在乌镇举办的AI论坛可谓是精英尽出，DeepMind的联合创始人兼应用人工智能主管Mustafa Suleyman就在演讲中回答了许多关于人工智能具体应用的问题，揭示了这项划时代的技术对于整个人类社会的潜在深远影响。
其中Mustafa主要讲述了AlphaGo算法在医疗领域的应用前景，看起来似乎发展的十分乐观。
Mustafa谈到这几年他们团队负责的几大领域之一，就是把AI技术应用于医疗产业。目前他们正专注于放射诊断技术，或者说是3D眼球扫描。并且成像之后需要放射学专家来对图像进行病理分析。
近几年来扫描成像的成本正在快速下降，然而却还没有足够的专家来做出正确诊断，所以现在急需能够分辨出病灶的智能助手来辅助医生诊断，并在眼部疾病发展的早期判断出病变。
Q：您负责的是现实应用领域，然而围棋的规则和涉及范围都是相对简单的，一旦切换到医疗或自动驾驶等与消费者紧密相关的场景，就可能会涉及到监管安全伦理和人们的对人工智能不信任的问题，您觉得这些因素有哪些可能是目前人工智能应用最大的阻碍，那么从你看来有哪些解决方案？
Mustafa：这是一个值得深思的问题。其实我们的宗旨就是去开发通用型的学习技术去打造一个更好的世界。道德伦理、企业透明度和人为监控的问题其实是我们思念的核心。
比如去年我们与微软、亚马逊、IBM、苹果、Facebook和其它六个民间机构共同建立了一套伦理框架，旨在保证人们在共同的道德标准和安全标准之下发展人工智能。在此过程中，我们会对社会大众的意见给予同样的重视，并督促所有技术公司平等而民主的表达大众的诉求。
Q：最近有一篇报道提到DeepMind在和英国国家卫生局的合作中违规使用个人数据的问题，想听一下您对这件事情的看法，以及谈一下技术落地过程中如何避免侵犯更用户个人隐私？
Mustafa：我们在应用AI途中遇到的最大的问题之一就是现存的政策和框架从未预见到目前技术的发展，也未考虑到现今的社会情况。我们的系统已经有了实质性地完善医疗服务，但将其插入如今显存的框架仍然是一个难题。
我们正在尝试尽快展现这个系统长期的效应，而且据我们合作的医生护士所说，这项技术正为他们节约大量的资源，因为通过把流程数字化，我们能即时监控并报告每个病人病情的恶化情况。
我们相信这对病人的医疗状况会有明显的改善，同时拓宽现存的政策框架对我们的约束。赢得病人和医生的信任是我们的首要任务，达成这个目的的途径有两个：
第一是表现我们的医疗设施确实节省了人力、物力、和时间；
第二是保证我们病人隐私的绝对安全。
我们对于数据的使用慎之又慎，保证其不被保险公司等商业机构所利用或与谷歌的任何非医疗账户所连接。
Q：您在加入谷歌之后商业模式有什么变化吗？把AI作为一种盈利模式的话，是作为一种单独的系统，比如说是商业智能或者分析，还是打包跟云计算结合？
Mustafa：DeepMind有两个业务分支，第一个是负责研究DeepMind Research，第二个是负责应用的DeepMind Apply。
在DeepMind Apply里又有三个小组分别是Google、DeepMind医疗、和DeepMind能源，每个组之间都相互合作，比如医疗部门和NHS的合作，比如在Google分支中我们把内部的技术和谷歌的产品结合，所以我们的所有工作都是与掌握一手资料的相关行业专家相互搭档的。
Q：第二部分能不能再细化一下，跟别的互联网服务的的整合是不是这种趋势，比如说是云计算或者有什么别的服务
Mustafa：谷歌公司上下许多技术小组都能应用我们的研发成果。我们正在和谷歌云服务合作，他们也有独立的研究机构，领导者是来自斯坦福大学的李飞飞教授。我们正在合作建立一个云和云之间的机器学习系统。
Q：您刚刚提到了商业应用和利润的重要性，也提到了DeepMind的一个技术实例。现在DeepMind把技术应用到了医学健康的领域，而非更容易赚钱的金融股票的方面，所以背后的思考是什么呢？在内部对于DeepMind商业应用的标准是什么？
Mustafa：利润不是我们唯一的动机，世界上还有很多令人激动的机遇值得我们去探索。我们会专注于我们从研究的方面认为最有趣的产品，因为任何在现实生活中的应用都能为我们的演算方式带来启示和灵感。我们也会做有社会价值的产品。
在医疗方面，我们认为目前研发的脚步已经太过于低效和缓慢。我们在医疗领域投入量大量的GDP，但是得到的增长却相而言比较小。
一般情况下成本和创新程度是成正比的，但在医疗领域却成反比，而且极少的科技公司在医疗方面有所涉及，那么这个社会价值其实很大，美国医疗卫生产业一年支出已经超过3万亿美元。那事实上如果把它放到全球，这个数字将会是惊人的，所以这是为什么我们选择医疗。
Q：刚才您说DeepMind继续要做技术的研发要保证有收入来源，如果从收入来源这方面考虑的话，将AlphaGo打造成一个面向普通消费者的一个竞技游戏或者是一个智能机器人类型的产品也是有迅速变现的可能性的，而且一些年轻的朋友都说，如果真的可以推出一个这样的产品，那么他们都想预定一个，就想问一下另外的就是在特别是在这方面有没有未来的一个变现的一个打算？
Mustafa：我们真的不是一个追求商业利润的这样一个公司，其实收入对我来说没有那么重要，我们觉得应该选一个实现我们社会使命行业，像食品安全、水的净化、能源问题。
我们会专注于技术方面还没解决的一些领域，我们看到不是每个季度，我们看的是5到10年。我们在七年前开始创办DeepMind，很多人觉得我们都疯了；五年前开始做围棋，人们对我们有许多质疑；今天我们挺进医疗行业，仍然被质疑。
我觉得五年之后，我们就能够研发出一套医疗方面的演算方法，用我们拯救的生命来证明自己，并为世界上的每一个人提供最先进的医疗服务。就像今天的智能手机领域一样，无论是富人还是穷人几乎都能够使用一样的手机，在未来我们也要向社会的各个阶层提供同一等级的医疗服务。
Q：DeepMind一方面在做研发，一方面做商业化。我想知道就从您会不会对研发部门去工作他们技术细节保密？在医疗方面对病人的诊断会不会出现误诊的情况，DeepMind在获取数据方面是怎么考虑的？
Mustafa：我们很高兴能够把在研究杂志上发布我们的成果，因为大众的评判、独立研究者和同行评议是对我工作最重要的评价标准。然后也能让社会目睹我们的研究成果。我们确实注重商业化，所以我们不会出版所有的数据，但是也会出版的赚足够多的数据以保证独立研究者能够评判我们的工作。
对于第二个问题，情况就是世界上最好的放射医疗学家都可能只见过三四万张放射造影成像，但是如果我们训练人工智能来诊断这些成像，他们就能达到百万级别的效率，并在精确度的方面做到标准化。
即使是最好的人类专家之间也可能会存在大量分歧，所以最好的方法是训练人工智能辅助专家进行诊断，并平衡出一个最佳方案来服务于病人。
Q：您在接受采访提到现在很多领域，包括食物、水资源和发电都很大浪费和使用不均衡。您说在很多领域资本主义让我们很失望，您也提到了DeepMind的未来就是探索资源的平衡，请问您会具体怎么实施这个设想？
Mustafa：我认为现在出现的很多新兴行业都致力于解决世界上最艰巨的社会问题，并且把研究中的基础成果看作为解决这些问题的方式。然而我们也为技术领域所做出的承诺而担忧，因为在七八十年代人们就开始期盼技术革命能带资源的平等。
我们也发现追求效率和盈利的公司恰好就是创新能力最强的公司，所以我们的目标就是寻找一个追求短期利益和长期发展的结合体，同时兼顾我们的研究，这样才能够尽快的发展我们的技术，并解决食物、医疗、能源在各个社会阶层间的平等分配问题。
Q：关于DeepMind health的训练问题。最初训练AlphaGo使用的是非常容易得到的公开棋谱，但在医疗行业，这方面的训练数据是很难得到的。请问你们如何处理这个问题？
Mustafa：我们使用医疗数据的唯一目的就是发展医疗行业，然而对我们工作的最大支持者就是在职医生。他们很难掌控或筛选大量的病人信息，比如说造影成像。
其实最初是一位老医生找到了我们寻求帮助，我们也非常让医生和护士领导这项研究计划，以保证他们最后能够流畅使用我们的产品。
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