对这样的挑战，不断地修改我们的产品。但与此同时，我们也不能够过多地追求别人的想法，不能过度地追求自己的产品、App能够和我们自己的、客户需要的所有的想法结合起来，这一点是需要警惕的。