人民網北京11月17日電（記者孟哲）11月16日至18日，第三屆世界互聯網大會將在浙江烏鎮舉行。在今天上午舉行的移動互聯網論壇上，騰訊社交網絡事業群總裁、集團高級執行副總裁湯道生表示，人工智能把很多工作自動化，會帶來社會結構、人員技能的升級和調整，這種威脅是存在的。但其本身最大的威脅不是科技本身對人的威脅，而是壞人濫用科技影響正常人的生活。

湯道生認為，現在人工智能處於比較初期的發展階段，還有很多沒有攻破沒有解決的難題，包括自我認知，到底機器怎麼形成“我”這個概念。機器現在沒有創造力，甚至任務分解都不能做到，更不用說情感、願望，和人相關的元素了。

全文實錄如下：

各位嘉賓早上好！接下來講一下身邊的AI，人工智能是什麼？我不用講AI是什麼，今天各位嘉賓和大家闡釋了AI是什麼，還有AI的應用，實際上AI的應用場景非常多。讓我們先看一下AI過去的發展階段。

首先AI的目標是什麼，既然有人工智能對照的肯定就是人了。我們過去一直在想怎麼樣讓機器像人一樣學習、決策，在感知的智能方面，今天有比較大的突破，能夠讓機器像人一樣能夠看懂、聽懂，能夠做語義分析的能力，在大電影裡面我們經常擔心的一些橋段，像機器人能走，能搬東西的時候，會不會有機器人的兵團來威脅我們。但是更重要的是我們看到的是原來在整個AI領域怎麼模仿人，慢慢在技術的發展、技術的推進過程當中，我們已經到了一個需要考慮怎麼超越人的階段。

AI這個話題，其實已經討論蠻久了，我們看一下計算機技術的發展，從最早PC時代說的關於系統網絡怎麼構建，到移動時代其實也不是特別久的事情，智能手機在交互上有非常大的突破，而且隨身性讓我們很多的服務得到了不一樣的突破，到了今天大家都在講AI時代的到來，這也是大家比較清楚的，因為過去這一段時間，在數據上有越來越多的數據，因為傳感器的普及、物聯網以及智能手機等等，產生了大量的社交數據，算法的進步在深度學習方面，其實在過去的十年二十年裡面也有非常大的進步，讓神經網絡在一個加強計算能力的過程當中，讓深度學習的深層次的能力得到提升。

當然少不了硬件，因為摩爾定律的推動下，計算能力的不斷提升，這三個驅動讓我們進入了今天所謂的AI時代，到底AI屬於什麼樣的發展階段，我想最早我們學計算機的時代，更多的是用人的智能把任務分解，然后由機器幫我們自動化操作。在步驟分解、自動化操作，在下棋的場景下，通過各種算法找到各種可走的路徑，實際上還是基於人的智能，由計算機幫我們工作。

最近五年，在圖片識別、語音翻譯、模擬探索、概率決策上有非常多的突破，因為剛才提到的計算能力的突破，算法的突破，到了一個感知的智能。過去我們一直看，看到一隻貓，一隻狗，多看幾隻貓以后我們知道什麼是貓，到底我們說不出我們是怎麼判斷怎麼識別的，但是通過神經網絡的算法，今天哪怕不能充分的描述你怎麼識別，但是也能通過新的算法，計算的方式能夠達到感知智能的能力。

當然在AI的發展過程當中還是比較初期的階段，還有很多沒有攻破沒有解決的難題，包括自我認知，到底機器怎麼形成“我”這個概念，機器現在沒有創造力，甚至任務分解都不能做到，更不用說情感、願望，和人相關的元素到今天機器還是處於非常初期，不具備這種能力的階段。

講一下感知智能，其實很大程度取決於我們對於大數據的深度學習突破，這部分可能有點難懂，但是在最近的突破其實是很大程度是因為我們能夠得到越來越多的數據，而且這個數據能夠通過深度學習的方式幫我們有更強的識別能力和判斷能力。在圖片的識別、語音的識別，甚至翻譯等等都是基於很多監督學習、無監督學習，兩者主要區別有沒有人工標識數據，監督學習已經有很大的突破。

在無監督學習方面，比如說廣告系統很多時候幫助客戶怎麼在已有的客戶裡面，再找同樣屬性的新客戶，這都是屬於歸類的大數據能力。但是更有意思的是我們越來越多看到強化學習在這個領域的一些突破。下圍棋的機器人，它們不僅僅學習了幾千萬盤棋局，這都是職業選手的經驗積累，更重要的是它們怎麼突破戰勝職業棋手，更重要的是它們在一個封閉的系統，自己和自己不同的模擬環境下，我們也曾經聽說過一萬小時理論，想想如果機器能夠把自己不停訓練，做到十萬小時、一百萬小時，那才是真正超越過去人類幾千萬人的經驗積累，而且這種強化學習，我相信以后會更多的場合應用。

比如說無人駕駛，現在我們也知道真的開一輛無人駕駛汽車在路上跑，成本是非常高的，會不會有一天我們能夠在一個模擬場景裡面，我們能夠把自動駕駛在一個可控的環境裡面得到訓練，這都是強化學習裡面還有很多可以玩的地方。AI正在普及，開源軟件以及計算資源的普及，學術界和工業界交流和合作，這都促進了AI時代的到來，很多具備機器學習能力的服務上，通過雲服務把大數據挖掘的能力，甚至結合自身數據訓練出來的能力，通過雲服務提供給更多的服務伙伴、更多的客戶。

大家經常討論的一個話題，AI是否會威脅我們？在真正的智能，到有一天機器可以思考自我，有情感有欲望，這些課題沒有攻破之前，我相信我們沒有這麼快到了被機器殲滅的地步。但是毫無疑問，AI把很多工作自動化，會讓一部分的工作，在過去技術的發展，不同技術的發展，也會給我們帶來很多的社會結構、人員技能的升級和調整，這種威脅是存在的。

往往我們看到最大的威脅不是科技本身對人的威脅，而是壞人濫用科技影響正常人的生活，這種危機在今天有各種各樣黑客攻擊的情況下，這的確也是存在的。

騰訊的AI，其實很多地方應用在我們的產品裡面，包括在微信裡面的語音轉文字、音樂智能推薦、哼唱識別，包括QQ視頻挂件，不僅僅識別人像，還能識別五官，還能在非常快速的時間跟蹤五官的細節，才能達到有趣的效果，這都是騰訊多年在人臉識別的領域研究來的成果。大會裡面有很多安全保障設施，包括人臉識別，很快可以把身份定位，這都是已經非常成熟的技術，通過雲服務開放給很多的合作伙伴，這裡有更多的例子，生活化的例子，比如說“全民K歌”，作為一個K歌的產品，我們發現在伴奏非常缺乏的情況下，怎樣給用戶提供更多的內容，在圖片裡面識別一個物體，其實和在一首歌裡面識別人生的技術有很多可以借鑒的地方。我們也是把類似的一些人工智能的能力應用在各種娛樂的場景上，在“天天快報”做內容的推薦，微信語音轉文字，這都是騰訊把AI技術融入到各類產品的一些例子。

騰訊雲今天已經把我們很多的AI能力，結合騰訊的社交數據，以各種解決方案提供給我們的合作伙伴，NLP圖像識別，有很多用戶使用騰訊雲的圖片存儲服務，因為我們有非常強的鑒黃的能力，或者我們有一些客戶做餐飲類的，特別關心要把視頻菜品的圖片挖掘出來，這些能力都是很多合作伙伴需要追求的，今天談的雲服務已經不僅僅是簡單設備放在哪的問題，更多的是怎麼得到這種上乘的高端的技術。

騰訊的開放平台走到今天，我們對於和合作伙伴的共贏，怎樣讓互聯網+能夠在互聯網技術上開花，有更多的體現，這都是我們努力的方向，在金融服務、智能助手、生物醫療方面，怎麼利用騰訊大數據的能力，希望能夠幫助“互聯網+”各個行業找到突破。我今天的分享就到這裡，謝謝大家！

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