腾讯副总裁姚星解析腾讯AI研究

腾讯AILab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能“绝艺”电圣战执黑中盘战胜了日本新锐棋手一力辽七段，获得冠军。

姚星带领的人工智能实验室，是腾讯首个从事原创科学研究的单位。近日姚星接受 媒体 采访表示AI Lab的定位是，希望引领整个 科技 界，不再是简单的跟随别人。

更新于2017年3月28日 06:25英国《 金融 时报》中文网编辑 史书华

问：从去年 4 月成立到现在， AI Lab 团队是如何组建起来的？

姚星：AI Lab目前大约有50位科学家和200名工程师。Lab主要从事四个研究方向：计算机视觉、语音识别、自然语言处理（Natural Language Processing)和机器学习(Machine Learning)。大部分的Lab成员都是海外高校的博士，有一定工作经验。我们最近也开始招纳刚毕业的实习生来学习。

问：刚才提到的四个 AI 研究方向，是否暗示了腾讯未来的 AI 产品发展？

姚星：如果我们把AI分解，可以分成“感知”和“认知”，感知是指看得到的，听得到的，所以有视觉和语音研究。而认知，是对语言的认知。简单的分解AI体系，就正好落在我们的前三个方向（计算机视觉、语音识别、自然语言处理），而机器学习更趋向于研究深度学习，深度学习是目前AI算法的基础。所以我们如此构建Ai Lab的研究，不是只从业务层面上去表达，而是想覆盖AI的主要研究方向。

问：最近，腾讯 计算机围棋“绝艺” 的表现受到各界瞩目。可以谈谈当初怎么会想带绝艺出国参加比赛？

倒不是说带出国，而是想把我们在AI上的研究和同行交流、分享。

比赛前，我们从来没承认过绝艺是腾讯的一款AI项目。时间回到2016年年初，一些同事平常比较关注研究论文，在一、二月左右在《自然》(Nature)期刊上看到Alphago的研究，在那篇论文出来后一两个礼拜，我们也尝试做了一个很小的版本，大概介于围棋业余几级的水平。当时做出来觉得很有趣，就保持了一个小团队在做。

同一时间，腾讯创始人、当时的CTO 张志东（目前已退休）召集了一些人吃饭，他提到，腾讯已经是家市值2000亿美元的公司，应该要肩负更多的科技使命。我还记得他当时给我看了一部谷歌旗下公司Boston Dynamics的机器人影片，认为我们应该成立一个像谷歌的X Lab（编者注：指Google X，是谷歌从事前沿科技研究的秘密单位。2015年谷歌公司重整，现隶属于Alphabet公司，更名为X）。张志东本身也会下围棋，聊天当中无意提到，我们是不是也该做一个类似Alphago的东西，让AI团队去练手一下？

当Alphago在去年3月战胜李世石之前，我们其实就已经推出绝艺的前身“Wei Go”。但Go是英文围棋的说法，围棋是中国国粹，和公司高管讨论后，想改成具有中国特色，中间也陆续改了其他名字。大概在2016年下半年吧，名字换成“绝艺”，出处是来自于唐代诗人杜牧送给围棋国手王逢的诗句，“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。事实上绝艺的英文名字“Fine Arts”还是DeepMind共同创始人兼首席执行官杰米斯•哈萨比斯(DemisHassabis)帮我们翻译的，他关注到我们的AI，问我们是不是有个“Fine Arts”？用它来作绝艺的英文名字也挺好的。

问：目前 AI 技术已实际应用到哪些腾讯产品上？

姚星：腾讯内部实际上已经有非常多东西开始在运用AI了。比如 微信 里的语音识别，就是语音识别的AI技术。还有天天P图的美颜功能，是通过计算机视觉去做的。最近大家看到的滤镜转换功能，也是AI的技术。

目前绝大部分的AI应用都还是在工具层面，所以老百姓感觉到的AI和我们定位的AI还有一段差异。当然AI Lab里还有做 游戏 类、 社交 类的AI，像沟通类的chatbot（聊天机器人），随著技术成熟度提升，我们慢慢会包装成产品型态。

问：具体来说，未来会有什么样的 AI 产品规划？

姚星：目前研究方向有四个，绝艺只是游戏AI，我们还有社交、内容、云AI，这是四个产品大方向。先说游戏 AI，绝艺只是很小的片段，未来MMOG（大型多人在线游戏）、 手机 游戏都会有AI元素。另外，社交方面，从小的语音识别、到未来的对话系统、智能助理等等。而内容AI上，更多的内容会通过AI技术去推荐、去分析用户喜好，原来是从文本，现在能通过视频、图片去推荐。而在云AI领域，我们会把我们AI能力开放，降低小公司使用门槛。

问： AI 是目前中国非常火的话题。您认为中国的 AI 发展目前处于什么样的阶段？

姚星：如果和美国比，中国的科技发展坦白说在基础研究和理论上还是有一定的差距。但为什么AI会成为腾讯、甚至所有中国 互联网 公司都会竞逐的竞技舞台？我认为有几个原因，和原来的基础科学研究有些不同。

第一是人才，全球AI研究人才里面，华人非常多。我看过一个报道统计，在2006到2016年里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的29.2%和31.8%，人才不落后。

第二，AI的能力是拼大数据，如何在海量数据之下，进行深度机器学习。数据怎么产生？靠人口基数，从这点来看，中国有很好的优势，互联网用户数是领先欧洲、甚至是美国。

第三，互联网产品的应用状态，中国是领先的。虽然先进国家发达，但在互联网应用上是普遍落后于中国，包括4G环境、智能手机普及率、App的丰富度，中国也是领先。

但除了以上环境优势，还要考量原创性，我们在这上面要多借鉴发达国家的开创精神，能沈下心、能长期做科技研究。如果两者能结合，在不远的将来，中国在AI应用上有机会引领世界。