為什么要關(guān)注AI

去年AlphaGo打贏(yíng)了人類(lèi)世界的圍棋冠軍，大家都開(kāi)始關(guān)注人工智能了。

我93年畢業(yè)的時(shí)候，也有一波人工智能熱。所以當時(shí)我的畢業(yè)論文寫(xiě)的是股票分析軟件，其中有一個(gè)模塊是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法預測股票的走勢?，F在聽(tīng)起來(lái)好像有點(diǎn)可笑，但當時(shí)好像是很有道理的，用人工智能來(lái)模擬人的心態(tài)以及對市場(chǎng)的心理壓力的變化，但很快發(fā)現這并不靠譜。

二十多年過(guò)去了，當我看到了谷歌收購Deepmind后公布的論文，講了深度學(xué)習在圍棋中的應用，并開(kāi)發(fā)了AlphaGo。它帶來(lái)的震動(dòng)在于通過(guò)深度學(xué)習可以在某一個(gè)垂直領(lǐng)域讓機器自我學(xué)習，能夠在它的強大計算后端自己和自己訓練，自己還能找出很多規律。

當AlphaGo出來(lái)以后，實(shí)現了對人類(lèi)認知范圍極大的擴張，這給我們很大的啟示。在圍棋以外的很多領(lǐng)域，比如金融、醫療、病理的檢測，如果用計算機后臺做出模擬器？我相信通過(guò)充分的嘗試，就如自動(dòng)駕駛一樣，模擬做各種各樣的反饋，機器自然會(huì )琢磨出一套理論和經(jīng)驗。如果以后在更多領(lǐng)域能做出模擬器，定義參數自己學(xué)習，找到規律的能力將遠超我們的想象。

人工智能要取得突破性的進(jìn)展，我期待有本質(zhì)性的飛躍，比如發(fā)現飛機的空氣動(dòng)力學(xué)、流體動(dòng)力學(xué)和鳥(niǎo)是不一樣的。仿生是某些垂直的領(lǐng)域，可以通過(guò)各種參數訓練的。

下一步到通用的，再下一步是不是能發(fā)現更本質(zhì)性的原理，智能其實(shí)可以超越現在碳基智慧？是不是有其他的元素可以形成更高級的生命和智慧？這超越了人類(lèi)現在發(fā)現的知識，但這是有可能的。甚至有人還突發(fā)奇想說(shuō)我們現在認識的宇宙就是高智能的生命，用他的量子計算機模擬出來(lái)了環(huán)境，我們的一切都是模擬出來(lái)的，這也是有可能。

人工智能發(fā)展的四要素

我們具體來(lái)看，現在人工智能領(lǐng)域應該關(guān)注些什么：

1.場(chǎng)景

未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，一個(gè)要素是「場(chǎng)景」，或者我們稱(chēng)之為「戰場(chǎng)」，再通俗一點(diǎn)就是「市場(chǎng)」，我覺(jué)得這是最關(guān)鍵的。去思考把技術(shù)應用在什么情景下，是不是高頻和用戶(hù)接觸？研究院、研發(fā)團隊，如果沒(méi)有場(chǎng)景落地、平臺業(yè)務(wù)支持，基本上很難往下走。

從不可復制性的角度來(lái)說(shuō)，計算能力和大數據都是可復制的，但是市場(chǎng)和人才是不可復制的，我覺(jué)得這是一個(gè)核心點(diǎn)。就好像今天BAT三家分別在社交、電商和搜索有各自的主戰場(chǎng)和場(chǎng)景；滴滴、摩拜有交通出行的場(chǎng)景；微信、支付寶有支付場(chǎng)景；新美大、58，有日常生活的場(chǎng)景和使用習慣。

有了這樣的戰場(chǎng)，未來(lái)人工智能時(shí)代，我們就可以借助新技術(shù)，從而把握先機，否則的話(huà)，你空有技術(shù)、空有數據是遠遠不夠的。你提供給誰(shuí)？通過(guò)什么渠道給用戶(hù)呢？所以最關(guān)鍵的還是場(chǎng)景。有了應用場(chǎng)景，數據自然會(huì )產(chǎn)生，也會(huì )驅動(dòng)技術(shù)發(fā)展，人才也會(huì )隨之而來(lái)。

2.大數據

一個(gè)平臺、業(yè)務(wù)部門(mén)里有大量的實(shí)際運轉數據產(chǎn)生，但這當中有很多是垃圾數據，沒(méi)有標簽、沒(méi)有人去規劃定義、AI也無(wú)法學(xué)習，哪怕能學(xué)習但也有走火入魔的危險。這里面數據的清洗、標簽化難度相當高，比較笨的方法就是用人力去清洗干凈再讓AI去學(xué)，這個(gè)過(guò)程是人機混合的過(guò)程。

我們觀(guān)察到很多AI的大佬們，更關(guān)注怎么落地，怎么把畢生的研究成果體現出來(lái)。我們公司內部的BG之間也在溝通微信、手機QQ的數據能不能用？?jì)炔咳藛T也很希望近水樓臺先得月，數據在身邊流動(dòng)為什么不讓人先研究一把，所以現在我們處在內部怎么把數據分享出來(lái)的階段。

還有一方面，用戶(hù)關(guān)注個(gè)人因素，就是你不要把我的數據都賣(mài)了。這里就關(guān)于個(gè)人信息安全和個(gè)人隱私的問(wèn)題，如果數據不進(jìn)行脫敏，我們也是絕對不能用的。只有先進(jìn)行脫敏處理，沒(méi)有人能夠通過(guò)數據倒推到某個(gè)人，這樣處理干凈才可以談下一步。

數據要什么模式，清理做什么標簽才能給其他的部門(mén)，包括外部合作伙伴怎么用？同時(shí)也有很多的數據是來(lái)自于合作伙伴或者業(yè)界的其他公司，他們也遇到這樣的問(wèn)題，拿到一堆裸數據不知道怎么用。所以，業(yè)界要形成一個(gè)標準的互惠互利，走完這個(gè)路徑還要很長(cháng)時(shí)間。

3.計算能力

這里指的就是云資源，「云」是人工智能的強載體，我在很多場(chǎng)合提到，傳統企業(yè)的未來(lái)就是在云端用人工智能處理大數據，聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)拗口，就像是能用最短一句話(huà)把最熱的詞裝在一塊，但是實(shí)際上它非常有道理。云、大數據、人工智能是不可分割的。

「云」可以提供海量的數據和強大的計算能力，也是我們目前進(jìn)行人工智能研究的一個(gè)必不可少的最強載體。大家看到我們的圍棋AI——絕藝，其后臺部分全靠騰訊云的支持，如果沒(méi)有龐大的云計算能力，是不可能實(shí)現這種人工智能計算的。

「云化」談了很多年，但是現在越來(lái)越清晰了。很多企業(yè)原來(lái)是很保守的，希望把數據放到自己的內網(wǎng)上，不想公開(kāi)。但是我覺(jué)得這個(gè)狹隘的思想已經(jīng)過(guò)時(shí)了。這和過(guò)去發(fā)明了電一樣，要想每一家不用公共的電網(wǎng)，而是在自己的家里搞一個(gè)發(fā)電廠(chǎng)，這是絕對不可能的。

過(guò)去把用電量作為衡量一個(gè)工業(yè)社會(huì )發(fā)展的指標，未來(lái)用云量也會(huì )成為衡量數字經(jīng)濟發(fā)展的重要指標。我們用電能來(lái)對比「云」，電帶來(lái)了上一輪的產(chǎn)業(yè)革命，而新一代信息能源將會(huì )帶來(lái)新一輪的產(chǎn)業(yè)革命。

我觀(guān)察到企業(yè)向云端遷移的速度在加快。在互聯(lián)網(wǎng)女皇Marry Meeker的研究報告中提到，全球傳統數據中心的份額在下跌，更多的份額轉向云形態(tài)的數據中心。去年這個(gè)份額接近五五開(kāi)，我們相信今年或明年，「云」的比例會(huì )超越傳統的數據中心。

我想在「云」還沒(méi)有發(fā)展得非常成熟的時(shí)候，人工智能可能還有很長(cháng)一段路需要走，甚至未來(lái)包括量子計算、量子通信等技術(shù)發(fā)展成熟之后，才會(huì )對人工智能的發(fā)展有更大的促進(jìn)。

4.人才

大家知道斯坦福是硅谷創(chuàng )新的發(fā)源地，很大的特點(diǎn)就是把科技和商業(yè)完美有機地結合在了一起，我覺(jué)得這是非常值得全球尤其是中國去學(xué)習的。

雖然說(shuō)中國沒(méi)有像國外的斯坦福、哈佛這樣的私立學(xué)校，更多的還是公立學(xué)校，但是我們還是做了很多創(chuàng )新的嘗試。騰訊和清華很早就成立了一個(gè)聯(lián)合實(shí)驗室，近期也轉向研究人工智能。我們希望通過(guò)不斷地嘗試來(lái)促進(jìn)科研和產(chǎn)業(yè)界結合與創(chuàng )新。

我想說(shuō)在如今的環(huán)境下，產(chǎn)學(xué)研需要有一些創(chuàng )新的生態(tài)。一年前我參加了香港的Hong Kong X，我們感覺(jué)到產(chǎn)學(xué)研結合應該是大有可為的。我們希望依托香港的國際化和高校資源，依托粵港澳大灣區有智能制造、人才和生產(chǎn)基地的大環(huán)境，做一些事情。

有人給我介紹說(shuō)，國外在產(chǎn)學(xué)研方面有一些新的變化，比如說(shuō)在波士頓附近有一個(gè)奧林工程學(xué)院，這個(gè)學(xué)院很特別的，學(xué)生一進(jìn)來(lái)就打破傳統院系專(zhuān)業(yè)，通過(guò)跨界融合的方式與企業(yè)合作，讓學(xué)生通過(guò)做項目的方式將理論和實(shí)踐結合起來(lái)學(xué)習。

另外，MIT最近也有一個(gè)叫「引擎」的計劃，通過(guò)一些學(xué)校的基金，鼓勵學(xué)生把想法變成一個(gè)現實(shí)，把一些樣品變成商品，這是個(gè)新的趨勢。

大風(fēng)口

我上面說(shuō)過(guò)，未來(lái)所有企業(yè)基本的形態(tài)就是，在云端用人工智能處理大數據，這是一個(gè)大方向。在這個(gè)方向上，我更加關(guān)注我們在人工智能方面能做什么。

首先，在工程上，圍棋AI實(shí)現了圍棋算法可以打贏(yíng)世界冠軍，除此之外，在醫療方面，可以用人工智能處理醫學(xué)影像，比如對食道癌進(jìn)行早期篩查，還有肺的切片、乳腺癌，還有很多需要醫學(xué)影像分析的領(lǐng)域。通過(guò)深度算法，相信AI未來(lái)在醫療領(lǐng)域還是可以起到非常大的作用。

其次，人工智能還可以運用到金融等領(lǐng)域，還有我們所理解的機器人，以及日常生活中的、商業(yè)中的方方面面，我覺(jué)得這是一個(gè)大的趨勢和潮流。

最后就是云。在云端怎么更智能、怎么用大數據，這絕對是一個(gè)大的風(fēng)口，但是現在到了一個(gè)最關(guān)鍵的時(shí)間了嗎？我覺(jué)得還需要很多基礎的東西，包括算法。AI談了幾十年也是在這一年才有這么大的突破，這之后就已經(jīng)可以很簡(jiǎn)單地應用在各行各業(yè)了嗎？我覺(jué)得未必，這當中差得還是很遠的。

像是視覺(jué)識別，一個(gè)機器怎么可以識別現在眼前發(fā)生的一切都還差很遠，更不要說(shuō)再下一步復雜的操作，但是這無(wú)疑是一個(gè)很大的方向。我覺(jué)得現在所有互聯(lián)網(wǎng)公司都一定會(huì )在這方面結合自己的優(yōu)勢和人工智能做一些探索，這也會(huì )類(lèi)似移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，是一種新的技術(shù)，它可以應用在各個(gè)領(lǐng)域。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)剛來(lái)的時(shí)候，不會(huì )一家公司剛看到了這個(gè)方向，接著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)機會(huì )就全部被拿掉了，因為它還是分很多層次和層面的，我相信人工智能也是這樣。