高斌，现任微软总部必应搜索广告部门首席机器学习科学家，此前曾担任微软亚洲研究院机器学习研究组主任研究员，主要从事机器学习、信息检索、数据挖掘和计算广告等领域的研究，在国际顶级期刊和会议上发表相关论文 40 余篇，持有 30 余项美国专利，其指导的论文曾获得国际信息检索大会 (SIGIR) 最佳学生论文奖。
问题1：您认为目前影响人工智能落地的因素有哪些？
高斌：我认为目前影响人工智能落地的因素主要有以下三个方面：
第一，明确技术应用的边界和程度。虽然人工智能技术发展日新月异，但是目前能够解决的问题还是有限的。我们要弄清楚在一个应用场景中哪些部分是人工智能技术可以解决的，可以解决到什么程度，哪些部分不能解决。然后针对应用场景的需求期望来决定哪些部分使用人工智能技术以及使用何种人工智能技术。这样才能最大的发挥技术功效，并且避免因为一些不切实际的幻想破灭而造成的负面影响。
第二，提升数据的质量。人工智能技术尤其是深度学习技术需要依托海量数据来进行模型训练。我们需要针对具体的应用问题来对数据进行选择和处理，包括对数据量的积累、对多种类型的数据进行取舍、对数据进行降噪、对数据内在关联进行分析和利用等。在这个基础上，才能更好的建立模型并提升模型学习质量。
第三，提高工程实现能力。虽然近年来高性能计算硬件的发展和普及非常迅猛，高水平的工程实现能力依然是影响人工智能落地的重要因素。一般来说，数据量、模型尺度的增长速度还是大于硬件发展的速度的，高水平的工程实现能力可以最高效地在硬件计算资源、数据量和算法模型之间找到平衡点，实现人工智能技术的落地。
问题2：您看来，什么样的企业应该发展人工智能技术？
高斌：我觉得与数据相关的企业都可以发展人工智能技术，只是不同企业的发力点可能不一样。有的企业可能注重人工智能技术与传统行业的结合来进行技术升级和创新，有的企业可能注重对人工智能关键技术的本质突破，有的企业可能注重人工智能在某个非常具体的应用场景的创新。
问题3：发展人工智能技术一定需要人才支持，您通过什么样的方式吸引人才的？
高斌：对于人才的吸引，我们主要通过以下三个方面。一是对外进行宣传，比如我们会在一些学术会议、产业会议等技术交流活动中展现我们的技术实力、宣传我们的产品性能，从而吸引人才的加盟；二是通过实习生项目从在读的硕士研究生和博士研究生中筛选高水平技术人才；三是通过一些前沿的有挑战性的项目，来吸引内部人才的流动。
问题4：您觉得未来人工智能会成为一种什么样的存在？
高斌：我觉得人工智能在未来会回归它原本的位置，成为人们比较关注的几个前沿技术领域，并会不断地带来改变人们生活的新技术。
问题5：您在人工智能领域深耕多年，对于刚开始学习人工智能的技术人有什么建议？
高斌：首先是要打好基础，数学基础、计算机基础、编程基础都要扎实；然后就是选择一个方向，人工智能领域里面课题众多，要结合自身条件、个人兴趣和行业发展选择适合自己的方向；再就是要紧跟技术的发展，人工智能领域技术更新迭代速度很快，稍不留神就会被落在后面。
问题6：未来人工智能在金融领域的应用场景有哪些？您最期待的是哪个场景？
高斌：在金融领域，人工智能可以应用于收益预测、投资组合构建、风险管理、金融产品推荐等方面。我本人最期待的应用场景是投资组合构建