it行业热点新闻网

马化腾:发展AI,四大爱素缺一不行

发布时间:2017-04-02 14:52:04   

    对人工智能的认知到了新的高潮,腾讯的团队也本着练手的心态在做尝试。“绝艺同埋AlphaGo不同的是,我哋AI全程得到国内顶尖棋手的指绍,腾讯在业务层面,比如社交网络业务、后台数据分析等都已经用上人工智能,只是大家感受不到,呢是在后端,现在腾讯。

4月2日,2017中国(深圳)IT领袖峰会正式开幕,在高端对话环节,腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏、微腍nem4全球执行副总裁沈向阳同埋神州数码控股有限公司董事局主席郭为围绕“人工智能:中国机遇同埋挑战”为主题,进行了对话。

针对主持人吴鹰点解重视人工智能、对人工智能有乜看法的提问,马化腾一于腾讯本身在人工智能上的布局进行了回答。

马化腾介绍,腾讯在业务层面,比如社交网络业务、后台数据分析等都已经用上人工智能,只是大家感受不到,呢是在后端,现在腾讯想在前端做出一些产品。

AlphaGo通过人机对战让全世界对人工智能的认知到了新的高潮,腾讯的团队也本着练手的心态在做尝试。

“绝艺同埋AlphaGo不同的是,我哋AI全程得到国内顶尖棋手的指导。”

不久前腾讯旗下围棋AI绝艺在日本UEC比赛中获得冠军,马化腾认为,绝艺博得比赛是小小的成功,不克不及过于欣喜,但是也不克不及说呢是一个毫无意义的事干。

对于人工智能的意义,马化腾表示,AlphaGo给业界带来的最大触动在于,以后在很多领域如果能做出模拟器定义参数本身学习、找到规律,会远超人类的想象。

“AlphaGo出来以后经过了十亿盘对弈扒头了旧时人类所有交战的盘数,本身寻找规律,对人类认知的范围极大的扩展,呢给人类很大的启示。”

在对话中,主持人吴鹰提问,“人工智能是通过模拟人脑的思维方式,还是完全不同的路径实现飞跃”?

对此,马化腾表示,我哋期待有本质性的飞跃,但实情现在AI都是圈定在一个比力窄的领域,通过各种参数训练,属于很窄的技能模拟,现阶段爱研发出通用的AI很难。

马化腾认为,从现在的研究状态到下一步实现通用人工智能,是不是能够扒头当前的碳基智慧、是不是其佢的元素有可能形成更高级的生命同埋智慧,扒头人类现在发现的知识?答案是有可能的。

对于腾讯是否有可能将业务数据开挤出来给创业公司使用的可能,马化腾表示,分享是冇计较向,需爱逐步来做。爱回答呢个问题首先需爱了解发展人工智能的四个方面:场景、大数据、计算能力同埋人才。

马化腾介绍,技术如果没有场景落地、平台业务支持的话基本很难往下撇,而业务产生的大量数据则需爱进行标签化同埋清理,因为里面有很多垃圾数据对发展AI并没有实情用处;在计算能力上需爱布局云资源,搦出几十万核的计算能力;最后是人才,腾讯旧时一年招了很多人工智能方面的人才。

别的还有一个用户很关注的是数据安全问题,研究人工智能使用数据的前提是爱庇护个人信息安全同埋个人隐私问题,“如果数据不进行除敏,我哋是绝不克不及用的,只有先进行除敏处理,没有人能够通过数据倒到某个人,咁样处理干净才可以倾下一步。”

基于以上发展人工智能的基础,马化腾表示,关于数据开挤业界在向互惠互利的冇计较向撇,但是数据爱乜模式、怎么清理、做乜标签才能给其佢部门、其佢公司使用,还需爱探讨,并建立标准同埋规则。

附马化腾问答实录:

吴鹰:点解重视人工智能?有乜看法?

马化腾:在公司内部结合业务形态我哋已经有一些业务,比如微信伴侣圈同埋QQ空间我哋有上十亿的人脸照片,在国内有相当长的研究,包孕后台数据分析,都用上人工智能技术,只是大家感受不到,呢是在后端,在前端希望做出一些产品。

AlphaGo通过人机对战的事件让全世界对人工智能的认知到了新的高潮,团队也本着练手的心态做尝试。Google收购的DeepMind团队论文颁发之后,全世界本来做计算机围棋的团队撇入瓶颈的团队都用人工智能的方式来做,纷纷采用深入学习的方法融入到围棋的腍nem4件开发。

我哋内部团队有三个团队在做,在不同的部门,呢个部门啱啱可以突损呢个瓶颈。更大的特点,同埋AlphaGo不同的是,我哋AI全程得到国内顶尖棋手的指导,我哋十几位研发人员不懂围棋,一开始连黑先下还是白先下规则都不知道,所以结合计算机原理以及很多老行专的训练。

绝艺博得比赛是小小的成功,不克不及过于欣喜,但是也不克不及说呢是一个毫无意义的事干。

旧时对AI很多从一些规则一系简单的训练得出来能够改善计算处理的能力,最终发现一个更同步同埋更深层的意义,能够在计算机的后台用云计算大数据的方式去高速学习,可以本身跟本身对弈。

AlphaGo出来以后经过了十亿盘对弈扒头了旧时人类所有交战的盘数,本身寻找规律,对人类认知的范围极大的扩张,呢给人类很大的启示。在很多领域,围棋以外的,金融、医疗、病理的检测,如果用计算机后台做出模拟器,充分的尝试。一于如自动驾驶一样,模拟做各种各样的反馈,自然会琢磨出一笠理论同埋经验,给我哋带来很大的思考。以后在很多领域如果能做出模拟器定义参数本身学习,找到规律的能力远超我哋想象的,呢是我哋得到最大的启发。

问:人工智能爱取得突损性进展,是模仿人的神经网络、人脑的效率,通过仿生人脑思维的方式突损,还是完全不一样的方式?

马化腾:我哋期待有本质性的飞跃,比如说发现飞机的空气动力学、流体动力学同埋鸟不一样的,车轮同埋人型马一样,仿生是某些垂直的领域,包孕围棋是选极之窄的领域,通过各种参数训练。

郭为刚提到用AlphaGo下一盘棋消耗几多能源,垂直领域训练消耗能源,但是实情用消耗不了几多。现在训练出来的单机版本跟职业棋手系咁上下,训练需爱有排,最麻烦的是改一个参数,规则改一点、算法改一点,全部重新来消耗很大,所以呢属于很窄的技能模拟。

未来下一步到通用的,再下一步是不是有更本质性的发现孭后的原理,智能实情可以扒头现在碳基智慧,是不是有其佢的元素可以形成更高级的生命同埋智慧呢?呢是扒头人类现在发现的知识,呢是有可能的。

有人突发奇想说,现在认识的宇宙是高智能生命用量子计算模拟出来的环节,一切都是模拟起来的,呢是发挥大家脑洞大开的想象力吧。

吴鹰:有没有可能把数据分享出来,让呢些创业公司来用?

马化腾:呢个问题在内部也有讨论。首先,人工智能关注边几块:场景、大数据、计算能力、人才。

场景,想把技术应用在乜情景下?是不是高频跟用户接触,呢是落地很重爱的地方。我哋看到研究院、研发团队,如果没有场景落地、平台业务支持的话,基本上很难往下撇。

大数据,也是平台、业务部门里面有大量的实情运转数据产生出来,呢度面很多大数据是垃圾数据,没有标签、没有人规划定义,用算法也学不出来,学完之后也是撇火入魔疯狂的结果,呢度面数据的清洗标签化难度相当高,爱雇很多人,用比力戆居的方法用人脑去清洗干净再让AI去学,呢个过程是混合的过程。

计算能力,云资源,呢方面我哋也爱做云,爱搦几十万核的计算能力CPU还是有能力的,并且在云里面本身有比力好的调用。

人才,通过一年的时间招了很多人,包孕在西雅图还设了一个实验室。

我哋不雅察到很多AI的大佬们,更关注怎么落地,把毕生的研究成果表现出来。内部BG之间也在沟通微信、手机QQ平台数据能不克不及用?大家知道,BG一系部门里面平台佢哋也很希望近水楼台先得月,数据在身边流动点解牙尖嘴利先研究一把,所以现在我哋处在内部怎么把数据分享出来的阶段。

还有一个用户很关注的是个人因素,一于是你不爱把我的数据都卖了。呢度面有很重爱的个人信息安全同埋个人隐私的问题,如果数据不进行除敏,我哋是绝不克不及用的,只有先进行除敏处理,没有人能够通过数据倒推到某个人,咁样处理干净才可以倾下一步。

数据爱乜模式,清理做乜标签才能给其佢的部门,包孕外部拍档伙伴怎么用。同时也有很多的数据是来自于拍档伙伴一系业界的其佢公司,佢哋也遇到咁样的问题,搦到一堆裸数据不知道怎么用,业界爱形成一个标准互惠互利,呢个路径有排,冇计较向在往前撇。

视频:点此不雅看(马化腾聊腾讯的人工智能,时长约6分39秒

    主席郭为围绕“人工智能:中国机遇同埋挑战”为主题,进行了对话。针对主持人吴鹰点解重视人工智能、对人工智能有乜看法的提问,马化腾式开幕,在高端对话环节,腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏、微腍nem4。