高斌，現任微軟總部必應搜尋廣告部門首席機器學習科學家，此前曾擔任微軟亞洲研究院機器學習研究組主任研究員，主要從事機器學習、資訊檢索、資料探勘和計算廣告等領域的研究，在國際頂級期刊和會議上發表相關論文 40 餘篇，持有 30 餘項美國專利，其指導的論文曾獲得國際資訊檢索大會 (SIGIR) 最佳學生論文獎。

問題1：您認為目前影響人工智慧落地的因素有哪些？

高斌：我認為目前影響人工智慧落地的因素主要有以下三個方面：

第一，明確技術應用的邊界和程度。雖然人工智慧技術發展日新月異，但是目前能夠解決的問題還是有限的。我們要弄清楚在一個應用場景中哪些部分是人工智慧技術可以解決的，可以解決到什麼程度，哪些部分不能解決。然後針對應用場景的需求期望來決定哪些部分使用人工智慧技術以及使用何種人工智慧技術。這樣才能最大的發揮技術功效，並且避免因為一些不切實際的幻想破滅而造成的負面影響。

第二，提升資料的質量。人工智慧技術尤其是深度學習技術需要依託海量資料來進行模型訓練。我們需要針對具體的應用問題來對資料進行選擇和處理，包括對資料量的積累、對多種型別的資料進行取捨、對資料進行降噪、對資料內在關聯進行分析和利用等。在這個基礎上，才能更好的建立模型並提升模型學習質量。

第三，提高工程實現能力。雖然近年來高效能運算硬體的發展和普及非常迅猛，高水平的工程實現能力依然是影響人工智慧落地的重要因素。一般來說，資料量、模型尺度的增長速度還是大於硬體發展的速度的，高水平的工程實現能力可以最高效地在硬體計算資源、資料量和演算法模型之間找到平衡點，實現人工智慧技術的落地。

問題2：您看來，什麼樣的企業應該發展人工智慧技術？

高斌：我覺得與資料相關的企業都可以發展人工智慧技術，只是不同企業的發力點可能不一樣。有的企業可能注重人工智慧技術與傳統行業的結合來進行技術升級和創新，有的企業可能注重對人工智慧關鍵技術的本質突破，有的企業可能注重人工智慧在某個非常具體的應用場景的創新。

問題3：發展人工智慧技術一定需要人才支援，您通過什麼樣的方式吸引人才的？

高斌：對於人才的吸引，我們主要通過以下三個方面。一是對外進行宣傳，比如我們會在一些學術會議、產業會議等技術交流活動中展現我們的技術實力、宣傳我們的產品效能，從而吸引人才的加盟；二是通過實習生專案從在讀的碩士研究生和博士研究生中篩選高水平技術人才；三是通過一些前沿的有挑戰性的專案，來吸引內部人才的流動。

問題4：您覺得未來人工智慧會成為一種什麼樣的存在？

高斌：我覺得人工智慧在未來會迴歸它原本的位置，成為人們比較關注的幾個前沿技術領域，並會不斷地帶來改變人們生活的新技術。

問題5：您在人工智慧領域深耕多年，對於剛開始學習人工智慧的技術人有什麼建議？

高斌：首先是要打好基礎，數學基礎、計算機基礎、程式設計基礎都要紮實；然後就是選擇一個方向，人工智慧領域裡面課題眾多，要結合自身條件、個人興趣和行業發展選擇適合自己的方向；再就是要緊跟技術的發展，人工智慧領域技術更新迭代速度很快，稍不留神就會被落在後面。

問題6：未來人工智慧在金融領域的應用場景有哪些？您最期待的是哪個場景？

高斌：在金融領域，人工智慧可以應用於收益預測、投資組合構建、風險管理、金融產品推薦等方面。我本人最期待的應用場景是投資組合構建