馬云、馬化騰和李彥宏在2017中國IT領(lǐng)袖峰會(huì)的演講和問答

時(shí)間：2022-05-25 12:42:01 | 來源：網(wǎng)絡(luò)營銷

時(shí)間：2022-05-25 12:42:01 來源：網(wǎng)絡(luò)營銷

2017年4月2日，2017中國（深圳）IT領(lǐng)袖峰會(huì)正式開幕，阿里巴巴董事局主席馬云在峰會(huì)上做主題演講。本次IT領(lǐng)袖峰會(huì)的核心議題是邁進(jìn)智能新時(shí)代，在馬云看來，機(jī)器比人跑的快，在記憶和算術(shù)方面機(jī)器比人類強(qiáng)，大家都承認(rèn)。

但是馬云也強(qiáng)調(diào)，讓機(jī)器去在人擅長的領(lǐng)域擊敗人類，會(huì)讓人類變得沮喪，要讓機(jī)器去做人類不擅長的事情。馬云表示，在過去的一百年，我們把人類變成了機(jī)器，而在未來的二百年，我們將把機(jī)器變成人類，人類要把機(jī)器變成人類的合作伙伴，而不是讓機(jī)器去取代人。

在高端對話環(huán)節(jié)，騰訊董事會(huì)主席兼首席執(zhí)行官馬化騰、百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏、微軟全球執(zhí)行副總裁沈向陽與神州數(shù)碼控股有限公司董事局主席郭為圍繞“人工智能：中國機(jī)遇與挑戰(zhàn)”為主題，進(jìn)行了對話。



在演講的最后，馬云表示隨著網(wǎng)上人越來越多，出現(xiàn)了很多“網(wǎng)絡(luò)病夫”，走向未來時(shí)我們該做什么？網(wǎng)絡(luò)公司該做什么？教育體系該做什么？人類價(jià)值觀該做什么？都需要進(jìn)行思考。

一、人工智能的將來：要顛覆一切商業(yè)應(yīng)用？

今年騰訊圍棋AI絕藝在日本UEC圍棋比賽中獲得冠軍，令騰訊在人工智能（AI）領(lǐng)域的成果受人矚目。

馬化騰認(rèn)為，AlphaGo讓全世界對人工智能的認(rèn)知達(dá)到了一個(gè)高潮。但圍棋顯然不是人工智能的終點(diǎn)，在醫(yī)療、病理檢測方面，如果用計(jì)算機(jī)后臺(tái)做出模擬器，進(jìn)行充分嘗試，就會(huì)像自動(dòng)駕駛一樣，自然會(huì)琢磨出一套理論和經(jīng)驗(yàn)。

這些實(shí)例給馬化騰帶來了很大的思考。“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)，找到的規(guī)律遠(yuǎn)超想象，這是我們得到的最大啟發(fā)”。

事實(shí)上，人工智能為全行業(yè)帶來的改變已經(jīng)在進(jìn)一步發(fā)酵，尤其在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，所帶來的影響會(huì)愈加深遠(yuǎn)。

郭為表示，在智慧城市上，神州數(shù)碼已經(jīng)和北大建立了一個(gè)大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，如何把一個(gè)城市的數(shù)據(jù)快速形成，然后進(jìn)行分析應(yīng)用，這就是人工智能在智慧城市中的實(shí)踐。

李彥宏則舉例稱，現(xiàn)在機(jī)場安檢需要比對身份證，而當(dāng)人臉識別發(fā)展越來越快，就會(huì)更加智能更加方便，以前的笨方法就不再需要。

沈向洋甚至強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前最多的應(yīng)用應(yīng)該是在AR方面，但從長期來看，每一個(gè)商業(yè)應(yīng)用都會(huì)被人工智能顛覆掉。

而這一系列應(yīng)用的落地都得益于當(dāng)前人類感知和人類認(rèn)知方面的飛速發(fā)展。”尤其是感知方面，接下來五到十年進(jìn)展非?？?，AI很多超過人類“，沈向洋解釋稱。而這一發(fā)展速度的大背景，是互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的運(yùn)算能力、深度學(xué)習(xí)的突破等三個(gè)條件的齊備。

不過，如此大的想象空間在十幾年前可能還是不可想象的。李彥宏說，他當(dāng)時(shí)在美國讀人工智能這門課時(shí)，大家都還說學(xué)了也沒有用，沒有商業(yè)價(jià)值應(yīng)用。但沒想到，隨著時(shí)代變了，一切都變了。

“百度在2013年的1月份對外宣布成立深度學(xué)習(xí)研究院，現(xiàn)在看來，人工智能是一個(gè)比2013年決定進(jìn)入時(shí)更大的產(chǎn)業(yè)”，李彥宏說。

正如沈向洋對人工智能會(huì)顛覆一切的判斷一樣，李彥宏也認(rèn)為，即便是當(dāng)前火熱的互聯(lián)網(wǎng)，在龐大的人工智能面前也僅僅只是一道開胃菜。“人工智能不是互聯(lián)網(wǎng)的一部分，不是互聯(lián)網(wǎng)的第三個(gè)階段，是堪比工業(yè)革命的新技術(shù)革命”。

二、如何應(yīng)對AI初級階段的挑戰(zhàn)

不過，即便外界對人工智能有著極高的期望，但受限于當(dāng)前的技術(shù)水平，人工智能依舊有著大量亟待思考與突破的問題。

事實(shí)上，即便外界再鼓吹，李彥宏也認(rèn)為，當(dāng)前人工智能還只是初級階段，“人工智能不是仿生學(xué)，現(xiàn)在的工智能像是模仿人腦的一種方式”，但這就存在一個(gè)問題，當(dāng)前人們還不知道人腦是怎么工作的，這給模仿造成了很大難度。

如果不是模仿，人工智能應(yīng)該走向什么方向？李彥宏進(jìn)一步解釋稱，未來應(yīng)該是機(jī)器工具去學(xué)習(xí)人的意圖。在他看來，以后人再也不需要學(xué)習(xí)工具怎么用，我要工具干什么就可以了，以后人與機(jī)的對話、人和物的對話變成自然語言的對話。

這同時(shí)也是李彥宏篤信的未來幾十年代表人工智能發(fā)展的最大方向。

而馬化騰也認(rèn)為，仿生學(xué)與人工智能存在本質(zhì)性區(qū)別。”比如發(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”，但到下一步通用時(shí)，就期待會(huì)有更本質(zhì)性的原理。

“人工智能其實(shí)可以超越現(xiàn)在人基于碳的智慧，這是有可能的”，而這顯然已經(jīng)不再是仿生學(xué)的范疇。

但當(dāng)前，行業(yè)對于人工智能的期望還是沒有辦法太高。李彥宏坦言，在這個(gè)人工智能的初級階段，能做到強(qiáng)人工就已經(jīng)很不錯(cuò)了，“用用電腦模擬，完全達(dá)到人腦的水平，很有可能也永遠(yuǎn)做不到。”

這決定了人工智能的發(fā)展需要持續(xù)很長時(shí)間，并且在未來的20年到50年很有可能會(huì)快速發(fā)展。為了押注這一發(fā)展期，行業(yè)巨頭們正大手筆投入以推動(dòng)整個(gè)人工智能行業(yè)向前發(fā)展，并在其中尋求卡位。
這在包括微軟、騰訊、百度身上都有著十分突出的體現(xiàn)。沈向洋透露，目前微軟已經(jīng)有了一個(gè)7000人的人工智能團(tuán)隊(duì)，并且還在不斷擴(kuò)招。而對于騰訊，為了應(yīng)對人工智能時(shí)代的挑戰(zhàn)，也在持續(xù)加碼人工智能、大數(shù)據(jù)等方面的計(jì)算能力，并招聘了大量相關(guān)人才。

“通過一年的時(shí)間，騰訊招了很多人，包括在西雅圖還設(shè)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)室。”馬化騰表示。

另一方面，企業(yè)之間的合作也在其中顯得至關(guān)重要。李彥宏提供的另一個(gè)思路是，如此大的工程，顯然不是一個(gè)公司能夠把所有的事情做下來的，這就需要企業(yè)之間的合作。他強(qiáng)調(diào)，這同時(shí)也正是百度當(dāng)前的重要策略。

“作為人工智能領(lǐng)域進(jìn)入行業(yè)較早的企業(yè)，百度現(xiàn)在可以提供一些平臺(tái)給一些尤其是沒有這么多計(jì)算資源、沒有這么多做長遠(yuǎn)研發(fā)能力的機(jī)構(gòu)去做他們擅長的”。在李彥宏眼中，這些企業(yè)對于垂直領(lǐng)域有著更加深刻的理解，讓他們?nèi)プ?，?huì)推動(dòng)整個(gè)人工智能技術(shù)的發(fā)展。

三、馬云的演講實(shí)錄

大家好！坐在下面挺感動(dòng)的，一位經(jīng)濟(jì)學(xué)家花了那么多時(shí)間講AI的問題。我國只要經(jīng)濟(jì)學(xué)家們關(guān)注的事，基本上成功的幾率就越來越大了。朱民講的很專業(yè)，我講一些不太專業(yè)的事情。

首先，感謝論壇，每年來講一些自己的問題和看法，就算不來也會(huì)關(guān)注所有的討論。過去九年，深圳的IT領(lǐng)袖峰會(huì)給業(yè)界很多的思考，我是老師出身，不是技術(shù)人員、不是商業(yè)人員，我的職責(zé)是利用過去所有的思考、精力和資源把所有的問題跟大家分享一下。我的講話不一定是對的，只需要給大家思考。

2000年到2005年在廣東制造做過兩百強(qiáng)的交流，請了很多企業(yè)家，講的最多的是電子商務(wù)對制造業(yè)、零售行業(yè)巨大的沖擊，那時(shí)相信我的人不多，也很正常。所有的零售行業(yè)都在笑話我們，電子商務(wù)不可能顛覆掉，只是趨勢。

今天同樣對云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能，不管怎么暢想，人類的想象力都是有限的，你覺得未來是這樣，其實(shí)未來不一定是這樣。

今天在這兒嘮嘮叨叨講一些一直堅(jiān)信的觀點(diǎn)。過去二十年是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的時(shí)代，未來三十年是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。社會(huì)變革的速度、各行各業(yè)的速度變革越來越快。不管高興也好、罵人也好、喜歡也好，未來三十年遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過大家的想象。

現(xiàn)在說實(shí)體經(jīng)濟(jì)不好，其實(shí)實(shí)體經(jīng)濟(jì)從來沒好過。說企業(yè)難做，就沒有好做過，十年前也不好做，活下來說好做，死下來說很難做。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)說由于互聯(lián)網(wǎng)沖擊，其實(shí)只有中國的絕大部分的實(shí)體經(jīng)濟(jì)、絕大部分制造業(yè)，都在罵互聯(lián)網(wǎng)。美國歐洲會(huì)想怎么沒有擁抱互聯(lián)網(wǎng)，只有在中國說互聯(lián)網(wǎng)害了我們，希望大家思考一下，互聯(lián)網(wǎng)不是替罪羊，也不應(yīng)該成為替罪羊。大家更應(yīng)該思考的是如何利用互聯(lián)網(wǎng)。

前兩天說線上線下不公平，其實(shí)線上線下公不公平是偽命題。從來沒有看到一家線上大企業(yè)不交稅。小企業(yè)交了多少稅？應(yīng)該盯著他們看有沒有賺錢？有沒有利潤？有沒有活下來。不要看對這個(gè)行業(yè)有多大沖擊，要思考如何應(yīng)用好互聯(lián)網(wǎng)。

未來十年以內(nèi)會(huì)加速五個(gè)行業(yè)的變革：

第一，零售，會(huì)變成新零售。是線上線下物流的結(jié)合。以前講電子商務(wù)重要，現(xiàn)在怎么不講？電子商務(wù)未來五年內(nèi)還會(huì)高速增長，要思考十年以后會(huì)怎樣。我創(chuàng)業(yè)時(shí)在想沒有積累，我爸沒錢沒官，沒有在銀行工作的舅舅，也沒有今天所謂的資源，既沒有積累也沒有資源，唯一思考對未來的判斷，大家判斷十年以后會(huì)怎么樣，隨著對未來的判斷越準(zhǔn)確，往這條路走下去才有可能性。今天做企業(yè)對五年電商思考，十年以后呢？純電商很艱難，線下零售很艱難，以后要和線上線下物流結(jié)合，以后不是思考怎么賣東西，而是怎么服務(wù)好客戶。美國傳統(tǒng)零售做的不錯(cuò)，絕大部分都是學(xué)會(huì)如何服務(wù)好客戶，而不是學(xué)會(huì)賣東西，過去十年以內(nèi)，傳統(tǒng)零售主要想的方法是怎么賣出去，從賣東西走向服務(wù)別人是巨大的變化。

新制造，我覺得未來的制造行業(yè)已經(jīng)不是標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；嵌ㄖ苹椭悄芑V東制造業(yè)未來十年十五年受到的沖擊遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過長三角。上海的淮海路、南京路的零售行業(yè)一定會(huì)面臨挑戰(zhàn)。今天廣東的制造業(yè)一定會(huì)面臨未來新制造的挑戰(zhàn)，個(gè)性化、定制化、智能化，原來的標(biāo)準(zhǔn)、流水線集裝箱都會(huì)成為麻煩。以前手機(jī)只打電話，裝上操作系統(tǒng)以后打電話功能不超過20%，汽車裝進(jìn)了操作系統(tǒng)，汽車交通的作用也不到20%。

新金融，對金融的沖擊也會(huì)越來越大，傳統(tǒng)的金融解決的二八問題，金融機(jī)構(gòu)服務(wù)好20%國有企業(yè)、大企業(yè)，80%的小企業(yè)不用管你，做也不一定做得好。而新金融解決八二的問題，解決80%的消費(fèi)者和中小企業(yè)，如何解決經(jīng)常討論的小企業(yè)拿不到錢，我們運(yùn)用螞蟻金融技術(shù)，已經(jīng)有2億人用手機(jī)開通帳戶支付。支付寶對支付行業(yè)的沖擊非常大，創(chuàng)新也非常大。所以新用戶越來越大。

新技術(shù)，新技術(shù)未來不會(huì)圍繞以PC為主的芯片。我們一直覺得不應(yīng)該是彎道超車，而是換道超車，彎道超車十超九塞，只有在另外超車才可以。大數(shù)據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，未來云計(jì)算、移動(dòng)操作系統(tǒng)、移動(dòng)智能芯片、人工智能上中國有機(jī)會(huì)的。在PC領(lǐng)域里，我認(rèn)為很有難度。

新能源，第一次技術(shù)革命的能源是煤，第二次技術(shù)革命的能源是石油，第三次技術(shù)革命的主要能源是數(shù)據(jù)。社會(huì)的變革越來越大。前幾天講兩個(gè)搶劫犯連搶三個(gè)超市，搶了1800元被抓起來，因?yàn)榇蠹矣弥Ц秾殹⑽⑿胖Ц?，沒有用現(xiàn)金。也看到菜市場門口叫花子用二維碼付款。不是互聯(lián)網(wǎng)搶了就業(yè)，而對新技術(shù)的無視搶了就業(yè)。吹捧就業(yè)時(shí)，技術(shù)在重新創(chuàng)造無數(shù)就業(yè)。

上次技術(shù)革命1870年，在美國農(nóng)民占50%，一百年過去了，現(xiàn)在美國的農(nóng)民只占2%，中國房地產(chǎn)行業(yè)用了成千上萬的農(nóng)民工，房地產(chǎn)沒了農(nóng)民工去了哪里？去了快遞，解決了巨大的社會(huì)問題。

另外，很多的技術(shù)活，你認(rèn)為是絕活技術(shù)活，很多白領(lǐng)都沒有。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，數(shù)據(jù)分析師是不是很火，十年以后沒有數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)了。我們公司內(nèi)部啟動(dòng)了ET項(xiàng)目，我們覺得未來的機(jī)器比人聰明。三十年之后時(shí)代雜志封面本年度最佳CEO是一個(gè)機(jī)器人。

技術(shù)實(shí)際上是不能讓世界更加公平，如果公司的技術(shù)不能讓社會(huì)的經(jīng)濟(jì)更加持久，如果你的技術(shù)不能讓人類更加快樂、健康，我覺得技術(shù)沒多大意義。以前創(chuàng)業(yè)要靠資源、有錢有關(guān)系，未來創(chuàng)業(yè)資本有沒有技術(shù)、有沒有數(shù)據(jù)有沒有創(chuàng)新。王健林說線上多還是線下多？沒有多大意義。沒有一個(gè)企業(yè)可以完全脫離互聯(lián)網(wǎng)。過去說電子高科技，互聯(lián)網(wǎng)沒有高科技，所有的基礎(chǔ)設(shè)施、所有行業(yè)都要用。

嘮嘮叨叨來罵這些東西，還不如趕緊去擁抱，讓員工多花點(diǎn)時(shí)間在上面。未來三十年，我覺得世界不屬于互聯(lián)網(wǎng)公司，而是屬于用好互聯(lián)網(wǎng)的公司。

過去是IP，IP不能把自己的技術(shù)資源人才普惠化，IP越來越小，只有變成普惠才有可能起來。未來三十年不是互聯(lián)網(wǎng)公司的時(shí)代，而是用好互聯(lián)網(wǎng)公司的時(shí)代。不是形態(tài)的改變，而是思想的深化。未來服務(wù)的客戶絕大部分在網(wǎng)上，今天80%的消費(fèi)者都是80后，再過幾年90后、00后基本上都在網(wǎng)上，你已經(jīng)沒有可能。

現(xiàn)在還有大多數(shù)人在線下，60歲以上的人。有一個(gè)人以前講我從來不上網(wǎng)、從來不購物，我說這不是時(shí)髦的事情、不是時(shí)尚的事情。以前講只有文化人當(dāng)黨支部書記一樣，沒有什么驕傲。二十年、三十年后所有的客戶初生下來就是互聯(lián)網(wǎng)。

兩點(diǎn)：

第一，一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。

第二，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。

所有的業(yè)務(wù)必須數(shù)據(jù)化，所有的數(shù)據(jù)必須面對業(yè)務(wù)。任何一家公司都擔(dān)驚受怕、如履薄冰，未來企業(yè)家有開放的胸懷，必須要有責(zé)任感、全球化的眼光。

國際化是一種能力，全球化是一種格局，不是國際化在外面有工坊，講兩句英文就是國際化視野，國際化是能力，全球化是格局，全球化是給當(dāng)?shù)貏?chuàng)造價(jià)值，不是因?yàn)楸阋藙趧?dòng)力，不是因?yàn)楸阋速Y源，而是當(dāng)?shù)貏?chuàng)造獨(dú)特的價(jià)值，使當(dāng)?shù)馗芯蜆I(yè)機(jī)會(huì)和稅收，只有這樣的企業(yè)才稱之為全球化的企業(yè)。未來大家高度關(guān)注未來三十年，高度關(guān)注低于三十年的公司，高度關(guān)注三十歲以下的人，他們成為未來三十年整個(gè)社會(huì)進(jìn)步的競爭。

最后講一講AI（人工智能）。我去年參加年會(huì)大家把iphone下圍棋，吹的很牛，機(jī)器比人跑的快承認(rèn)，機(jī)器比人聰明。比如說這個(gè)人記的快，算術(shù)算的快，計(jì)算機(jī)沒有情緒。

下圍棋本來的樂趣就是下一步錯(cuò)棋搞他一把，結(jié)果錯(cuò)棋也不下。機(jī)器如果做人能做好的事情不算什么，圍棋打敗了人只是侮辱一下人，機(jī)器要做的是人類做不到的事情才是本事。我個(gè)人認(rèn)為我們要思考機(jī)器要有自己的思考，機(jī)器要有自己的方式。汽車也是機(jī)器，汽車如果仿造人腿走路的話不是汽車。

未來二十年、三十年要思考怎么樣用機(jī)器（英文）。很多說大腦進(jìn)入人工智能有點(diǎn)懸乎，人類對大腦的認(rèn)識不到3%，讓機(jī)器學(xué)3%。人做好的事情機(jī)器做好只會(huì)讓人越來越沮喪，要做人做不好的事情。過去人類一百年把人變成機(jī)器，未來一百年將會(huì)把機(jī)器變成人，這種人跟想象的人不一樣。有人說外星人，外星是生物不是人。

我們真正做的是讓機(jī)器成為人最好的搭檔，而不是對手。只有這樣才有擔(dān)當(dāng)讓機(jī)器成為人的合伙人，成為人的合作伙伴，而不是讓機(jī)器來取代。

我今天的位置是過去十五年的努力，今天的努力可能影響十五年二十年以后，社會(huì)也是這樣發(fā)展。最大的能力成為核心能力就是成為服務(wù)人的能力。IT時(shí)代是強(qiáng)化自己，DT時(shí)代是強(qiáng)化別人。

考慮戰(zhàn)略也一樣，考慮兩個(gè)方面：

第一，考慮自己。第二，考慮別人。

只考慮自己不是好戰(zhàn)略，做得成拉倒，做不成思考怎么看。有人說阿里巴巴怎么不自己做快遞，菜鳥只有2000人，如果招聘200萬、100萬的快遞人員我們公司管理就爬下了，如果把別人飯碗砸了，干什么？快遞人員獨(dú)特的服務(wù)技能應(yīng)該留給別人干，如果把所有的都干了做成也是滅亡的時(shí)候。

做不成功怎么辦？做成功了又怎么辦？我們大家思考一下。

未來三十年不是力量競爭、不是知識競爭，而是服務(wù)別人能力競爭、而是體驗(yàn)競爭。女人在未來三十年將會(huì)蓬勃起來。以前是饑餓（音）競爭，后來知識競爭，現(xiàn)在是感受競爭。男人和女人有差別，男人關(guān)心自己的地位、自己的權(quán)力，女人要考慮孩子、老公一大堆事情。阿里巴巴47%的員工是女性，才會(huì)讓我們企業(yè)做的相對好一點(diǎn)，全男人我不干。

關(guān)于虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之爭，什么是實(shí)體經(jīng)濟(jì)？實(shí)體經(jīng)濟(jì)是兩個(gè)重要組成部分：生產(chǎn)制造、流通。全世界也只有中國把互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)稱之為虛擬經(jīng)濟(jì)。大家知道，虛擬經(jīng)濟(jì)的主要主題是什么？銀行，金融界。中國人不敢罵銀行金融界，一罵貸款拿不到，所以大家罵互聯(lián)網(wǎng)。虛擬經(jīng)濟(jì)的主體是金融界。

互聯(lián)網(wǎng)不是虛擬經(jīng)濟(jì)，是虛實(shí)結(jié)合的經(jīng)濟(jì)，只有這樣讓互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)才有可能持久的發(fā)展。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)本來就不應(yīng)該是對立的，實(shí)體經(jīng)濟(jì)性在哪？全世界動(dòng)蕩，虛擬經(jīng)濟(jì)強(qiáng)，虛擬經(jīng)濟(jì)的垃圾也很多。虛擬經(jīng)濟(jì)該淘汰的必須淘汰。很大的實(shí)體經(jīng)濟(jì)如果在二三十年居然沒有把握互聯(lián)網(wǎng)，沒有把握對時(shí)代，把握變革，該死的就應(yīng)該死，這些企業(yè)不死，將來死的還會(huì)多。

不能說一方面要轉(zhuǎn)型升級，一方面要獲得產(chǎn)業(yè)保護(hù)，這是不靠譜的。包括互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)也不一定，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)活的人也不好，除了BAT以外，哪幾家企業(yè)運(yùn)營的好？BAT為什么運(yùn)營好？不僅僅因?yàn)樗麄冏叩脑?，不僅僅他們專注，而是每家企業(yè)都有核心的技術(shù)，騰訊技術(shù)、百度技術(shù)、阿里技術(shù)，如果沒有獨(dú)特的技術(shù)、靠規(guī)模、低成本，不管是互聯(lián)網(wǎng)還是實(shí)體經(jīng)濟(jì)都會(huì)遭殃。

倒下去的實(shí)體經(jīng)濟(jì)不少，綜合實(shí)體經(jīng)濟(jì)好的也不少。做的好的很多，做的不好也一大批，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)也一樣，不能怪行業(yè)，只有怪自己。缺乏技術(shù)行業(yè)未來不可能有利潤，沒有利潤企業(yè)不可能冒險(xiǎn)，不冒險(xiǎn)不可能做出戰(zhàn)略，不做出戰(zhàn)略不可能起來。由于各種環(huán)境變化，監(jiān)管也會(huì)變，小型企業(yè)創(chuàng)新靠產(chǎn)品，中型企業(yè)創(chuàng)新靠技術(shù)，大型企業(yè)創(chuàng)新靠制度。整個(gè)國家的發(fā)展必須要考慮制度的變革，任何一次創(chuàng)新最后都必須是監(jiān)管創(chuàng)新、制度創(chuàng)新。

前兩年去了一個(gè)籃球協(xié)會(huì)，籃球最早是一個(gè)藍(lán)筐，球扔進(jìn)去以后，馬上有人拿梯子把球拿下來繼續(xù)放，十八年以后說把下面減掉不更好嗎？這樣更好看，最反對的是拿梯子的人，工作沒了。創(chuàng)新沒那么復(fù)雜，但是把底減掉花了十幾年，真正變成制度更長時(shí)間。

1865年英國出過一個(gè)很有意思的法案，機(jī)動(dòng)車法案，很重要的一條是汽車不許開的比馬車快，每個(gè)汽車?yán)锩嫒齻€(gè)人，車?yán)锩孀鴥蓚€(gè)人，有一個(gè)拿紅旗招一下，不能超過這個(gè)速度，6.4每小時(shí)公里，活活的汽車行業(yè)被法案拖累下來。美國花了三十年時(shí)間往這走，把握住汽車轉(zhuǎn)變。英國1895年，整整30年以后取消了機(jī)動(dòng)車法案，今天的中國、今天的世界有多少紅旗法案在制定中或者在醞釀中。

人算不如天算，天算不如云計(jì)算。人算變成機(jī)算，更加科學(xué)更加著眼未來。教育會(huì)發(fā)生巨大的變化，人工智能出現(xiàn)以后教育的方法，跟機(jī)器比誰算的快、誰算的準(zhǔn)，讓孩子們背。我覺得未來的教育一定要重新思考，重新思考我們的教育，以前搞定老年人可以搞定年輕人，現(xiàn)在搞定年輕人。未來智慧的競爭，一定要讓孩子們必須學(xué)習(xí)音樂、體育、運(yùn)動(dòng)，音樂讓人有智慧，體育運(yùn)動(dòng)讓人有團(tuán)隊(duì)精神，必須讓孩子畫畫學(xué)習(xí)想象力，必須讓孩子懂得很多在知識以外的事情。教育的重點(diǎn)未來不是知識的傳送，教育的重點(diǎn)是想象力和創(chuàng)造力、團(tuán)隊(duì)精神。我自己覺得我們國家的教育體系在未來三十年會(huì)受到重大的沖擊。

現(xiàn)在教育方法、教育體系訓(xùn)練的是工業(yè)時(shí)代，教和育是兩回事，教是知識、育是文化。我希望大家多去思考我們國家在教育改革上面對未來的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代。我覺得改革開放最大的紅利，中國促進(jìn)改革開放，知識就是力量。鄧小平恢復(fù)高考，讓有知識的人先富起來，這很關(guān)鍵。

未來三十年，什么是我們這個(gè)國家、這個(gè)時(shí)代所需要，今天就給孩子們重新配。學(xué)和習(xí)兩個(gè)概念，學(xué)是知識，習(xí)是犯錯(cuò)誤不斷的去想，是想象力、文化。

最后有一點(diǎn)爭議的話題跟大家探討。我們覺得人看起來營養(yǎng)不良的人，當(dāng)年稱之為東亞病夫。但是，人到今天為止，我們?nèi)ニ伎歼^沒有，如果你的知識結(jié)構(gòu)不良，你的智慧不良，你的整個(gè)的文化體系不良很可怕，這才是網(wǎng)絡(luò)病夫。

我們國家現(xiàn)在在網(wǎng)上人越來越多，體現(xiàn)出來的網(wǎng)絡(luò)病夫越來越多，不懂裝懂，水軍橫行。如果我們不對這些重新理出我們的營養(yǎng)，對重要的人、重要的崗位畫出來就是非洲難民營養(yǎng)不良，你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們國家很多事情做?，F(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)暴力已經(jīng)變成常態(tài)，在走向未來時(shí)我們該做什么？網(wǎng)絡(luò)公司該做什么？教育體系該做什么？人類價(jià)值觀該做什么？這是一點(diǎn)思考。

也許未來二十年網(wǎng)絡(luò)會(huì)把很多問題公開化、擴(kuò)大化，也把這個(gè)民族在過去幾十年的知識、文化不平衡的出現(xiàn)越來越多。

謝謝大家！

四、馬化騰問答實(shí)錄

基于以上發(fā)展人工智能的基礎(chǔ)，馬化騰表示，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，還需要探討，并建立標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。

問：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，在國內(nèi)有相當(dāng)長的研究，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通過人機(jī)對戰(zhàn)的事件讓全世界對人工智能的認(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收購的DeepMind團(tuán)隊(duì)論文發(fā)表之后，全世界原來做計(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，不能過于欣喜，但是也不能說這是一個(gè)毫無意義的事情。

過去對AI很多從一些規(guī)則或者簡單的訓(xùn)練得出來能夠改善計(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)，可以自己跟自己對弈。

AlphaGo出來以后經(jīng)過了十億盤對弈超越了過去人類所有交戰(zhàn)的盤數(shù)，自己尋找規(guī)律，對人類認(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，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：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)練出來的單機(jī)版本跟職業(yè)棋手差不多，訓(xùn)練需要很長時(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)，全部重新來消耗很大，所以這屬于很窄的技能模擬。

未來下一步到通用的，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的生命和智慧呢？這是超越人類現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)的知識，這是有可能的。

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

問：有沒有可能把數(shù)據(jù)分享出來，讓這些創(chuàng)業(yè)公司來用？

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

場景，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)，如果沒有場景落地、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，這里面很多大數(shù)據(jù)是垃圾數(shù)據(jù)，沒有標(biāo)簽、沒有人規(guī)劃定義，用算法也學(xué)不出來，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)過程是混合的過程。

計(jì)算能力，云資源，這方面我們也要做云，要拿幾十萬核的計(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。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，沒有人能夠通過數(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)路徑還有很長時(shí)間，大方向在往前走（具體可查看億企邦《馬化騰：下一代的信息社會(huì)應(yīng)該是什么樣的業(yè)態(tài)》的相關(guān)介紹）。

五、李彥宏問答實(shí)錄

問：從百度的角度能不能談?wù)勱P(guān)于人工智能的發(fā)展，為什么要做這樣的布局？

李彥宏：我也思考過這個(gè)問題，我們正在做試圖理解人的意圖，一開始用各種各樣的方法試圖理解人的意圖。2012年左右跟（英文）聊天，快要進(jìn)入實(shí)用階段，我問工程師有沒有方法。負(fù)責(zé)圖像的人說可能用的確實(shí)不錯(cuò)。開始想一個(gè)問題，深度學(xué)習(xí)在圖像檢索里面的效果不錯(cuò)是一個(gè)偶然還是帶著一個(gè)趨勢，分析完之后覺得代表一種趨勢，不僅僅是對于圖像搜索有用，對很多其他的計(jì)算機(jī)科學(xué)解決問題都是非常有用的。原因是隨著互聯(lián)網(wǎng)這么多年的發(fā)展，數(shù)據(jù)越來越多，越來越豐富，計(jì)算資源越來越強(qiáng)大，人工智能剛才也說，六十年的歷史，前五十年為什么大家覺得人工智能沒有用。

我在美國讀書時(shí)很喜歡人工智能這門課，學(xué)完之后說沒有用，沒有商業(yè)價(jià)值應(yīng)用。到最近幾年，我們覺得原來認(rèn)為沒用的東西變成有用是因?yàn)槭袌霏h(huán)境變了，條件變了。原來認(rèn)為不可能的事，現(xiàn)在變得可能了，當(dāng)時(shí)分析了環(huán)境因素之后，覺得人工智能的時(shí)代來了。

2013年的1月份對外宣布成立深度學(xué)習(xí)研究院，全球工業(yè)界第一個(gè)用深度學(xué)習(xí)命名的研究院，我自己食言了，2013年以前不斷講一個(gè)理念，我們是一個(gè)商業(yè)的公司，不應(yīng)該成立研究院，不應(yīng)該搞純的研究機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)想轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品進(jìn)入市場對市場所認(rèn)可，應(yīng)該跟那些產(chǎn)品部門、業(yè)務(wù)部門緊緊結(jié)合在一起而不是單獨(dú)成立研究院，深入學(xué)習(xí)起來之后，需要理論算法有很多的突破，那時(shí)開始大規(guī)模投入去吸引人才，去推進(jìn)算法。其實(shí)不光是算法，剛才也講到各種各樣的方式適應(yīng)學(xué)習(xí)的需求。

現(xiàn)在看起來，人工智能比2013年決定進(jìn)入的時(shí)候更大的產(chǎn)業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在只是一道開胃菜，真正的主菜是人工智能，人工智能不是互聯(lián)網(wǎng)的一部分，不是互聯(lián)網(wǎng)的第三個(gè)階段，堪比工業(yè)革命的新的技術(shù)革命。

問：講一點(diǎn)跟在座嘉賓更接近一點(diǎn)的。本來想問李彥宏怕不怕微軟，想不想干掉，沒什么意義，會(huì)有很智慧的回答。我注意到百度深度學(xué)習(xí)有一個(gè)開放的平臺(tái)，小公司沒有投入、沒有技術(shù)積累想要用也可以用，是一個(gè)開元的平臺(tái)，我覺得挺有意義，你們決定這么做時(shí)，不覺得要開放以后培養(yǎng)競爭對手嗎？

李彥宏：我覺得人工智能是一個(gè)非常大的產(chǎn)業(yè)，而且會(huì)持續(xù)很長時(shí)間，比如說現(xiàn)在的判斷大概未來二十年到五十年會(huì)是一個(gè)快速發(fā)展的人工智能的時(shí)期，在這種時(shí)代大潮下，顯然不是一個(gè)公司能夠把所有的事情做下來的，相反如果我們先進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，能夠提供一些平臺(tái)給一些尤其是沒有這么多計(jì)算資源，沒有這么多做長遠(yuǎn)研發(fā)能力的機(jī)構(gòu)去做他們擅長的，他們對于很多垂直領(lǐng)域的了解更加深刻。讓他們?nèi)プ觯瑫?huì)推動(dòng)整個(gè)人工智能技術(shù)的發(fā)展（具體可查看億企邦《李彥宏在2016百度世界大會(huì)的演講：百度人工智能成果“百度大腦”》的相關(guān)介紹）。

從這個(gè)意義上講，我們把我們的平臺(tái)開放出來，對大家有益，對我們也有益，我們可以看到大家干什么事情，哪些方向更快一些，哪些領(lǐng)域適用于現(xiàn)在解決了的技術(shù)，人工智能不可能超越人類的能力，當(dāng)它在逐步逼近人類能力時(shí)，可以一個(gè)一個(gè)的把行業(yè)顛覆掉。比如說人臉識別這種應(yīng)用，今天如果你去機(jī)場的話，要過好幾道安檢，把身份證拿出來比對一下，人臉識別解決了機(jī)場可以大搖大擺過去了你買票了，現(xiàn)在登機(jī)，不需要一道道檢查，在家里開一個(gè)排隊(duì)不可能每個(gè)人進(jìn)來拿身份證看看。幾千人、幾萬人必須要笨的方法對身份識別。

這些問題已經(jīng)基本解決了，百度大廈里面刷臉就可以進(jìn)，這是人臉識別一個(gè)東西。語音識別、自然領(lǐng)域識別、用戶畫像都可以改變很多領(lǐng)域的。未來人和物、人和工具之間交流的方式不是人去學(xué)習(xí)工具怎么使用，人類和動(dòng)物的區(qū)別是人發(fā)明了工具，但是人發(fā)明了工具之后，發(fā)明人寫一個(gè)用戶手冊告訴你說這怎么用，電視怎么用、冰箱怎么用、電腦手機(jī)怎么用，要學(xué)習(xí)鍵盤。但是，未來應(yīng)該是機(jī)器工具去學(xué)習(xí)人的意圖，以后人再也不需要學(xué)習(xí)工具怎么用，我要工具干什么就可以明白，這是我希望用人工智能的方法來解決理解人的自然語言，以后人與機(jī)的對話、人和物的對話變成自然語言的對話，這是未來幾十年代表人工智能發(fā)展的最大方向。

六、獨(dú)家奉獻(xiàn)全程實(shí)錄

問：這次IT領(lǐng)袖峰會(huì)的主題是“邁進(jìn)智能新時(shí)代”，李彥宏和馬化騰大家很熟悉不介紹了，郭為先生是神州數(shù)碼的二少帥之一，沈向洋先生大家不一定很熟悉，是著名的微軟公司的執(zhí)行副總裁，全球研究院的院長，人工智能部門的總負(fù)責(zé)人，同時(shí)還是美國工程院的外籍院士。

幾位嘉賓都是行業(yè)領(lǐng)頭人，首先從馬化騰開始，剛才朱民演講特別舉了你們團(tuán)隊(duì)的例子，十三個(gè)人沒有一個(gè)人會(huì)下圍棋，騰訊有一個(gè)人工智能的團(tuán)隊(duì)專門研究人工智能，很短的時(shí)間內(nèi)聚集了很厲害的專家，能不能跟大家分享一下，騰訊為什么在人工智能上這么重視，對人工智能的看法和行業(yè)的看法，分享一些干貨。謝謝！

馬化騰：

李彥宏他們?nèi)斯ぶ悄茏叩酶埃瑢︱v訊來說，我們還是落后不少,去年騰訊才成立AI Lab。我們每天有上十億的人臉照片，在國內(nèi)有相當(dāng)長的研究，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。阿法狗通過人機(jī)對戰(zhàn)的事件讓全世界對人工智能的認(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收購的Deepmind團(tuán)隊(duì)論文發(fā)表之后，全世界很多做計(jì)算機(jī)圍棋的團(tuán)隊(duì)紛紛采用深度學(xué)習(xí)的方法融入到圍棋的軟件開發(fā)，大家不約而同在在一年起步。

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，也動(dòng)用了公司的相當(dāng)大的后端的計(jì)算資源。更大的特點(diǎn)，和阿法狗不同的是，我們絕藝全程得到國家級圍棋世界冠軍的支持，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，結(jié)合計(jì)算機(jī)原理以及很多專家的訓(xùn)練。

小小的成功，但是不能過于欣喜，但是也不能說這是一個(gè)毫無意義的事情。過去對AI很多從一些規(guī)則或者簡單的訓(xùn)練得出來能夠改善計(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)的方式去高速的學(xué)習(xí)，可以自己跟自己對弈。阿法狗出來以后經(jīng)過了十億盤對弈超越了過去人類所有交戰(zhàn)的盤數(shù)，自己尋找規(guī)律，對人類認(rèn)知的范圍是極大的擴(kuò)張，這是人類很大的啟示。在很多領(lǐng)域，圍棋以外的，醫(yī)療、病理的檢測，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)，我給我們帶來很大的思考。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)律遠(yuǎn)超我們想象的，這是我們得到最大的啟發(fā)。

問：微軟是世界上很大的公司，你來講講人工智能為什么這幾年又有新的突破的發(fā)展，最有可能在哪些領(lǐng)域有顛覆性的應(yīng)用？

沈向洋：

謝謝！馬云經(jīng)常把大家想講的講完，感謝馬云精彩的演講?，F(xiàn)在看到人工智能如火如荼非常激動(dòng)，90年代初畢業(yè)時(shí)出來工作都找不到，能發(fā)展到今天經(jīng)歷過多少個(gè)冬天以后，之所以有這樣的發(fā)展機(jī)會(huì)的話，第一件是互聯(lián)網(wǎng)大量的數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)更多的數(shù)據(jù)。

第二，強(qiáng)大的預(yù)算。摩爾預(yù)算說死掉沒有死掉，有更多的新的方法。

第三，過去五六年突然突破學(xué)習(xí)方面，剛才pony也講到，研發(fā)充分引導(dǎo)深入學(xué)習(xí)，讓大家突然看到以前不能解決的問題又被解決掉。人工智能的問題從研究方向來講，人類感知。我們講人工智能，原來跟人類智能相比較，人類的智能在哪？

感知方面和認(rèn)知方面。感知方面，接下來五到十年進(jìn)展非?？?，AI很多超過人。

人工智能的認(rèn)知方面，包括資訊獲取，一般情況下解決的方法和思考。我覺得現(xiàn)在是非常好的時(shí)代，我覺得我們作為科研人員要有平常心。您剛才提到現(xiàn)在人工智能給大家創(chuàng)造什么樣的機(jī)會(huì)。剛才主題演講里面講的很好，包括中國的機(jī)會(huì)。從微軟公司來講，我們覺得短期內(nèi)有非常大的機(jī)會(huì)，到底有哪些行業(yè)有相對量的數(shù)據(jù)，所有的運(yùn)營從銷售到HR到客戶支持，所有的都被替掉。我這樣講不是說自動(dòng)駕車不重要，圍棋不應(yīng)該研究。最大的商機(jī)在于每一個(gè)商業(yè)應(yīng)用都會(huì)被顛覆掉。

問：這是非常震撼的結(jié)果，每一個(gè)商業(yè)應(yīng)用都會(huì)被顛覆掉，這是很震撼的結(jié)論。郭為先生是神州數(shù)碼的掌舵人，很多人認(rèn)為你們跟人工智能沒有很大關(guān)系，談一談你對人工智能的看法。

郭為：

謝謝！講到人工智能有比較大的突破，我們對企業(yè)定位，傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型唯一定位的就是數(shù)據(jù)，如何采集數(shù)據(jù)，由于以前很多行業(yè)應(yīng)用，使得我們接觸大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何從傳統(tǒng)的方式轉(zhuǎn)成互聯(lián)網(wǎng)方式，變成我們的核心競爭力。

我們不斷的探索，由于我們跟北大的合作有了非常大的變化，我們?yōu)橹腔鄢鞘写蛟炝艘粋€(gè)基于大數(shù)據(jù)的操作系統(tǒng)，如何把一個(gè)城市的數(shù)據(jù)快速形成，然后進(jìn)行分析應(yīng)用，這就是我們做智慧城市中的實(shí)踐，基于這樣的實(shí)踐花了六七年的事情某種程度上頭破血流，如何把人工智能帶來，在特定的領(lǐng)域里，比如說農(nóng)業(yè)，由于我們做土地的調(diào)研。掌握了土地的信息，土地上的數(shù)據(jù)提升了我們農(nóng)業(yè)的收入。

總的來講，既要發(fā)揮神州數(shù)碼的傳統(tǒng)IT人的應(yīng)用特征，另外要擁抱互聯(lián)網(wǎng)，擁抱大數(shù)據(jù)，如何在這個(gè)領(lǐng)域使得我們自己的企業(yè)獲取自己的模式。

問：互聯(lián)網(wǎng)是人工智能的開胃菜，那主菜會(huì)多大。你跟沈向洋說的顛覆所有的商業(yè)模式，影響非常大。微軟人工事業(yè)部是多少人？

沈向洋：

七千多個(gè)工程師和科學(xué)家，還在繼續(xù)招人，因?yàn)榻?jīng)常被挖人。

問：沈博士火藥味比較濃了，你必須要回答這個(gè)問題，微軟如果進(jìn)入人工智能的市場，BAT最想干掉馬云還是馬化騰還是李彥宏？

沈向洋：

這個(gè)問題問的太好了，本來不知道答這個(gè)問題，早上聽馬云講完之后知道這個(gè)問題，彎道超車不如換掉超車有希望。任何競爭的過程中總是要找到自己的出發(fā)點(diǎn)，既然你給我這樣的機(jī)會(huì)，我覺得微軟在中國最近幾年推出最了不起的人工產(chǎn)品叫“微軟小冰”，不知道在座的大家都有沒有用微軟小冰，18到24歲這樣，相對來講，大家愿意有時(shí)間和智能機(jī)器人聊天。為什么要跟pony的QQ合作，主要是針對相對年輕的用戶群。

之所以提這樣的人工智能產(chǎn)品，跟一般的人工處理不一樣。有一件事情不見得值得，人類進(jìn)化今天講很多話，可能不知道，其實(shí)男人一天大概講幾千句話，女人一天可能會(huì)講超過一萬句話，大多數(shù)不是講一句話完成工作的，大多數(shù)講的話是閑話，很多講的是廢話。但是講話很重要，講話是整個(gè)人工智能里面最重要的事情。很大程度上你的EQ體驗(yàn)在怎么講話的地方。在推人工智能小冰產(chǎn)品當(dāng)中學(xué)到很多東西，我們在主推的方向上，對話是人工智能

問：他用馬云說的彎道超車誰也不想干掉。郭為的智慧城市，政府歸到人上只有3000項(xiàng)，深圳有將近2000萬，乘3000，在各種狀態(tài)下。

借著馬云講的事，問一個(gè)仿生學(xué)的。一位諾貝爾教授說，剛開始看鳥兒飛非常羨慕，做飛機(jī)翅膀扇，跟流體力學(xué)不一樣的，扇也會(huì)起來，不可能這么大的重量。如果簡單仿生人的腿的話，用棍子，但是用輪子跑很快。

想問一下臺(tái)上的四位嘉賓，你覺得在人工智能上背后有突破性進(jìn)展是模仿人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是人腦的效率？馬云說機(jī)器比人快很多，綜合起來，人腦不得了，消耗那么多能量講那么多事，很復(fù)雜。仿生人腦思維方式突破呢？還是完全不一樣的？

郭為：

我覺得是不是一個(gè)功能性的突破還是真正的仿生的模仿性的東西，用了飛機(jī)的例子、汽車的例子，汽車是輪子。就阿法狗來講，下一盤圍棋消耗的能量需要兩噸煤。但是一個(gè)圍棋手可能就是兩碗米飯。我們在考慮功能時(shí)需要多大的資源消耗，這始終是人類進(jìn)步的一個(gè)很重要的元素，可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。從實(shí)驗(yàn)室走到工業(yè)很簡單，無法使用主要考慮成本。完全模仿本身也是非常困難的，人大腦的功能，自己認(rèn)知3%，最終功能替代。最近看一本書《人的宗教》，人有三個(gè)東西構(gòu)成：生命、心智（智慧）、心靈（精神）。

我無法想象機(jī)器可以代替精神，最多也是你體力上可以替代，智慧上某些方面替代，完全替代人不可能。某些方面替代就是功能性替代。突破就是功能性替代提高一定的效率，這是我對人工智能的看法。為什么我說我同意剛才馬云的觀點(diǎn)，實(shí)際上是機(jī)器怎么樣做得更好。

我去看原故的博物館，人類最早發(fā)明時(shí)針，時(shí)針的發(fā)明和今天的人工智能發(fā)明對人類的沖擊一樣的，縫衣服縫不了衣服，沒有針怎么縫，發(fā)明針是很神奇的事。

今天做人工智能時(shí)，和當(dāng)年發(fā)明針沒有很大差別，人類進(jìn)步過程中發(fā)明新的工具，新的工具最終為人服務(wù)的，這是我的看法。

問：pony覺得呢？真正模仿人的方式還是全新的？

馬化騰：

我們期待有本質(zhì)性，比如說發(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，通過各種參數(shù)訓(xùn)練。各位提到用阿法狗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?，F(xiàn)在訓(xùn)練出來的單機(jī)版本跟職業(yè)棋手差不多，訓(xùn)練需要很長時(shí)間，最麻煩的是需要改規(guī)則，全部要重新，規(guī)則改一點(diǎn)、算法改一點(diǎn)，全部重新來消耗很大，這屬于很窄的技能模擬。

未來下一步到通用的，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)在人基于碳的智慧，是不是有其他的元素可以形成更高級的聲名和智慧呢？這是超越人類發(fā)現(xiàn)的知識，這是有可能的。有人突發(fā)奇想說，現(xiàn)在認(rèn)識的宇宙是高智能的生命，用量模擬出來的環(huán)節(jié)，一切都是模擬起來的，這大家發(fā)揮腦洞大開的想象力吧！

李彥宏：

我不太認(rèn)可人工智能做的是仿生學(xué)。現(xiàn)在講人工智能是像人腦的工作原理，人腦怎么工作只了解3%，不知道怎么工作，不知道怎么工作怎么仿？只知道這么一點(diǎn)點(diǎn)，跟計(jì)算機(jī)算法有類似之處，讓大家理解。

我同意現(xiàn)在的人工智能，尤其是一起學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法還確實(shí)處在非常初級的階段，還有很多的提升的空間，現(xiàn)在做的還非常不夠。什么時(shí)候能夠挑戰(zhàn)真正人的認(rèn)知能力，我覺得還有很長的時(shí)間。我說很長應(yīng)該認(rèn)為是說不可能，永遠(yuǎn)那一天不可能來到。

剛才講了弱人工智能到強(qiáng)人工智能到超人工智能，我認(rèn)為到強(qiáng)人工智能階段就到達(dá)不了。不僅僅是永遠(yuǎn)搞不清楚人腦怎么工作的，即使用電腦方法模擬人腦，完全達(dá)到人腦的水平，我覺得永遠(yuǎn)做不到！

問：IT領(lǐng)袖峰會(huì)的觀點(diǎn)就是開放。我也不用問沈向洋了，確實(shí)人腦怎么工作不知道，但是答案非常簡單，有上帝。有很多科學(xué)家信上帝了。

沈向洋：

我蠻贊成李彥宏講的，如果看人工智能的發(fā)展，最大的問題是對人腦研究的問題，腦科學(xué)到今天還是非常初步的科學(xué)，因?yàn)槊看沃v科學(xué)首先一定要有數(shù)據(jù)、能夠做實(shí)驗(yàn)，重復(fù)的實(shí)驗(yàn)，沒有辦法真正檢測到出現(xiàn)什么樣的輸出，接下來N年應(yīng)該有更多的人從基礎(chǔ)科學(xué)到研究腦科學(xué)。計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)跟人腦的結(jié)構(gòu)完全是兩碼事，從這個(gè)意義上講很像張教授講的飛機(jī)的模仿，不是像鳥一樣。接下來很多人的智能方面，可以想象出來今天人能夠做的事情在不遠(yuǎn)的將來大多數(shù)的事情，可能絕大多數(shù)的事情人工智能都可以達(dá)到。

舉一個(gè)小的例子，你今年可以做物品識別、語音識別，人還有什么事情了不起？通過學(xué)習(xí)的方法可以達(dá)到一個(gè)什么樣的高度，很重要的事情是機(jī)器閱讀的能力。就像今天大家說，我要高考，閱讀一篇文章以后問一個(gè)問題、答一個(gè)問題，這樣的問題接下來五到十年可能人工智能會(huì)有很大突破的地方，一旦突破的話，搜索也好、社交網(wǎng)絡(luò)也好、其他應(yīng)用也好有很多機(jī)會(huì)，不見得是人怎么做的。

市場做到今天，今天激動(dòng)人心，因?yàn)橐郧笆欠柺降?，今天是神?jīng)網(wǎng)的解法。以前符號式的做法你覺得解了一個(gè)問題可以解釋的，而今天神經(jīng)網(wǎng)的解法，包括pony做的圍棋機(jī)器人，很難解釋為什么下這個(gè)。
接下來要研究的問題是從符號式到神經(jīng)式怎么回頭到符號式的。所謂的研究行業(yè)很熱門的方向，可以解釋的人工智能。

問：從剛會(huì)說話的小孩一歲多到老人都可以比較簡單的使用計(jì)算機(jī)了。像我母親就是總學(xué)不會(huì)手機(jī)怎么用，我給她iPad，很簡單就能學(xué)會(huì)。分享本身很有意思，想問一下馬化騰，微信和QQ單獨(dú)已經(jīng)是世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)，里面有大量的數(shù)據(jù)，剛才幾位發(fā)言人說，大數(shù)據(jù)是人工智能非常重要的方面。對于中國來講，算法上落后于美國。李彥宏講完全超過人類不可能的。大數(shù)據(jù)這么重要，微信很多方面已經(jīng)超過社交了，是生活很重要的一部分。你去公園買一個(gè)兩塊錢的小孩玩具微信支付都可以做。有沒有可能把數(shù)據(jù)分享出來，讓這些創(chuàng)業(yè)公司來用？

馬化騰：

這個(gè)問題在內(nèi)部也有激烈的討論。首先，人工智能關(guān)注哪幾塊：場景、大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力、人才。

場景：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)，如果沒有場景落地平臺(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，這里面很多大數(shù)據(jù)是垃圾數(shù)據(jù)，沒有標(biāo)簽、沒有人規(guī)劃定義，用再好的算法也學(xué)不出來，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)過程是混合的過程。

計(jì)算能力：云資源，這方面我們也要做云，要拿出幾十萬核的計(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：通過一年的時(shí)間招了很多人，包括在微軟西雅圖還設(shè)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)室，很多人才離開微軟，我們在旁邊設(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。內(nèi)部吸引人才時(shí)，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?，F(xiàn)在處在內(nèi)部怎么把數(shù)據(jù)分享出來的階段。

還有一個(gè)用戶很關(guān)注的是個(gè)人因素，不要把數(shù)據(jù)都賣了。這里面還有很大的信息安全的個(gè)人隱私，無法倒推到某個(gè)人，這些處理干凈才可以下一步談。

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)路徑還有很長時(shí)間，大方向在往前走。

問：期待騰訊清理后，有針對性、業(yè)界互動(dòng)以后哪些確實(shí)有價(jià)值，別人對他的數(shù)據(jù)也有補(bǔ)充。大數(shù)據(jù)很重要的一點(diǎn)出來結(jié)果導(dǎo)向?yàn)槭裁床灰欢ê芮宄?br>
我相信人工智能是一個(gè)全社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展的過程，朱民剛才講的那么多的問題，政府也要介入做。這次政府官員參加，是共同解決的問題，不光是中國，是世界范圍內(nèi)協(xié)調(diào)做什么。

微軟是一家公司，如果愿意想跟你合作共同探討解決這個(gè)問題，是不是感興趣做這些事。

沈向洋：

剛才問pony的問題非常好，作為大公司來講，特別是非常成功的在座大公司來講，對社會(huì)有一個(gè)責(zé)任，對行業(yè)有一個(gè)責(zé)任，做的很成功的時(shí)候，第一件事情是看研究院，pony看研究院，唯一不對的是開到微軟門口去。

我想分享一下微軟工作的經(jīng)驗(yàn)，讓這些公司數(shù)據(jù)拿出來，讓初創(chuàng)公司去用，不見得很現(xiàn)實(shí)、不見得很容易，我想鼓勵(lì)一下大家，很多數(shù)據(jù)如果愿意花時(shí)間、花點(diǎn)精力做一些處理，讓研究人員做是可以做到的。

我們做了兩個(gè)數(shù)據(jù)集，MScoco（音）是計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的集，還有一個(gè)自然語言方面的，MSmoco（音），可以推動(dòng)研究領(lǐng)域。在標(biāo)準(zhǔn)級下不斷的把數(shù)據(jù)做的越好越多，我們做的引擎數(shù)據(jù)，處理過。拿出一些數(shù)據(jù)出來讓大家做研究非常實(shí)際、完全可以做到的。

問：我們也期待像BAT這樣的大公司，不但數(shù)據(jù)拿出來分享，pony還主動(dòng)提到運(yùn)算能力的分享有可能也做，對創(chuàng)業(yè)公司、中小公司、政府企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)，特別是大學(xué)非常重要的，因?yàn)榇髮W(xué)的資源有限。很多教授會(huì)花時(shí)間想這個(gè)事，也沒有盈利的目標(biāo)，要負(fù)擔(dān)，其實(shí)利潤對企業(yè)來講在某些方面是制約企業(yè)發(fā)展的，一定要完成這個(gè)利潤，是一個(gè)上市公司要做到這些，做到這些其實(shí)相對的眼光就短一點(diǎn)。

美國為什么有很多世界一流的大學(xué)做這件事情，像MIT，今天下午的陳剛教授也會(huì)介紹，為什么拿到課題就是做對人類有影響的事情。

神州數(shù)碼傳統(tǒng)意義上是系統(tǒng)集成公司，轉(zhuǎn)型很成功，在智慧城市上做了六到七年的積累，我有時(shí)候打擊他，跟政府做的事賺不到錢，跟政府收多收少都不合適。你們在人工智能有關(guān)的發(fā)展上有沒有比較好的規(guī)劃，或者希望跟這些公司合作發(fā)展。

郭為：

在今年英特爾收購了MOBILE，為什么要收購這個(gè)公司？就是要買數(shù)據(jù)，在一千萬輛汽車上裝載了數(shù)據(jù)采集的東西，每天數(shù)據(jù)量相當(dāng)于三千億個(gè)人生成的數(shù)據(jù)量，由于有了這個(gè)數(shù)據(jù)將會(huì)支撐英特爾在未來操算上、計(jì)算上以及整個(gè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展。

整個(gè)神州數(shù)碼大體系就是想在傳統(tǒng)領(lǐng)域挖掘，ERP的數(shù)據(jù)是不可能在互聯(lián)網(wǎng)上直接進(jìn)行傳輸，是一些深度應(yīng)用的數(shù)據(jù)。今天BAT很大的優(yōu)勢是互聯(lián)網(wǎng)上完全壟斷了數(shù)據(jù)，客觀地講，只要他們不犯錯(cuò)的話，別人是沒有機(jī)會(huì)的。當(dāng)然，企業(yè)犯錯(cuò)誤是必然的，只是哪些方面不算錯(cuò)誤。pony說布局上總講那塊不能缺，不能少。人工智能開始布局。一旦出現(xiàn)漏空時(shí)，新的企業(yè)長出來了。自動(dòng)駕駛上MOBILE大家就認(rèn)可它的能力。

我們在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、制造業(yè)，包括最簡單給工商總局做廣告登記的服務(wù)，全中國所有的商標(biāo)注冊登記，我們掌握了全中國所有的商標(biāo)注冊的公司，一個(gè)企業(yè)究竟哪個(gè)商標(biāo)做的最多價(jià)值最大，完全可以數(shù)據(jù)分析，這里隱藏大量的商業(yè)價(jià)值，這些東西怎么做可能我覺得就是要和現(xiàn)在成功的或者人工智能上走在前面的公司合作。

我們發(fā)揮我們的優(yōu)勢數(shù)據(jù)挖掘把它打上標(biāo)簽和別人合作做好。

比如說今天我跟BAT競爭是找死，完全不可能的事情，其實(shí)合作的空間很大的。

李彥宏：

跟微軟合作還是比較好。

主持人：很多數(shù)據(jù)挖掘，很多苦活，這是一個(gè)很好的技術(shù)。今天在臺(tái)上嘉賓論壇，雖然沈向洋一直沒有回答我的問題想干掉誰，但是有精彩的答案給到我，開了好頭，多謝大家！

億企邦點(diǎn)評：

針對企業(yè)家的變化，未來的企業(yè)家要有開創(chuàng)的胸懷，責(zé)任感和全球化的眼光，在他看來對于企業(yè)家來說，國際化是一種能力，全球化是一種格局，全球化要為當(dāng)?shù)貏?chuàng)造價(jià)值，不是因?yàn)楫?dāng)?shù)赜斜阋说膭趧?dòng)力，而是在當(dāng)?shù)赜歇?dú)特的價(jià)值。未來的3、4年，世界不屬于互聯(lián)網(wǎng)公司，而是屬于那些用好了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的公司。