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馬化騰:發(fā)展人工智能 四大要素缺一不可

時(shí)間:2017-05-27    來(lái)源:

騰訊董事會(huì)主席兼首席執(zhí)行官馬化騰周日在深圳IT領(lǐng)袖峰會(huì)表示,發(fā)展人工智能,需要場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力和人才等四個(gè)要素缺一不可。

4月2日,2017中國(guó)(深圳)IT領(lǐng)袖峰會(huì)正式開幕,在“人工智能:中國(guó)機(jī)遇與挑戰(zhàn)”為主題的高端對(duì)話環(huán)節(jié),馬化騰表示,騰訊在業(yè)務(wù)層面,比如社交網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)、后臺(tái)數(shù)據(jù)分析等都已經(jīng)用上人工智能,只是大家感受不到,這是在后端,現(xiàn)在騰訊想在前端做出一些產(chǎn)品。

AlphaGo通過(guò)人機(jī)對(duì)戰(zhàn)讓全世界對(duì)人工智能的認(rèn)知到了新的高潮,騰訊的團(tuán)隊(duì)也本著練手的心態(tài)在做嘗試。“絕藝和AlphaGo不同的是,我們的AI全程得到國(guó)內(nèi)頂尖棋手的指導(dǎo)。”

3月19日,騰訊AI Lab(騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室)研發(fā)的圍棋人工智能程序“絕藝”(Fine Art)在東京以11戰(zhàn)全勝的戰(zhàn)績(jī),在最具傳統(tǒng)和權(quán)威的計(jì)算機(jī)圍棋大賽——第10屆UEC杯上奪冠,戰(zhàn)勝了日本的DeepZenGo、法國(guó)的“瘋石”(Crazy Stone)等世界圍棋AI高手。3月26日,“絕藝”還在東京與日本著名新銳棋手一力遼在“電圣戰(zhàn)”中進(jìn)行了人機(jī)對(duì)弈,并獲得冠軍。

馬化騰認(rèn)為,絕藝贏得比賽是小小的成功,但是不能過(guò)于欣喜,但是也不能說(shuō)這是一個(gè)毫無(wú)意義的事情。

對(duì)于人工智能的意義,馬化騰表示,AlphaGo給業(yè)界帶來(lái)的最大觸動(dòng)在于,以后在很多領(lǐng)域如果能做出模擬器定義參數(shù)自己學(xué)習(xí),找到規(guī)律遠(yuǎn)超人類的想象。

“AlphaGo出來(lái)以后經(jīng)過(guò)了十億盤對(duì)弈超越了過(guò)去人類所有交戰(zhàn)的盤數(shù),自己尋找規(guī)律,對(duì)人類認(rèn)知的范圍極大的擴(kuò)張,這給人類很大的啟示。”

在對(duì)話中,主持人吳鷹提問(wèn),人工智能是通過(guò)模擬人腦的思維方式,還是完全不同的路徑實(shí)現(xiàn)飛躍。

對(duì)此馬化騰認(rèn)為,我們期待有本質(zhì)性的飛躍,但其實(shí)現(xiàn)在AI都是圈定一個(gè)比較窄的領(lǐng)域,通過(guò)各種參數(shù)訓(xùn)練,屬于很窄的技能模擬,現(xiàn)階段要研發(fā)出通用的AI很難。

他表示,從現(xiàn)在的研究狀態(tài)到下一步實(shí)現(xiàn)通用人工智能,是不是能夠超越當(dāng)前的碳基智慧,是不是其他的元素有可能形成更高級(jí)的生命和智慧,超越人類現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)的知識(shí),這些是有可能的。

對(duì)于場(chǎng)景、數(shù)據(jù)、計(jì)算能力和人才這四個(gè)要素,馬化騰認(rèn)為,技術(shù)如果沒(méi)有場(chǎng)景落地、平臺(tái)業(yè)務(wù)支持的話基本是空中樓閣很難往下走,而業(yè)務(wù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)則需要進(jìn)行標(biāo)簽化和清理,因?yàn)槔锩嬗泻芏嗬鴶?shù)據(jù)對(duì)發(fā)展AI并沒(méi)有實(shí)際用處,在計(jì)算能力上需要布局云資源,拿出幾十萬(wàn)核的計(jì)算能力,最后是人才,騰訊過(guò)去一年招了很多人工智能方面的人才,包括在美國(guó)西雅圖還設(shè)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)室。

據(jù)了解,騰訊AI Lab于2016年成立,專注于人工智能的基礎(chǔ)研究及應(yīng)用探索,不斷提升AI的決策、理解及創(chuàng)造能力,同時(shí)為騰訊各產(chǎn)品業(yè)務(wù)提供AI技術(shù)支撐,產(chǎn)品已應(yīng)用在微信、QQ及天天快報(bào)等上百個(gè)產(chǎn)品。

2017年3月23日,騰訊宣布任命人工智能領(lǐng)域頂尖科學(xué)家張潼博士擔(dān)任騰訊AI Lab(騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室)主任。張潼博士將作為騰訊AI Lab第一負(fù)責(zé)人,帶領(lǐng)50余位AI科學(xué)家及200多位AI應(yīng)用工程師團(tuán)隊(duì),專注于人工智能的基礎(chǔ)研究,主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)這四個(gè)垂直領(lǐng)域。同時(shí),基于騰訊自身的業(yè)務(wù)需求,騰訊AI Lab還會(huì)在內(nèi)容、社交、游戲和平臺(tái)工具型AI四個(gè)方向進(jìn)行研發(fā)與應(yīng)用合作。

針對(duì)吳鷹提到騰訊是否有可能將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開放出來(lái)給創(chuàng)業(yè)公司使用的可能,馬化騰表示,對(duì)于這個(gè)問(wèn)題內(nèi)部也有討論。這里面還涉及保護(hù)個(gè)人信息安全和隱私的問(wèn)題,如果數(shù)據(jù)不進(jìn)行脫敏,不處理干凈無(wú)法談下一步。他認(rèn)為,關(guān)于數(shù)據(jù)開放,業(yè)界在向互惠互利的大方向走,但是數(shù)據(jù)要什么模式、怎么清理、做什么標(biāo)簽才能給其他部門、其他公司使用,還需要進(jìn)一步探討并建立標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。

附馬化騰問(wèn)答實(shí)錄:

吳鷹:為什么重視人工智能?有什么看法?

馬化騰:在公司內(nèi)部結(jié)合業(yè)務(wù)形態(tài)我們已經(jīng)有一些業(yè)務(wù),比如微信朋友圈和QQ空間我們有上十億的人臉照片,在國(guó)內(nèi)有相當(dāng)長(zhǎng)的研究,包括后臺(tái)數(shù)據(jù)分析,都用上人工智能技術(shù),只是大家感受不到,這是在后端,在前端希望做出一些產(chǎn)品。

AlphaGo通過(guò)人機(jī)對(duì)戰(zhàn)的事件讓全世界對(duì)人工智能的認(rèn)知到了新的高潮,團(tuán)隊(duì)也本著練手的心態(tài)做嘗試。Google收購(gòu)的DeepMind團(tuán)隊(duì)論文發(fā)表之后,全世界原來(lái)做計(jì)算機(jī)圍棋的團(tuán)隊(duì)走入瓶頸的團(tuán)隊(duì)都用人工智能的方式來(lái)做,紛紛采用深入學(xué)習(xí)的方法融入到圍棋的軟件開發(fā)。

我們內(nèi)部團(tuán)隊(duì)有三個(gè)團(tuán)隊(duì)在做,在不同的部門,這個(gè)部門剛好可以突破這個(gè)瓶頸。更大的特點(diǎn),和AlphaGo不同的是,我們AI全程得到國(guó)內(nèi)頂尖棋手的指導(dǎo),我們十幾位研發(fā)人員不懂圍棋,一開始連黑先下還是白先下規(guī)則都不知道,所以結(jié)合計(jì)算機(jī)原理以及很多專家的訓(xùn)練。

絕藝贏得比賽是小小的成功,不能過(guò)于欣喜,但是也不能說(shuō)這是一個(gè)毫無(wú)意義的事情。

過(guò)去對(duì)AI很多從一些規(guī)則或者簡(jiǎn)單的訓(xùn)練得出來(lái)能夠改善計(jì)算處理的能力,最終發(fā)現(xiàn)一個(gè)更同步和更深層的意義,能夠在計(jì)算機(jī)的后臺(tái)用云計(jì)算大數(shù)據(jù)的方式去高速學(xué)習(xí),可以自己跟自己對(duì)弈。

AlphaGo出來(lái)以后經(jīng)過(guò)了十億盤對(duì)弈超越了過(guò)去人類所有交戰(zhàn)的盤數(shù),自己尋找規(guī)律,對(duì)人類認(rèn)知的范圍極大的擴(kuò)張,這給人類很大的啟示。在很多領(lǐng)域,圍棋以外的,金融、醫(yī)療、病理的檢測(cè),如果用計(jì)算機(jī)后臺(tái)做出模擬器,充分的嘗試。就如自動(dòng)駕駛一樣,模擬做各種各樣的反饋,自然會(huì)琢磨出一套理論和經(jīng)驗(yàn),給我們帶來(lái)很大的思考。以后在很多領(lǐng)域如果能做出模擬器定義參數(shù)自己學(xué)習(xí),找到規(guī)律的能力遠(yuǎn)超我們想象的,這是我們得到最大的啟發(fā)。

問(wèn):人工智能要取得突破性進(jìn)展,是模仿人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人腦的效率,通過(guò)仿生人腦思維的方式突破,還是完全不一樣的方式?

馬化騰:我們期待有本質(zhì)性的飛躍,比如說(shuō)發(fā)現(xiàn)飛機(jī)的空氣動(dòng)力學(xué)、流體動(dòng)力學(xué)和鳥不一樣的,車輪和人型馬一樣,仿生是某些垂直的領(lǐng)域,包括圍棋是選非常窄的領(lǐng)域,通過(guò)各種參數(shù)訓(xùn)練。

郭為剛提到用AlphaGo下一盤棋消耗多少能源,垂直領(lǐng)域訓(xùn)練消耗能源,但是實(shí)際用消耗不了多少?,F(xiàn)在訓(xùn)練出來(lái)的單機(jī)版本跟職業(yè)棋手差不多,訓(xùn)練需要很長(zhǎng)時(shí)間,最麻煩的是改一個(gè)參數(shù),規(guī)則改一點(diǎn)、算法改一點(diǎn),全部重新來(lái)消耗很大,所以這屬于很窄的技能模擬。

未來(lái)下一步到通用的,再下一步是不是有更本質(zhì)性的發(fā)現(xiàn)背后的原理,智能其實(shí)可以超越現(xiàn)在碳基智慧,是不是有其他的元素可以形成更高級(jí)的生命和智慧呢?這是超越人類現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)的知識(shí),這是有可能的。

有人突發(fā)奇想說(shuō),現(xiàn)在認(rèn)識(shí)的宇宙是高智能生命用量子計(jì)算模擬出來(lái)的環(huán)節(jié),一切都是模擬起來(lái)的,這是發(fā)揮大家腦洞大開的想象力吧。

吳鷹:有沒(méi)有可能把數(shù)據(jù)分享出來(lái),讓這些創(chuàng)業(yè)公司來(lái)用?

馬化騰:這個(gè)問(wèn)題在內(nèi)部也有討論。首先,人工智能關(guān)注哪幾塊:場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力、人才

場(chǎng)景:想把技術(shù)應(yīng)用在什么情景下?是不是高頻跟用戶接觸,這是落地很重要的地方。我們看到研究院、研發(fā)團(tuán)隊(duì),如果沒(méi)有場(chǎng)景落地、平臺(tái)業(yè)務(wù)支持的話,基本上很難往下走。

大數(shù)據(jù),也是平臺(tái)、業(yè)務(wù)部門里面有大量的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生出來(lái),這里面很多大數(shù)據(jù)是垃圾數(shù)據(jù),沒(méi)有標(biāo)簽、沒(méi)有人規(guī)劃定義,用算法也學(xué)不出來(lái),學(xué)完之后也是走火入魔瘋狂的結(jié)果,這里面數(shù)據(jù)的清洗標(biāo)簽化難度相當(dāng)高,要雇很多人,用比較笨的方法用人腦去清洗干凈再讓AI去學(xué),這個(gè)過(guò)程是混合的過(guò)程。

計(jì)算能力,云資源,這方面我們也要做云,要拿幾十萬(wàn)核的計(jì)算能力CPU還是有能力的,而且在云里面本身有比較好的調(diào)用。

人才,通過(guò)一年的時(shí)間招了很多人,包括在西雅圖還設(shè)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)室。

我們觀察到很多AI的大佬們,更關(guān)注怎么落地,把畢生的研究成果體現(xiàn)出來(lái)。內(nèi)部BG之間也在溝通微信、手機(jī)QQ平臺(tái)數(shù)據(jù)能不能用?大家知道,BG或者部門里面平臺(tái)他們也很希望近水樓臺(tái)先得月,數(shù)據(jù)在身邊流動(dòng)為什么不讓人先研究一把,所以現(xiàn)在我們處在內(nèi)部怎么把數(shù)據(jù)分享出來(lái)的階段。

還有一個(gè)用戶很關(guān)注的是個(gè)人因素,就是你不要把我的數(shù)據(jù)都賣了。這里面有很重要的個(gè)人信息安全和個(gè)人隱私的問(wèn)題,如果數(shù)據(jù)不進(jìn)行脫敏,我們是絕不能用的,只有先進(jìn)行脫敏處理,沒(méi)有人能夠通過(guò)數(shù)據(jù)倒推到某個(gè)人,這樣處理干凈才可以談下一步。

數(shù)據(jù)要什么模式,清理做什么標(biāo)簽才能給其他的部門,包括外部合作伙伴怎么用。同時(shí)也有很多的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)不知道怎么用,業(yè)界要形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)互惠互利,這個(gè)路徑還有很長(zhǎng)時(shí)間,大方向在往前走。

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