雷鋒網(wǎng)按：本文整理自騰訊副總裁姚星在TEDx上的演講，回顧了中國互聯(lián)網(wǎng)20年經(jīng)歷的三個(gè)階段、人工智能的發(fā)展趨勢(shì)后，也介紹了他所領(lǐng)導(dǎo)的騰訊AI Lab的現(xiàn)狀和規(guī)劃。雷鋒網(wǎng)做了不修改原意的編輯，增加了姚星在現(xiàn)場談及AI Lab的內(nèi)容。

雖然我們的工作很平凡也很普通，但是平凡中會(huì)折射出與眾不同，今天我和大家分享一下騰訊認(rèn)知的"科技的原力"。

原力是什么？按照《星球大戰(zhàn)》電影的定義原力是"一種極大的能量"。

一組數(shù)據(jù)：10000億，100億，4小時(shí)

10000億是如今全球IM一天的消息總量，這是個(gè)極大的數(shù)字，如果我們把它換算成書籍的容量，它大概是1億冊(cè)，相當(dāng)于中國最大的圖書館——中國國家圖書館藏書量的5倍；

100億是當(dāng)今全球一天的圖片分享總量，這個(gè)數(shù)字如果用數(shù)碼相機(jī)一秒鐘拍一種照片的速度衡量，它需要用300年才能產(chǎn)生100億的照片，如果我們把這些照片連接起來，它可以繞地球50圈；

4小時(shí)是現(xiàn)在我們平均每天上網(wǎng)的時(shí)長，這個(gè)時(shí)間已經(jīng)超過了我們觀看電視的時(shí)間。

這些數(shù)字的背后也是信息產(chǎn)業(yè)的3個(gè)時(shí)代，過往的20年是信息時(shí)代快速發(fā)展的20年，信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)超過了其他產(chǎn)業(yè)，它經(jīng)歷了3個(gè)時(shí)代：分別是窄帶時(shí)代、寬帶時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。

三個(gè)時(shí)代

窄帶時(shí)代，我們的網(wǎng)絡(luò)傳輸效率比較低，主要解決的是溝通問題。

人們無需再像古人那樣"飛鴿傳書"或者通過傳統(tǒng)的郵件進(jìn)行通信。人們可以通過Internet實(shí)時(shí)傳輸我們的消息，我們可以結(jié)交更廣闊的朋友，無論身處天涯海角，只要能連接上Internet，信息總是可以觸手可及。

隨著基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男屎腿萘吭絹碓酱?，我?strong>進(jìn)入了寬帶時(shí)代。

在寬帶時(shí)代人的訴求不再僅僅是溝通，更大的訴求是信息分享，"人人為我，我為人人"。人們?cè)谂笥阎g分享快樂，總結(jié)教訓(xùn)；人們?cè)诟鼜V闊的互聯(lián)網(wǎng)世界里幫助他人，或者尋求幫助；人們?cè)谑煜さ摹⒉皇煜さ?，認(rèn)識(shí)的、不認(rèn)識(shí)的人之間傳遞信息，分享信息。

隨著3G/4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，智能手機(jī)的普及，我們又進(jìn)入到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代人們不再像原來那樣要在指定地點(diǎn)，特定時(shí)間段連接信息世界，人們可以每時(shí)每刻、隨時(shí)隨地連接互聯(lián)網(wǎng)世界。

信息時(shí)代的發(fā)展推動(dòng)了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也提升了我們的生活質(zhì)量和水平，每個(gè)階段都誕生了極具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，它們的出現(xiàn)改變了人們的生活方式，也深深的影響了我們這代人的生活。

QQ就是窄帶時(shí)代極具代表性的產(chǎn)品。大家還記得那個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳輸效率較低的年代google的首頁嗎？Google的首頁為何如此簡潔？

Google的誕生是1998年，也是身處窄帶時(shí)代，如果看它的首頁字節(jié)，大小是小于1024的，為什么要小于1024字節(jié)，因?yàn)橐蕴W(wǎng)的MTU（也就是以太網(wǎng)最大傳輸單元）是1024，Google為了讓用戶在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)包中傳輸完成，所以它把頁面大小降到了1024以下，這是一種極致傳輸?shù)谋憩F(xiàn)。

QQ的背后也蘊(yùn)藏著諸多極致追求，早期的QQ客戶端安裝包是幾十k的大小，是為了讓用戶更快下載，更方便使用。QQ后臺(tái)的通訊協(xié)議是修改過TCP協(xié)議站的，之所以這樣是因?yàn)镼Q希望傳輸協(xié)議既具備TCP的丟包重傳能力，又要具備UDP的高性能，這樣QQ可以在保證傳輸信息的同時(shí)又可以維護(hù)更多的用戶網(wǎng)絡(luò)連接，在那個(gè)年代QQ的單位后臺(tái)處理能力可能是其他同類產(chǎn)品的10倍以上。

QZone是寬帶時(shí)代的杰出代表產(chǎn)品。

2013年Facebook的公開數(shù)據(jù)顯示Facebook的日上傳照片數(shù)為3.5億張，總照片存儲(chǔ)數(shù)達(dá)2500億。

今天的QZone日上傳照片峰值超過5億，照片總量達(dá)6000億，和Facebook同一級(jí)別。

照片的存儲(chǔ)是寬帶時(shí)代極具挑戰(zhàn)的技術(shù)難題，它不光是海量存儲(chǔ)的問題，而且還有海量訪問的問題，因?yàn)槟愕恼掌粌H僅是你自己訪問，你的朋友也會(huì)來訪問，它帶來的性能開銷是幾十上百倍的。存儲(chǔ)的難題除了性能還有成本，極致性能下的極致成本。QZone的后臺(tái)存儲(chǔ)系統(tǒng)是一個(gè)在物質(zhì)介質(zhì)上重新實(shí)現(xiàn)的一套存儲(chǔ)系統(tǒng)，它是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的技術(shù)，它對(duì)文件系統(tǒng)的inode索引進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，使得存儲(chǔ)系統(tǒng)既能充分地使用磁盤空間，又能很好地管理照片這樣的"小文件"。QZone后臺(tái)存儲(chǔ)系統(tǒng)迄今為止在整個(gè)后臺(tái)里面也是領(lǐng)先的。

微信是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的超級(jí)APP，它不僅是一款I(lǐng)M，也是一款SNS平臺(tái)，同時(shí)能進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)，還是智慧城市的入口。它不僅能發(fā)消息、分享朋友圈，它還能打車、吃飯買單、購物、交水電費(fèi)，甚至預(yù)約看病掛號(hào)，超級(jí)APP肩負(fù)著超級(jí)責(zé)任。

有數(shù)據(jù)顯示，Amazon的AWS服務(wù)宕機(jī)持續(xù)時(shí)間超過40s，上面的服務(wù)像Slack、Netfilx、Pinterest等多款A(yù)PP會(huì)出現(xiàn)無法響應(yīng)等問題。大家還記得去年的天津?yàn)I海新區(qū)的爆炸嗎？在爆炸的中心區(qū)域就有我們Wechat的數(shù)據(jù)中心，那次的事故為什么沒有影響到Wechat的穩(wěn)定運(yùn)營？因?yàn)楹芸煳覀儼裌echat的服務(wù)切到上海、深圳的數(shù)據(jù)中心去了。因?yàn)槲覀兩钪猈echat的每次閃斷不僅僅是一條消息的延遲到達(dá)，不再是查看朋友圈時(shí)的緩慢，更重要的是你吃晚飯后結(jié)賬時(shí)的困境，也可能是明天無法及時(shí)看病的苦惱。Wechat的后端采用了全球分布、用戶就近接入的架構(gòu)，在數(shù)據(jù)的一致性，網(wǎng)絡(luò)的可靠性做出了極多的容錯(cuò)、容災(zāi)設(shè)計(jì)，這種極致架構(gòu)不僅能應(yīng)對(duì)人禍，還能應(yīng)對(duì)天災(zāi)。

信息時(shí)代的科技原力是"摩爾定律"，摩爾定律提升了基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的進(jìn)程，讓我們的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品能快速更新。

到底什么是AI?

2016年是AI起源的Dartmouth會(huì)議60周年，人工智能在過往的60年發(fā)展中幾經(jīng)沉浮，起起落落，在今年散發(fā)出璀璨的光芒。人工智能的興起是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算科學(xué)進(jìn)步的產(chǎn)物，也是人類對(duì)未來世界向往的必然。

什么是AI？AI是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

AI包括：計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語音處理等類似人類的感知、認(rèn)知智能。

當(dāng)下很多人認(rèn)為AI就是機(jī)器學(xué)習(xí)，或者說是深度學(xué)習(xí)，這是很狹義的，機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的核心算法，確切地說，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系是這樣的：

AI = A->f(x)->B，機(jī)器學(xué)習(xí)是人類智能行為的一種擬合函數(shù)。

目前的AI總體來講還是一個(gè)非常初級(jí)的階段，雖然我們?cè)谀承?quot;感知"智能上有些突破。比如我們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺上的人臉識(shí)別能力，語音識(shí)別上的速記能力等垂直領(lǐng)域已經(jīng)接近或者超過人的平均智能水平，但是這些相對(duì)于一個(gè)人的綜合智能來講都還是非常狹窄的。

之所以這樣，本質(zhì)上來講，我覺得還是算法本身還需要更高維的突破，而不是簡單的演進(jìn)。

比如我們針對(duì)視覺的AlexNet到VGG再到現(xiàn)在的ResNet，每次算法的演進(jìn)還只是停留在更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)計(jì)上，通過這樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、更多的樣本特征來更好的擬合人腦的"感知"。

再比如"認(rèn)知"智能的自然語言處理，但是面對(duì)這種語言序列問題，盡管我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從早期的RNN演進(jìn)到LSTM，再到現(xiàn)在的Attention Model，但至今為止機(jī)器還無法完全勝任這種復(fù)雜計(jì)算。

人的智能是一個(gè)非常高的起點(diǎn)，人是經(jīng)過數(shù)十億年的生物進(jìn)化，即便是新生兒，從他一出生開始他的智能起點(diǎn)就非常高。比如出生不久人就知道這個(gè)時(shí)間是三維的，如果我們把東西藏在某個(gè)大型物體后面，人的本能就能知道。這是一個(gè)非常高的智能起點(diǎn)。人認(rèn)識(shí)新生物也只需要少量樣本就能學(xué)會(huì)，但目前的機(jī)器學(xué)習(xí)并不能做到這樣，我們無論設(shè)計(jì)多么領(lǐng)先的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，都需要重新訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，并且需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練擬合。目前的機(jī)器學(xué)習(xí)方法我認(rèn)為是正確的，因?yàn)槲覀儗W(xué)習(xí)的不再是表面現(xiàn)象而是深層次的特征。這就猶如人類學(xué)習(xí)鳥兒飛翔不是仿照鳥一樣粘上羽毛來振翅飛翔一樣，本質(zhì)上的飛翔原理是空氣動(dòng)力學(xué)和流體動(dòng)力學(xué)。

AI的核心算法如何突破？

AI的核心算法如何突破？如果類比人，我想它需要在這三個(gè)方面進(jìn)行突破——

1、創(chuàng)造力；2、歸納總結(jié)能力；3、舉一反三能力。

對(duì)應(yīng)到機(jī)器學(xué)習(xí)就是——"強(qiáng)化學(xué)習(xí)"、"無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)"以及"遷移機(jī)器學(xué)習(xí)"。

"強(qiáng)化學(xué)習(xí)"已經(jīng)通過deepmind在Atari和Alphago上證明了巨大成功，Alphago之所以厲害，是因?yàn)橥ㄟ^強(qiáng)化學(xué)習(xí)自對(duì)弈產(chǎn)生了大量的非人類棋局樣本，通過這些樣本再來進(jìn)一步學(xué)習(xí)提高，未來我們需要采用"強(qiáng)化學(xué)習(xí)"創(chuàng)造更多的數(shù)據(jù)。

"無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)"至今為止沒有好的"聚類"算法，也就是沒有好的歸納總結(jié)能力。人類能給表面非因果關(guān)系總結(jié)出很多原理，如"三點(diǎn)確定一個(gè)平面"、"慣性定律"等，這是一個(gè)很強(qiáng)的高維抽象能力，未來的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)需要在這上面進(jìn)行突破，通過少量的樣本，站在前人基礎(chǔ)上的歸納總結(jié)。

"舉一反三"也是人的一個(gè)重要的基本能力，通過學(xué)習(xí)了"下圍棋"，快速地推演到"下象棋"，這需要"遷移機(jī)器學(xué)習(xí)"在模型遷移上的突破。

信息時(shí)代的科技原力是摩爾定律，AI時(shí)代的科技原力是"算法"，而且這種算法是有如人類進(jìn)化一樣，從"單細(xì)胞"到"多細(xì)胞"，再到"智能"的演進(jìn)過程。

AI的未來是什么？我想AI的未來不僅僅是給我們提供更加安全、更加高效、更加便捷的智能工具，而是要幫助我們實(shí)現(xiàn)每個(gè)人心中的那個(gè)"大白"，那個(gè)超級(jí)英雄，使得我們的小朋友更加地"被理解"，他們不會(huì)由于父母的不在身邊而缺少陪伴；使得我們的成年人更加的"被保護(hù)"，他們不會(huì)由于危險(xiǎn)的工作而使得自身安全得不到保障；使得我們的老年人更加的"被照顧"，他們不會(huì)由于在偏遠(yuǎn)山區(qū)而得不到及時(shí)的治療。無所不在是AI的未來。

從18世紀(jì)的第一次工業(yè)革命開始，人類的每次進(jìn)步都源于科技的進(jìn)步。而當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，從窄帶到寬帶，從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，再到當(dāng)下的AI無不是一浪又一浪的科技變革，這種科技的進(jìn)步也猶如潮汐一樣一次次越來越猛烈的推動(dòng)著我們進(jìn)步。

關(guān)于騰訊AI Lab

• AI Lab現(xiàn)在到底在做什么？

騰訊成立了AI實(shí)驗(yàn)室，這是早期的階段。AI的時(shí)代在人類的演進(jìn)過程中也是早期的，雖然我們對(duì)AI有很大的期待，但現(xiàn)在的AI的確是早期。

騰訊AI的使命是立志于要打造一個(gè)通用AI，而不僅僅是工具，當(dāng)然工具也很重要，我們也在做人臉識(shí)別、語音識(shí)別、聊天的機(jī)器人等很多智能硬件，也做了很多產(chǎn)品，但這些只是我們?cè)隍v訊AI理想里的一個(gè)階段。騰訊的AI未來是打造出一個(gè)更加廣義的AI，讓真正的AI產(chǎn)品能夠深入到我們的生活中去。

AI Lab剛成立不久，AI是大勢(shì)所趨，也是我們追求未來的另一種結(jié)果。AI對(duì)基礎(chǔ)學(xué)科的要求是非常之高的，不僅是應(yīng)用工程，更多是基礎(chǔ)科學(xué)，比如對(duì)數(shù)學(xué)、生物學(xué)、腦神經(jīng)科學(xué)，包括哲學(xué)都有非常多的要求。

剛剛問到AI實(shí)驗(yàn)室在做什么，這其實(shí)也是處于非常初級(jí)的階段，主要有兩件事情：

第一，招聘更多優(yōu)秀的科學(xué)家能到我們AI Lab；

第二，我們更多地想建立基礎(chǔ)學(xué)科，做底層的研究，不急于做成產(chǎn)品。

現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室還是非常早期，打好基礎(chǔ)，未來AI的想象空間非常之大。

• AI Lab需要大概多長時(shí)間能看到成果？

我們沒有KPI，搞技術(shù)研究也許是人一生奮斗的目標(biāo)，在這上面提KPI本身就脫離了技術(shù)研究的初衷。我們也有很多的目標(biāo)，騰訊的產(chǎn)品現(xiàn)在就有類似的AI技術(shù)。如果我們用過天天P圖這款軟件，以濾鏡為例，怎么把一幅照片變成梵高照，或者抽象藝術(shù)派的圖片，這就需要用計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)去解決。此外還有微信語音識(shí)別轉(zhuǎn)換文本的應(yīng)用。我們?cè)诠ぷ鳟?dāng)中一定會(huì)把好的東西慢慢提煉出來，去實(shí)現(xiàn)在產(chǎn)品上逐步運(yùn)用。作為真正通用型的AI，我們要為此付出非常長的時(shí)間和很大的努力。不急于追求短時(shí)間、急功近利的成果，更多是基于長遠(yuǎn)的考慮。人才對(duì)我們來講很重要，基礎(chǔ)算法、基礎(chǔ)科學(xué)的研究對(duì)我們來講同樣重要，產(chǎn)品水到渠成慢慢會(huì)出來。

我們對(duì)AI就猶如騰訊對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)一樣，是非常開放的，希望聯(lián)合大家把AI最終發(fā)展應(yīng)用到人類本身提高生活質(zhì)量上面來。我想在未來我們會(huì)跟行業(yè)里，包括國內(nèi)、國外優(yōu)秀的AI團(tuán)隊(duì)有更多的合作、更多的投資、更多技術(shù)上的交流和切磋。

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