為何馬化騰說騰訊在人工智慧上布局比百度落後？

在今日舉辦的2017（深圳）IT領袖峰會上，騰訊公司董事會主席兼首席執行官馬化騰表示，在人工智慧方向，騰訊相比百度還是落後，但目前騰訊的各個事業部內部，都已經有相關的研究和發展。

絕藝啟發：通過模擬器來定義其他行業參數

關於人工智慧的研究，馬化騰表示，騰訊有3個團隊在做，分到不同的部門，這三個部門都是有機會突破現有的瓶頸；

絕藝的成長是全程得到國家圍棋冠軍的陪練。一開始研究人員都不知道圍棋，絕藝算是我們一個小小的成功，但也不能說這是一個毫無意義的事情，給我們最大的思考是，過去AI是從簡單的訓練能夠改善計算處理的能力，我們發現還有一個更深層的意義在於在計算機的後台能夠用雲計算/大數據的方式高速的自己學習，所以既AlphaGo出來之後，下一代MASTER經歷是數十億盤的自我對弈，它已經超過人類所有對戰的函數，它自己尋找規律，它已經遠遠超過人類在圍棋領域認知的範圍。

除了圍棋以外的，醫療、金融、每個行業，如果需要計算器做後台模擬的，能夠讓它充分的嘗試，就像開車，你不需要教他怎麼開車，給他規則，有各種各樣的反饋，如果能做出模擬器，定義它的參數，它能夠做到的肯定是遠超我們想象的。這是我們最大的啟發。

人工智慧是大方向，但路還相當長

馬化騰介紹說，騰訊作為一家做社交網路的公司，微信里擁有大量的人臉數據，近10億張人臉圖片、語音、信息流，目前騰訊在對這些數據進行基礎性研究，包括後台數據分析等，都用到了人工智慧的技術，在前端也做出了一些產品。

對於數據的分享問題，馬化騰表示內部有激烈討論，首先看人工智慧我們關注哪幾塊。

第一是場景化，技術應用需要有場景支持，如果沒有場景落地和平台支持，技術基本上就是空中樓閣。場景是說你想把這個技術應用在什麼場景下，是不是有高頻跟用戶接觸。

第二是大數據，平台和業務部門有大量實際運轉數據才能產生大數據，但是要排除垃圾數據的干擾，因為沒有標籤，用多好的演算法也學不出來。因此數據清洗、標籤化難度非常高，騰訊要雇傭很多人用人手的辦法，先用人腦清洗乾淨，再讓AI學習。

第三個是計算能力，要拿幾萬、幾十萬的核計算能力，這是我們的優勢。

第四個是人才，通過一年時間，我們也招了挺多數人。我們在微軟，在西雅圖還設實驗室，很多微軟人不想離開西雅圖我們就在旁邊設，沒有辦法，人才就這樣。

幾個方面綜合起來才可以某一個領域看到成效，我們現在觀察到很多AI的很多大拿們，他們在更關注怎麼落地，把他們的畢生研究成果體現出來，我們在內部吸引人才時說你們微信，手機，QQ平台數據能不能給他們用。

馬化騰還指出，事實上大家知道BG或者部門裡面平台，他們也很希望近水樓台先得月，這個數據就在我身邊流動，我自己為什麼不能先研究一把，為什麼給你，我們現在處在內部怎麼把數據能夠分享出來這個階段。這裡面還有一個用戶很關注的，就是個人隱私，把我的數據都賣了，到時候全部大家都知道，這裡面還有很複雜的脫敏，信息安全的個人隱私脫敏，我們要把這些要處理得乾淨，才有可能再往下一步談。此外，還涉及到數據要整成什麼模式，清理到做什麼標籤，才能給我們其他的部門，包括外部合作夥伴怎麼用。總之，路還相當長，但大方向肯定還是往前走。