彭特兰pk谭雅玲：大数据能给金融带来什么（二）

以下是全程记录：

(一)

主持人：大家好，欢迎来到百度百家的The BIG Talk，大数据开启大未来的现场，我是主持人艾诚。我想先问现场的朋友一个问题，这是一个什么样的时代？是最好的时代还是最坏的时代？我觉得这是一个裸奔的时代。可以想象每天早上当我被闹铃唤醒，我的手机就会不停地更新着所有的信息，所有的新闻，当我拿着早点赶上了一辆公车，当我“bi”的一下刷了一下卡，于是乎北京交通部门的电脑上就有了我的一份样本，赶到了办公室领导交给我一个任务，中午安排一个饭局，开是匆忙地开始大众点评。下午有一点困，我一定上上京东、淘宝，因为这叫劳逸结合。可是就在这个瞬间，我所有的消费数据，所有的饮食爱好都被记录下来了，到了晚上，我扫一下朋友圈，看到我的初恋男友和他现在的老婆在一起，我赞一下，这样会跟他数据之间的连接稍微紧密一些。到了晚上10点钟，决定关闭所有的电源，因为我要睡觉了，我要回到一个完全只有我自己非常非常安静的私密的环境，可能吗？不可能。因为我手上戴着这个，这个叫可穿戴设备的手表，它记录着我所有的睡眠数据，这就是一个很平凡的一天，但是我的一切一切都在被记录着，也就是说不管你是否愿意和大数据这样的概念有什么样的牵连，我们已经不可避免的被覆盖、被影响甚至被数据找到你。

我们到底该怎么办？今天在我们百度百家的现场请到了一位非常重磅的嘉宾，他被认为是大数据的研究非常权威的专家，也是可穿戴设备之父，他是MIT的负责人，在他21岁在MIT学习的时候就有非常朴素的愿望——电脑一定能够懂读人类。在过去40多年的研发里面，白天他很奇怪，他研究心理学，到了晚上在充满着各种高级机器人的智能实验室里面，他想研究人机对话，他的实验室有一个非常温暖的名字叫做“凝望人类”。今天这位专家也不远万里从波士顿来到了北京，来到了我们今天大会的现场，下面就让我们用尊敬的掌声来请出阿莱克斯•彭特兰。

主持人：您好。

阿莱克斯•彭特兰：你好。

主持人：我想象过无数遍您可能出场的景象，就像穿越电影里面的物理学家，他们都非常的冰冷，或者是非常的散发着数据的光芒，但我从来没想到您如此和蔼地出场，非常的慈祥，很温暖，是不是这样研究大数据会更靠谱呢。

阿莱克斯•彭特兰：大数据研究是一个很高端的技术，不仅仅是研究我们人类的行为，更重要的是他也跟心理相关，所以它跟你所想象的冰冷的肯定是不一样的。

主持人：现场谁知道是谁发明的谷歌眼镜？

阿莱克斯•彭特兰：是我的学生。很多人组成一个群体，然后其中有一个人对谷歌眼镜非常感兴趣，最终他去了谷歌，然后他就说服谷歌投资了很多钱，这个产品就上市了。

主持人：人脸识别是谁发明的？

阿莱克斯•彭特兰：还有类似的东西已经非常普遍了，像是做手势识别的也是从我们这个小组出来的，有一个人叫做马斯克是最开始做这个领域方面的人，也就是人脸识别。他没有发明iPhone，但是所有基于位置的服务，所有的关于GPS的最开始的，最大的项目也是从我们这个团队里出来的。

主持人：所有的发明在今天会场只有一个答案，都是教授的学生发明的，在场的朋友们是不是都有一个私心，是不是听您一堂课，做您一天的学生，是不是可以在大数据的时代抓住一点的机会稍微的靠得近一点。

阿莱克斯•彭特兰：我的学生和我开启了30多个公司，大家也可以有机会大家一起来创业。

主持人：接下来掌声欢迎我们阿莱克斯•彭特兰带来第一堂演讲，掌声欢迎。

阿莱克斯•彭特兰：谢谢。今天跟大家讲三件事情，第一件事情是可穿戴设备，第二件事情是社会物理学，这是我们使用可穿戴设备非常好的媒介，还有大数据，隐私的问题以及数据的分享所引起的担忧，一些小的问题可能由于大数据变成大问题的一些东西，这些我们今天都会讲到。这是我讲话的概要，首先从我的角度给大家介绍一下可穿戴设备。可能我的角度跟大家之前听到的是不一样的，因为我们在20年前就开始了做可穿戴设备了，在这个过程当中有很多拆分的公司，有不同的想法，我想从我的角度给大家介绍一下什么是可穿戴式设备。我们讲一下如何利用可穿戴设备了解人们的行为、城市、健康等等，我们有一个专家讨论环节，我们会邀请中国在这方面领先的人物。然后和大家讲一下社会物理学，我觉得在座各位可能都没听说过社会物理学这个概念，这是一个已经很老的概念了，有200多年的历史了，这个概念是社会学的创始人发明的，但是他的一生没有时间来做这方面的研究。通过社会物理学我们想了解一下城市、机构和文化是怎么运作的。在这个环境用数学的理论研究可穿戴设备，预测一下未来这些事情会怎样演进。最后讲一下隐私和安全，我们总是接受中国的一些高级别人物的采访，他们表达了对于数据分析和收集产生的一些问题的担忧，也许各位都有一些担忧，我们为了解决这些问题并找到解决方案，跟大家分享一下欧盟和美国在世界经济理论中所持有的一些观点以及一些解决方案和一些公司的解决方案。

我对大数据的理解可能跟很多人理解的都是不一样的，在提到大数据的时候，大家想的是搜索引擎、社交媒体，这就是大数据。我在这方面不会讲太多，大家都很熟悉这些东西了。同时还有输入数据的一些东西，比如说我们有了这些数据之后，我们才能够对这些数据有所控制，另一类型的大数据也是大家经常聊到的，而且这一点也是刚刚上线的，那就是“物联网”这个新的概念。也就是说，在生活中各个物件都有二维码还有射频识别的机制，这样电脑能够读取知道这个房间的东西到底在哪个位置，通过这些标志，计算机就知道家里发生什么样的事情，我们的家、我们的车里、我们的工厂发生了什么样的事情，这是革命性的，以前是没有的。我主要讲一下跟人相关的内容，我更想说的就是可穿戴这个概念，因为随着我们嵌入到车里还有工厂里、家里的这些设备，其实相当于把这些设备移植在我们身上了，我们在座的各位都有智能手机，每个人都在手里拿着有传感器的系统，不断地跟踪着你的位置，类似的就是现在大家开始把这个设备移植到人体，现在已经有200万人拥有可穿戴设备，而且是无线互联网的连接。

比如说理论来讲，手机上可以打电话给他们的心脏，这是很恐怖的一件事情，但是在医疗领域是非常重要的。这里我们谈的是可穿戴设备和大数据的关系，这个是最重要，最有意思的话题。大概20多年之前，每个人都开始讨论，摄像机还有电脑被嵌入到了墙上，我觉得可能会有一些更小型的电脑，我希望把这个电脑嵌入到手机里面或者是我的眼镜上，所以我和我的学生开创了第一批的赛博格集体。他们的身体上穿戴着半机械、机械性的东西开始进行日常活动，左边这张图片是1994年的图片，前面这位是我的学生，后来他发明谷歌眼镜，这位男士是第一批所有生活都在互联网上进行的人之一。其实即使是现在，这两个人所做的事情都是非常先进的，他们在20年前就做到了，非常惊人。右边这张图片，大概20多个学生随身带着可穿戴设备生活，可穿戴手表、智能手表等等，在这个过程当中学到了很多，他们能够利用这个设备做很多事情，当然有好的地方也有不好的地方，我们最开始研究的时候，会邀请外边的人过来参观，这是非常有趣的一件事情。

所以我就联系到法国的时尚学校，我们跟他们一起合作来设计可穿戴的时尚产品，我们在巴黎这个地方，在这个图片展示的是几年之后开始的第一个智能可穿戴设备的时装秀，这些就是我们的项目，叫做彭特兰项目，是以我的名字命名的，因为我是领导。我的学生发明了很多类似谷歌眼镜的东西，但是这是20多年的事情。这个学生手中的东西看起来像iphone，有指纹识别码还有连接屏幕，iphone存在之前的20、15年前左右，大家可以看到这个研究是很有意思的，它由像摩托罗拉这样的公司支持的，摩托罗拉开创了第一部智能手机，还有东芝等等，这些公司你发现都是手机方面的技术领先者，大家花钱来资助我们这样的非常有远见的项目，现在这种技术非常普遍了。所以在麻省理工，我们这样的项目，研究的就是可穿戴技术的内容，而且是比较有远见的。我们这个项目中学到了什么呢，大家在今天可以看到很多像这样的设备，人手一个，每个人都有这样的智能手机，很多定制的应用，其实我们在20多年前已经开始研究这方面的东西了。所以我们对此有所了解，我们当时也了解了现在没有在市场上投放的，有些关于健康方面的，有些是政府规划方面的，有一些可能是商业方面的，有一些是关于时尚方面的。

大家今天可以看到很多的产品，像谷歌眼镜、智能手表到处都是，而且现在涌现出了几百个健康医疗方面的可穿戴设备。还有一些设备可能是从市场角度来讲是非常重要的，你可以看到有些特殊的职业，比如说，有一些建筑的工人，他们开始使用这些可穿戴的技术，因为他们要解放双手进行工作。所以只要是这样的职业，他们就开始寻求如何进行可穿戴设备的应用，同时把双手解放出来进行工作。这告诉我们什么呢？比如说，我们穿戴了可穿戴设备之后，我们有哪些了解呢？这是我要讲的第一个内容，我一共要讲三个内容。大家对可穿戴设备的一些看法，开始把它们认为成是像智能手机一样，会传递一些信息，但是事实上，另一方面可穿戴设备很重要的部分就是他们的传感器，他们在测量你，而且把关于你的数据传送回来，也就是说通过传感器，我们可以了解到你的行为，你的行为是健康的吗？还是说不健康。我可以通过传感器了解到你公司所有员工的生活方式，了解到你公司是不是生产力非常强的，还是说生产力非常低下，亦或是出现了很多问题。我可以传感到所有城市的居民的行为，能够了解一下整个城市的运作是否是健康的，所以这是我想跟大家说的第一个信息，有一些信息对大家来说是非常令人惊讶的内容。比如说我们在手腕上戴一个可穿戴的设备，比如说手环，我们可以了解到我们的心跳，但是它传感了更多信息，我们全身有神经系统，就是我们自主的神经元。也就是说我们兴奋的话，自主会有一种反应，比如说我们恐惧或者是被什么所吸引，这是一个非常基本的一个情绪的反应。

那么，在这种情况下我们会更兴奋，我们的神经元被激活，也由此所导致，我们可以用可穿戴设备测量这部分的神经元。那么其实小的时候我们就可以做，比如说孩子兴奋的时候就可以到处地蹦，嘴不停地说，这样的话你就可以发现他们是兴奋的状态。其实我们同样可以用可穿戴设备来衡量成年人，而且会测量得更细。比如说职业的扑克牌玩家就可以戴上可穿戴设备，澳门就有这样的职业玩家，我们通过让他戴上可穿戴设备，发现他们什么时候是真正有好牌，还是说在欺骗他的对手。所以说我们让他们戴上可穿戴设备之后我们就可以衡量他们的兴奋状态或者是恐怖程度。

我们可以稍微思考一下，想一想在商务谈判中，如果说坐在谈判桌对面的人，我们可以从他们的表情中读出他们情绪的话，肯定是很有价值的，同样你可以读出来人们是否注意到了你说的话，不仅是语言的解读，也可以在相应的及时度的角度来讲，比如说在对话的时候，可以看一个人的反应是不是足够集中，你可以通过这种方式，这也是一种很有意思的方式，你可以想象一下。比如说在约会的时候，一男一女坐下谈三分钟，最后决定是不是要互换信息，我们可以非常准确地去判断到底他们彼此之间感不感兴趣，而不需要听到他们之间讲的具体内容。但是由于我们有了这样一个设备进行测量，就可以来进行了解了。

还有就是说人们的神经元系统在模仿这个角度，因为我们彼此之间可以通过这种镜像神经元来彼此观察和理解，如果你在举手的时候，那么你自己大脑皮层当中举手的这部分就会变亮，这通常会在两个人坐着得比较近的时候，你在点头的时候，我从自己的感受上会有一种一样的感觉，这就是一种能够理解或者是说互相相信的举动，这也是非常强大的一种方式。大家可能了解我们上个月邀请了杰瑞米•拜伦森，他也讲到了如何来就计算方面比较确实的东西来进行研究，但是另外一种情况下，他可以来感受大脑的情绪，我们可以了解到对方是不是在点头，如果在点头的话这个小小的计算机也就是在点头，像阿凡达这个计算机在感受人们的感受。但是实际上他有了这样一个设备，等于有30%更高的理解力。

我不知道大家在日常的表现是怎么样的，如果能够提高30%感受的话，当然是很有价值的事情。

另外，我们还有一个新公司叫做COGITO，这个公司在健康的领域聆听公司和病人的变化，看看这个病人是不是有很高的参与度，或者是说这个病人是不是很好的理解这个医生的话，这个里面是不是分析具体的内容，以及如何来进行交流，以及是不是做一个很好的判断，这个病人是不是理解医生给他的医嘱和如何服药。在美国，我们通过这样的计算机系统，与病人进行交流的时候，来理解到他们一个月会花两万五千美元的费用，来获得更好的病人依从性。并且他们也从这个行业界的专家和老专家去了解，比如说一个人的抑郁程度，聆听别人对话的时候是怎么样反应的，不是关于具体的对话内容，或者是普通的医学内容，而是反应模式，这是真正可以造福社会的。

我们可以同样做很多这样的融合，这里能展示出来我们的行业和整个时尚行业的结合。首先，第一个就是这个人在走动的过程中，我们可以来反应出来她行动的模式，当她变得比较激动的时候，她的头发就会竖起来，因为在她身上、头发里面安装了线路，当她感到非常高兴的时候，头发就会自动竖起来，大家可能不喜欢这样的发明，但是我的学生觉得是很好的发明。

还有就是不只是传感这种普通的医学内容，而是来将一个人的感受或者是说是兴趣转换为社交层面的东西，那么比如说当你和一个人共舞的时候，你们共同使用的交换的模式可以产生出音乐来，等于说你不是随着音乐而跳舞，而是音乐给你伴奏，这是非常有意思的，可以应用到灯光当中。所以说人们在舞池当中舞动的时候，他们可以创造中周边的舞厅体验，这也都是可穿戴技术。

这是另外一个公司我们叫做Ginger.IO，非常有意思的是这种创新可以拯救我们健康系统，而且为美国带来非常大的收益。这样一个小小的可穿戴的技术，到底是怎么样的来造福于人类的？它就像你可以通过发动引擎来了解车况一样，通过这个技术，可以发现你的状态不好，你的一些行为模式和病人很像，同时也可以把这个信息传到医生那边，比如说今天看上去有一些病态，护士可能会打电话问我，这个从系统的角度来看是非常有价值的，医院里面可能有三十多万的病人，然后每天可能有两百多人会生病，但是对于医院来讲不可能每个人都了解，直到他们真正到医院来看医生为止，这样的话，通常他们来看病的时候比较晚了，有这样一个系统，你可以看到他们开始有病态的时候，有倦容的时候，就可以直接接触到他们，这自然改变了医学行业的经济状态，等于是我们通过这个技术来感受你的健康，而不是我们通常所想象的信息传播方式一样。我们也可以这样应用，比如说金融和财务方面，比如说八达通的时候，你在做一些小额支付的时候，或者是说乘坐交通工具的时候，当你来看看这种类型的购物行为，然后来经过长期的记录，可以获得这样的数据，通常有一亿多人，他们可能也是使用同样概念的技术，这也不是在香港了。但是我们可以看到当人去商店的时候，这个箭头可以展示出他们去的方式，他们去超市的时候是不是去了加油站、药店、花店等等相关的路径，做一些非常有意思的分析，有几万亿的记录，还有很多有意思的事情，你可以了解到哪一个商店有可能是比较好的，比较有收益的，收入比较高的。如果他们来的顾客比较多，房地产行业会了解到这个购物中心哪些商店应该在一起，哪些东西应该分开放，因为这里有一些箭头可以展示出来，这是在商业购物方面最大的改变，非常有商业价值。

我们还可以做其他的应用，但是可能是比较令人惊讶的，比如说像在你车里边的导航，告诉你现在的交通状况怎么样，现在往哪走，至少你还可以做更好的改善，当你开始把人们与他日常的正常行为做一些区分的话，比如说以前我们使用这种方式，比如说这个人他的购物模式是这样的，但是现在我可以获得你的一个运行的数据，这样的话我可以去预测你接下来很可能会去哪，这里面判断的准确性是很高的。所以我可以了解到，到底从哪里把你接上，可以知道这个巴士应该在哪带上你是最方便的。

所以说有的时候交通非常堵塞的时候，我们可以通过交通系统的定制化来针对个人进行定制，这能够更加有效地了解到人们的行为习惯，同时你也可以更加安全地出行。比如说从汽车的技术当中，我们知道汽车是算一个比较大型的可穿戴设备了，等于是可穿戴设备带你在身上，你在车里面。

基于一些数据的基础上我们可以了解到到一个人踩刹车的习惯是不是有可能会出现交通事故，到底在这个交通事故出现前多少秒开始踩刹车，通过你的驾驶的习惯，比如说可以判断出来在接下来三到四秒里面你有50%的可能性出现事故，这是非常有用的信息，而且能够做到这一点本身是非常令人惊讶的。

我们可以来分析一个城市，从V模式到行为再到安全，以及其他的很多的方式，我们第一次使用大数据规划的时候，比如说城市规划的大数据，来自于手机或者是其他的可穿戴的设备等等，这样的话成为城市规划，成为城市更加有效的来源。

下面给大家来分享一些非常有意思的东西进行讨论，让大家看一下我们未来的社交生活，就是彼此之间朋友的网络。还有很多媒体不断讲社交图谱的重要性，很多公司的价值也是依于社交图谱之上，我给大家讲一下什么是社交图谱，我们曾经做过一个试验来去分析人们在案例当中，就是说人和手机之间的一种交流的模式，我们看一下到底有什么样的人和你一样去同一个地点，有多少人是打电话或者是说发短信，有多少人是经常成为你Facebook的关注者等等。

如果说了解到了这样的社交图谱之后，你的距离或者是电话、网络、或者是协同的定位就可以来预测你的行为。我们在广告当中就可以运用，比如说我们可以知道什么人在附近，而且还有一点，当我们谈到下载应用程序等内容的时候也是非常有商业价值的，还有数据规划，这是另外一种应用的方法。

后来我们发现通过了解，到底你和谁一起，到底你在给谁打电话，这样的话你就可以比正常的情况下有更多的机会来预测，是不是有人有可能下载某一个应用程序，而且相对于正常的商业实践来讲，我们可以预测一个人的数据规划，计划中的可能性会有翻倍增长，这是我们在亚洲国家的调查。

非常有意思的是，这样的社交图谱是有能力来更好地实现商业应用地，同时还有很有意思的是，现在它不是像Facebook这样的网络，当然这种数字的网络可以很好地来进行一些预测。但是，这种面对面的网络更加的强大，你可以通过可穿戴设备来进行感应，最近有没有和他们见面，是不是和他去了同一个地方。这是非常强地去预测人们行为的一个方法，而不是这种数据的网络。这是一种思想的变革，从我们通常去想象的方式来进行改变，当然在其他的情况下，也会有其他的意义。首先这些人是在旧金山来进行移动的情况，这是在2006年搜集的一个手机数据。那么这些比较大的点就是比较受欢迎的酒吧和餐厅。这是一个城市的起程，但是我们做一个非常有意思的数据分析会发现，在旧金山这个区域，可能不止是一个城市，可以分为七到八个不同的小城市，这等于是不同的人群的聚合。他们彼此之间总是往同一个地方聚，但是彼此没有交流过。他们很多人做的事情是不一样的，去的地方可能不一样，可能他们住得很近，可能在同一个地方工作，但是他们不是同一种人群。所以通过这样的分析，通过这种移动性的分析，我们可以实现对这种人群的细分。当然了，你也听到一些广告界的人谈到，年轻的群体，老年人群体等等。但是这里是等于通过行为将人们进行了分类。

那么用它有什么用呢？非常有意思，如果你分析不同的人群，他们彼此进行交流的时候，实际上他们不见得彼此真的认识，但是他们经常遇到彼此。那么我之前已经说过了，现在我们注重的是这种面对面的网络，他可以影响到人们的宣传，所以说你可以想象，比如说绿色的这部分人群，他彼此之间会影响到彼此的选择，他们有同样的行为类型，所以说蓝色的点上有同样的行为，但是他们行为和绿色点上的人的行为是不一样的，这是我们发现的。

我们还会发现一组人，可能是女生爱穿红色的衣服，没有什么原因，就是她们喜欢这么穿，另外一组人女生穿黑色的裙子，另外一组群体的人，他们不太愿意还信用卡的债。另外一组人可能信用比较好。所以说这等于是一种社会影响，社交影响，在群体内部，他们经常在一起所以会互相影响。这样也会和我们今天的这个嘉宾有关系，比如说他们可能会有同样的这种疾病。比如说有一组人他们可能会患糖尿病的机率比另外一组人高五倍，这不是通过对具体的行为分出来的，他们从街巷走的话看起来长得也不一样，他们的所有行为当中有一些原因使得他们比较容易患糖尿病。另外一组人可能比其他的几组人酗酒的可能性高十倍以上。

那么，他们的行为导致他们属于同一类型的人，如果你是一个公共健康机构研究者的话，你可以通过这种方式了解到这种潜在的糖尿病人群在哪，这样的话你可以把钱用在刀刃上，你还可以了解到酗酒者的是哪些人群，这样才会有效。

另外一个例子，也是这种类似的，这是在伦敦。我们从所有的交通和人们的移动当中获得两个月的数据，所有犯罪的数据。然后我们把它放在左手边做一个影射，到底这些犯罪的热点在哪里？这等于不是说人，这是说地点，然后我们发现，如果某一个地区成为犯罪热点的话，你可以进行一些预测。也就是说人们去那以后的这个行为会发生变化，比如说在一个广场上你会看到忽然之间老人不见了，他们不去这个广场了，为什么？我们具体不太清楚，但是你突然发现很多老人不再去原来特别爱去的广场了，这就是说当地发生了很多事情。往往都是预测着该地区的犯罪率上升，我们都是通过人携带这种传感器来确定这些地方到底在哪里，确定出什么地方的犯罪率将会在过去的一个月或者两个月会升高，所以这是非常的了不起的一件事。或者是说这是另外一个应用。

在过去的十年，比如说中国就遭受过这个，这种流感的袭击，比如说像SARS和禽流感等等。当然，也发明出了一些疫苗，但是有一些是没有什么效果的。也就是说中国，包括了全世界各国，现在都是受到流感的威胁。但是我们也发现了一些很有意思的东西，就像你能够区别出当人们的行为发生改变的时候，他们可能有一些疾病，那么同样的也可以看到流感的传播趋势，比如说通过人的行为变化，以一种系统性的行为变化就可以发现，你几乎可以判定这个人将会得到现在的流感或者是某一种病菌。通过跟踪这些人我可以跟你说，你患某一种疾病的风险在某一个特定的地址，在某一个时段风险是多少。

这是麻省理工大学的校园，绿色的区域是你不要去的地方，因为在未来的一个小时这些地方会有很多的人。那么这些人看起来是有这种病菌的，如果说你想避免受感染的话，你不要去这些地方。这对于我们来说跟今天的行为方式完全不一样，因为现在我们做不到实时的这么具体的预测，现在我们已经渐渐有这样的能力了，我们可以跟踪这个疾病在这个非常细的时度上进行跟踪。同时我们把这个应用到其他世界各地。比如说法国、还有非洲。我们去年授权了一个比赛。我们用所有的从科特迪瓦所得到的数据，这个国家是非常贫困的，而且近来也有内战。那么通过使用所有的这种不同数据来源的信息，我们可以绘制这样的地图，其中一个是可以通过绘制地图来改进他们的交通效率。我们可以减少10%的交通通勤时间，而且不增加额外的成本。

就是因为我们知道大家的住所和工作场所，以及他们的工作通勤时间，这样的话我们可以调整公交车的出发时间。同样，我们也可以将这些应用在公共卫生领域，应用在传染性疾病上，我们不知道人流动的方式，所以就无法正确建立公共卫生体系来减缓疾病的传染的速度。所以通过有这样的地图我们就可以帮助科特迪瓦来改进他们的公共卫生系统，以此来减少20%的感染性疾病的发病率。而且不增加他的成本，就是通过更有效率的分配资源，这一切就是因为有大数据的支持。

谢谢。我先讲到这里。