?文/畢嘯南 苗鐘毓

  “在人工智能這個方向上,和百度相比,騰訊還是落后了。”

  在幾個月之前的深圳IT領袖峰會上,馬化騰曾這樣當眾表態。這個“示弱”的表現在當時引起了很大的震動,乃至很多媒體人在引用這句話的時候,都不自覺地在前面加上了“謙虛”作為修飾。

  在我看來,馬化騰的這個表態像極了一場廣式茶敘上,對提前到場、溫杯燙盞的朋友所行的“叩手禮”:雖然嘴上說著“來晚了,抱歉抱歉”,但在座的人誰都不會當真。

  沒有人會對著自己身后緩步接近的巨獸沾沾自喜,百度也不例外。事實上,百度對這一點有著清醒的認識。在《中國人工智能之路》對百度副總裁、AIG總負責人王海峰的專訪中,王海峰坦承,技術對于BAT這樣的公司只是基礎,最終能否成功還是取決于商業化落地的效果和速度。

  技術壁壘對BAT等級的對手作用有限,巨頭間的競爭是全方位的“立體戰爭”。

  有些聲音認為,騰訊“人工智能布局較晚”,但作為中國互聯網的頂級掠食者之一,騰訊后發先至的案例比比皆是。

  “只要是一個領域前景看好,騰訊就肯定會伺機充當掠食者。它總是默默地布局、悄無聲息地出現在你的背后;它總是在最恰當的時候出來攪局,讓同業者心神不定。而一旦時機成熟,它就會毫不留情地劃走自己的那塊蛋糕,有時它甚至會成為終結者,霸占整個市場。”

  鱷魚在淺水區的時候,露在水面上的部分是最小的;只有在咬住獵物的時刻,它才會顯露出自己的全部身軀。隨著騰訊人工智能實驗室(騰訊AI Lab)的組建,以及圍棋AI“絕藝”與AI+醫療產品“騰訊覓影”的活躍表現,在人工智能領域,騰訊的身影正在逐漸變得清晰。

  為此,《中國人工智能之路》特意選擇了騰訊副總裁、騰訊AI Lab組建人姚星作為我們的下一個對話對象,和他一同探討人工智能在各領域可能給中國社會,甚至給整個人類社會帶來的改變、福祉與困惑。

  在與姚星的對話中,《中國人工智能之路》發現了一些有趣的細節。“AI In All”、“Make AI Everywhere”和“通用人工智能”是騰訊人工智能戰略的三個關鍵詞,前兩者與后者互為表里,互相發展。

  騰訊“AI In All”的口號不難讓人聯想起百度“All In AI”的宣言。兩者盡管在語序上對立,但于意義上卻幾乎沒有什么沖突,甚至是并行不悖的。前者強調AI應用的普適價值,后者則是從公司戰略層面上強調 AI的重要性。

  對騰訊而言,“AI In All”戰略包含兩重含義:

  第一重對內,指騰訊在AI基礎技術研發上的廣泛投入。除了姚星帶領的騰訊AI Lab,騰訊內部還有微信實驗室與優圖實驗室兩支隊伍同樣從事著人工智能技術的研發工作。其中,僅騰訊AI Lab就有70多位研究科學家與接近300人的工程師團隊,這為騰訊的人工智能戰略提供了相對完善的人才儲備。目前,騰訊在人工智能領域的研究主要包括計算機視覺、語音識別、自然語音處理、機器學習這四個基礎的研究方向。

  第二重對外,指AI在騰訊產品生態的多個場景中發揮著作用。姚星表示,騰訊的一些產品在很早之前就已經開始應用一些人工智能技術,比如微信當中的“語音轉文字”功能。如今,騰訊AI戰略布局已經包含四大場景,分別是游戲、內容、社交和平臺型AI四大技術應用方向。未來,騰訊希望能夠在更多的地方為更多用戶提供含有自己AI技術的服務。

  姚星認為,通用人工智能就是《超能陸戰隊》中的大白。他希望通用人工智能能夠在看護、教育、醫療等諸多領域幫助人類。

  但同時,姚星也表示,當前人工智能的發展還處在一個比較初級的階段,尚未大規模普及應用,普通大眾對人工智能的認知基本來自科幻電影。雖然在人臉識別、語音識別等垂直領域,人工智能已接近或者超過人的平均智能水平,但與人的綜合智能相比還非常狹窄,最終想要達到“通用人工智能”的生態,其重點不應該只強調大數據與大運算,核心是對算法本身進行高維突破與革新。

  騰訊此前在多個行業中扮演過整合者的角色,而在人工智能領域,卻呈現出一種“四處落子”缺乏重心的感覺。

  對此,姚星表示,這一輪人工智能浪潮的興起,得益于目前AI技術研發、使用成本的急劇下降。在這樣的情況下,我們應該讓更多的人參與進來,而不是去設置壁壘。此外,騰訊的AI應用方向,也與業務緊密貼合,聚焦游戲、內容、社交和開放平臺等。

  姚星還表示,“騰訊相信,如果在內部沒有形成有效的競爭的話,在外面的生存能力是非常弱的。從騰訊內部來講,我相信有很多是既有競爭,也有合作這種關系。這樣可以讓我們整個AI團隊的參與度更高,大家也會投入更多的熱情,參與的人員也會更多。這對騰訊的發展,對AI的發展是極有好處的。”

  以下為對話實錄:

  畢嘯南:在一輪人工浪潮的過程之中,有一部分的觀點認為騰訊可能發力的稍微晚一點。你怎么理解這種看法?

  姚 星:我覺得這個跟騰訊的公司文化,包括我們創始人的一個本身的性格是有很大的關系的。騰訊過去的發展都是比較低調務實的,不光是在這次人工浪潮的到來,包括我們互聯網、移動互聯網,每次的發展實際上我們對外的這種宣傳都會比較少,都是所謂的這種后知后覺。

  坦白講這次的人工智能時代,我們內部實際上很早就進行一些布局,但普通用戶未必能感知得到,或者我們未必能宣傳出去。比如說很早以前我們的微信里面就有“語音轉文字”這種依托人工智能的服務。

  畢嘯南:客觀講,騰訊內部對這股浪潮是不是存在著不同的聲音?還是說大家意見其實是一致的。

  姚 星:我們以往所有的產品也好,技術也好,都是去做一些比較能看得見摸得著的東西,或者說真正解決用戶實際問題的一些產品和技術。所以,對于前沿科技,我們在過往十年的發展中,可能接觸的不像其它的世界互聯網公司那么多。

  但在幾年前,特別是騰訊公司發展到體量非常大規模的時候,我們發現,作為一家互聯網公司,一個非常重要的標志就是高科技。科技公司要去探索人類未來的發展前景,我們把這個視為一種社會責任。當騰訊體量還比較小的時候,我們做的是比較務實的東西;但是現在,騰訊應該為人類探索未知領域負起更大的責任。

  畢嘯南:在人工智能和相關技術這方面,騰訊有什么樣的計劃和戰略?

  姚 星:我們是在2016年4月份宣布成立AI Lab——人工智能實驗室的。

  在此之前,我們也做了很多的準備工作。目前來說,我們AI Lab的人才儲備,在中國的互聯網公司、乃至世界互聯網公司中,都是比較完善的。我們有70多位人工智能領域的研究科學家,有接近300人的AI工程師團隊。從人才方面講,我們已經積累了非常大的優勢。

  從研究方向上來講的話,我們目前有四個主要研究方向,包括計算機視覺、語音識別、自然語音處理和機器學習算法。然后,騰訊在行業的實際產品場景上,我們也分成了四塊,包括我們說的AI for游戲、AI for內容、AI for社交,還有我們的AI tool(平臺型AI)這四個地方。

  從基礎研究,到領域落地,再到人才結構,作為一個后來者,我們發展得非常迅速。我相信在不遠的將來,我們會讓用戶體驗到更多的帶有AI技術的產品。

  畢嘯南:那我們的AI戰略,“AI in All”是指什么呢?這個標語和其它那些巨頭提出來的標語不同點在哪?

  姚 星:實際上我們看到谷歌提的是“AI First”,百度提的是“All in AI”,而我們是把它叫“AI in All”,也是我們說的“Make AI Everywhere”

  “AI in All”如果從公司內部來看的話就叫全民AI。現在,AI不僅僅是一種技術了,它更多的是要去普適普通老百姓的一些產品。

  在AI時代投入的人不僅是科學家,更多的需要工程師進行投入。騰訊實質上有三支團隊在做AI相關的事情,只不過大家側重點不一樣。

  畢嘯南:哪三支?

  姚 星:AI Lab、微信的語音實驗室和社交媒體事業群的優圖實驗室。實際上,我們建立這么多的研究團隊,是希望讓整個在騰訊內部更多的產品,更多的工程師能參與到AI的事情里面來,因為AI的事情不僅是剛剛說的研究方向少部分人去做的,在未來它要解決這么多人類的這種提高、提升人類效率,幫助到人類的事情,我們需要更多的人來參與進來,所以這是對內來講我們是個全民AI的過程,這也是我們提AI in all的一個很大的初衷。

  對外來講我們提到剛剛說“AI in all”,也就是說Make AI Everywhere(讓AI無所不在),就是希望讓這種AI的東西并不是只是在一些高尖端科技的產品中有亮點,而是能普適到更多的老百姓,更多的受惠的這些人群,所以我們提出來就說讓AI無所不在,希望從老百姓的日常生活到高尖科技的產品上面,全面的滲透我們的AI相關的產品技術。

  畢嘯南:為了達成這個目標,我們的產品和領域其實主要是按照一個什么大體的方向在做呢?

  姚 星:大部分AI的產品還是解決效率的產品,跟早期的互聯網產品和移動互聯網產品非常接近。早期的互聯網解決的是溝通問題,移動互聯網解決的是無所不在的問題,而現在的AI時代實際上也是在提升效率的問題。

  這種提升效率的產品現在非常多,包括我們看到很多工具類的產品,翻譯、語音識別、美圖軟件、圖象處理軟件、OCR識別等等,都是在提升很多很多的效率問題,這些產品實際上都含有了AI技術。但用戶不這樣認為,用戶希望的AI是能承載人類未來夢想的東西,能突破人類傳統認知的東西。很多用戶的思想還停留在科幻電影的層面上面,比如《機器人》、《機械公敵》、《Her》這些電影里面。

  因此,一方面,我們要做更多的這種普適的提升效率的工具;另一方面,我們和其它科技公司不太一樣,我們在走一條通用人工智能之路。

  畢嘯南:通用人工智能之路?

  姚 星:這條路是非常艱難的。我不知道你看沒看過《Her》,它是完全的無障礙的這種交流,可以達到一個非常高的這種交流能力,我們甚至認為它是已經具備智慧了,具備靈魂了。這種東西就叫通用人工智能。

  畢嘯南:對于通用人工智能,我覺得可以用一個詞來解釋,機器擁有智慧。但是目前我們所界定的智慧,只是說的算法上的智慧。

  姚 星:在BAT中,我們是最重視基礎研究的。因為我們的目標是做通用人工智能,是解決A到B的全棧解決方案,而不是僅僅停留在一些效率層面的東西。當然效率層面我們也會做,就是剛剛說的Make AI Everywhere 一樣,我們有一部分人會去做這個效率,但是有一部分人還是心存更大的夢想,去做更多的事情。

  畢嘯南:而這里面最關鍵的一步就是算法?

  姚 星:是算法。比如Alpha Zero,它就是算法的革新、學習方法的革新。它顛覆了人類的學習方法,這一點讓我們很震撼。

  它三天學出來就比李世石高,它就是反過來學的,它讓機器亂下,然后慢慢地掌握了方法,反而很快的學到了人類最高的水平。

  畢嘯南:將來不僅僅是圍棋了,很多其它的運動項目、游戲項目或者生活日常形態當中都具有這種學習能力和顛覆性的一種方法。

  姚 星:對,這就是通用人工智能。

  原來我舉過一個例子,圍棋的復雜度10的170次方;整個宇宙的是10的80次方,一個太陽大概有10的57次方個氫原子,整個宇宙有10個23次方個像太陽這種恒星存在,大概這個宇宙里面有10的80次方原子存在;圍棋是10的170次方,它遠遠大于宇宙中的原子總和,因為圍棋我們說每個格子有三種可能性,它大概有361個格子,就是3的361次方,相當于10的170次方。你知道王者榮耀是多少嗎?王者榮耀的數學復雜度是10的兩萬次方,就它已經大到驚人了。如果仿真整個世界,這個指數級是非常夸張的,是數學無法表示的一個復雜度。

  所以,現有的學習方法是很難做到通用人工智能,一定要在算法上尋求突破。我們的機器學習的方法,一定要做轉化范圍以算法優先的道路上來,而不是大數據驅動,僅僅是大數據驅動和我們所謂的高性能的處理,GPU的處理速度,這是不夠的。這條道路只能做出提升效率的AI產品,但永遠做不到通用人工智能。

  原來在第一次我參加《TED》的時候我提過,我希望讓AI能照顧小孩,去幫助成年人做復雜的工作,危險的工作,照顧老年人的生活。我們的目標是做一個大白那樣的超級英雄出來。實際上大白是什么?大白就是通用人工智能。

  畢嘯南:其實騰訊現在給外界的一種感覺,好像是在四處落子的一種感覺,有沒有想過像其它的一些大巨頭,內部其實進行一種整合?

  姚 星:我們希望更多的公司能參與進來,這是我們的一個初衷。

  目前的技術上面,我們也發現了這個趨勢,為什么這一波AI的浪潮會如此迅猛?這么多公司都能做出來AI,包括一大堆創業公司,目前的AI的使用門檻在急劇降低。

  在10年前、20年前,我們對AI的研究人員,必須是有很好的教育背景,非常好的這種基礎學科的能力,對數學甚至神經學都有很多了解的人,才能去從事AI這種高科技研究。但現在,我們發現研究人員已經不需要會那么多了,AI研發的門檻在急劇降低。在這樣的情況下,我們應該讓更多人參與進來。這本身是一個好事情,不應該再局限。

  至于你剛剛提到的整合,騰訊相信,如果在內部沒有形成有效的競爭的話,在外面的生存能力是非常弱的。從騰訊內部來講,我相信有很多是既有競爭,也有合作這種關系。這樣可以讓我們整個AI團隊的參與度更高,大家也會投入更多的熱情,參與的人員也會更多。這對騰訊的發展,對AI的發展是極有好處的。