本期創客——牛紅星
牛紅星，現任職儀電人工智能創新院有限公司副總經理，主要負責創新院的人工智能，大數據核心技術研發。牛紅星目前的研究領域是人工智能資源調度平臺，研究如何為人工智能深度學習任務提供高效的，異構的，彈性的算力支持。
牛紅星畢業於上海交通大學，碩士，持有高級工程師，PMP和ITIL expert V3和Tagaf9等證書。作為高級軟件工程師牛紅星為華為服務多年，並參與華為萬門程控交換機核心系統的研發。
在任職儀電（集團）有限公司中央研究院技術副院長時期，牛紅星帶領團隊研發了i-stack智慧城市雲操作系統，該產品成為儀電智慧城市解決方案的核心平臺，應用到多個市級項目中，同時該產品也獲得了工信部和信通院的多項獎項。
在加入儀電之前，牛紅星是惠普企業服務部中國區首席技術官，帶領一支全球團隊，負責企業專有云的設計與開發。在惠普期間，還從事過帶領團隊做大型企業IT基礎架構的方案設計，諮詢，以及交付等工作。
新站點：人工智能深度學習與腦科學的研究有哪些相關性？
牛紅星：深度學習比較典型的一個實現方式是用神經網絡。最開始大家發明這種算法的時候，嘗試著把它和腦科學聯繫在一起。設想這個算法裡邊，很多最基本的組成元素，像大腦裡邊的一些神經元一樣，神經元之間有很多接觸，靠這種電刺激，來傳遞信息。
剛開始出現神經網絡的時候，有這樣的一個解釋。其實現在如果吸收起來，這跟腦科學關係並不是很大，我們要深入到神經網絡細節的話，裡邊最基本的一些算法就是加減乘除，還有大家常見的積分微分這樣的算法，它的複雜度比腦科學還是要簡單了很多。
新站點：在智慧城市解決方案中儀電如何採集市民的數據？
牛紅星：通過各種各樣的應用，打比方現在大家有很多APP，開車的人免不了要違章，違章的時候可能掏出這樣一個APP，在進行違章處理的時候，相關的數據就會被我們採集起來放到我們平臺裡面，但是大家放心，這些數據是由相關的政府部門比如像公安去採集的，這個數據是不會輕易的被第三方所使用的。
當被第三方使用的時候，我們會做很多別的工作，比如說授權，比如說做數據的脫敏清洗等這樣的工作，使這些數據當被第三方使用的時候，仍然保證你的隱私。
新站點：國內AI底層技術的發展現狀是怎樣的？
牛紅星：很遺憾，很多底層技術還是被抓在歐美國家的手裡，因為本身人工智能它不是一個簡單的機器或者算法，它是一個小的生態。
人工智能在開發的時候，最底下有芯片，芯片上面有深度學習框架，深度學習框架上面有算法，深度學習框架是依賴芯片，算法依賴於框架，你的應用又依賴算法。歐美國家會把三個方面卡的比較死，國內來講這兩個方面是我們比較缺的，我們在他們這個框架之上開發東西，就會碰見剛才出現的那個問題，低效。
新站點：機器視覺目前有哪些應用？
牛紅星：比如在安防領域，我們有非常多這樣的應用。人臉門禁已經不是什麼新鮮東西了，特別我們在一些政府相關的辦事大廳辦事的時候，他會把你身份證拿出來，讓你對照攝像頭拍張照片，叫人證比對。
現在產生更多效益的地方叫豬臉識別，牛臉識別，保險公司用得非常多，有些人說豬生病了，拿沒有投保的豬來去騙保，豬臉識別就能夠避免這樣的問題。還有一些別的方面，比如防蟲害，無人機在高空拍照的話，有蟲害的地方和沒有蟲害的地方是不一樣的，可以做一個地理空間的規劃。
新站點：您怎麼樣看關於AI的安全性和可靠性的爭議？
牛紅星：現在大家對AI其實是有偏見的，因為AI很多結果是靠算法算出來的，算的過程取決於你給它的數據。我們打個比方，在國外他們剛開始做圖片識別的時候，給它訓練了很多數據，後來做了一個測試，給它花的圖片，它告訴你這是花，給它一個桌子的圖片，它告訴你這是個桌子，給它一個大猩猩的圖片，它告訴你這是個黑人。因為黑人圖片非常少，樣本數據的分佈不均衡，導致它的結果變得不準確。
網上還有一個很知名的互聯網公司開發了一個對話平臺，讓大家可以問問天氣，聊聊天解解悶，剛開了兩天就關掉了，為什麼？因為這個對話平臺它是自主學習的，它能根據你的對話來學習新的知識。但是它被好事者訓練成髒話連篇，平臺就沒有辦法了。它在安全方面也有一些問題，比如說我剛剛說的圖片識別，在這個圖片裡邊我可能只改變一點點，就幾個像素，算法就不能正確識別了。
對人類來講，改變幾個像素我還是能夠正確識別出來的，但算法已經不行了，這塊的安全性就不高，常常會被叫做AI攻擊，這個是屬於我們AI未來要解決的。即使有這些問題，我覺得這是一個新生事物發展當中必走的一步，就像人一樣，總是由不成熟到成熟，慢慢你會逐漸成長。
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