6月28日下午，微众银行首席人工智能官、香港科技大学计算机系讲席教授、国际人工智能联合会理事会主席杨强做客今日头条《AI进化论》栏目，进行微访谈。杨强教授谈了联邦学习、数据挖掘等技术的发展，也谈到AI与金融业结合的问题，同时，今年的国际人工智能联合会（IJCAI）将于8月份在澳门举办，他还透露了大会的重要嘉宾。

杨强教授在访谈中表示，人工智能是IT产业发展的新阶段，是一个自动化过程的延续，不是一个独立的全新市场；人工智能+ 行业才是未来发展的重要方向。

对于如何将人工智能与行业相结合，杨强表示，人工智能的市场是数据推动的，要发展人工智能，先要找到数据，而合规的数据联合建模是未来的大方向。“这也是我们认为联邦学习将成为数据安全和数据隐私保护时代下推动人工智能大规模产业化重要驱动力的原因。”杨强说到。

关于目前AI专业报考火热的情况，杨强表示，未来的AI人才首先是计算机人才，所以对于年轻人计算机思维，逻辑思维的培养至关重要。“要转变观念，相信机器的能力大于人的能力。”杨强表示。

以下为访谈实录：

头条科技：微众银行目前的AI部门基本情况是怎样的？

杨强：微众银行AI部门成立于2018年初，立足微众银行ABCD（人工智能AI、区块链Blockchain、云计算Cloud Computing、大数据Big Data）科技发展战略，研究覆盖金融领域AI需求各个方面，目前已在四大方向上有一系列科技成果：泛机器人、可信精准营销、联邦机器学习（联合建模生态）、智能资管，其中联邦学习相关研究在国内我们是首家，自研开源了首个联邦学习平台FATE，同时也在领衔和推动国际标准的制定。

头条科技：联邦学习的提出是为了打破数据孤岛，那从另一个角度看，联邦学习是否可以助推我们解决数据安全问题？

杨强：联邦学习主要目的就是为了解决数据安全问题，传统方法是把数据汇聚在一起，虽然解决了数据孤岛，但是牺牲了数据安全，而联邦学习是一种加密的分布式机器学习技术，可以让参与方在数据不出本地的情况下进行AI协作，实现“知识共享而数据不共享”，参与各方利益最大化。

联邦学习的行业应用场景很多，例如利用联邦学习，金融机构可以在满足数据安全的要求下联合建立反洗钱模型、风控模型，医院可以在不暴露病人病历、医疗影像等隐私的情况下进行医疗协作，提升癌症等疾病预测的精确度。

头条科技：联邦学习与迁移学习有什么相同与不同？二者之间有什么关系吗？

杨强：联邦学习是把“碎数据”和“数据孤岛”连接起来，解决隐私保护下的多方协作问题。

迁移学习是从“大数据”到“小数据”的迁移，重点解决了“小数据”的问题，让知识可以从一个源领域迁移到另一个目标领域，是一种“举一反三”的学习能力。

两者的关系是，进行联邦学习的时候常常需要做知识迁移，因为数据孤岛分布不均匀，有的大有的小。我们提出的“联邦迁移学习”正是把联邦学习和迁移学习结合起来，发挥两种机器学习的优势。让不同机构在保护数据隐私的前提下合作，没有算法、领域、数据类型的限制，而且模型效果无损失。

头条科技：结合您在微众银行的工作，您认为AI技术给金融业带来了哪些革新？

杨强：金融业AI化的过程也是自动化过程，帮助行业降低成本，提高效率，让过去因为成本高效率低而只有少数人能够享受的VIP服务可以平民化，普惠大众。

以微众银行为例，作为国内首家互联网银行，在亿级客户量、亿级日交易量背后，是人脸识别、OCR文字识别提升用户身份认证效率，智能客服降低人工客服成本，提升客服效率，用联邦学习联合多家金融机构共建反洗钱模型和企业风控模型，降低不良率，智能资管提升资产管理整体水平等。

头条科技：国际人工智能联合会今年迎来了50周年，您作为理事会主席，能透露下今年的内容与特点吗？

杨强：今年的国际人工智能联合会（IJCAI）定于8月在澳门举办，50周年是一个重要的里程碑，会议将在延续传统的AI 相关会场、偏向工业应用的 Industry Day等基础上进行更多的新尝试，比如增加了关于“AI 向善和数据隐私”的圆桌会（Panel），将当前人工智能领域最热点的议题引入大会中；同时，本次大会计划使用机器人来完成注册签到、会场引导等相关的服务性工作，在细节处展现 AI 的力量，让参会者真正感受到“AI 已走进人类生活的方方面面”。会议还会邀请今年的“马文·明斯基奖章”得主——Libratus 团队来进行德州扑克比赛的现场演示，期望能给现场参会者带来更多惊喜。

头条科技：人工智能已经开始落地，但是尚未出现以人工智能为核心的全新产业，您觉得这个阶段什么时候到来，又有什么样的特点？

杨强：人工智能是IT产业发展的新阶段，是一个自动化过程的延续，不是一个独立的全新市场；人工智能+ 行业才是未来发展的重要方向。

人工智能的市场是数据推动的，要发展人工智能，先要找到数据，而合规的数据联合建模是未来的大方向。这也是我们认为联邦学习将成为数据安全和数据隐私保护时代下推动人工智能大规模产业化重要驱动力的原因。

头条科技：目前国内很多高校都开设了人工智能专业，您对中国AI人才的培养有什么建议吗？如何才能培养出好的AI人才？

杨强：AI人才首先是计算机人才，所以对于年轻人计算机思维，逻辑思维的培养至关重要。要转变观念，相信机器的能力大于人的能力。在AlphGo之前，“机器人下围棋能比人厉害”并不是共识，AI人才首先要有信念，自己虽然可能不是某一领域的高手，但是自己做的机器和算法可以成为各领域的高手。

头条科技：您在工业界、学术界下一步的规划分别是什么？

杨强：人工智能一定是要落地的，所以我的重心会依然放在人工智能技术的行业落地，在大量的产业实践基础上，进一步深化研究成果，反哺学术界。

（整理/小羿）