2018 年，《麻省理工科技評論》將 EmTech 全球新興科技峰會帶到了中國，雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))了解到在 1 月 28 日-30 日的大會現(xiàn)場，來自亞馬遜、高通、英偉達、IBM、麻省理工學(xué)院、騰訊、阿里巴巴等等眾多產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的專家匯聚一堂，帶來了他們對 AI 的看法，以及他們在 AI 方面取得的進展。

28 日，騰訊 AI Lab 主任張潼分享了《Tencent  AI Lab—Make  AI  Everywhere》（騰訊 AI Lab——讓 AI 無所不在）的主題演講，雷鋒網(wǎng)現(xiàn)場聽到他描述了目前騰訊在 AI 方面設(shè)立的目標，以及主要聚焦的方向。雷鋒網(wǎng)將其演講內(nèi)容整理如下。

騰訊人工智能實驗室AI  Lab，這是騰訊的一個前沿研究的機構(gòu)。它的使命是自主研發(fā)AI最先進的技術(shù)能力，同時AI Lab也會和騰訊的戰(zhàn)略方向相結(jié)合，并且平衡一下關(guān)于研究和產(chǎn)品。

現(xiàn)在的AI的時代有三個趨勢，這些也跟騰訊相關(guān)。

第一，智能物聯(lián)網(wǎng)。剛才說到的物聯(lián)網(wǎng)，包括現(xiàn)在的新的智能硬件，比如說智能音箱、智能IOT等等一系列的場景相結(jié)合，里面需要的AI能力就是新一代的人機交互的系統(tǒng)，包括人臉識別、手勢識別、自然語言處理、語音識別等等一系列的能力。

第二，AI進入物理世界，比如無人駕駛。

第三，企業(yè)的AI賦能，不只是智慧城市，還有醫(yī)療、金融等行業(yè)都需要AI。

我們實際上有三個目標。

• 第一，對騰訊內(nèi)部，能夠打造一個非常強的研究能力。另外我們的研究能力不光為了研究，而是要和公司的產(chǎn)品結(jié)合，我們需要把我的研究方向和公司的戰(zhàn)略相結(jié)合，這便是開頭提到的平衡研究和產(chǎn)品之間的關(guān)系。

• 第二，除了面對騰訊內(nèi)部的一些產(chǎn)品，也會著重和公司外面的一些產(chǎn)業(yè)結(jié)合，這是因為現(xiàn)在的AI正在影響著各行各業(yè)，作為AI  Lab我們也希望在一些平臺或者是在一些產(chǎn)業(yè)上產(chǎn)生影響力，從而幫助公司形成一個生態(tài)系統(tǒng)。

• 第三，我們希望和學(xué)界相結(jié)合，幫助我們連接公司和學(xué)校，給學(xué)校培養(yǎng)更符合工業(yè)界所需要的AI人才。

剛開始的時候我們提到我們是一個最好的研究機構(gòu)，所以我們需要打造研究能力。在研究上，我們主要聚焦寓于四個與AI相關(guān)的方向：機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理。

那么從研究的方向上來講，主要我們關(guān)心的是：決策、生成和做理解。

在不到兩年的時間里，我們大概招了70名左右的研究人員，我們有非常強的研究能力，那怎么去顯示我們的能力呢？實際上一個方向，用我們在學(xué)術(shù)會議上發(fā)表文章的能力，這是一個標準來衡量。

我們在2017年發(fā)表了100多篇文章，這些文章顯示我們更加關(guān)注于非常前沿的問題，其中不乏學(xué)術(shù)界的頂尖會議和期刊，這就顯示我們的研究能力。

除了研究之外，我們也要和公司相結(jié)合，這是我下面要講的，里面我想談一下，騰訊在整體公司戰(zhàn)略上，有三個重要的方向游戲、社交和內(nèi)容。

結(jié)合上述三個方向和應(yīng)用研究相結(jié)合我來舉幾個研究分享的例子，并且應(yīng)用和研究結(jié)合。

騰訊是世界上最大的游戲公司，其致力于幫助游戲在游戲的設(shè)計、體驗以及在游戲的一些競技上不斷提升，比如說在游戲體驗上，我們會和產(chǎn)品部門合作在一些多人對戰(zhàn)游戲上，進行個人體驗的提升。比如說在《王者榮耀》中，掉線是一個很不好的體驗，但是如果有一個AI，能夠幫助你的人在你掉線的過程中達到相同的水平，能夠替代你直到你重新出現(xiàn)，這就會大大地增加游戲的可玩性。

除了這些跟產(chǎn)品應(yīng)用相結(jié)合的研究，AI Lab也進行一些前沿的研究。我們做了一個游戲叫做“絕藝”，目標是在一系列復(fù)雜游戲中超過人類玩家。游戲作為AI的一部分，是一個很好的場景，是物理世界的抽象和簡單地虛擬化的過程，在這個場景能夠產(chǎn)生大量地數(shù)據(jù)，用來提升和測試AI算法的性能，所以在這個場景如果我們能做得非常好，把這個能力轉(zhuǎn)到物理世界，而對其他產(chǎn)生影響。

這個項目是兩年前，大概在DeepMind  AlphaGo的論文發(fā)出來以后，我們基于他們的文章所建立的一個項目，經(jīng)過兩年的努力，在面對職業(yè)的圍棋選手時，獲勝的概率差不多有90%，包括它贏了世界最強的柯潔等等一系列選手。

我們會持續(xù)的研發(fā)基于圍棋，希望在中國古老的所謂一個國粹的這么一個游戲上，我們走的更深，我們相信在這個過程會發(fā)現(xiàn)很多非常強的算法。比如說增強學(xué)習(xí)的算法，而這些算法可以平移到其他的問題上，所以這個是我們作為圍棋研究所希望達到的目的。

再舉一個例子，像微信和QQ這樣擁有成億的用戶的社交產(chǎn)品中，我們所需要的一些技術(shù)就是新一代的人機交互技術(shù)，包括語音識別和自然語言處理等一系列技術(shù)，它們將會在下一個應(yīng)用場景，比如說在智能硬件和智能音響等等一系列產(chǎn)品上產(chǎn)生非常大的作用，因此我們希望與產(chǎn)品部門相結(jié)合不斷去打造非常強的系統(tǒng)，從而影響人們的生活。

舉個例子，就說我們在AI Lab在不到兩年時間里面，在內(nèi)部開發(fā)中，我們也開發(fā)其中包括語音識別的系統(tǒng)和自然語言等像科大訊飛那樣實時翻譯的機器翻譯系統(tǒng)。

接下來我要討論的是是騰訊公司非常投入非常大的一部分資源，比如說視頻上、文學(xué)上、新聞上以及在音樂上等等一系列的領(lǐng)域，都有非常強地內(nèi)容。這里面我們需要做什么事情呢？

第一，對不同的內(nèi)容體，比如文本、錄像、圖像等進行理解。而在理解之后，我們需要把他們做推薦給用戶，讓用戶更好的消費這些內(nèi)容，希望用戶在這些內(nèi)容上花更多的時間，這是我們希望達到的目的，提升用戶體驗。

第二，我們會做一系列的創(chuàng)造，我們這里的創(chuàng)造是用自然語言能力，比如用自然語言能力做的新聞寫作，比如說我們的Dreamwriter產(chǎn)品可以進行新聞寫作，從而迅速將信息傳達給讀者。在這個項目中，我們會著重做一些更加前沿的NLP技術(shù)，并且利用這些技術(shù)能夠幫助機器人寫更復(fù)雜的新聞。這是我們結(jié)合前沿研究與產(chǎn)品相結(jié)合的項目，而且它的確能夠給很多的用戶帶來便利。

除了和騰訊內(nèi)部產(chǎn)品部門相合作外，AI Lab也會和外部公司相合作。其中一個項目，我們所做的是一個開放的平臺，就是把我們在公司內(nèi)部產(chǎn)品、部門相合作所做的一些系統(tǒng)開放出去，給外部的開發(fā)者、初創(chuàng)公司來用。這個系統(tǒng)目前已經(jīng)有部分被開發(fā)，今年我們有更多功能會對外開放。這里其實也已經(jīng)有非常多的初創(chuàng)公司和外面的開發(fā)者在用這個系統(tǒng)了。

AI Lab還有和學(xué)術(shù)界合作交流的項目，能夠幫助學(xué)術(shù)界更了解工業(yè)界的問題，能夠培養(yǎng)更好的人才。

最后總結(jié)一下，我今天講的是怎么樣在中國高科技的公司里建立AI的技術(shù)能力，而這里比較核心的是怎么把我們的研究和公司戰(zhàn)略相結(jié)合，怎么平衡公司的研究和產(chǎn)品的關(guān)系。

對于AI lab來講，我們希望支持公司的愿景，做更好的產(chǎn)品，給人們提供更有價值的服務(wù)。而在這個過程中，我們希望能夠開發(fā)更加先進AI的技術(shù)——Make AI everywhere！

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