吳鷹：咱們講了這么多人工智能的話題，講一點(diǎn)跟在座嘉賓更接近一點(diǎn)的，我本來想問李彥宏怕不怕微軟，想不想把它干掉，但是沒有什么意義，他們都有很智慧的回答，肯定會(huì)回避開。但是我注意到百度你們的深度學(xué)習(xí)有一個(gè)開放平臺(tái)，咱們小公司在這方面沒有投入，沒有技術(shù)積累，想要用也是可以用，是免費(fèi)開源平臺(tái)。這個(gè)是挺有意義。但是你們當(dāng)年決定這么做的時(shí)候，你們不覺得這樣開放后會(huì)培養(yǎng)你的競爭對(duì)手嗎？
李彥宏：我覺得人工智能是一個(gè)非常大的產(chǎn)業(yè)，而且是會(huì)持續(xù)很長時(shí)間。像我們現(xiàn)在的判斷未來20-50年都會(huì)是一個(gè)快速發(fā)展的人工智能時(shí)期。在這種時(shí)代大潮下，顯然不是一個(gè)公司能夠把所有的事情都做下來的。相反的，如果說我們先進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域，能夠提供一些平臺(tái)給一些尤其是沒有這么多計(jì)算資源、沒有這么多做長遠(yuǎn)研發(fā)能力的機(jī)構(gòu)去做他們擅長的，他們對(duì)于很多垂直領(lǐng)域可能比我們的了解就會(huì)更加深刻，讓他們?nèi)プ龅脑?，他?huì)推動(dòng)整個(gè)人工智能技術(shù)的發(fā)展。所以從這個(gè)意義上講，我們把我們的平臺(tái)開放出來，對(duì)大家有益，對(duì)我們也有益，我們可以在平臺(tái)上看到大家在干什么事情，哪些方向發(fā)展會(huì)更快一些，哪些領(lǐng)域更適用于現(xiàn)在已經(jīng)解決的技術(shù)。我剛才講人工智能永遠(yuǎn)不可能超過人類的能力，但是當(dāng)他逐步逼近人類能力的時(shí)候，其實(shí)已經(jīng)是可以一個(gè)一個(gè)行業(yè)去顛覆掉。比如說人臉識(shí)別這種應(yīng)用，我們今天如果你去機(jī)場的話，要過好幾道安檢，又要把身份證拿出來，比對(duì)一下，其實(shí)人臉識(shí)別這個(gè)問題解決后，將來到機(jī)場就應(yīng)該大搖大擺就過去了，他那個(gè)攝像頭可以識(shí)別，不需要一道一道檢查的。我們?cè)诩依镒约洪_一個(gè)Party，不可能每個(gè)人進(jìn)來先把身份證看一看。但是人多了，幾千人、幾萬人，甚至更多人的情況就要用現(xiàn)在比較笨的辦法一個(gè)人一個(gè)人對(duì)他的身份，但是現(xiàn)在這個(gè)問題基本上解決了。比如百度大廈，我們那個(gè)閘機(jī)就是刷臉可以進(jìn)，到哪兒直接過就可以了。這還是人臉識(shí)別一個(gè)東西。語音的識(shí)別、自然語言的理解等等，都是可以。未來人和物的交流方式，人和工具交流方式，不是人學(xué)習(xí)工具怎么使用。人和動(dòng)物的區(qū)別就是人發(fā)明了工具，但是人發(fā)明了工具之后，是發(fā)明人寫一個(gè)用戶手冊(cè)告訴你這個(gè)東西怎么用，電視怎么用、冰箱怎么用，這些東西，電腦手機(jī)怎么用，我們要學(xué)習(xí)用鍵盤，小時(shí)候都要學(xué)打字。但是未來應(yīng)該是機(jī)器、工具學(xué)習(xí)人的意圖，以后人再也不需要學(xué)習(xí)工具怎么用了，我要這個(gè)工具干什么，他就能夠明白，這就是我希望用人工智能方法解決理解人的自然語言，以后人和機(jī)的對(duì)話、人和物的對(duì)話就變成一種自然語言的對(duì)話，這是未來幾十年可能代表人工智能發(fā)展最大的方向。
吳鷹：確實(shí)這樣的話，從剛會(huì)說話的小孩兒1歲多到很老的老人都可以簡單使用計(jì)算機(jī)了，這個(gè)確實(shí)沒有什么太難的。像我母親，她就是老學(xué)不會(huì)手機(jī)怎么用。我就想給她用ipad，最近要給拿弄一個(gè)。我想問一問馬化騰，微信，再加上QQ，這是世界最大的社交網(wǎng)絡(luò)，里頭有大量的數(shù)據(jù)。剛才前面發(fā)言人都重復(fù)講了，大數(shù)據(jù)是人工智能非常重要的方面。從中國來講，在算法上現(xiàn)在還落后于美國，剛才李彥宏也講了完全超過人類是不可能的。但是我們又講這個(gè)大數(shù)據(jù)這么重要的話，騰訊有沒有可能把你們的關(guān)于，當(dāng)然我覺得微信在很多方面已經(jīng)超過社交了，現(xiàn)在是生活很重要的一部分，剛才說你去公園買一個(gè)2塊錢小孩玩具，微信支付都可以做，你們有沒有可能把數(shù)據(jù)分享出來，讓創(chuàng)業(yè)公司大家來用。
馬化騰：這個(gè)問題在內(nèi)部我們也有激烈討論。首先看人工智能我們關(guān)注那幾塊，第一個(gè)是場景。第二個(gè)是大數(shù)據(jù)。場景就是你想把這個(gè)技術(shù)應(yīng)用在什么場景下，你是不是有高頻的跟用戶接觸，這是一個(gè)落地的很重要的地方。所以我們看到很多研究院也好，包括我們內(nèi)部研發(fā)團(tuán)隊(duì)。如果沒有場景落地，沒有平臺(tái)支持，基本上就是空中樓閣，研究一半很難往下走。第二個(gè)是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)也是從平臺(tái)、業(yè)務(wù)部門有大量實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生出來。但是這里面很多大數(shù)據(jù)是垃圾數(shù)據(jù)，因?yàn)闆]有標(biāo)簽，每人做規(guī)劃定義，用多好的算法也學(xué)不出來，學(xué)出來也是走火入魔，沒有用的。數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)簽化難度非常高，我們甚至要雇傭很多人用人手的辦法，先用人腦清洗干凈，再讓AI學(xué)習(xí)。這里面是一個(gè)混合結(jié)合的過程。第三，計(jì)算能力，也就是你有云的資源，拿幾十萬核的計(jì)算能力，CPU、GPU，我們還是有這個(gè)能力的。而且在云里面本身就可以很好的調(diào)用，這是我們第三個(gè)優(yōu)勢(shì)。第四個(gè)，一年前我們比較缺乏的就是人才。通過一年我們也招了挺多的人，我們?cè)谖④?、在西雅圖還設(shè)置了一個(gè)實(shí)驗(yàn)室。因?yàn)楹芏辔④浀娜瞬辉敢怆x開西雅圖，所以我們就在旁邊設(shè)，沒有辦法，人才就是這樣。幾個(gè)方面結(jié)合起來才有辦法真正在某一個(gè)領(lǐng)域看到它的成效。